IEOCA 2025：可信·融合·落地 共探AI驅動的下一代產業變革

當“科學智能”正以前所未有的深度與廣度重塑全球科研范式之際，行業關注點正從“AI能做什么”轉向更本質的問題——AI如何真正成為可信賴、可執行、可落地的生產力。在此背景下，11月22日于香港舉辦的國際信息工程、光學與計算機應用會議(IEOCA 2025)，以“融合·可信·落地”為核心理念，聚焦數學基礎理論、多模態感知技術、邊緣智能架構與可控AI系統等關鍵方向，搭建起連接前沿學術探索與產業實踐落地的高價值對話平臺。

作為橫跨信息工程、光學科學與計算機應用三大領域的國際性學術盛會，IEOCA始終致力于推動底層技術融合創新。本屆會議特別強調：在大模型熱潮之后，真正能改變生活與產業的下一輪技術革命，將誕生于物理世界感知能力、信息處理架構與智能決策機制的深度協同之中。為此，IEOCA 2025不僅設置了多場高水平學術演講，更通過產學研工作坊和圓桌討論的形式，邀請學術界、產業界與投資方共同研判技術轉化路徑與商業化前景，推動信息工程、光學感知與智能計算的深度融合，加速下一代可信AI的產業落地。

IEOCA 2025諸位專家 學者合影

全球頂配陣容云集香港，打造跨域協同的高含金量平臺

香港擁有國際化的科研生態、活躍的資本流通機制、開放的創新環境，以及貫通中西的獨特應用場景。作為連接全球前沿科研與亞洲最大產業體系的交匯點，香港正成為推動人工智能躍遷的重要力量，因此IEOCA 2025備受各界關注。此次會議獲得了香港人工智能研究所(HKRIAI)的權威支持，匯聚了來自全球頂尖學者、企業領袖與學術先鋒，不僅促成了一場從理論突破到商業實踐的深度對話，更架起了全球人工智能創新生態與亞洲產業落地之間的關鍵橋梁，進一步彰顯香港作為亞太地區AI與信息科技“思想策源地”的獨特價值。

“讓AI既聰明又透明，是通往可信智能的關鍵一步。”——張立明教授

在題為《基于隨機自適應傅里葉分解的高光譜圖像分類深度網絡設計》的演講中，澳門大學助理教授張立明系統闡述了其團隊如何融合經典信號處理理論與現代深度學習。她指出，傳統AI高度依賴海量標注數據，而遙感、醫療等高光譜場景中，數據獲取成本高、標注專業性強，嚴重制約模型泛化。為此，團隊創新引入“自適應傅里葉分解”(AFD)——一種具解析表達式、可動態選擇最優基函數的稀疏表示框架。該方法無需反向傳播即可提取高判別性特征，在多個標準數據集上實現少樣本條件下的領先性能，且模型參數少、結構透明、易于與擴散模型等新技術融合。張教授強調：“這不僅是技術優化，更是通往可信人工智能的必經之路。”

澳門大學助理教授張立明

“真正的智能，是讓設備像人一樣理解、推理并行動。”——倪卓嫻教授

香港大學副教授倪卓嫻發表了題為《面向智能應用的邊緣通用智能》的演講，她指出，人工智能正從專用模型邁向具備理解、推理與生成能力的通用智能(AGI)，而將其部署于網絡邊緣將成為未來關鍵方向。

倪教授強調，邊緣智能可大幅降低通信開銷并保護隱私——在智慧醫療、城市與家居等場景中，敏感數據無需上傳云端即可本地處理。其團隊開發的“NoteIt”系統利用多模態大語言模型，能從教學視頻自動生成結構化、可定制的筆記，顯著提升學習效率。此外倪教授還介紹了智能水表監測、空氣污染感知等物聯網應用，驗證了邊緣智能的實用價值，并呼吁學界與產業界協同推進輕量化模型與邊緣協同機制，加速構建“端側可用、安全可信”的下一代智能生態。

