北京图象图形学学会青年人才成长论坛（第八期）--具身认知与安全主题论坛

由北京图象图形学学会主办，BSIG青年工作委员会和中国科学院自动化研究所模式识别实验室联合承办的青年人才成长论坛将于2026年1月24日上午召开。本次论坛专注于图像图形领域、面向青年科技工作者的前沿学术交流活动。

论坛邀请了多位在人工智能及相关领域有深入研究的专家学者，旨在为首都青年人才搭建一个高水平的交流与探讨平台。

召开时间：2026年1月24日上午（周六）

论坛地点：北京西郊宾馆第六会议室

董晶研究员

中国科学院自动化研究所

董晶，中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师，CSIG/CCF/IEEE 高级会员, CAAI杰出会员，中国科学院青年创新促进会会员，国家高层次青年人才计划入选者，目前担任中国图象图形学学会（CSIG)理事、副秘书长、女工委秘书长，IEEE亚太区执委、奖励委员会主席、IEEE信号处理协会全球成员发展主席。主要从事人工智能安全与对抗、计算机视觉、多媒体内容取证等前沿方向的技术研究，她先后以课题（子课题）负责人承担了4项国家自然科学基金、3项国家重点研发课题、1项工信部国家重大专项子项及20余项省部级科研项目（课题）。已在国际权威期刊及学术会议上发表学术论文90余篇，已授权26项中国专利含3项美国专利。她曾获4次最佳（优秀）论文奖、2016年度IBM学院奖、2019年度中国人工智能学会杰出贡献奖、2020年度CSIG石青云女科学家奖、2021年度北京青年优秀科技论文奖、2021年度CSIG科技奖二等奖（排名第一）、2021年度吴文俊人工智能科学技术奖（技术进步科普类）、2022年度中国发明协会创业创新奖一等奖（排名第一）、2022年度国家广电总局MediaAIAC大赛深度合成技术应用类一等奖（排名第一）以及2023年度吴文俊人工智能科学技术奖（技术发明一等奖、排名第二）。

王伟副研究员

中国科学院自动化研究所

王伟，博士、副研究员、中国科学院特聘研究骨干、硕士生导师，人工智能学会吴文俊优秀青年奖获得者，中科院青促会成员，曾入选北京市青年人才托举工程。王伟博士现为中国图象图形学学会数字媒体取证与安全专业委员会秘书长、北京图象图形学学会理事。主要从事生成式人工智能安全、多媒体内容安全、具身智能安全等方面的研究工作。已主持国家和省部级科研项目 10 余项，在重要的国内外学术刊物和学术会议上发表论文100 余篇，授权发明专利 20 余项。曾荣获 2018 年度国际模式识别大会最佳科技论文奖、2022 年度中国发明协会发明创业奖创新奖一等奖（序2）、2021 年度 CSIG 科技奖二等奖（序2）。

宋维涛教授

北京理工大学

报告题目：面向虚拟现实的自然交互显示进展与展望

个人简介：宋维涛 北京理工大学光电学院教授，博士生导师，入选2021年度国家级青年人才计划，主要研究方向包括颜色科学、新型显示与人机交互等。主持国家科技重大专项（科技创新2030）、重点研发计划课题等国家、省部级项目。发表在Nature Communications，IEEE TVCG等著名学术期刊论文五十余篇，获得授权国家发明专利三十余项，参与起草6项国家标准。担任国际标准化组织ISO/IEC SC24、IEC TC 100专家组成员，中国照明学会视觉与颜色专委会副主任委员，中国图象图形学学会虚拟现实专委会秘书长，北京图象图形学会理事等。

报告摘要：面向虚拟/增强现实场景，尤其是目前具身智能应用环境下的交互与显示技术十分重要，报告将围绕行业近几年近眼显示、裸眼三维显示以及自然人机交互的现状和发展展开，并着重汇报团队近几年创新性工作，希望对行业同行有所参考和借鉴意义。

