5月23日，2026丝绸之路国际产学研用合作会议电子科学与技术分会场在西安电子科技大学南校区成功举办。国内外电子科学与技术、人工智能领域的顶尖学者齐聚一堂，全面展示了人工智能与电子信息技术融合发展的最新进展与应用实例，深入探讨了智能科技在多领域的未来趋势，为人工智能更好服务国家重大战略需求探索了新路径。

会议在人工智能学院张向荣教授的主持下正式启动。张向荣教授代表会议组委会向与会嘉宾的到来致以热烈欢迎与诚挚感谢，并表示，本次会议致力于搭建一个高水平的国际交流平台，促进产学研用的深度融合，推动前沿技术从理论创新到产业落地的全链条发展，期待通过本次会议的深入交流，能够进一步凝聚各方共识、深化务实合作，共同开创科技进步与国际合作交流的新局面。

致辞环节中，西安电子科技大学副校长张进成教授首先发表致辞。他代表学校对与会嘉宾表示热烈欢迎，并简要介绍了学校的学科优势。他强调，面对新一轮科技革命，高校应主动担当、积极作为。当前，产学研用融合已不再是简单的线性合作，而需要打破高校、企业与科研院所之间的壁垒，将教育教学、科技创新与成果转化有机结合起来。他倡议各方以本次会议为契机，共同探索协同创新的新范式，将前沿科研成果切实转化为推动产业升级的新动能，为服务国家高水平科技自立自强贡献智慧与力量。

随后，人工智能学院执行院长侯彪教授致辞。他代表学院向与会嘉宾表示热烈欢迎，并分享了学院在构建产学研合作方面的实践经验。他表示，学院将立足智能感知与信息处理等前沿优势学科方向，持续发挥在基础理论突破与算法应用方面的深厚积累。同时，秉持“科教融汇、产教融合”理念，与各界同仁汇聚多方优势资源，深化教育教学与科技创新成果转化的联动机制，携手推动产学研用深度融合，为国家人工智能战略培养更多创新人才。

本次会议特邀多位电子科学与技术、人工智能等领域权威专家作报告，包括英国诺丁汉大学、IEEE Fellow Rong Qu教授，中国地质大学（武汉）、IEEE Fellow、国家级领军人才李军教授，西安电子科技大学、欧洲科学院院士、IEEE Life Fellow焦李成教授，香港城市大学、IEEE Fellow张青富教授，西北工业大学、国家级青年人才陶明亮教授，鹏城实验室/西安电子科技大学、IEEE/IET Fellow、国家级领军人才石光明教授，西班牙国立远程教育大学Sergio Moreno-Álvarez教授，西北工业大学、国家级青年人才王亮教授，新西兰惠灵顿维多利亚大学、IEEE Fellow Alejandro Frery教授，英国埃塞克斯大学、IET Fellow Huosheng Hu教授，英国莱斯特大学Huiyu Zhou教授，西安交通大学、国家级领军人才薛建儒教授等。

各位专家围绕智能算法设计与优化、遥感智能感知、物理启发式人工智能、具身智能系统、多模态信息处理、医学影像智能分析 以及人机物融合群智计算等前沿方向，深入探讨人工智能与电子信息技术融合发展的关键理论、核心方法及典型应用场景。

英国诺丁汉大学Rong Qu教授率先以“Automated Algorithm Design – Integrating Optimisation and Learning”为题作报告。Rong Qu教授深入剖析了管理与商业领域中组合优化问题的建模与求解挑战，指出随着进化计算与人工智能的快速演进，元启发式与进化算法的自动化设计正成为前沿方向；报告重点展示了通过优化算法与机器学习的有机融合，自动发现与配置高效算法策略，从而突破传统人工设计瓶颈，为复杂优化难题提供高效、灵活的智能求解方案。

中国地质大学（武汉）李军教授以“任意分辨率高光谱锐化”为题，聚焦高光谱图像空间分辨率受限的瓶颈，分享了利用神经元算子实现任意分辨率锐化的最新进展。该方法突破了传统方法对固定倍率的依赖，通过灵活建模高光谱与全色图像间的复杂映射，实现任意尺度下的高效融合，在显著增强空间细节的同时最大程度保持光谱保真度，为高精度遥感解译与定量分析提供了有力技术支撑。

西安电子科技大学焦李成教授以“物理启发的下一代人工智能”为题，深入剖析了数据驱动人工智能在逻辑推理、可解释性及能效比上的严峻挑战。焦李成教授指出，单纯依赖数据统计难以突破认知瓶颈，亟需从物理学中寻求新范式，系统阐释了其科学内涵，揭示融入物理规律与先验知识带来的内在可解释性优势，并结合团队在物理可解释深度网络与复杂环境感知的积累，提出“物理机理+数据智能”双轮驱动架构，为构建更稳健、高效、可解释的智能系统指明清晰路径。

香港城市大学张青富教授分享了题为“多目标分解算法与自动化算法设计”的前沿报告，详细阐述了多目标分解算法框架的核心思想与最新进展。张青富教授展示了结合大语言模型与进化算法的自动化算法设计平台，通过算法思路与代码的迭代协同进化，实现了算法设计的自动化与高效化，显著提升了设计效率，部分生成算法已超越人工水平，为智能算法设计开辟了全新路径。

