2025年4月14日，应南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院（RITAS）于仕琪副教授邀请，西班牙科尔多瓦大学（University of Córdoba）Rafael Muñoz-Salinas教授在第三教学楼112为师生们作了一场关于基准标记（Fiducial Marker）的报告。 基准标记是一种高对比度的视觉标记，广泛应用于目标定位与姿态估计，在机器人、增强现实和自主系统等领域具有重要作用。Muñoz-Salinas教授在基准标记相关研究方面有多年的深厚积累，他是被广泛使用的ArUco码的设计者。ArUco码是基准标记的一种。在报告中，Muñoz-Salinas教授分享了他在该领域的最新研究进展，包括利用深度学习技术，在低照度和噪声环境下提升标记检测鲁棒性的研究工作。他还介绍了其团队在3D基准标记及可定制基准标记方面的最新成果，实现了技术性能与实际应用之间的更好融合。 报告结束后，多位学生向Muñoz-Salinas教授展示了他们在基准标记方面的研究工作，包括一个基于深度学习的新型全标记检测模型等。Muñoz-Salinas教授给学生们提出了改进优化的建议，现场气氛热烈，学术氛围浓厚。 此次报告为学生们提供了一个难得的学习交流平台，也进一步加深了RITAS于仕琪副教授课题组与Muñoz-Salinas教授团队间的学术合作。

‌ 2025年4月11日下午，我院组织召开了科研工作线上会议。院长Joseph Sifakis教授、执行院长郝祁教授、管理委员会成员、计算机科学与工程系主任唐珂教授、我院各研究中心负责人刘江讲席教授、张殷乾教授、刘烨庞副教授、宋轩副教授及部分教师参会。会议由郝祁教授主持。 会上，首先由各研究中心负责人分别就中心内目前‌团队规模与研究课题、‌项目进展、‌资助情况、‌主要研究方向、‌社会贡献、‌未来规划等内容进行了汇报。Joseph Sifakis教授对各中心在近期科研工作所取得的成果表示了充分肯定，同时对汇报内容提供了相关反馈。他强调研究成果对社会的影响，并鼓励各中心之间开展更多的协同活动。Sifakis教授提议，在2025年10月举办研究院校企交流活动，邀请产业合作伙伴来院交流，并建议各中心通过演示和演讲展示科研成果，推动产研融合。他同时建议为研究院开发高级AI基础设施，助力科研创新，全面提升研究效率与成果转化能力。 郝祁教授对会议进行了总结，并建议院内每月举办一次跨中心专项研讨会。各中心每月就特定主题进行研讨，教师或学生均可参加，进一步加强学术探讨与交流。 各中心负责人就相关内容积极建言，提出了研究院未来发展的实效建议。 此次会议为研究院的后续工作推进奠定了坚实基础，研究院将继续在可信自主系统领域发挥重要作用。

2025年4月3日下午，南方科技大学第二届校企协同创新人才培养交流会在南方科技大学会议中心举行。此次会议围绕“智汇南粤·才创未来”主题，分设“前沿材料”、“光电子学”、“人工智能”、“集成电路”、“生物医药”、“科技金融”等六大会场，邀请学术界与产业界的专家学者齐聚一堂，共同探讨创新型人才培养模式改革。其中在“人工智能推动跨学科协同生态构建”分会场上，斯发基斯可信自主系统研究院执行院长、计算机科学与工程系教授郝祁主持了会议，并作主旨演讲。计算机科学与工程系副系主任、副教授张进、树仁书院行政副院长韩英杰及中国联合网络通信有限公司深圳市分公司、深圳市新国都股份有限公司等20多家企业代表出席了会议。 会上，郝祁院长作主旨演讲。他首先全面介绍了斯发基斯可信自主系统研究院（简称研究院）成立的基本背景、研究院各中心的基本情况、研究团队、科研成果、合作项目以及研究院未来规划等等。