本次秀湖会议重点关注残障群体生物信号解析与增强、多模态信息转换与生成、虚实融合的动态环境感知与交互、科技助残的实践与标准、普惠性助残产品研发和平台建设等关键技术，集中研讨背后的关键科学和技术问题，期望构建面向特殊人群的智能化平台和服务，切实改善他们的生活质量，推动智能技术的全面普及与应用。
背景与意义
智能技术正以前所未有的速度改变着我们的生活，尤其在提升生产力和生活质量方面发挥着重要作用。然而，尽管其在许多领域取得了显著进展，但我国残障群体对智能技术的需求仍未得到充分满足。由于身体机能的限制，他们在享受技术革新带来的便利时面临诸多障碍。考虑到我国庞大的残障群体和日益加剧的老龄化趋势，科技助残已成为智能技术发展中关注的焦点。本次秀湖会议重点关注残障群体生物信号解析与增强、多模态信息转换与生成、虚实融合的动态环境感知与交互、科技助残的实践与标准、普惠性助残产品研发和平台建设等关键技术，集中研讨背后的关键科学和技术问题，期望构建面向特殊人群的智能化平台和服务，切实改善他们的生活质量，推动智能技术的全面普及与应用。
特邀报告
CCF会士、常务理事、公益工委主任、浙江大学教授卜佳俊在开场报告中阐明本次会议的背景，提出面向科技助残的技术研究和实践，围绕科技助残总体架构展开讨论，如图1所示。本次会议以面向智能时代的人机混合智能、大模型等智能技术，政策、标准等支持保障体系为根本，倡导推动残障群体与环境融合的生态圈建设。通过关注和解决残障群体感知、理解、交互瓶颈以及残障早期诊断和干预问题，实现对视力、听力、言语、肢体、智力、精神等残障群体的辅助。期待来自学术界与企业界的专家们通过本次会议研讨凝练出科技助残的关键科学问题，分析潜在机遇和现实挑战，为科技助残提供建设性意见和建议。
西安交通大学教授、中国工程院院士郑南宁以“世界模型与视觉概念学习”为题作特邀报告，提出了科技助残理解新范式。他指出面向残障群体服务的智能体需要构建表征视觉物体空间依赖关系，并基于记忆和先验知识进行模式匹配，使注意力、记忆和学习机制三者相互交融。这为人工智能（artificial intelligence, AI）助残模型发展提供了重要参考。他还强调，构建物理属性和语义属性的组合识别模型，增强语言与视觉概念学习，探索概念生成的神经机制，有助于推动人工智能与残障群体认知深度融合，实现人工智能助残技术的新发展。
北京理工大学教授胡斌以“计算心理学与心理健康”为题作特邀报告，强调了精神障碍数字化诊疗在科技助残中的重要性与特殊性。他指出当前精神障碍机制的量化研究缺乏确定方法，亟待向数据驱动方向转变，强调运用量化和计算方法探索心理活动与生理指标的关联。现如今，算力和传感器技术的发展，使认知活动全息研究方法可以发现心理活动规律，关键瓶颈在于反馈训练精准化和个性化。他也呼吁借助智能技术和领域知识，构建更有效的心理辅导体系，为精神障碍群体提供科技化辅助。
阿里巴巴总监黄刚以“AI新时代下科技向善的机遇与挑战”为题作特邀报告，强调了大模型在技术公益的关键影响与发展态势。他指出当前大模型和人机协同技术尚未完全改变助残垂直领域的商业环境。目前，大模型驱动的人机协同形态正逐渐从模型自动化引导工作流转化为智能体半独立决策，后者虽潜力巨大，但基础模型指令追随能力有待提升。随着大模型技术发展，工作模式从功能性转化为智能性，未来将形成人?机小型封闭协作系统。这有助于科技助残工作效率提升，并推动无障碍社会的发展。
蚂蚁集团资深总监程羽以“数字互联可信AI的机遇与挑战”为题作特邀报告，强调了科技助残中的数字安全与可信的必要性。他指出传统密码、生物识别技术对残障群体存在不便，且易遭受黑产攻击；可穿戴设备虽能带来便利，但新的身份特征识别面临语音、图像等被篡改的风险。他强调将用户行为定义为新模态并与自然语言对齐，有望降低助残领域科技使用门槛，提升大模型推理能力，预判残障用户异常操作。他还提出，残障群体的数据隐私和机器人服务中自然语言理解的准确性将成为科技助残关键瓶颈。
