第二届科学智能（AI for Science）论坛——科学智能赋能未来产业 | CNCC

论坛主席

CCF杰出会员、理事，复旦大学教授、计算与智能创新学院党委书记

CCF杰出演讲者，YOCSEF荣誉委员。复旦大学计算与智能创新学院党委书记、教授、博导。研究兴趣包括新一代互联网体系结构、无线与移动网络、数据中心网络、网络存储系统等。

特邀嘉宾

复旦大学教授、发展规划处副处长

复旦大学计算与智能创新学院教授/博士生导师、教育部长江学者。现任复旦大学计算与智能创新学院学术委员会副主任、计算机科学与技术一级学科负责人、“船舶+AI联合实验室”主任、上海市图像图形学学会副理事长。以通讯作者在Nature Methods, Nature Biomedical Engineering, IEEE Trans.等国际期刊和CCF A类会议发表论文80 余篇。先后获得国家优秀青年科学基金、国家自然科学基金联合重点基金／面上基金／青年基金、华为基金、江南造船等多项国家级项目和企业合作项目的资助。项目相关成果在品牌旗舰手机、公安系统、三甲医院、船舶制造等得到了较好应用，取得了良好的社会经济效益。主要研究领域包括：计算机视觉、科学智能、智慧医疗和智能制造等。

论坛讲者

清华大学长聘副教授

清华大学软件学院长聘副教授，博士生导师。研究方向包括计算机图形学、虚拟/增强现实、智慧医疗等。相关工作发表在Nature Medicine, Nature Biomedical Engineering, NEJM AI，ACM Siggraph, CVPR等国际权威期刊和会议上。担任CCF A类IEEE TVCG编委， Siggraph、Siggraph Asia程序委员，ICCV领域主席。获中国图象图形学学会技术发明一等奖。（主页：http://xufeng.site）

报告题目：初探医学人工智能的数据挑战

摘要：医学人工智能技术近年来得到快速发展，并逐步走向临床应用。然而医学数据的获取和使用存在独特的挑战，阻碍了高性能人工智能技术的研发。本报告针对医学数据相关的挑战开展研究，并对其解决进行了初步探索。希望通过相关工作的介绍，启发人们解决人工智能与医学交叉中的难点问题，推进医学人工智能的临床应用。

主任医师，复旦大学科学技术研究院副院长

国家高层次人才特聘教授、主任医师、博士生导师，复旦大学科学技术研究院副院长，复旦大学附属华山医院神经内科副主任，国家神经疾病医学中心（华山）认知障碍方向带头人，复旦大学神经病学研究所常务副所长，复旦大学认知障碍研究所常务副所长，中华医学会神经病学分会神经心理与行为学组副组长，中华医学会神经病学分会青年副主委。

报告题目：人工智能驱动的精准医学研究

摘要：随着全球人口老龄化进程加快，阿尔茨海默病（AD）等神经退行性疾病带来的公共健康负担日益加重，已成为严重威胁老年人群健康的重要疾病。此类疾病具有起病隐匿、病程长、早期诊断困难、缺乏有效治疗手段等特点，亟需从“重治疗”向“重识别、早干预”转变。近年来，随着生物医学大数据时代的来临，人工智能算法快速发展，为疾病早期预测、机制解析及精准干预提供了前所未有的机遇。在此背景下，复旦大学附属华山医院郁金泰教授团队，依托国家神经疾病医学中心和多平台资源，联合流行病学、计算科学、基础医学等多学科力量，以研发神经退行性病精准诊断和干预新方法和技术为目标，不断探索构建神经退行性疾病研究与转化新范式。研究团队以“AI辅助+多组学数据+多学科交叉协作”为核心策略，围绕开发精准诊断新标记物、发掘潜在治疗新靶点及机制探索、研发新药和临床转化三方面深入开展研究，已取得多项原创性成果，包括构建脑衰老时钟模型、发现高准确度的AD脑脊液和血浆生物标志物、提出新型膳食干预方案及筛选帕金森病潜在治疗药物等，相关成果发表在Science、Cell等国际顶级期刊。系列研究不仅拓展了对神经退行性疾病机制的理解，也为实现疾病的早诊早治和精准干预提供了科学基础和技术路径，标志着中国在神经退行性疾病精准医学领域迈出关键一步。