他表示，欢迎各企业专家来访研究院，参加院内技术交流会，期待双方能够在可信、自主领域实现科研合作，使研究院科研成果得到落地应用；同时也欢迎企业专家来校开展就业面试、职业生涯规划、心理疏导等方面的专题讲座，为学生步入社会之前提供有针对性的建议，持续开展创新实践指导，构筑创新型人才培养校企融合新生态。 会上，与会嘉宾结合主题分别作学校和企业相关情况介绍，同时就“校企合作机制构建、产教融合人才培养模式探索、AI时代下高校与企业人才供需协同机制”等内容进行了探讨，气氛热烈。 此次会议为校企合作双方构筑了交流平台，为学校进一步深化产教融合、提升创新型人才培养质量奠定了坚实基础。

近日，南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院自动驾驶中心郝祁教授团队在机器人领域顶级期刊 IEEE Transactions on Robotics 发表题为 “NeuPAN: Direct Point Robot Navigation with End-to-End Model-based Learning” 在杂乱且未知的环境中导航一台非完整约束机器人，需要准确的感知和精确的运动控制以实现实时避碰。本团队提出了NeuPAN：一种实时、高精度、无需地图、易于部署且环境无关的机器人运动规划器。NeuPAN 利用紧密耦合的感知到控制框架，与现有方法相比具有两项关键创新：1. 它直接将原始点云数据映射到潜在距离特征空间，以生成无碰撞运动，避免了感知到控制管道中的误差传播，从而实现了高精度的控制动作。 2. 它从端到端基于模型的学习角度具有可解释性，因此无需大量动手工程即可推广到各种不同情形。 NeuPAN 的核心在于使用一个即插即用（PnP）的近端交替最小化网络（PAN）求解带有大量点级约束的端到端数学模型，将神经元融入其中，从而使其能够生成实时且物理上可解释的运动。该方法无缝整合了数据和知识引擎，同时其网络参数也可通过反向传播进行微调。 图1. NeuPAN 驱动的轮腿机器人在办公室环境无地图导航效果 团队在不同的仿真和机器人实物平台上，包括地面移动机器人、轮足机器人和自动驾驶汽车，进行了大量模拟与真实环境的评估。结果显示，团队提出的NeuPAN 在准确性、效率、鲁棒性以及在包括杂乱沙箱、办公室、走廊和停车场等各种环境中的泛化能力方面均优于现有导航方法。展示了其在未知和非结构化环境中，即使面对任意形状的物体，也能将不可通行的路径转变为可通行的路径，具有卓越的导航避障性能。 图2. 自动驾驶车辆在停车场和狭窄通道的真实导航实验 图3. NeuPAN与手动控制在结构化真实测试平台上的效果对比 郝祁教授和香港大学副教授潘佳为论文共同通讯作者。 《IEEE Transactions on Robotics》为机器人学领域公认的国际顶级期刊之一，要求论文在理论及工程实践上均能为机器人学发展做出重要贡献，其每年全球发文量约100篇，代表了机器人领域先进的重大进展，导航与规划方面的里程碑著作多数发表在该期刊上。

近日，南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院与澳门大学、深圳元戎启行科技有限公司共同合作，在国际顶级学术期刊 IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (T-ITS) 上发表题为 “TSceneJAL: Joint Active Learning of Traffic Scenes for 3D Object Detection” 的文章。T-ITS是智能交通领域最具影响力的国际顶级期刊之一，专注于交通系统智能化理论、技术、与应用突破。 自动驾驶中的 3D 目标检测任务高度依赖高质量、精确标注的数据集，但数据标注成本极为高昂。