4月19日，西南交通大学东部（国际）校区国际学术报告厅内学术氛围浓厚，“中国人工智能学会走进西南交通大学”系列讲座成功举办。本次活动由西南交通大学计算机与人工智能学院主办，东部（国际）校区管委会、智慧城市与交通学院、利兹学院、国家卓越工程师学院共同承办。

讲座之前，举行了专委会工作会议。会议由西南交大李天瑞教授致辞，随后专委会主任胡清华教授讲话，重点围绕2026年学术年会的筹备、稿件征集及特邀报告人选等事宜进行了研讨与部署，并规划了专委会下一步的重点工作。本次讲座邀请到三位人工智能领域的权威专家作专题报告，分别是同济大学计算机科学与技术学院苗夺谦教授、天津大学人工智能学院院长胡清华教授，以及西南交通大学人工智能研究院院长郑宇教授。

讲座伊始，西南交通大学东部（国际）校区管委会副主任、事业办主任刘先峰代表承办方致辞。他表示，热烈欢迎各位专家。他指出，人工智能正深刻重塑轨道交通，拥抱AI就是拥抱未来。东部校区于2026年1月正式启用，即将成立“AI+创新研究院”，聚焦AI与优势学科的深度交叉。他期待以本次活动为起点，深化合作，共同书写“智慧交通”新篇章。在随后的报告环节，三位专家依次登台，围绕特征选择中的不确定性度量、大模型推理的可靠性与安全性、时空AI赋能物理世界等前沿议题，带来了精彩的学术分享。

苗夺谦教授以《基于叠熵(Zentropy)的特征选择算法研究》为题作报告。他指出，特征选择是AI建模的重要研究内容之一，带噪声的特征选择（由于不确定性问题）是主要的挑战。Zentropy==Z+entropy 叠熵是不确定性的一种新的度量，苗教授团队率先把叠熵引入到特征选择研究领域。本次报告汇报了团队在特征选择研究方面取得的阶段性成果。

胡清华教授以《大模型推理能力增强与可靠性度量》为题作报告。他阐述了大模型技术在科学发现、具身智能、智慧医疗等领域正在产生广泛和重要影响。尤其是大模型强大的推理（Reasoning）能力，使得其在解决复杂和开放问题方面展现出巨大潜能。然而，大模型的可靠性依然是影响其应用效果的关键瓶颈。本次报告探讨了大模型推理能力增强、可靠性度量等问题，以期为大模型更安全和高效的应用提供思路。

郑宇教授以《时空AI:人工智能进入物理世界的基础理论和关键技术》为题作报告。他指出，人工智能技术在虚拟世界取得了突破性进展，但在物理世界的成功案例还比较稀少。物理世界的行为和现象是以时间和空间为基准维度来进行观测，以时空数据为主要描述。要进入物理世界，人工智能技术首先需要理解时空约束、物理规律和世界的运行法则，并考虑人在其中的因素。其次，物理世界数据采集成本高，观测不充分、数据严重不足。最后，人工智能技术需要跟行业知识紧密结合，甚至需要熟悉多个领域，才能实现跨域数据融合。当前的人工智能理论和技术（例如大语言模型）无法应对以上问题。本报告介绍了时空AI的定义、面临的挑战、解决思路、发展历程、关键技术和典型案例，充分理解和利用时空数据特性，为人工智能进入物理世界提供基础理论和关键技术。

每场报告结束后均安排了互动提问环节，参会师生围绕报告内容与三位专家进行了深入的学术交流。与会者纷纷表示，能够同时聆听三位顶尖学者的最新研究成果并获得面对面指导，是一次难得的学习与成长机会。

本次讲座在热烈的掌声中圆满落幕。三位专家的报告兼具理论深度与实践关怀，既展现了人工智能领域的最新研究进展，也体现了学术研究服务现实需求的价值追求。这场高水平的学术对话不仅为师生提供了与顶尖学者近距离交流的宝贵机会，更激励着青年学者以严谨求实的态度投身科技创新，在智能时代的浪潮中勇担使命、砥砺前行。

一审一校：刘先峰

二审二校：高江波

三审三校：李涛