香港中文大学教授

上海人工智能实验室科学智能中心领军科学家，曾任悉尼大学电子信息工程学院研究主任。其团队在ImageNet和COCO竞赛多次获得第一。获IEEE TCSVT期刊最佳论文，ACL杰出论文，两篇文章入选paperdigest CVPR/ICCV最有影响力的文章。入选「人工智能全球2000位最具影响力学者榜」前100名学者。担任人工智能领域顶级期刊TPAMI，IJCV副编。担任CVPR2023、NeurIPS2024、NeurIPS2025、ICCV2025资深领域主席，AAAI24、CVPR2021、ICCV2021领域主席。其团队现已推出书生·风乌（气象）、书生·丰登（育种）、书生·翼飞（翼型设计）、书生·鉴原（化学）、书生·言普（谱学）等科学领域模型。

报告题目：AI加速科研创新的思考与探索

摘要：以深度学习为代表的人工智能算法取得了飞速的发展，并大规模地应用到人类的生产生活实践中。将人工智能技术应用到科技创新，利用人工智能算法解决加速科研创新，减少科研成本和提升科研创新高度已经成为产学研关注的重点。本次报告将介绍在设计人工智能方法加速科研创新的思考，以及在物质、生命、地球、工业设计等领域的探索。

复旦大学教授

国家重点研发计划首席青年科学家，海外优青。2018年在美国宾夕法尼亚州立大学获得博士学位，于2020年12月加入复旦大学高分子科学系。在有机和高分子材料调控电池电化学过程领域开展了系列研究工作，以通讯作者在Nature、J. Am. Chem. Soc.、Angew. Chem. Int. Ed.、Adv. Mater.、Joule等期刊上发表了系列研究论文，主持承担多项国家自然科学基金，获评“麻省理工科技评论中国35岁以下科技创新35人”、亚洲青年科学家基金、美国能源部青年学者基金等荣誉。担任eScience期刊青年编委、上海人工智能研究院领域科学家。

报告题目：基于科学智能的电池有机补锂技术

摘要：锂离子电池循环寿命受限，是制约未来储能技术发展的核心问题。大规模电池报废可能造成资源的浪费和环境污染。报告人通过结合有机电化学和科学智能研究方法，建立了能源有机分子的数据—机理双驱动人工智能模型，设计了有机锂载体概念分子为电池供锂；深入研究了界面电化学反应机制，获得复杂体系中的多维度构效关系；大幅提升了磷酸铁锂电池循环寿命，克服了绿色有机电池因为缺锂而难以构建的难题。

四川大学教授 

四川大学计算机学院教授，博士生导师，教育部“CJ学者”特聘教授，中组部青年千人，四川大学“工程数值模拟基础算法与模型”全国重点实验室副主任。他主要研究的方向包括机器学习算法及其在多学科交叉领域中的应用，共计在Nature子刊，JMLR，TPAMI，IJCV等上国际权威刊物发表学术论文百余篇。

报告题目：单细胞测序数据智能分析的一些初步发现及思考

摘要：单细胞测序技术显著提升了对细胞状态和调控机制的解析能力，但其数据分析仍面临细胞异质性与计算效率等挑战。本报告将围绕单细胞测序数据的智能分析方法，汇报两项研究进展：针对组学差异带来的协同分析难题，通过揭示并利用细胞异质性的两面性，实现了转录组、表观基因组等多组学数据的准确整合；针对大规模数据带来的高额计算开销，通过细胞量化及重构策略，实现了任意规模数据下的代表性元细胞推断。

CNCC2025将于10月22-25日在哈尔滨举办。专题论坛将在往年多样化主题的基础上，首次通过“基础-前沿-未来”的一体化设计，满足不同背景参会者的需求，构建从知识获取到创新激发的完整路径，打造系统化、进阶式的参会体验。重点设置9大主题板块，每个主题板块的专题论坛由三大核心模块组成：面向前沿领域的体系性Tutorial、聚焦前沿突破的专题论坛以及探讨未来发展路径的思辨论坛。