主动学习（Active Learning）作为一种极具潜力的解决方案，能够智能筛选少量未标注数据进行标注，在大幅降低标注成本的同时保持模型性能。然而，传统主动学习算法在自动驾驶数据采集过程中，往往面临类别不平衡、场景冗余度高、复杂度不足等挑战。针对这一问题，研究团队提出了一种创新性的三阶段联合主动学习框架——TSceneJAL，如图1所示。该方法通过动态优化数据的平衡性、多样性和复杂性，实现“以最少标注数据训练最优模型”。1）类别熵采样：首阶段筛选多类别共存场景，缓解类别不平衡。​ 2）场景图相似性度量：将交通场景建模为有向图（节点表示物体类别，边表示空间距离），利用 MarginalizeKernel 算法量化图间距离，剔除高相似性冗余场景。​3）混合密度网络不确定性采样：在检测模型中引入混合高斯分布网络，同步估计数据噪声不确定性（Aleatoric Uncertainty）与模型认知不确定性（Epistemic Uncertainty），优先选择不确定度高的复杂场景。 图1. 提出的TSceneJAL主动学习系统框架 在多个数据集上的实验结果表明，TSceneJAL 在 3D 目标检测的主动学习任务中达到了国际领先水平，如图2所示。与现有方法相比，该框架在3D平均精度等多个关键指标上最高提升 11%；在仅标注32% KITTI 数据的情况下，即可达到全量数据 92% 的检测性能；同时，对行人、自行车等弱势类别的检测精度提升10-15%，有效缓解了类别不平衡问题。 图2. 主动学习采样方法在KITTI数据集上感知效果比较 南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院为论文第一单位。张美莹研究助理教授、郝祁教授为共同通讯作者，计算机系硕士生雷晨阳为第一作者。

2025年3月14日，由斯发基斯可信自主系统研究院主办、主题为“基于少量训练标注和少量训练参数的资源高效学习”的学术报告在南方科技大学工学院南楼443B会议室顺利召开。本次报告由山东大学研究员徐衍钰主讲、南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院智慧医疗中心负责人刘江讲席教授主持，iMED团队成员到场聆听了报告。 在报告中，徐衍钰研究员详细阐述了近年来在图像和视频表示学习、资源高效学习以及医学基础模型等领域取得的成果，重点介绍了如何在标注资源有限的情况下，通过高效的学习方法提升模型性能。他指出，随着医疗影像数据量的不断激增，传统的标注与训练方法面临巨大的成本压力，而其提出的策略能够在较少的标注和计算资源投入下，依然实现较高的预测效果。 此外，徐研究员亦展望了未来的发展方向。他认为未来研究可聚焦于模型融合（Model Merging）与资源高效学习，通过模型融合技术拓展单一模型的任务领域，优化训练效率，从而进一步提升模型的泛化能力和准确性。同时，他强调在减少标注需求的前提下，探索保持甚至提升模型性能的新路径的重要性。 刘江教授对徐研究员的报告给予了高度评价，并表示期待通过双方更多的合作，推动该领域的深入研究。报告结束后，与会人员进行了热烈的讨论，纷纷认为此次报告为今后的科研工作提供了宝贵的参考和启示。 此次学术报告不仅为与会的研究人员和学生提供了一个难得的学习交流平台，也进一步加深了iMED团队与徐研究员团队之间的学术合作。

