12月7号上午，人工智能及应用交叉学科论坛在广州宾馆多功能宴会厅盛大开幕。本届大会由广州大学、广东省人工智能产业协会、广州市人工智能学会共同主办，旨在为学术界、产业界及研究机构提供一个高端交流平台，加强跨领域合作，促进研究成果在实际中的转化与应用，共同推动人工智能技术的健康、有序发展。

论坛邀请了国内人工智能领域的顶尖学者和行业专家齐聚一堂，探究人工智能、大数据等前沿技术的最新进展和未来趋势，分享最新研究成果，促进学术交流与合作，为人工智能技术的创新发展注入了新的活力。

论坛开幕式

广州大学人工智能学院执行院长李进教授主持会议并致开幕辞，他向论坛的顺利召开表示热烈祝贺，对各位专家学者的到来表示衷心感谢，并强调了人工智能技术在促进经济社会高质量发展中的关键作用，期望通过此次论坛加强学术交流和成果转化。

广州大学人工智能学院院长杨春生院士、计算机学院院长张文生教授出席本次活动并发表致辞。他们表示，人工智能是未来科研和科技创新的重点方向，期待学校能够培养出更多优秀的科研人才，共同推动科技进步。同时，他们指出了人工智能及应用交叉学科的重要性，并强调了人工智能和多学科融合中的重要性。在人工智能技术快速发展的今天，跨学科合作应成为技术开发和应用的核心考量。

论坛围绕“人工智能及应用交叉学科”主题进行。上午场论坛由中国科技大学教授黄刘生、中山大学教授赖剑煌主持，石光明、田永鸿、彭绍亮、胡海波四位专家学者依次报告。下午场论坛由中山大学教授张方国、深圳大学教授毛睿、浙江理工大学教授沈剑主持，项阳、王志波、Duncan S.Wong、刘方明、印鉴、周果六位专家依次报告。

主题演讲

西安电子科技大学教授石光明以“可理解的安全人工智能”为题进行演讲。他首先对鹏城实验室进行了详尽介绍，随后围绕人工智能技术与数字经济的融合、网络或模型结构与效能的关系、以及AI技术发展的重要里程碑三个核心议题进行了探讨。他指出，当前大型AI模型引发的两大挑战是能源消耗问题和中心化趋势的加剧，这两个问题对人工智能的可持续发展提出了挑战。

北京大学教授田永鸿在题为“探索AI4S的未来”的演讲中，深入剖析了在大模型驱动的通用人工智能（AGI）时代，高校在研究领域的新动向。他首先阐述了AI4S（AI For Science）的理念，强调了其在推进科学探索和解决复杂问题中的核心地位，并指出AI4S的进展对于激发科学研究的新活力极为关键。田教授的演讲为高校在AI领域的研究方向提供了明确的指引和深邃的洞察。

国家超级计算长沙中心（湖南大学）教授彭绍亮的演讲题目为“迈向通用人工智能的垂域大模型技术和应用”，深入讨论了垂直领域大模型技术对通用人工智能发展的重要性。他首先概述了大语言模型的基础知识、应用问题及实例，随后介绍了OpenAI o1、Clade3.5、Sonnet、Kimi探索版和Auto GLM等项目的最新进展，探讨这些技术在特定行业的应用，突出了它们在提升智能系统灵活性和适应性方面的重要性，揭示大模型技术在推动人工智能发展中的关键潜力。

香港理工大学教授胡海波发表“（多模态）大模型的隐私和安全策略”的演讲，聚焦于多模态大模型在隐私保护和安全方面的挑战。他讨论了模型窃取攻击的威胁，即攻击者通过模型输出推断训练数据，以及黑盒水印技术，用以保护模型知识产权和用户隐私。此外，胡教授还探讨了在无标签数据中高效选择样本的方法，对于降低数据标注成本和提升模型性能至关重要。

澳大利亚斯威本科技大学教授项阳发表了题为“AI-empowered Interdisciplinary Research：Australian Stories”的演讲。他首先探讨了数字研究（Why Digital Research）如何提升生产力，接着介绍了“人工智能+X”（AI+X）模型及其在研究生态系统中的作用，并以制造业中的安全问题和健康领域的应用为例，展示了AI技术的实际影响。

浙江大学教授王志波的演讲题目为“基于上下文感知的高效大语言模型红队测试方法”，深入探讨了在人工智能领域中，针对不同大模型应用生成适应性强的红队测试样例以高效挖掘目标应用的脆弱性，并介绍了如何通过模拟攻击场景来增强大语言模型的安全性和鲁棒性。

广州大学教授Duncan S.Wong在演讲中探讨了“Post-Quantum Blockchain Journey”的主题，聚焦于后量子密码学在区块链领域的应用，特别是Pqabclain-io项目和后量子安全比特币区块技术。他讨论了量子计算对区块链安全的影响，并强调了开发新型后量子密码学协议的紧迫性，以保护区块链免受量子攻击。Duncan S.Wong教授的演讲为听众提供了后量子区块链技术发展的关键洞见。

鹏城国家实验室智能计算部所长刘方明以“打造基于国产云脑算力的全生命周期大模型与工具集”为主题进行演讲，分析了多模态大模型的崛起及其在国内外的最新发展趋势。他重点介绍了“鹏城·脑海”通用AI大模型的创新成就，该模型依托国产AI算力平台，实现了2000亿参数的突破，并强调了这一进展在推动国产AI技术自主可控能力提升中的重要意义。

中山大学教授印鉴以“大语言模型的关键技术及应用”为主题进行演讲，全面剖析了大语言模型（LLM）的技术现状、关键技术及相关工作。印教授首先介绍了大模型的背景，强调了基于大模型的快速发展以及生成式人工智能（AIGC）时代的到来。他指出，大语言模型正迅速成为互联网时代最热门的技术创新之一，并分享了如何通过不同的策略以更低成本实现对语言大模型的预训练。

广汽研究院AI安全及验证确认专家周果在主题演讲“自动驾驶算法安全验证与评估”中，提出了针对L3至L4级别自动驾驶算法的标准测试评估技术。他概述了广汽AI大模型平台的技术进展，并深入讨论了自动驾驶算法的测试验证方法，随后分享了广汽研究院在自动驾驶安全领域的研究成果，强调了安全性测试在技术开发中的核心地位。

本次论坛的成功举办，不仅为人工智能领域的科研人员和产业界人士提供了一个高端的交流平台，也为人工智能技术发展和应用提供了新的思路和方向。通过此次论坛，与会者共同见证了人工智能技术的最新成就，并对未来的发展趋势有了更深入的认识和理解。