观点集萃
多通道信号感知与交互
聚焦残障群体特殊需求与沟通方式 残障群体包含残疾群体和障碍群体，需要综合考虑各类残疾人、老年人、儿童等的需求（胡斌）。他们在沟通中面临诸多障碍，如存在信息“已读”难确认、视频理解效果欠佳、文字理解有障碍、身份暴露顾虑影响技术落地等诸多难题，需要通过优势语言与内在语言的智能转化、理解与交互技术帮助获取他们真实的需求（李晗静）。针对不同群体的认知模式建立信息映射关系，设计友好的交互界面，提升特殊群体获取和理解信息的能力，促进不同群体间基于信息的有效沟通，如针对老年群体功能操作不便，视障群体无法阅读图片，在移动应用中设计“长辈版”“大字版”无障碍交互界面，方便残障群体理解信息与操作功能（袁晓如、周晟）。深入真实用户开展调研，洞察残障群体的痛点问题，从信息可视化分析、视觉交互呈现方面，结合不同残障群体的认知模式、心理模式设计无障碍需求分析流程（吴国斌、程羽、袁晓如）。人工智能技术的注入也为残障群体精神需求带来了新的机遇，引入面向幼儿期干预的人工智能伙伴，开发人机共生模式的支持系统（李晗静），设计与研发人工智能设备，如小米、优必选发布的人形机器人，具有认知、决策、情感、交互等类人化特性，能够感知、理解残障群体的情感，对残障群体具有体力和脑力功能重塑作用，为增强残障群体情感交互提供支持（王甦菁、车飞虎）。
开展人工智能辅助残障早期诊断和干预 早期诊断和干预可以及时发现抑郁症、孤独症、失语症等残障问题并进一步治疗，在特殊儿童的康复与教育中具有重大意义。而量表主观、生理数据难获取、精准诊断缺失等问题，阻碍了科技助残实施（贾韬）。建立数据采集、社会服务和人才培养的全链条体系，积累大量行为数据，基于数字底座，通过学科交叉开展多组学数据采集和设备适儿化改造，并提供教学相关个性化的适配支持，可以提升对特殊儿童的干预效果，实现人机在特殊教育领域的有效交互（贾韬、蒋鑫龙）。通过人工智能技术分析语音、视觉和生理信号识别残障群体的情感状态，构建心理状态评估系统，有效量化监测与评估残障群体心理状态，开展心理及精神障碍问题的早期诊断和干预，实现心理治疗和特殊教育（车飞虎）。
建立残障群体智能化康复模式 残障群体传统的康复训练往往出现内容单一枯燥、坚持率低、依从性弱的现象（范明明、陈辉）。研发个性化康复智能辅助技术，如通过虚拟现实技术，结合游戏化过程设计，增加康复过程的灵活性与趣味性，提升长期训练的依从性（范明明）。构建“人物—场景—生活”循序渐进的人工智能训练系统，推动残障群体的情感社交康复训练，提升残障群体康复的坚持率和依从性（陈辉）。但非医疗环境下，人体复杂性和外部因素也会带来康复方面的挑战，需要研发保障残障群体在康复过程中安全的智能技术（牛文鑫、眭亚楠）。建立康复智能管理系统，监测康复运动表现与生命体征指标，保障肢体残疾群体的安全康复（牛文鑫）。提供自内而外和自外而内的2种重建运动功能的方式，构建精确的人类全身肌肉骨骼系统模型，推动具身智能发展，保障残障群体运动康复过程（眭亚楠）。建立面向特殊儿童康复个性化融合教育，采用信息化、智能化和智慧化的教学学具和课程资源，实现智能化评估评量、教辅学具、教学资源的全场景覆盖（蒋鑫龙）。
多模态技术应用与发展
多模态助残技术广泛赋能助残应用 在医疗与康复领域，针对脑电、心电图影像，基因测序，行为等医学多模态数据，结合“分而治之”的思想，运用大小模型协同技术，构建面向心理与认知疾病的多模态大模型，实现“降本增效”模式下认知与心理残障疾病的精准诊断与早期筛查（吴文峻、王海帅）。人工智能换脸拟声、多模态内容生成技术，帮助孤独症儿童进行情感社交方面的康复训练（陈辉）。在文化与生活领域，多模态技术可以有效补全残障群体缺失的信息通道，帮助他们更好地理解环境并进行决策。如使用多模态大模型技术对电影等复杂多媒体实现理解，并生成旁白描述，帮助视障群体无障碍享受影视等资源（周晟）。