西北工业大学陶明亮教授以“雷达遥感卫星干扰辐射源认知抑制与定位技术”为题，从频谱管理角度出发，深入剖析了直射干扰与星间干扰的形成机理及其对海面目标精细化观测的负面影响，并分享了卫星任务驱动的干扰辐射源自适应抑制与高精度定位方法，通过认知与智能处理手段实现干扰源的精准辨识与有效抑制，为复杂电磁环境下遥感卫星的可靠运行和高精度观测提供了关键技术支撑。

鹏城实验室/西安电子科技大学石光明教授以“视觉信号的语义内容信息表达与应用”为题，阐述了图像语义信息在机器理解物理世界中的核心地位。石光明教授围绕视觉信息层级化与语义化理解面临的难题，介绍了团队在语义数学刻画与内容保真编码方面的突破性成果。该成果实现了从“信号保真”向“语义保真”的跨越，为提升系统的空间认知与智能理解能力、构建具备场景感知能力的具身智能提供了关键技术支撑。

西班牙国立远程教育大学Sergio Moreno-Álvarez教授以“Are Agents the Next Step for AI in Remote Sensing?”为题，深入探讨了多智能体系统在遥感领域的巨大潜力。他指出多智能体范式能够有效整合不同模态数据，突破传统单一模型在分布式、高成本场景下的处理局限。通过协同多个专用智能体提取模态特异性知识，该范式无需从头训练完整模型，即可为理解地球表面提供更全面、灵活且可扩展的新视角。

西北工业大学王亮教授以“移动智能体协同感知与计算”为题，深入探讨了5G/6G与人工智能驱动下移动智能体群体化协同感知与计算的新模式。王亮教授以“群体智能”为核心，分享了多源异构信息感知、动态任务调度及分布式协同决策等关键技术，突破单一智能体在感知范围与计算能力上的局限，实现协同感知、计算与控制一体化，为复杂动态环境下的智能感知任务提供了全新方案。

新西兰惠灵顿维多利亚大学Alejandro Frery教授以“Beyond Deep Learning: How Statistical Models Enhance AI in Active Microwave Imaging”为题，深入审视了统计模型如何有效克服主动微波成像中所面临的小样本等局限。Frery教授指出，通过将稳健的统计分布与物理约束引入深度学习框架，模型即使在数据稀缺条件下仍能保持高精度成像能力。该方法融合了数据驱动与物理机理的双重优势，为处理复杂成像问题提供了兼具鲁棒性与可解释性的全新视角。

英国埃塞克斯大学Huosheng Hu教授以“An Evolutionary Journey of Embodied AI Robots”为题，系统回顾了机器人技术的演化历程。Huosheng Hu教授从传统的基于规则的符号主义与反应式行为主义谈起，梳理至数据驱动的联结主义，最终聚焦于具身智能。并强调，通过将人工神经网络与物理身体或仿真环境深度融合，机器人能够摆脱集中式“大脑”的束缚，在动态真实环境中实现从感知、认知到行动的实时闭环与自主进化，正从简单工具迈向协作型智能伙伴。

英国莱斯特大学Huiyu Zhou教授以“Artificial Intelligence for Medical Image Analysis: From Deep Learning Models to Clinical Translation”为题，系统梳理了AI在MRI、CT、超声及眼底影像等多模态数据中的变革性作用，重点介绍了卷积神经网络、Transformer及多模态基础模型在疾病检测、分割与预后预测中的突破性应用，探讨了多模态学习、弱监督训练与可信人工智能等前沿趋势，并深入剖析了算法从实验室迈向临床转化中在鲁棒性、泛化性与临床集成方面的关键挑战与机遇。

西安交通大学薛建儒教授以“安全可信具身行为策略学习方法初探”为题，聚焦物理具身智能体在开放动态环境下自主与协同作业的安全可信挑战，针对其中的不确定性问题，介绍了基于非完整约束的闭环动力学模型与轨迹优化方法，并分享了团队在自主行为策略学习及基于大规模闭环数据的自主行为生成方面的最新进展，为具身智能的安全可靠落地应用提供理论依据与技术支撑。

本次会议的成功举办，凝练了国内外杰出学者在电子科学与技术、人工智能、智能算法、语义通信、具身智能、医疗图像分析等前沿领域的最新研究成果，内容涵盖基础理论创新、关键技术突破、产业应用落地、学科交叉融合等多个维度，为电子信息领域国际化人才培养、产学研用协同创新提供宝贵经验与重要启示。

本次会议由教育部学校规划建设发展中心主办，陕西省教育厅、西安电子科技大学、西安电子科技大学人工智能学院、智能感知与图像理解教育部重点实验室、智能感知与计算国际联合研究中心、智能感知与计算国际合作联合实验室、陕西省自动化学会、西安市遥感影像大数据智能解译国际合作基地、西安市先进医学影像智能计算国际联合研究中心承办。