让你更懂AI的 2025-09-10 13:41 北京
全球大咖同台，硬核解读工程AI最前沿
人工智能正在深刻改变人类社会，同时带来技术与伦理的新挑战。为推动跨学科交流与高水平研究，英国工程技术学会（IET）与上海交通大学联合推出AI新刊 Artificial Intelligence for Engineering (AIE)。9月16日，IET将携手Wiley举办免费线上讲座，聚焦“人工智能与工程”主题。届时，特别邀请到中国工程院院士、期刊主编及国内外顶尖学者齐聚一堂，解读新刊愿景，共话 AI 最新进展。
讲座时间
2025年9月16日（周二）
下午13:00-15:30（北京时间）
⬇️免费注册观看⬇️
讲座议程
主讲嘉宾
蒋昌俊院士
蒋昌俊，计算机专家，中国工程院院士。同济大学讲席教授、Brunel University London名誉教授、英国工程技术学会会士、国家杰青、973首席科学家、全国优秀科技工作者、全国创新争先奖状获得者等。成果获中、美、德等国发明专利106件、国际PCT 22件；发表论文300余篇（含ACM/IEEE汇刊100余篇），中英文专著5本；获国家技术发明二等奖1项（排1）、国家科技进步二等奖2项（均排1）、HO PAN CHING YI Award（独立）等。
他长期致力于网络计算方面的研究，相关成果被美国、英国、德国、瑞典、印度等国家院士等知名专家正面评价和引用，主持建立了我国首个网络交易风险防控体系、系统及标准，为我国在该领域成为国际“领跑者”做出了开拓性贡献。
报告题目：智能算网系统
Intelligent Computing and Networking System
首先介绍了国家东数西算重大战略背景，分析了现状和问题；接着介绍了方舱计算的架构和特点，由此与东算西算固定网形成了舱网融合的智能算网系统，分析了它的创新优势，演示了同济智能算网系统；最后，指出了它的三步走计划及未来前景。
Leigh Johnston
Leigh Johnston 教授现任墨尔本大学工程与信息技术学院生物医学工程院长，同时担任放射学系墨尔本脑中心影像单元主任。她的研究兴趣主要集中在新型影像采集与分析技术的开发，尤其关注 7T MRI 和 PET 相关领域。
报告题目：
医学影像中的人工智能：获取、分析与应用
AI in Medical Imaging: acquisition, analysis and applications
本报告将总结墨尔本脑中心影像单元在医学影像流程中的相关研究，涵盖从数据采集到应用的全过程。研究利用深度学习技术改进超高场 MRI、PET 及 CT 等多种影像方式的处理流程。
Jesua EPEQUIN
法国Électricité de France (EDF) R&D工程师，数学博士（2018 年），于 1986 年出生在秘鲁，2012 年移居巴黎，2019 年移居北京。2012–2014 年，就读于巴黎第七大学（Université Paris Diderot），获硕士学位；2014–2018 年，就读于巴黎第六大学（Université Pierre et Marie Curie），获博士学位；2019–2021 年，在中国科学院从事博士后研究。
报告题目：
基于多头卷积神经网络的混凝土结构缺陷检测
Defect Detection in Concrete Structures with Multihead CNN
刘江川教授
加拿大皇家学会院士、加拿大工程院院士、IEEE Fellow。现任加拿大英属哥伦比亚西蒙弗雷泽大学计算机科学学院教授。
刘教授于1999年毕业于清华大学，获工学学士学位（优等荣誉），2003年获香港科技大学计算机科学博士学位。曾任微软亚洲研究院研究员、香港中文大学助理教授；2013–2016 年担任清华大学 EMC 讲席访问教授，2022 年起受聘为清华大学深圳国际研究生院特聘客座教授。他还是加拿大自然科学与工程研究委员会 (NSERC) E.W.R. Steacie 纪念学者。
他是多项国际顶级奖项的共同获奖者，包括 IEEE INFOCOM 首届时间检验奖（2015）、IEEE ICDCS 杰出论文奖（2024）、ACM SIGMM TOMCCAP 最佳论文奖（2013）以及 ACM Multimedia 最佳论文奖（2012）。
刘教授的研究兴趣涵盖多媒体系统与网络、云计算与边缘计算、社交网络、网络游戏、移动与空间网络等。他曾担任 IEEE/ACM TON、IEEE TNSE、TMM、TBD、COMST 和 IOTJ 等期刊编委，曾任 IEEE TMobile 指导委员会成员及 IEEE/ACM IWQoS 指导委员会主席（2015–2017）。他还是 IEEE INFOCOM 2021 的程序委员会主席，以及 INFOCOM 2024 的大会主席。
报告题目：
复杂环境下的网络化多媒体数据分析：经验与解决方案
Networked Multimedia Data Analytics in Challenging Environments: Experiences and Solutions
广域网络上的在线多媒体数据分析已在多个领域得到广泛应用，包括环境监测、工业自动化和自主系统等。本报告将结合我们在复杂环境中的最新研究与开发经验，介绍在该领域的算法与系统设计工作，涵盖边缘侧的视频与声呐分析、基于无服务器架构的流程优化，以及星际网络上的流式分析。同时，我们还将探讨真实环境部署中所面临的挑战及应对方案，特别关注于太平洋西北海岸沿线野生鲑鱼保护的远程生态系统。