2024年11月7日上午，南方科技大学人工智能高端论坛暨南方科技大学人工智能高等研究院揭牌仪式在我校会议中心举行。广东省科学技术厅副厅长杨军，深圳市南山区委书记黄湘岳，深圳市科技创新局副局长钟海，深圳市教育局党组成员、二级巡视员关苏，鹏城实验室主任、中国工程院院士高文，我校校长薛其坤，副校长兼教务长方红卫，工学院院长、人工智能高等研究院院长陈明伟，南方科技大学兼职讲席教授徐文伟，院系、院士代表，以及来自深圳市、罗湖区相关部门领导，学术界、产业界代表参会。论坛由方红卫主持。 薛其坤在开幕致辞中表示，在世界之变、时代之变、历史之变的大背景下，人工智能已成为国家战略的重要组成部分。南科大积极响应国家号召，致力于发展引领未来的战略性技术，南方科技大学人工智能高等研究院的成立，标志着南科大在人工智能领域向前迈出了坚实的一步。研究院将以建立算力、数据要素、人才培养、工业应用研究中心为建设目标，探索科研和人才培养新范式，努力成为人工智能领域学术研究的引领者、人才培养基地和科技创新高地，为国家人工智能快速发展提供关键人才和技术支撑。他勉励在座的杰出人才多交流、分享，共同为推动我国人工智能领域的科技创新和发展贡献智慧和力量，为建设科技强国贡献南科力量。 杨军在开幕致辞中预祝本次论坛取得圆满成功。他表示，广东省将创新作为高质量发展的关键，省委、省政府积极推动人工智能发展，推动产业创新。南方科技大学人工智能高等研究院的成立，是深圳加快建设全球科技创新中心和湾区一流世界级城市的一个重要支撑，也是粤港澳大湾区国际科技创新中心的重要现实举措。他希望南科大充分发挥学科交叉优势，以建设高水平研究型大学为目标，培养更多高素质人才，开展前沿创新研究，为粤港澳大湾区的创新发展提供强大动力。 高文、徐文伟担任会议主席 约瑟夫、杰曼诺夫作报告 在论坛主旨演讲环节，高文和徐文伟分别担任主席。中国科学院外籍院士、图灵奖获得者、我校计算机科学与工程系杰出访问教授约瑟夫（Joseph Sifakis）带来题为《Toward Industrial AI – Challenges and Opportunities》的精彩报告。他围绕人工智能的演变、挑战和机遇进行深入探讨，分析了人工智能的发展历程、当前挑战和未来机遇，强调了从对话AI向自主AI的转变，自主系统在超越传统机器学习系统方面的重要性，讨论了AI系统的可信度问题、AI对经济的有限影响、以及AI与系统工程结合的技术挑战等。中国科学院外籍院士、菲尔兹奖获得者、我校讲席教授杰曼诺夫（Efim Zelmanov）以《Mathematical Aspects of AI》为题作报告。他强调了数学在人工智能领域中的重要性，指出现代AI系统的基础是数学，因此深入理解数学对于AI领域的从业者来说是必要的。他还介绍了梯度下降、向量、矩阵、傅里叶变换和最小二乘算法等数学概念在AI和数据科学中的应用。 揭牌仪式 随后，杨军、薛其坤、高文、黄湘岳、方红卫、陈明伟等共同为“南方科技大学人工智能高等研究院”揭牌。 嘉宾发言环节由陈明伟主持。嘉宾们就人工智能的发展趋势、技术挑战和产业应用等方面进行了深入的探讨和交流。 供稿：工学院通讯员：刘超编辑：曾昱雯

2024年11月6日，由斯发基斯可信自主系统研究院（简称研究院）主办的“南方科技大学可信自主驾驶系统企业交流会“在工学院南楼813报告厅顺利举行。此次会议由斯发基斯可信自主系统研究院执行院长郝祁教授主持。2007年图灵奖获得者、斯发基斯可信自主系统研究院院长、计算机科学与工程系杰出访问教授Joseph Sifakis院士、南方科技大学电子与电气工程系讲席教授张宏院士、深圳市人工智能与机器人研究院、文远知行、元戎启行、中兴通讯、奥比中光、锐明技术、中科春意等研究机构、企业代表和专家、研究院部分师生出席了会议。 会议现场 会议合影 会议初始，Joseph Sifakis院士作开场主旨报告“Critical Configuration Testing of Four Open Self-driving Autopilots “。在报告中，Sifakis院士首先阐述了自主系统测试的重要性以及两种测试方法：一种是以参数生成的测试场景为基础；另一种是以多智能体的关键配置为基础。