张杰副研究员

中国科学院计算技术研究所

报告题目：多模态大模型后门攻击与防御

个人简介：张杰，中国科学院计算技术研究所副研究员、博士生导师。研究方向：多模态大模型安全与可信视觉计算，在知名期刊会议TPAMI/IJCV/TIP/CVPR/ICCV等上发表论文50余篇，承担中国科学院先导B课题、国家信息安全计划、基金委面上等项目10余项，研究成果在华为手机、智能高铁、大模型测评等场景得到规模化应用，授权发明专利17项。获2025年CSIG青年科学家奖，2025年CCF科技进步奖二等奖、2024年CSIG自然科学奖一等奖、2024年中国铁道学会科技奖二等奖。先后入选北京市科技新星、姑苏领军人才计划、中科院青促会和微软青年学者铸星计划。担任IEEE TIP、Pattern Recognition等期刊编委、NeurIPS、ACL领域主席等。

报告摘要：随着多模态大模型的快速发展，其安全可信问题引发广泛关注。本报告将介绍多模态大模型后门攻击与防御方面的最新研究进展，重点介绍本团队在文生图大模型后门攻防方面的具体工作，包括基于句法触发器的高隐蔽后门攻击方法、针对同化现象的统一防御框架（涵盖后门检测、定位与缓解），基于注意力动态异常发现的后门防御方法以及模型级后门反演与检测方法。最后，报告将对未来研究方向与发展趋势进行总结与展望。

张天乐AI安全与治理研究员

中国电信人工智能研究院

报告题目： AI安全与治理    

个人简介：张天乐，中国电信人工智能研究院（TeleAI）李学龙教授（中国电信集团CTO、首席科学家、TeleAI院长）团队多媒体认知学习实验室（EVOL）AI安全与治理研究员，博士毕业于英国利物浦大学，并曾在爱丁堡大学与利物浦大学担任研究助理，主要从事AI安全与治理方面的研究工作。已AAAI、CVPR、 IJCAI等国际期刊和会议上发表30 余篇论文，长期担任ICML、NeurIPS、CVPR、 Pattern Recoginition等国际会议及期刊的程序委员或审稿人。

报告摘要： 近年来，大语言模型与各行各业的深度融合推动了AI技术的广泛应用。然而，随着AI工具化日益普及，当普通人能够轻松利用这些AI工具的同时，由此引发的潜在的安全风险与伦理挑战也随之凸显。本报告将从多个维度介绍中国电信人工智能研究院（TeleAI）在AI治理方面的思考探索与创新实践，并给出未来展望。

李琦副研究员

中国科学院自动化研究所

报告题目：多模态生成与理解统一模型UniAlignment

个人简介：李琦，中国科学院自动化研究所副研究员，中国科学院青促会会员，中国科学院特聘研究骨干，北京市科协青年人才托举。近五年以第一作者/通讯作者发表CCF推荐A类期刊和会议20多篇。代表作AnyFace被评选为CVPR最佳论文候选，并入选TPAMI专刊Best of CVPR。撰写Springer专著1部。申请人多次担任国内生物特征识别旗舰会议CCBR程序委员会主席、出版主席等，担任ICLR 2025/2026、ICML 2026的领域主席。主持国家重点研发计划青年科学家项目一项，科技创新2030“新一代人工智能”重大项目课题一项，国家自然科学基金两项。研究成果获2025年北京市科技进步奖一等奖、2022年中国图象图形学学会技术发明奖二等奖、2023年中国产学研合作创新成果二等奖等。所研发的生物特征识别系统、人工智能安全系统已在国家多个部委和企业成功应用。

报告摘要：本报告主要介绍 UniAlignment，一种面向图像生成、理解、编辑与感知任务的统一多模态扩散框架。随着扩散模型在高质量图像生成中的成功，如何在保持像素级生成能力的同时，引入稳健的语义理解与指令遵循能力，成为构建通用视觉多模态模型的关键挑战。现有方法大多依赖视觉语言模型或模块化结构进行语义引导，导致体系割裂、推理效率低以及跨任务泛化能力受限。UniAlignment统一建模了连续扩散与离散扩散过程：连续分支负责图像生成与编辑，离散分支承担文本理解与语义建模，两者共享参数，从而实现端到端的统一生成与理解框架。此外，论文构建了新的评测基准 SemGen-Bench，针对长文本、组合语义与多步编辑等复杂指令场景，系统评估多模态生成模型的语义一致性与感知能力。在仅 2B 参数规模下，UniAlignment 在生成、编辑和理解等多项任务上取得了优异的表现，展示了扩散模型作为统一多模态基础模型的可行性与研究潜力。

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