欢迎对复旦大学“计算智能”领域有合作意向

的产业方、投资方报名参会！

负责人：付彦伟，教授

专家介绍

教授介绍：

  付彦伟，复旦大学大数据学院教授、博士生导师。上海高校特聘教授（即东方学者）、澳大利亚DECRA  Fellow等，2011—2014年在英国伦敦大学玛丽皇后学院攻读并获得博士学位，2015—2016在美国匹兹堡迪士尼研究院任博士后研究员，其已在IEEE TPAMI、IEEE TIP、CVPR、ECCV、ICCV等计算机视觉与模式识别、机器学习、多媒体领域顶级国际期刊及会议发表论文共50篇。

主讲人介绍：

  孙振峰，优复博CEO，复旦大学计算机视觉博士。在ICT、智能终端、人工智能领域拥有超过20年工作经验，曾担任国家核高基项目子课题负责人。

项目简介

  公司致力于先进AI技术与机器人技术的完美结合，让机器人拥有强大视觉和智慧大脑，是国内少数具备视觉引导的具身智能机器人大脑平台和智能焊接机器人研发供货能力的企业之一，拥有多项自主知识产权。公司是上海市高新技术企业、上海市智能机器人标杆企业、上海人工智能行业协会会员、上海机器人行业协会会员、上海智慧医疗产业联盟成员、英伟达创业加速计划成员。

2、AI在金融文档、舞台演艺的场景创新实践

负责人：叶广楠，研究员

专家介绍

  复旦大学计算与智能创新学院院长助理，研究员，博士生导师，国家重点研发计划首席科学家，国家级青年人才计划入选者，上海市领军人才。博士毕业于美国哥伦比亚大学，曾就职于美国IBM沃森研究院、美国AT&T多媒体实验室、日本NEC北美智能研究院等多家世界著名人工智能研究机构。主要研究领域为金融科技、图模型算法、多模态特征融合、计算机视觉等。主持国家重点研发计划，国家自然科学基金优秀青年科学基金，参与中国工程院战略研究与咨询项目。曾任美国沃森研究院金融风险与检测领域的首席专家和全球负责人，领导了IBM 全球7个不同地区的相关科研部门的30多位研究人员，开发了IBM 在智能金融领域首个金融风险检测云服务系统，并与多家世界知名的银行和金融机构开展了广泛的项目合作，如日本Mizuho 银行中国银行纽约分行、美国银行、荷兰ING银行、加拿大养老基金等。

项目简介

  项目一：多智能体金融文档协同编写与解析方案

  随着金融与科技融合进入AI深度赋能阶段，金融文档处理的专业性、时效性与合规性需求日益凸显。一方面，券商、基金公司等机构需频繁产出行业研报，传统模式下依赖分析师手动搜集数据、撰写分析，不仅耗时长达数天，还易因市场变化导致内容滞后；另一方面，投资银行部在招股说明书撰写中面临底稿数量巨大、指标计算复杂、合规要求严苛及更新频率高等痛点，人工处理效率低且易出现数据偏差和合规风险。针对上述痛点，项目团队分别研发ChatReport研报生成系统与招股说明书生成平台，旨在通过智能协同模式，破解不同金融文档场景下的效率与质量难题。

  项目二：“AI+舞台演艺”的创新实践

  舞台艺术创作高度依赖人工经验和主观审美，剧本到舞台的转化流程复杂，沟通成本高、效率低。团队希望让AI理解“戏剧语言”，从剧本出发，辅助舞台设计、视觉呈现和宣发素材生成，实现创作流程的智能化和产业化。让AI赋能舞台艺术，从剧本到舞台的每一环节，打造智能化、可视化、产业化的演艺生产新范式。

3、AI在可再生能源领域的智能化革新

负责人：金城，教授

专家介绍

教授介绍：

  金城，复旦大学计算与智能创新学院教授、博士生导师，于浙江大学获得学士、博士学位。书画数字化生成应用服务文化和旅游部技术创新中心主任，上海视频技术与系统工程研究中心副主任，上海市优秀技术带头人，研究方向为智慧城市、文化科技领域相关的图像视频分析与处理算法研究，相关工作在多个重要场所得到落地。

主讲人介绍：

  张珊珊，上海梦象智能科技有限公司创始人兼董事长，上海高级金融学院EMBA15期，曾任上海富山国际副总裁，拥有超过二十年电气行业深耕经验。

项目简介

  上海梦象智能科技有限公司是一家提供分布式微电网能碳管理咨询、建设、运营、投资等全链条服务的高新技术企业。基于公司与复旦大学之间长期紧密合作以及行业内海量数据的积累，公司在基于人工智能的负载识别、负荷预测和电价预测等领域拥有业内领先的技术实力，通过为用户提供高性能电力物联网智能硬件设备、多源能源一体化协同管理软件平台和高效率低成本运营管理解决方案，为用户实现节碳降本，助力用户实现碳中和。公司作为分布式微电网能碳优化方案提供商及运营商，致力于成为推动能碳智能化应用的龙头企业。

4、模思智能

负责人：邱锡鹏，教授

专家介绍

教授介绍：

  邱锡鹏，复旦大学教授，CAAI Fellow，获得国家基金委青A、青B项目资助，发表CCF A/B类论文100余篇，被引用3万余次，连续入选中国高被引学者、全球前2%顶尖科学家榜单。获得ACL 2017/2024杰出论文奖（CCF A类）、CCL 2019/2023最佳论文奖、《中国科学：技术科学》2021年度高影响力论文奖。邱锡鹏团队在大模型的大规模分布式训练、高效推理、多模态扩展和机理可解释性方面进行了长期深入研究，构建了开源、开放的对话式大语言模型MOSS，首次实现了从数据治理、模型设计、模型训练、指令微调、迭代优化和工具增强等大模型全流程技术路线的自主研发。MOSS模型发布首日访问量数千万次，被国内外数百家权威媒体报道。目前团队开发的多个大语言模型已经被数百家政府、金融、医疗等领域的机构部署使用，在开源平台下载量超过百万次。

主讲人介绍：

  李世民，模思智能总裁，复旦大学博士。推动完成公司天使轮上亿元融资，现负责公司整体运营与发展规划，带领团队推进核心能力建设及模型的商业化落地。

项目简介

  模思智能是一家专注于情境智能多模态大模型的创新型企业，致力于突破当前Al交互的局限，为用户带来前所未有的拟人化体验。公司以“理解用户所处的全局情境”为核心，使AI能够像人类一样感知、记忆、推理和行动，从而实现真正自然、连贯、可信赖的智能交互。

  模思智能目前已形成一系列高表现力音视频交互技术，覆盖实时对话、数字人、情绪理解、语音驱动生成、多模态问答等核心能力；在流畅度、响应速度、情绪一致性和可控性方面实现行业领先，正规模化落地于智能营销、智能客服、智能终端、教育培训、内容创作等场景，为企业和开发者提供开箱即用的类人交互基础设施。面向未来，模思智能以“终身陪伴型智能助手”为愿景，并持续构建开放的情境智能生态，推动下一代人机交互范式的全面到来，让智能真正成为每个人的长期伙伴与第二大脑。