前者所面临的困难包括无法穷尽各类可能的危险章节；而后者利用多智能体系统在关键路段自发生成的危险场景来测试自动驾驶系统。报告最后给出了四种开源自动驾驶系统在多智能体仿真环境中关键路段的性能评价以及改进方向。该报告为自主无人系统的可信测试提供了新的思路。 Joseph Sifakis院士作报告 随后，张宏院士围绕“Applications of Foundation Models in Robotics“主题，简要介绍了团队目前部分科研成果和进展，他通过视频、图片和实例，形象生动地介绍了有关美团外卖配送机器人、机器人行人跟随、基础模型、机器人咖啡店等科研情况以及后续科研计划等。张院士着重探讨了基础模型在智能机器人中的应用架构、所面临的挑战以及未来发展方向。该报告在具身智能领域进行了许多前沿性的讨论，引起了听众的极大兴趣。在与听众的互动中，张院士生动幽默地回答了很多如何应用基础模型、如何应用具身智能技术的问题。 张宏院士作报告 郝祁教授以“Trustworthy Datasets and Simulation Platforms for L5 Autonomous Driving Technologies“为题，阐述了无人驾驶系统所面临的来自数据集与仿真系统的约束。报告指出只有在评价体系、场景生成以及智能转移这三方面进行实质性突破，面向L5级别的可信无人驾驶系统才有可能真正实现。 郝祁教授作报告 深圳元戎启行科技有限公司技术合伙人、副总裁刘念邱从“汽车遇上AI会有怎样的革新”题目入手，简要介绍了元戎启行公司的现况、辅助驾驶汽车与AI汽车等问题、以及未来的发展方向。 刘念邱副总裁作分享 李大川助理教授以“可信端到端自动驾驶”为切入点，介绍了自动驾驶端到端感知——预测的可信度量化评价方法、规则与学习联合驱动的自动驾驶控制架构，并探讨了强化学习自动驾驶控制的运行时安全保障问题。 李大川助理教授作分享 兰功金助理教授以“极端场景的自动驾驶感知”为主题，阐述了自动驾驶在极端场景感知中从数据到算法到验证的问题研究。 兰功金助理教授作分享 张美莹助理教授以“基于数据驱动的可信自动驾驶场景生成与评估系统”为主题，阐述了利用真实的路采数据，从可信数据的准确性出发，重建高保真的自动驾驶动态场景模型，并通过场景编辑技术实现多种危害因子的注入，为自动驾驶系统在极端场景下的感知、决策与控制能力提供创新的解决方案；除此之外，针对路采和生成的大规模自动驾驶数据，从可信数据的平衡性、多样性和复杂性出发，提出了基于主动学习的多阶段场景优化方法和基于模型的多指标统计评估方法，实现自动驾驶数据的自主优化与快速评估测试。 张美莹助理教授作分享 李鄂老师以“自动驾驶系统的硬件在环测试平台”为主题，介绍了硬件在环测试平台在自动驾驶研发中的优势，并详细讲解了斯发基斯可信自主系统研究院自动驾驶团队自主研发的硬件在环测试平台的设计思路和实现过程，展示了该平台在系统架构、数据处理、场景控制等核心技术上的实现方案。此外，他还介绍了平台的未来发展方向，提出引入更先进的仿真技术，以进一步提升平台的可用性和可靠性，为行业发展提供有力的技术支撑。 李鄂老师作分享 会上，参会专家、师生们就机器人、自动驾驶等相关问题进行了探讨和交流，气氛热烈。 此次交流会为自动驾驶领域方面的学术专家和产业专家搭建了交流平台，促进与加强了双方的后续合作。研究院今后力争在校企交流与合作常态化方面作出进一步努力，也将为产业界提供多层次的综合服务，为解决国家和地方产业关键问题作出贡献。

