IEOCA 2025：可信·融合·落地 共探AI驱动的下一代产业变革

当“科学智能”正以前所未有的深度与广度重塑全球科研范式之际，行业关注点正从“AI能做什么”转向更本质的问题——AI如何真正成为可信赖、可执行、可落地的生产力。在此背景下，11月22日于香港举办的国际信息工程、光学与计算机应用会议(IEOCA 2025)，以“融合·可信·落地”为核心理念，聚焦数学基础理论、多模态感知技术、边缘智能架构与可控AI系统等关键方向，搭建起连接前沿学术探索与产业实践落地的高价值对话平台。

作为横跨信息工程、光学科学与计算机应用三大领域的国际性学术盛会，IEOCA始终致力于推动底层技术融合创新。本届会议特别强调：在大模型热潮之后，真正能改变生活与产业的下一轮技术革命，将诞生于物理世界感知能力、信息处理架构与智能决策机制的深度协同之中。为此，IEOCA 2025不仅设置了多场高水平学术演讲，更通过产学研工作坊和圆桌讨论的形式，邀请学术界、产业界与投资方共同研判技术转化路径与商业化前景，推动信息工程、光学感知与智能计算的深度融合，加速下一代可信AI的产业落地。

IEOCA 2025诸位专家 学者合影

全球顶配阵容云集香港，打造跨域协同的高含金量平台

香港拥有国际化的科研生态、活跃的资本流通机制、开放的创新环境，以及贯通中西的独特应用场景。作为连接全球前沿科研与亚洲最大产业体系的交汇点，香港正成为推动人工智能跃迁的重要力量，因此IEOCA 2025备受各界关注。此次会议获得了香港人工智能研究所(HKRIAI)的权威支持，汇聚了来自全球顶尖学者、企业领袖与学术先锋，不仅促成了一场从理论突破到商业实践的深度对话，更架起了全球人工智能创新生态与亚洲产业落地之间的关键桥梁，进一步彰显香港作为亚太地区AI与信息科技“思想策源地”的独特价值。

“让AI既聪明又透明，是通往可信智能的关键一步。”——张立明教授

在题为《基于随机自适应傅里叶分解的高光谱图像分类深度网络设计》的演讲中，澳门大学助理教授张立明系统阐述了其团队如何融合经典信号处理理论与现代深度学习。她指出，传统AI高度依赖海量标注数据，而遥感、医疗等高光谱场景中，数据获取成本高、标注专业性强，严重制约模型泛化。为此，团队创新引入“自适应傅里叶分解”(AFD)——一种具解析表达式、可动态选择最优基函数的稀疏表示框架。该方法无需反向传播即可提取高判别性特征，在多个标准数据集上实现少样本条件下的领先性能，且模型参数少、结构透明、易于与扩散模型等新技术融合。张教授强调：“这不仅是技术优化，更是通往可信人工智能的必经之路。”

澳门大学助理教授张立明

“真正的智能，是让设备像人一样理解、推理并行动。”——倪卓娴教授

香港大学副教授倪卓娴发表了题为《面向智能应用的边缘通用智能》的演讲，她指出，人工智能正从专用模型迈向具备理解、推理与生成能力的通用智能(AGI)，而将其部署于网络边缘将成为未来关键方向。

倪教授强调，边缘智能可大幅降低通信开销并保护隐私——在智慧医疗、城市与家居等场景中，敏感数据无需上传云端即可本地处理。其团队开发的“NoteIt”系统利用多模态大语言模型，能从教学视频自动生成结构化、可定制的笔记，显著提升学习效率。此外倪教授还介绍了智能水表监测、空气污染感知等物联网应用，验证了边缘智能的实用价值，并呼吁学界与产业界协同推进轻量化模型与边缘协同机制，加速构建“端侧可用、安全可信”的下一代智能生态。

香港大学副教授倪卓娴

“技术的价值不在于算法，而在于能否解决真实痛点。”——付红教授

香港教育大学付红教授在《多模态智能传感及其应用》报告中，分享了团队十年来在特殊教育与健康干预领域的成果。受儿子斜视诊疗经历启发，她开发出基于普通摄像头的智能斜视筛查系统，将原需四人协作的流程简化为单人操作，目前已进入医疗器械认证阶段。团队进一步拓展至ADHD儿童行为干预，通过集成运动传感器的智能腰带，实时识别异常课堂行为并发出隐蔽振动提醒，结合正向激励机制，在40名儿童中验证显著改善效果。针对书写困难，团队构建融合眼动追踪、压力传感与视频分析的智能平台，基于300余名小学生数据建模，发现专注力、坐姿稳定性与运笔流畅度为核心影响因素，并训练神经网络实现媲美资深教师的自动评估。付教授表示，希望以低成本、高可用的技术，让每个有特殊需要的孩子获得及时、科学的支持。

香港教育大学教授付红

“工业AI不是炫技，而是让知识可执行、系统可信赖、价值可落地。”——王牟江山 教授

在产学研工作坊及圆桌讨论中，哈尔滨工业大学产业教授兼开鸿副总裁王牟江山深入剖析工业智能化的核心挑战。他指出，当前工业场景虽拥有海量运营数据，却普遍存在“数据沉睡”与“知识断层”——企业不知如何利用数据，而通用大模型又难以理解行业逻辑。对此，开鸿提出“可执行知识驱动AI”架构：首先通过本体论(Ontology)对制造、医疗、交通等领域的结构化知识进行建模，构建包含实体、关系与逻辑规则的工业知识图谱;再将其嵌入向量空间，结合检索增强生成(RAG)机制，使AI在回答问题时能动态调用最相关的上下文知识，从而提升决策准确性与可审计性。王教授强调：“在工业场景，一个错误答案可能引发灾难。因此，我们必须走向白盒化、可控化。”他还介绍了开鸿主导的OpenCarbon开源智能系统生态，致力于打造自主可控的“端-边-云”数字底座，目前已汇聚1500名研发人员，累计贡献代码超410万行。

哈尔滨工业大学产业教授兼开鸿副总裁王牟江山

圆桌热议AI未来五年：机器人、自动驾驶与可控智能成关键赛道

在URS AI创始人赵嘉宝主持的“未来五年AI发展趋势”圆桌讨论中，与香港人工智能创新协会副主席Alyssa Lee和开鸿科技研发副总裁王牟江山教授展开对话。结合自身经验对于AI行业的洞察，赵嘉宝认为，当前AI已迈过基础设施准备期，正进入应用爆发临界点，而真正的瓶颈在于跨学科知识整合与人才协同——这也正是最大机遇所在。同时，赵嘉宝强调边缘计算硬件的重要性，认为本地化智能可让用户自主掌控敏感数据，是实现安全与创新平衡的关键。

参会学者在会议间隙热情讨论

圆桌论坛嘉宾：URS AI创始人赵嘉宝(左) 王牟江山教授(中)香港人工智能创新协会副主席Alyssa Lee(右)

Alyssa Lee表示，机器人技术因基础模型与边缘计算融合迎来突破，企业级AI正通过明确ROI加速落地，自动驾驶Robotaxi有望在未来几年大规模商用。王牟江山教授则聚焦工业场景，提出稳定性、数据安全与成本是三大障碍，主张构建可解释的“知识层”而非依赖黑箱训练，并看好AI在制造、医疗和交通领域的深度变革。三位嘉宾一致认为：唯有打通“高质量数据—可控算法—安全硬件—有效治理”闭环，AI才能释放真实价值。

IEOCA 2025传递出了明确的共识：AI的下一程，已在真实世界的稳健落地，驱动可持续的未来!