刘奕群教授
刘奕群，清华大学计算机系教授，科研院院长、先进技术院院长、技术转移院院长、互联网司法研究院院长。主要研究领域集中在自然语言处理，信息检索，智能信息处理领域。获得第十七届中国青年科技奖、2015、2022 年北京市科学技术一等奖（第一完成人）、钱伟长中文信息处理科学技术一等奖（第一完成人）等奖励。先后作为项目负责人承担国家重点研发计划、自然科学基金重点项目、优秀青年基金项目。
主要学术兼职包括：新加坡国立大学访问教授、日本国立情报学研究所访问教授、中国人工智能学会副秘书长、中国中文信息处理学会信息检索专委会主任；ACM SIGIR-AP指导委员会主席；ACM SIGIR Beijing Chapter创始主席等。2021 年，入选国际计算机学会（ACM）杰出会员，2024 年，入选国际计算机学会信息检索名人堂（ACM SIGIR Academy）和中国人工智能学会会士。
报告题目：
通专结合的司法人工智能技术及其应用
Judicial Artificial Intelligence Technologies Integrating Generalist and Specialist Approaches and Their Applications
近年来，司法人工智能技术为司法为民、公正司法提供了重要的保障和支持，但人工智能技术应用于司法场景仍旧面临着通用模型知识注入困难、专用模型时空泛化困难、模型生成结果不可靠和隐私保护困难等方面的技术挑战，清华大学互联网司法研究院在最高人民法院的支持下开展了一系列的技术探索，针对司法审判全流程，采用通专结合的模型设计思路取得了系列技术突破。在通用模型特化、专用模型泛化、通专模型协同等方面取得了系列创新成果，服务于全国数千家法院和司法机构，取得了良好的应用效果。先后获得中国专利优秀奖、北京市科学技术一等奖和钱伟长中文信息处理科学技术一等奖。
Helen Dyball
Helen Dyball 博士现任英国工程技术学会（IET）期刊出版部执行编辑，负责管理工程与技术领域的一系列开放获取期刊。她毕业于伦敦大学皇家霍洛威学院，获应用物理学博士学位，在工程学科的科研出版方面拥有丰富经验。她曾主导多种出版模式与合作项目，推动战略发展与出版组合优化，并成功创办多本新刊。
报告题目：
IET期刊：助力人工智能赋能工程领域与更广泛社群的合作伙伴
IET Journals: a partnership supporting Artificial Intelligence for Engineering and the wider community
孔令和教授
上海交通大学计算机学院教授，“长江学者”特聘教授，Artificial Intelligence for Engineering创刊主编。此前曾在哥伦比亚大学、麦吉尔大学以及新加坡科技设计大学从事博士后研究工作。他于2013年获得上海交通大学博士学位，2007年获得法国电信研究院（TELECOM SudParis，原INT）硕士学位，2005年获得西安电子科技大学学士学位。研究方向包括物联网、卫星网络、大数据以及人工智能等领域。
报告题目：
Artificial Intelligence for Engineering期刊简介
Journal Introduction: Artificial Intelligence for Engineering
期刊介绍
Artificial Intelligence for Engineering是一本黄金开放获取期刊，于2025年创刊出版，由上海交通大学与英国工程技术学会（IET）合作出版，可在Wiley Online Library全文阅读和下载。
办刊宗旨和报道范围
本刊致力于成为人工智能（AI）与工程交叉领域研究人员、工程实践者和技术创新者的领先出版平台。期刊的使命是推动人工智能技术的理解与应用，进一步赋能工程领域的发展。本刊欢迎高质量的原创研究文章、综述论文及应用类研究成果，涵盖AI在工程中的多个方面。期刊鼓励具备现实或潜在工业应用价值的研究成果发表，重点关注成功的、可实践的AI工程应用案例与技术实现。
期刊关注但不限于以下研究方向：
工程领域中的 AI 增强型网络
工程中的人工智能理论、算法与软件
工程场景下的自主技术
面向工程的边缘计算与云计算
面向轻量级工业终端的联邦学习
工程数据的智能挖掘
人与工程系统之间的智能交互
工程人工智能中的大语言模型
工程中的通用机器学习方法（如主动学习、聚类、在线学习、排序、时间序列分析等）
基于人工智能的工程应用（包括计算生物学、众包、医疗健康、神经科学、社会公益、电力管理或气候科学等）
工程人工智能计算基础设施（如集成电路、AI 数据中心、AI 物联网、AI 分布式计算等）
工程机器人
面向工程的先进人工智能工具
工程人工智能的社会与经济影响（包括人机交互与战略行为）
工程人工智能的伦理与安全问题
期刊优势
免收文章处理费（APC）
覆盖全面、跨学科广
开放获取、免费阅读
期刊官网现已正式上线！欢迎工程、计算与人工智能交叉领域的研究者关注并投稿！
编辑部联系方式：sjtuaie@outlook.com
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