CNCC 2026 - Day 3

2026年10月23日，中国计算机大会（CNCC 2026）在成都进入第三天。视觉计算实验室的同学们结合研究兴趣，分别参加了当天的特邀报告、大会论坛，以及大模型理论、自动驾驶、科学智能与网络安全等方向的专题论坛。

大会特邀报告

讲者：张建伟（德国汉堡大学教授，中国工程院外籍院士，德国国家工程院院士）、张艳宁（中国科学院院士，西北工业大学教授）、胡振江（欧洲科学院院士、日本工程院院士、北京大学讲席教授）、郭嵩（香港科技大学讲座教授，加拿大工程院院士、欧洲科学院院士）、廖恒（华为 fellow、华为半导体首席科学家）、唐杰（CCF 常务理事，清华大学教授）、周俊（蚂蚁集团副总裁）。

当天的特邀报告围绕可信智能系统、物理智能、计算体系结构及大模型应用展开，从模型能力、软件保障和算力支撑等不同层面介绍研究进展。报告既关注安全编程语言与可信系统构建，也讨论多处理器计算架构如何支撑日益复杂的智能任务。在应用层面，相关内容进一步延伸至大模型从“对话”走向“干活”的能力转变，以及如何在提升智能水平的同时兼顾计算效率与实际应用需求。多场报告将基础研究与产业实践相联系，呈现出人工智能发展中算法、软件与硬件协同推进的整体图景。

大会论坛——智能编程时代的软件产业未来

讲者：王怀民（中国科学院院士、国防科技大学教授）、李戈（北京大学教授）、唐杰（清华大学教授）、安筱鹏（阿里云智能集团副总裁）。

本场论坛由北京大学黄罡教授主持，围绕大模型与智能体对软件研发方式和产业结构的影响展开。讨论从自动生成代码带来的效率提升出发，进一步关注智能编程如何融入实际研发流程，以及技术能力转化为产业生产力时面临的困难。论坛还围绕“人人皆能编程”的机遇与挑战，探讨编程门槛降低后专业开发者的角色变化、软件人才应具备的能力，以及高校教育如何回应新的产业需求。相关交流将技术演进、人才培养与产业发展联系起来，为理解智能编程带来的长期变化提供了更完整的视角。

大模型的数理基础

讲者：谢琦（西安交通大学教授）、王立威（北京大学教授）、李建（清华大学长聘教授）、刘勇（中国人民大学长聘副教授）、张俊杰（西安交通大学博士后）。

本场论坛围绕大模型为何有效、如何泛化以及何时失效等问题，从学习理论、压缩与预测、代数几何和信息边界等角度展开讨论。报告将模型的知识获取、表示学习与规模扩展现象同底层数学机制联系起来，尝试解释模型能力提升背后的规律，而不只是停留在实验指标的比较。同时，论坛关注模型失效与风险评估之间的关系，讨论现有评价方式能否充分反映模型的能力边界。相关内容为理解大模型的训练与推理机制、分析实际表现与理论预期之间的差异，以及建立更加可靠的评价方法提供了参考。

自动驾驶与具身智能场景下的基础模型

讲者：史少帅（滴滴自动驾驶 AI Research 负责人）、李鸿升（香港中文大学教授）、蒋理（香港中文大学〔深圳〕助理教授）、齐晓娟（香港大学副教授）、梁定康（华中科技大学助理教授）。

本场论坛聚焦基础模型在自动驾驶与具身智能中的应用，围绕视觉—语言—动作模型、世界模型、三维场景理解及端到端驾驶决策等方向介绍研究进展。相关报告关注如何将环境感知、语言理解与动作生成联系起来，使系统不仅能够识别场景，还能理解任务要求并形成相应的行动策略。论坛同时从策略学习与数据生成两个层面，讨论如何利用视频生成先验和未来场景预测辅助驾驶决策，以及如何借助更加丰富的场景数据改进模型训练。从数字环境中的理解与推理到物理世界中的实际行动，相关研究展现了基础模型连接感知、预测与控制的不同路径。