基于多模态大模型实现盲文与多种语言、公式、乐谱等多模态信息的转换、分析与理解，帮助视障群体无障碍学习各类文化知识（苏伟）。多模态大模型支持的视觉推理和意图理解能力，提升了人机交互的无障碍体验，让残障群体无障碍使用各类移动应用，如搜狗无障碍输入法利用多模态大模型进行输入意图分析，实现输入键盘的动态布局，帮助视障群体和帕金森病患者实现触屏键盘输入的精准定位，结合多模态智能体综合处理视觉、听觉、交互、图结构等多类信息，提供用户交互页面的智能理解与问答对话辅助（王运涛、周晟）。通过三维虚拟导师技术、沉浸式三维大场景言语康复系统、多模态反馈无障碍教学设备、群智计算与流媒体技术无障碍交流平台等，实现智能化无障碍课堂，解决听障群体在言语形成期、教育阶段和生活交流中存在的沟通障碍（赵剑）。
多模态助残技术发展面临挑战 医学相关多模态数据和传统多模态不同，具有多尺度、多维度、多中心、多模态的特点，往往面临数据质量低、算力不足、循证医学知识匮乏等挑战，现有的多模态大模型难以满足残障疾病诊疗需求，限制了多模态技术在助残领域的深入应用，如新发布的医疗多模态大模型都专注于疾病本身的影像–文本配对数据，针对特定疾病进行问答训练，难以满足多种疾病的多模态诊疗需求（王海帅）。多模态大模型在心理疾病分析领域难以达到专用小模型的效果，且面临患者个体差异、设备不同等导致高质量数据缺失，模型调优困难（吴文峻）。助残领域多模态数据存在资源少、标准不统一等问题，影响了多模态分析和评估技术的进一步发展和应用。如中国盲文的存储标准与格式不统一，导致电子设备难以读取与使用盲文，限制了盲文翻译与理解等诸多后续应用（苏伟）。尽管视觉理解和文本描述技术日趋成熟，但是视听障群体对文本的个性化需求无法得到满足，限制了多模态助残技术和产品的用户体验，如电商移动应用中的商品表格信息视觉理解，视障群体因不同场合，存在摘要式理解、问答式理解、关键信息理解等差异性需求，目前多模态技术仍需提升（周晟）。多模态助残技术应用产品虽有研发成果，但产业发展滞后，缺乏资金投入和市场推广，导致应用效果不佳，仅在部分地区或特定场景得到应用（赵剑）。
明确多模态助残技术未来发展方向 未来实现医学智能监测、诊断预测一体化，构建跨尺度多模态医学数据，探索大小模型协同模式，将大模型的知识表达能力与专业小模型对具体任务的刻画能力相结合，更好地服务残障群体（吴文峻、王海帅）。通过垂域知识和数据驱动，结合软硬件协同实现残障问题的“防—诊—治”全闭环流程，如结合物联网、互联网，以及眼动追踪仪和生命体征自动采集设备等职能硬件，实现孤独症全流程闭环诊疗（王海帅）。构建跨场景、跨模态的视听障助残数据集和标准，加强数据供给，使得助残技术能够成体系、成规模地发展与应用（周晟）。加大对融合教育和残障康复产业的投入，促进多模态技术在残障群体智能辅助领域的广泛应用，解决科技助残产业鸿沟问题（赵剑、苏伟）。
科技助残实践与标准
人工智能赋能引领助残行业建设与标准化 人工智能技术产品在生产与生活各方面助残均有成效。在出行方面，高德无障碍导航通过智能旁白、手语翻译和方向纠偏技术，解决视障、听障群体出行的痛点。在生活方面，淘宝无障碍版移动应用通过语音助手、智能客服等技术，提升视障群体的购物体验（黄刚）。在阅读学习方面，有望借助人工智能优化读屏软件、丰富知识图谱、推动无障碍文化建设（王光武）。AI绘本借助多模态大模型强大的语言基础和理解能力，帮助孤独症儿童丰富情感建设和提升语言能力（黄刚）。在职业发展上，可构建垂直领域知识库，拓展职业边界（王光武）。同时，国际标准制定组织W3C通过无障碍推进计划，如无障碍可访问性概述（Web Accessibility Initiative, WAI），制定涵盖Web及移动应用内容、创作工具、用户代理等多方面的无障碍标准体系; WCAG系列标准则为全球无障碍设计提供依据，推动着科技助残服务行业规范化、高质量发展（冉若曦）。推动适老化改造行业标准和无障碍出行认证体系建设也是必不可少的一环（吴国斌）。
