CNCC2026将于10月21-24日在成都举办。今年将继续推出Tutorial，本篇介绍的Tutorial是——空天具身智能：低空无人机导航与航天在轨操作
Tutorial是由领域内专家主讲，面向全体参会者开放的专题讲座或教学环节，旨在介绍研究领域的最新进展或基础知识，内容涵盖原理、挑战、方法等。可以帮助刚进入该方向的博士生、青年学者快速补齐知识短板，以便更好地参会后续的前沿报告理解与未来方向思辨。
今年Tutorial共设置11大主题板块：AI基础模型、机器学习理论与机理、强化学习与推理、视觉多模态与世界模型、AI安全与治理、数据科学与数据空间、机器人与具身智能、Agent智能体、新型计算与网络架构、AI4Science、AI+行业。
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模块 | 时长 | 内容 |
1. 导论：空天具身智能的问题边界与总体框架 | 30min | 介绍具身智能相关的产业、政策和技术背景，说明低空经济、商业航天与具身智能交汇形成的新需求，梳理通用具身模型、低空无人系统、航天智能体三条主线及共性挑战。 |
2. 开放环境无人机智能体系统 | 20min | 介绍多模态任务理解、长距规划、短距导航、工具调用、记忆更新、群体协同、仿真评估与端云部署，重点讨论无人机导航、巡检、搜救、围捕和复杂动态环境自主飞行。 |
3. 无人机具身感知与视觉语言导航 | 50min | 围绕无人机在开放低空环境中的具身感知与自主导航问题，介绍空天智能感知、视觉语言理解、环境语义建模、目标识别与重识别、任务指令理解和视觉语言导航等关键技术，以及相关技术对无人机巡检、搜救、跟踪和复杂空天任务决策的支撑。 |
4. 太空云智能关键技术与应用初探 | 50min | 针对传统卫星数据处理滞后、资源协同性弱、天地算力割裂等问题，介绍太空云整体技术框架，重点剖析星上智能感知、空天大模型、星群智能协同等关键技术，并结合应急减灾、遥感监测等应用初步实践展开讨论。 |
5. 面向空天智能体的数据管理与分布式计算支撑 | 50min | 介绍多源异构空天数据组织、时空/图数据管理、知识图谱、联邦学习、分布式机器学习、云边协同与计算调度，说明其在无人机群体协同、遥感解译、航天任务规划和智能体工具调用中的作用。 |
6. 讨论与总结 | 20min | 围绕开放问题、应用路径、技术落地难点、听众问答和后续材料获取进行总结。 |
Tutorial简介
本Tutorial面向空天具身智能这一具身智能、多模态学习与航空航天交叉方向，聚焦具身智能从地面机器人、工业机械臂等相对成熟场景向低空与航天场景拓展的技术趋势。课程将结合国家政策、低空经济、商业航天和智能无人系统产业前景，说明空天具身智能的应用边界、技术结构及其与通用具身模型、低空无人机和航天器在轨操作之间的关系。
课程首先介绍具身智能基础、地面具身系统的发展现状，以及空天场景在动力学、环境不确定性、安全可靠、通信受限和实时控制等方面的特殊约束；随后围绕低空无人机，讲解传统控制、空气动力学与飞行任务基础，并进一步讨论如何用具身智能方法支撑无人机导航、复杂机动、特技飞行、任务规划和开放环境自主决策；最后面向航天器及在轨机械臂操作，介绍太空环境特点、在轨任务需求，以及现有具身智能模型在感知、规划、控制、仿真验证和可靠部署方面需要做出的适配与改造。课程通过理论框架、系统案例和应用场景串联，帮助听众理解空天具身智能的核心问题、关键技术与未来落地路径。
Tutorial目标
参与者将能够：
理解空天具身智能的基本问题框架
说明地面具身智能、低空无人机自主飞行和航天器在轨操作之间的技术联系与差异。
识别空天场景相对地面场景的关键约束
包括高速运动、空气动力学/航天器动力学、仿真到真实迁移和实时控制等问题。
掌握低空无人机具身智能任务的基本拆解方法
理解无人机导航、复杂机动和开放环境任务规划中感知、决策与控制的协同关系。