近日，美国国家科学院公布了新增选的120名院士和24名外籍院士。其中，我校杰出访问教授Joseph Sifakis当选美国国家科学院外籍院士。 Joseph Sifakis是法国科学院院士、法国国家工程院院士、欧洲科学院院士，同时也是美国艺术与科学学院院士及美国国家工程院院士。他长期从事软件工程、嵌入式系统、形式化验证等领域的研究，取得了诸多原创性、开创性成果。他创立了模型检测理论与方法，并将其成功应用于工业界的实时系统安全性验证。2007年，Joseph Sifakis被美国计算机协会（ACM）授予图灵奖，以表彰其在模型检查理论和应用方面做出的卓越贡献。 Joseph Sifakis于2019年加入南科大，受聘为我校计算机科学与工程系杰出访问教授，同时担任斯发基斯可信自主系统研究院（深圳市诺奖实验室）院长。斯发基斯可信自主系统研究院是由Joseph Sifakis牵头组建的可信智能自主系统研究机构，研究领域覆盖计算智能、可信软件、自动驾驶、智慧城市和智慧医疗等重点前沿方向，开展新一代人工智能前沿技术研究，为培养后备科技人才、推进深圳产业升级、助力深圳建设中国特色社会主义先行示范区建设贡献力量。 相关链接：https://www.nasonline.org/news-and-multimedia/news/2024-nas-election.html 供稿：斯发基斯可信自主系统研究院通讯员：吕亚妮编辑：曾昱雯

本周，南方科技大学计算机系和斯发基斯研究院iMED智能医疗团队与国内两家眼科医疗器械企业，杭州泰源医药创新研究院有限公司和瑞尔明康医疗科技有限公司，分别签署了为期五年的联合实验室合作协议，将共同努力提升眼科医疗仪器智能化发展水平。 两家联合实验室的建立，是基于iMED团队与国内外多家知名医疗厂商的长期成功合作经验。2016年，iMED团队与日本TOPCON公司和TOMEY公司建立联合实验室；2022年，iMED团队又与国内上市企业深圳华大智造公司建立医疗机器人实验室。结合南科大计算机系与斯发基斯研究院对iMED的发展定位，iMED团队正逐步建立人工智能科技赋能国内外眼科企业的长期发展平台。 iMED团队是由南方科技大学计算机系刘江教授于2007年创立并领导的全球最大的国际眼科人工智能团队之一。该团队专注于眼科人工智能领域，涵盖四个研究方向：人工智能算法开发、手术机器人导航、眼科精准医疗和眼脑联动。iMED团队秉持“团结、专注、坚持”的团队文化，在眼科人工智能领域持续稳健地发展。 联合实验室1 2023年12月12日，”南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院-泰源智能眼科技术研发联合实验室”完成协议签署。杭州泰源医药创新研究院是由国内知名生物医疗上市公司杭州泰格医药科技股份有限公司、泰鲲基金、杭州市科创集团、杭州高新金投控股集团和启明创投共同出资建立的。该研究院定位于医疗健康领域的早期阶段转化投资，并依托泰格现有资源，旨在打造全国顶尖的“政产学研医投”六位一体的医药创新中心。iMED团队与杭州泰源医药创新研究院有限公司合作创建联合实验室，旨在充分发挥各自优势，共同建设一个集科研平台建设、产业技术研发与集成、人才培养、应用示范和成果转化为一体的创新平台。该实验室的目标是推进眼科仪器设备及相关算法的技术升级和发展，以及共同探索和研究眼科仪器等医疗设备中人工智能的应用和产品实现，促进科技成果转化。 联合实验室2 2023年12月13日，“南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院-瑞尔明康智能眼科图像分析联合实验室”也完成协议签署。瑞尔明康（杭州）医疗科技有限公司成立于2016年4月，是由医生与科技人员共同创立，致力于眼科共聚焦成像设备和精密医疗器械的研发和产业化，努力创造对人类健康和生命质量具有卓越价值的产品和服务。该公司与IMED团队具有多年合作基础。本次创建的联合实验室将专注于共聚焦成像等技术的研究及其在眼科等领域的技术升级和发展，以促进技术成果转化。 iMED团队合影