探索政产学研用模式下的科技助残 科技助残需要产教政学联合，形成完整体系（郑南宁）。如高校可以设立普适智能技术专业，培养相关交叉学科人才，大力发展无障碍融合教育（李晗静、赵剑）。从宏观角度，需要平衡助残的经济效益和社会效益（陈纯）。国家政策支持、行业商业模式以及前沿科技之间需要有机结合，重构科技助残范式，形成专业化强、稳定性足、可信度高的助残体系，保障行业人员开展助残相关技术研发（陈纯、胡斌、黄刚）。民众意识的建立与培养，相关组织机构（如CCF公益工委）的积极献策，也是科技助残发展必不可少的基础（李晗静、陈纯）。
科技助残面临的挑战
科技助残的数据“障碍”
数据集建设不完善 当前，多个关键领域数据集匮乏。在数据采集环节，针对残障群体数据的采集缺乏标准化的生命周期体系，各行业采集方式差异大。数据采集和标注成本较高，且数据的结构化处理和流动性也面临问题；大规模多站点的数据队列匮乏，不利于科研成果的产出，限制了对残障问题的深入研究和有效干预。
数据伦理与隐私保护亟待关注 数据的公平性、多样性和采集透明性，以及人工智能可信度的验证等伦理问题缺乏标准约束，可能导致对部分残障群体的服务缺失或歧视，违背科技助残的初衷。在残障群体身份验证及数据共享过程中，既要满足其他行业对残障群体数据的合理需求，又要防止数据泄露对残障群体造成伤害，如何谨慎权衡和规范是重要的一环。
科技助残的技术“瓶颈”
大脑与肌肉相关科学探索存在挑战 大脑与肌肉的耦合机理复杂，人体肌肉众多，在模拟仿真系统或辅助技术开发时，需考虑不同肌肉群协作发力及活动复杂性。肌肉、骨骼系统和神经系统存在联动关系，相关研究尚未完全明晰，科学问题探索处于攻坚阶段，其成果对康复及辅助技术的发展起着关键作用与影响。
认知与精神障碍早筛技术存在挑战 认知或精神类疾病发病年龄段广，临床表现差异大，缺乏纵向性和长周期性的关注，难以在疾病不同发展阶段进行有效干预康复和后期救治，影响患者的康复效果和生活质量。教学与研究的联系不够紧密，未能充分利用一线特殊学校等资源搭建科研平台，难以精准总结认知功能类残障群体的真实需求。计算机与其他学科的交叉融合不足，尚未形成从统计显著性到疾病预测再到疾病干预的完整研究成果体系，无法满足临床和康复需求。
康复与辅助技术应用存在挑战 康复训练方法难以有效从医疗环境迁移到非医疗环境，非医疗环境缺乏有效的数据反馈和追踪机制，无法监测患者实时康复训练能力，且针对用户多模态康复数据融合与分析存在异质性表征复杂、可解释性困难等挑战。在康复形式上，康复训练存在趣味性差、独立性不足的问题，激励机制尚需建立。假肢和外骨骼等辅具存在设计与需求差异性问题，公共场合对肢体残障群体造成不便的场景尚未完全明确。
大模型技术应用存在挑战 数据驱动的神经网络方法在处理助残个性化需求时存在局限，尤其在数据和感知通道缺失的情况下，难以达到理想效果。例如，在为视障者提供口述影像软件或导盲支持时，即便有数据支撑，大模型微调后的结果仍无法满足其特殊需求。另一方面，针对助残领域构建垂直大模型，除了需要大量特定数据，还需探索更适配的技术方法，以解决当前技术难以突破的瓶颈。
科技助残的产品“局限”
时间与成本资源的限制 助残产品的硬件配置、算力与相关技术影响产品的响应时延，不同模态残障数据的采集频率、传输速度和处理要求各不相同，融合过程容易产生时延，辅助设备产品与原生系统的兼容性亦会导致时延，这些时延在科技助残服务中会出现不良影响，如听障群体无法实时获取翻译的信息，视障群体在出行环境中存在危险。残障群体经济收入普遍较低，产品成本过高会因可负担性问题导致无法推广使用。
设备研发与应用落后 残障群体的辅助设备研发滞后，设备的便携性差，且部分设备无法支持多技术融合和协同。在辅助设备智能化升级方面，如智能轮椅、可穿戴康复设备等，高精度传感器技术在精度、稳定性和耐用性上仍有待突破。这不仅影响了辅助功能的有效发挥，还降低了设备在实际应用中的便利性，增加了一线工作者的工作强度，不利于为残障群体提供及时、有效的帮助。
