2月3日，智能所与中国图象图形学学会共同主办的2026中国图象图形学学会-黄山论坛（第三期）在科学岛会议中心召开。来自全国顶尖高校与研究机构的10位专家学者，围绕大模型、智能感知、工业智能等研究领域展开深度分享。

合肥物质院副院长阚瑞峰，智能所党委书记邓国庆，中国图象图形学学会副监事长、中国科学技术大学俞能海教授，中国图象图形学学会副秘书长、合肥工业大学贾伟教授，中国图象图形学学会合肥中心主席、安徽大学汤进教授，中国图象图形学学会合肥中心副主席、中国科学技术大学张卫明教授出席大会。

阚瑞峰、俞能海、张卫明分别致辞，充分肯定中国图象图形学学会合肥中心成立以来所取得的显著成效与影响力，“黄山论坛”坚持打造“小而精”的高端学术交流平台，期望与会者能通过对话建立联系、凝聚共识、共同凝练未来技术方向、挑战理论极限、探索创新路径，为推动我国人工智能与图像图形学的融合发展注入新的动力。

学术报告环节，10位专家学者围绕大模型、智能感知、具身智能等前沿议题作报告，分享研究成果。南京邮电大学刘青山教授作《三维点云表征学习方法研究》报告，探索无标注条件下引入图像先验知识的激光雷达表征学习。北京邮电大学马华东教授作《视频物联网技术演进及未来展望》报告，分析人工智能时代云边端协同计算、智能系统运维等关键挑战与研究方向。江南大学吴小俊教授作《黎曼流形上的人工智能》报告，从工程计算角度介绍黎曼流形概念，阐述在其上建立深度学习算法的方法及应用。安庆师范大学/北京大学查红彬教授作《具身视觉与SLAM：在线学习的途径》报告，探讨在线学习提升视觉系统在复杂场景中的自适应性与泛化能力及在动态SLAM、全景重建中的尝试。上海大学张新鹏教授作《从深度模型确权到AIGC溯源》报告，梳理模型水印技术在深度模型版权保护、AIGC内容溯源中的进展与挑战。南京大学曹汛教授作《脑启发视觉信息表征与编码研究》报告，提出一种频率无偏的高效类脑视觉表示方法，构建光-算协同优化的类脑成像系统与多模态统一处理的编码引擎。哈尔滨工业大学俞俊教授作《面向低空具身智能体的多模态感知与自主决策》报告，梳理低空具身智能研究进展，探讨发展趋势与技术路径。智能所宋博研究员作《智能机械研究所在人工智能前沿技术的探索》报告，展示智能所在智能机械臂、人形机器人、智驾大模型等方向的研究成果与布局。中国科学院大学蒋树强教授作《开放环境下的视觉导航》报告，分享场景记忆、功能推理、自适应学习与多目标导航的最新进展。浙江大学吴飞教授作《生成式垂直领域大模型：由通到专的实践和思考》报告，剖析生成式大语言模型关键技术，介绍基于高质量教材语料构建的智海系列垂直模型等。

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