2024年4月14日上午，“多尺度具身影像计算”学术研讨会于北京大学英杰交流中心阳光厅举行。此次学术会议由北京大学、多模态跨尺度生物医学成像设施和中国科学院国家天文台联合举办，会议邀请了50多位相关领域专家学者汇聚一堂，聚焦讨论从微观生命至宇观天文的多尺度、多科学领域的成像与计算的共性关键问题，特别讨论新一代人工智能技术所带来的新机遇与新挑战，共同探讨“多尺度具身影像计算”新范式，以及由此带来的各领域发展趋势、路径和愿景。

“多尺度具身影像计算”学术研讨会现场

本次会议由中国科学院院士、多模态跨尺度生物医学成像设施首席科学家、北京大学未来技术学院程和平教授，中国科学院国家天文台台长、“司天工程”负责人刘继峰研究员和北京大学智能学院陈宝权教授联合召集，中国工程院院士、北京航空航天大学计算机学院赵沁平教授，中国科学院院士、清华大学计算机科学与技术系胡事民教授，国家自然科学基金委数理学部原常务副主任汲培文研究员，清华大学天文系蔡峥副教授，海南大学物理与光电工程学院李步洪教授，上海人工智能实验室领军科学家欧阳万里博士，以及北京大学心理与认知科学学院方方教授、物理学院肖云峰教授、医学技术研究院魏勋斌教授、科维理天文与天体物理研究所东苏勃教授、智能学院查红彬教授等50多位专家学者现场出席。另外，中国工程院院士、中国科学院光电技术研究所所长罗先刚，中国科学院上海天文台台长沈志强研究员等线上参加。北京大学科学研究部副部长张存群出席会议。

本次研讨会由陈宝权主持，研讨会分“多尺度具身影像计算邀请报告”和“专家交流点评”两个环节。陈宝权介绍了该研讨会的主题和其交叉学科背景。程和平和刘继峰分别介绍了“多模态跨尺度生物医学成像设施”和“司天工程”两大科学基础设施。作为科学发现的强有力软硬件支撑，两个大科学设施对推动我国在生命科学和时域天文学领域的前沿科技发展意义重大。他们指出，多尺度具身影像计算是一个宏大的交叉学科命题，具备无限潜力；结合智能新技术，打通微观、宏观、宇观的观测发现，在构建智能成像交叉学科、促进领域科学发现、推动人工智能未来发展等方面有望打开一扇新的窗户。

陈宝权作了题为“多尺度具身影像计算”的学术报告。报告中指出，影像观测是推动科学发现的关键手段，然而，微小局部和转瞬即逝现象的成像与分析面临巨大挑战，横跨微观生命至宇观天文多尺度，是多科学领域共同的难题。新一代人工智能技术，如生成式人工智能、具身智能等，为影像观测带来新机遇。“多尺度具身影像计算”以生物和天文科学问题为导向，结合前沿智能技术，探索具身影像计算新范式，构建集主动感知、计算和行为能力为一体的成像智能体，实现对现象的具身摄像调控、具身融合建模与具身机理认知三大模块之间的全链条闭环设计，以期完成更精准的世界建模，推动从微观细胞到宇观天文现象的科学新发现。

围绕“多尺度具身影像计算”这一多学科融合的学术专题，北京大学未来技术学院席鹏教授、中国科学院国家天文台陈孝钿研究员、北京大学智能学院林宙辰教授、清华大学自动化系刘烨斌教授和北京大学未来技术学院孙赫研究员分别从生命科学、时域天文、机器学习、影像计算，以及这些领域之间的交叉方向进行前沿研究报告。

席鹏题为“高内涵显微成像及数字细胞孪生”的报告介绍了具身影像计算将如何推动显微成像的发展。以在新药研发等应用中发挥重要作用的高内涵显微镜为例，为解决超分辨显微技术因通量限制尚无法用于高内涵成像的问题，报告提出了基于具身计算成像新思路的超分辨高内涵系统方案，实现高通量、长时程、高分辨、大视野、自动化等功能，促进数字细胞孪生的构建。陈孝钿以“时域天文学与动态宇宙”为题进行了报告，指出未来巡天将采用以司天工程为代表的望远镜大规模组阵方式完成高频率探测，以具身影像计算为指导，实现望远镜阵智能化观测调度和后随精测，有望实现引力波等罕见瞬变现象的高效发现，构建最大宇宙“量天尺”和数字宇宙模型。林宙辰的“可定制机器学习”报告提出了打造可定制机器学习系统的研究思路，进而构建具身影像计算系统的“学习大脑”并发展可微连续主动学习理论。可定制机器学习系统将使具身影像计算系统有能力快速适配观测任务，解决不同领域的实际问题，并提高不同领域科学发现的自动化程度，从而实现更通用、更准确、更高效的科学现象解译。刘烨斌在“影像计算的基础与未来”报告中提出了构建四维时空影像数据，增强影像计算的思路。这一研究的优势在于提供物理感知的四维时空生成能力和闭环学习能力，有望构建不同于Sora等视频大模型的新型世界模型，代表未来人工智能发展的方向。孙赫的“影像计算的前沿进展：从黑洞到细胞”报告通过射电望远镜黑洞成像和液相电镜生物大分子成像两个典型案例，展示了人工智能驱动的计算成像技术相比传统成像方法在分辨率、对比度、成像速度和信息通量等方面的突出优势，有效地推动了计算成像发展，体现了影像计算在微观和宇观观测中的共通性。

在随后的“专家交流点评”环节中，各位专家学者针对具身影像计算展开了热烈的讨论。赵沁平对涉及学科交叉的术语进行了详细解读，强调了“具身”概念的新颖性、重要性和有效性，期待该方向的研究快速推动全球生物和天文领域的发展，并带来更多科学领域的变革。胡事民指出，新一轮人工智能革命已经深刻影响了社会的进步，该交叉研究团队将“具身智能”引入生物天文领域，并发展“多尺度具身影像计算”这一新的交叉学科领域，具有重要意义。沈志强肯定了该交叉研究方向的前沿性和创新性，呼吁交叉研究团队与领域科学家更密切联合攻关，促进新的成像范式从提出到完善，实现科学领域研究的持续突破和持续新发现。罗先刚高度认可该项研究的多学科交叉融合，结合前沿智能技术，瞄准生物和天文科学研究中的观测难题，不仅对推动微观细胞和宇观天文现象的研究具有重要的价值，新的影像计算范式也为生成式人工智能发展带来新的技术框架。汲培文高度评价了项目的创新性与学科融合性，肯定了物理准确的三维影像计算将对各领域科学研究产生广泛的影响。其他十多位来自多个领域的专家学者也从多个角度作了专业性点评，认为该交叉领域的研究拓展了多学科的边界，建议交叉研究团队在此次研讨会议的基础上，进一步凝炼发展路线图，加快推进相关研究，吸引更多领域学者参与进来，形成该新兴领域的发展态势，实现多领域共性挑战的突破。

陈宝权对各位专家教授的建设性建议表示感谢。通过此次研讨，交叉研究团队受到莫大的鼓舞，也对具身影像计算这一新兴交叉领域的探索建立了更清晰的目标和发展路径。未来将依托“多模态跨尺度生物医学成像设施”和“司天工程”两大平台，与多领域科学家密切合作，共同推进多尺度具身影像计算的快速发展，在国际上发挥引领作用。

会议专家学者合影

信息来源：北京大学新闻网、智能学院