助残产品的产业发展模式仍需探索 国内相关组织与国际组织尚未建立长期稳定的合作机制，不利于提升国内科技助残领域的发展水平，难以快速吸收国际先进成果实现产品化突破。人工智能技术发展下的产业对残障群体就业产生复杂影响，既可能创造新岗位，也可能带来就业结构变化，这对科技助残产品化过程中的就业配套政策和措施提出了挑战。
科技助残的“最后一公里”
社会认知与接纳问题 社会大众对残障群体的需求存在误解与偏差，导致针对残障群体的辅助与服务并未解决真实的症结与瓶颈，使得残障群体依然无法融入社会，不利于营造和谐包容的社会氛围。
残障群体缺乏有效需求沟通机制 视障和听障群体在理解文字背后的意义、语气语调以及核心词抓取上仍存在较大障碍，且文字在他们脑海中难以形成结构化、逻辑化的语义，无法有效获取关键信息，阻碍了他们与健全人之间的交互；残障儿童由于认知局限和沟通障碍，可能无法准确表达真实需求；现有的沟通工具如手语数字人等因不符合残障群体的使用习惯和心理需求，未得到有效应用。
缺乏面向人工智能的相关助残标准 人工智能助残产品测试方面也缺乏相关的标准规范。虽有国标定义无障碍测试方法，但缺乏明确正向标准，难以准确评判是否达到要求，这不利于科技助残产品和服务的质量评估，阻碍了残障群体无障碍使用和享受助残产品。
科技助残发展建议
探索科技助残需求挖掘模式
丰富需求调研方法，引入多学科调研手段，与医疗机构、康复中心建立合作关系，获取残障群体的医疗数据和康复记录。利用社交媒体平台、残障群体论坛、在线互助社区等渠道，深入残障群体的生活环境，长期观察他们的行为模式和需求特点。建立常态化科技助残需求调研与征集机制，搭建线上线下融合的需求沟通平台，全面了解、掌握残障群体工作领域科技需求与助残科技研发应用现状。研究基于人工智能的多场景无障碍问题挖掘技术，检测数字化环境中造成残障群体沟通与交互障碍的瓶颈点，挖掘潜在需求，模拟产品使用场景以获取直观反馈。促进不同领域之间的合作与交流，整合各方资源和视角，组织跨领域的研讨会，邀请不同领域的专家共同探讨科技助残需求挖掘的方法和策略，从多个维度深入挖掘需求。建立需求评估反馈机制，对需求分级评估，筛选重点需求研发，并让残障群体参与产品试用，依据反馈优化产品，形成从需求收集、评估到产品迭代的闭环沟通模式，提升科技助残的精准度与有效性。
构建科技助残智能数据平台
规范数据采集标准与流程，制定统一、细致的数据采集标准，确保数据的一致性与兼容性。加大数据采集力度，拓宽采集渠道，综合运用传感器、移动设备、互联网等多种手段，全面采集残障群体的生理、心理和行为等多维度数据，鼓励残障群体及其家属参与数据采集，填补数据缺失，丰富数据类型，提高数据的完整性和真实性。运用数据清洗、转换等技术，对多源异构数据进行整合，建立标准化的数据存储结构，确保数据有序存储与高效检索，解决科技助残领域数据孤岛问题。制定通用数据格式，规范数据定义与分类，构建综合性的数据共享平台，将政府部门、医疗机构、康复机构、教育机构的数据资源进行整合，促进数据在助残不同部门、机构间的流通与共享，提高数据的利用效率。建立数据智能化审计机制，对数据的使用情况进行监督和追踪，保障数据安全和隐私。针对精神认知与言语障碍类疾病，开发测评与干预知识库构建和动态更新的关键技术，搭建精神认知与言语障碍测评和干预研究的智能分析平台和学习平台。
加大科技助残技术研发投入
研发具有自主知识产权、达到国际先进水平的科技助残关键核心技术。提升技术易用性和普适性，设计简洁直观的用户界面，方便残障群体操作。对于认知障碍群体，开发具有语音提示、图像引导等功能的辅助工具，降低使用门槛。采用自然交互方式，结合残障群体特点，开发个性化、精准化的技术解决方案，如手势识别、语音控制等，让残障群体能够更轻松地与技术产品进行互动。针对残障群体的工作、出行、文娱等场景，研究多模态数据的表征与对齐技术，提供多通道、多粒度、多视角的辅助理解，构建移动应用、影音、导航等领域的无障碍大模型，提供个性化易用普适的人工智能助残服务。加强跨学科协作，融合医学、生物学、心理学等多学科知识，提升技术的科学性与实用性。研发交互式智能技术，为残障群体提供沉浸式、个性化的训练体验，提升康复效果。深度挖掘多模态数据价值，对认知与精神障碍相关的生理、行为、语言等多模态数据进行分析，构建精准的早期诊断模型，提高早筛早诊的准确性和可靠性。研究融合语音、视频、脑电、眼动等多模态数据的统一表征和对齐技术及个性化康复方案推荐技术，构建言语障碍领域多模态诊断智能体系统及干预大模。