香港大學副教授倪卓嫻

“技術的價值不在于算法，而在于能否解決真實痛點。”——付紅教授

香港教育大學付紅教授在《多模態智能傳感及其應用》報告中，分享了團隊十年來在特殊教育與健康干預領域的成果。受兒子斜視診療經歷啟發，她開發出基于普通攝像頭的智能斜視篩查系統，將原需四人協作的流程簡化為單人操作，目前已進入醫療器械認證階段。團隊進一步拓展至ADHD兒童行為干預，通過集成運動傳感器的智能腰帶，實時識別異常課堂行為并發出隱蔽振動提醒，結合正向激勵機制，在40名兒童中驗證顯著改善效果。針對書寫困難，團隊構建融合眼動追蹤、壓力傳感與視頻分析的智能平臺，基于300余名小學生數據建模，發現專注力、坐姿穩定性與運筆流暢度為核心影響因素，并訓練神經網絡實現媲美資深教師的自動評估。付教授表示，希望以低成本、高可用的技術，讓每個有特殊需要的孩子獲得及時、科學的支持。

香港教育大學教授付紅

“工業AI不是炫技，而是讓知識可執行、系統可信賴、價值可落地。”——王牟江山 教授

在產學研工作坊及圓桌討論中，哈爾濱工業大學產業教授兼開鴻副總裁王牟江山深入剖析工業智能化的核心挑戰。他指出，當前工業場景雖擁有海量運營數據，卻普遍存在“數據沉睡”與“知識斷層”——企業不知如何利用數據，而通用大模型又難以理解行業邏輯。對此，開鴻提出“可執行知識驅動AI”架構：首先通過本體論(Ontology)對制造、醫療、交通等領域的結構化知識進行建模，構建包含實體、關系與邏輯規則的工業知識圖譜;再將其嵌入向量空間，結合檢索增強生成(RAG)機制，使AI在回答問題時能動態調用最相關的上下文知識，從而提升決策準確性與可審計性。王教授強調：“在工業場景，一個錯誤答案可能引發災難。因此，我們必須走向白盒化、可控化。”他還介紹了開鴻主導的OpenCarbon開源智能系統生態，致力于打造自主可控的“端-邊-云”數字底座，目前已匯聚1500名研發人員，累計貢獻代碼超410萬行。

哈爾濱工業大學產業教授兼開鴻副總裁王牟江山

圓桌熱議AI未來五年：機器人、自動駕駛與可控智能成關鍵賽道

在URS AI創始人趙嘉寶主持的“未來五年AI發展趨勢”圓桌討論中，與香港人工智能創新協會副主席Alyssa Lee和開鴻科技研發副總裁王牟江山教授展開對話。結合自身經驗對于AI行業的洞察，趙嘉寶認為，當前AI已邁過基礎設施準備期，正進入應用爆發臨界點，而真正的瓶頸在于跨學科知識整合與人才協同——這也正是最大機遇所在。同時，趙嘉寶強調邊緣計算硬件的重要性，認為本地化智能可讓用戶自主掌控敏感數據，是實現安全與創新平衡的關鍵。

參會學者在會議間隙熱情討論

圓桌論壇嘉賓：URS AI創始人趙嘉寶(左) 王牟江山教授(中)香港人工智能創新協會副主席Alyssa Lee(右)

Alyssa Lee表示，機器人技術因基礎模型與邊緣計算融合迎來突破，企業級AI正通過明確ROI加速落地，自動駕駛Robotaxi有望在未來幾年大規模商用。王牟江山教授則聚焦工業場景，提出穩定性、數據安全與成本是三大障礙，主張構建可解釋的“知識層”而非依賴黑箱訓練，并看好AI在制造、醫療和交通領域的深度變革。三位嘉賓一致認為：唯有打通“高質量數據—可控算法—安全硬件—有效治理”閉環，AI才能釋放真實價值。

IEOCA 2025傳遞出了明確的共識：AI的下一程，已在真實世界的穩健落地，驅動可持續的未來!