了解航天器在轨操作和在轨机械臂任务的基本背景
理解现有具身智能模型在太空环境下需要在感知、规划、控制、仿真验证和可靠部署方面做出的适配。
形成一套可迁移的问题分析框架
能够从任务场景、物理约束、算法模块、验证方式和落地风险五个维度评估空天具身智能相关研究或工程方案。
讲者介绍
北京航空航天大学教授
现任北京航空航天大学人工智能学院副院长，兼任中国图象图形学会理事、副秘书长，主持科技创新2030重大项目课题、联合基金重点项目等。研究方向包括具身智能、智能感知与跨模态分析，以第一作者/通讯作者发表CCF-A类论文100余篇，其中IEEE T-PAMI 18篇，谷歌学术引用20000余次。多次担任ICCV、CVPR、ECCV、ACM MM等顶级会议领域主席，担任IEEE T-PAMI、TCSVT、TMM、CVIU等期刊编委。获中国图像图形学会自然科学一等奖、国家科技进步二等奖、国防技术发明一等奖等。
西北工业大学教授
2000~2011年在北京航空航天大学自动化科学与电气工程学习并获得学士和博士学位；博士毕业后在阿德莱德大学计算机学院从事科研工作；2017年入选国家级青年人才计划，2021年入选教育部长江学者特岗教授。入选斯坦福“全球前2%顶尖科学家”终身影响力榜单。目前担任空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室副主任，陕西省科技创新团队负责人。担任西北工业大学人工智能专业负责人。主要从事空天智能感知、具身智能、计算机视觉和机器学习领域的研究工作。主持和参与科技部新一代人工智能重大专项、国家自然科学基金委联合基金等十余个项目。出版中英文专著2部，在TPAMI、IJCV、CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ACL等权威期刊会议发表学术论文100余篇。担任会议CVPR、AAAI领域主席、Pattern Recognition编委。担任CCF杰出会员、CCF青工委和教育工委执委（2024-2026）。
中国科学院空天信息创新研究院研究员
长期从事空天信息智能分析的理论研究与工程实践。获国自然青年科学基金（A类）项目、国家级青年人才计划等资助。主持国家重大科研任务十余项。发表SCI论文80余篇，ESI高被引17篇，出版专著2部。获国家及省部级科技奖励5项。任IEEE GRSS AdCom委员、IADF-BEN工作组主席，是IEEE GRSM、GRSL等多个国际期刊编委，及中国指控学会副秘书长、中国图象图形学学会遥感专委会秘书长。
北京理工大学教授
袁野教授主持国家自然基金重点项目，科技部重点研发课题。曾获中国电子学会自然一等奖，教育部和辽宁省科技进步一等奖、全国优秀博士论文提名奖、CCF优秀博士论文奖。袁博士是CCF数据库专业委员会常委、大数据专家委员会委员、分布式系统专委委员、人工智能学会信息服务专委常委、CCF高级会员，IEEE、ACM高级会员。香港科技大学、香港中文大学、英国爱丁堡大学访问学者。在SIGMOD、VLDB、ICDE、VLDB Journal、IEEE Trans. TKDE、IEEE Trans. TPDS等重要学术会议和期刊上发表论文100余篇。
欢迎参加CNCC2026
CNCC是一个宏观论述技术趋势的大会，具有规格高、规模大、内容丰富等特点，会议形式包括大会特邀报告、大会论坛、专题论坛、特色活动及展览。大会汇聚两院院士、国内外顶尖学者、知名企业家等亲临大会，展望前沿趋势，分享创新成果。ACM、IEEE CS、IPSJ、KIISE等国际计算机组织的代表也多次获邀现场参加这一盛会。CNCC2026将于10月21-24日在四川省成都市举办，大会主题是“数聚驱动，智算未来”，欢迎各界前来参会。
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