优化科技助残产业组织协同
加快发展新质生产力，聚焦具有较强带动作用、具有一定研究基础、能较快转化为现实生产力的科技助残产品项目，鼓励企业加大在助残领域的投入，开发适销对路的产品和服务。加强研发满足残障群体助行、助视、助听、导盲、居家环境控制、无障碍交流等需求的智能组件，具备行为监护、安全看护、早诊康复等功能的可穿戴设备，以及智能训练与评估系统等产品。推动产学研用协同创新，发挥企业在先进科学技术创新与转化中的主导作用，增强企业产学研用深度融合内生动力，发挥高校与科研机构在基础研究和原始创新上的策源地作用，完善以成果转化为导向的科研项目立项与科研任务管理体系。加强行业协会等组织的建设，发挥其在规范行业标准、促进企业交流合作、推动行业自律等方面的作用。建立全国性的科技助残资源共享平台，整合技术、产品、服务、人才等资源，促进信息流通与共享。加强国际合作与交流，引进国外先进的助残技术和经验，提升我国科技助残的国际化水平，推动我国科技助残产业健康快速发展。
建设科技助残标准规范体系
联合政府部门、科研机构、企业、残疾人组织等共同参与助残标准规范研制与设计：政府发挥政策引导和监管作用，科研机构提供专业技术支持，企业贡献实践经验和产业需求，残疾人组织代表残障群体发声，确保标准规范符合实际需求。搭建跨部门、跨领域的协作平台，促进各方信息共享与沟通，共同商讨标准规范制定的方向、重点和难点，解决分歧，形成统一意见。建立健全无障碍建设标准规范体系框架，制定基础通用标准、产品与服务标准、技术数据标准和评估认证标准，通过举办培训班、研讨会、线上宣传等方式，向相关企业、机构和人员宣传标准规范体系，提高其对标准规范的认知度和执行的自觉性。政府部门加强对标准规范实施情况的监督检查，对违反标准规范的企业和机构进行处罚。建立市场准入和退出机制，对不符合标准规范的产品和服务禁止进入市场或责令退出市场，确保市场秩序和产品质量。密切关注科技发展动态和残障群体需求的变化，建立标准规范反馈机制，收集企业、机构、残障群体等各方的意见和建议，适时完善与更新相关标准规范，确保其先进性和适应性。
总结
整理：李亮城 周 晟 王海帅 卜佳俊
李亮城
CCF专业会员。浙江大学计算机科学与技术学院博士后。主要研究方向为信息无障碍、多模态学习。
liangcheng_li@zju.edu.cn
周晟
CCF专业会员。浙江大学软件学院副教授。主要研究方向为数据挖掘、机器学习和信息无障碍。
zhousheng_zju@zju.edu.cn
王海帅
CCF专业会员。入选国家高层次青年人才计划。浙江大学计算机科学与技术学院百人计划研究员。主要研究方向为医学人工智能、智慧医疗、医学大模型。
haishuai.wang@zju.edu.cn
卜佳俊
CCF会士、常务理事、公益工委主任。入选国家高层次人才计划。浙江大学教授。主要研究方向为人工智能、大数据分析与挖掘、信息无障碍。
bjj@zju.edu.cn
参会专家名单
发起人：
胡事民 卜佳俊
特邀嘉宾：
郑南宁 陈 纯 胡 斌
参会嘉宾（按姓氏拼音排序）：
车飞虎 陈 辉 程 羽 范明明 黄 刚 贾 韬 蒋鑫龙 李晗静 牛文鑫 冉若曦 苏 伟 眭亚楠 王光武 王海帅 王甦菁 王运涛 吴国斌 吴文峻 袁晓如 赵 剑 周 晟
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