从预测到发现：时空 AI 驱动复杂系统科研新范式

讲者：王飞（中国科学院计算技术研究所研究员）、邵泽志（中国科学院计算技术研究所助理研究员）、黄高（清华大学副教授）、杨彬（华东师范大学教授）、龙明盛（清华大学副教授）、范长俊（国防科技大学副教授）。

本场论坛围绕时空基础模型及其在复杂系统中的应用展开，结合气象预测、海洋涡旋分析、智慧城市和复杂网络优化等场景，讨论人工智能如何从预测未来状态进一步走向系统理解与科学发现。相关议题既关注模型对时间变化和空间关联的刻画，也关注跨场景应用时的通用性、鲁棒性与可解释性。论坛将数据驱动方法与不同领域的科学问题相联系，思考预测能力能否进一步服务于规律探索和决策优化。对于时空数据研究而言，这意味着评价模型时不仅需要关注预测是否准确，也需要考虑结果能否被理解，以及能否为认识和干预复杂系统提供依据。

AI 驱动漏洞发现：从工具辅助到智能体实战

讲者：陈恺（中国科学院信息工程研究所前沿创新与科教融合中心主任）、纪守领（浙江大学特聘教授/长聘教授）、刘奇旭（中国科学院信息工程研究所研究员）、梁彬（中国人民大学教授）、于冬松（中关村实验室副研究员）。

本场论坛聚焦人工智能在漏洞发现中的应用，围绕从工具辅助分析到智能体参与安全任务的转变展开交流，关注AI技术与实际软件安全需求的结合。由辅助工具走向智能体实战，意味着关注点不仅是模型能否给出分析结论，还包括它如何参与任务执行、与已有工具配合，以及如何判断分析结果是否可靠。这一主题也为漏洞检测研究提供了更贴近实际工作流程的思考方向：除了比较检测指标，还需要重视发现结果的有效性、证据的完整性与后续验证的可行性。相关交流为同学们审视现有检测方法、思考模型能力与实际安全任务之间的联系提供了参考。

第六届网络生态治理论坛：当 AI 学会“自主攻击”—— Agent 与 Mythos 带来的新危机

讲者：刘知远（清华大学教授）、胡侠（上海人工智能实验室领军科学家、教授）、杨珉（复旦大学计算与智能创新学院执行院长）、黄龙涛（阿里巴巴安全 AGI 实验室负责人）、董胤蓬（清华大学助理教授）。

本场论坛关注自主智能体与新一代模型带来的安全挑战，围绕越权操作、工具与技能污染、数据安全以及自主攻防能力评测等议题展开讨论。随着智能体能够访问外部信息、调用多种工具并连续执行任务，风险也从单次回答中的错误或不当内容，延伸至整个行动过程。相关报告从智能体架构、多工具协同、数据使用和系统评测等角度，分析能力增强与风险扩散之间的联系，并结合企业安全实践探讨治理思路。论坛将关注点从“模型说了什么”进一步扩展到“模型如何决策、调用工具和执行操作”，为理解智能体安全可控的要求提供了更加完整的视角。

CCF 计算机展览会

会议期间，同学们还参观了大会同期举办的CCF计算机展览会。企业展区集中展示了国产芯片、算力基础设施、人工智能、云计算与行业数字化解决方案，通过实物展品、技术演示和应用案例，呈现计算技术从底层支撑到行业应用的不同环节。展会还设置了高校科研成果、学术出版及AI互动体验等展区，使学术研究、产业产品与公众体验形成衔接。相较于报告中的方法与理论介绍，展区展示让同学们更加直观地了解技术的产品形态、使用场景，以及研究成果走向实际应用时需要回应的需求。

其他论坛

当天其他专题论坛还涉及天基计算与智能应用、大模型拟人化交互、伦理安全与价值对齐等议题。相关讨论既关注新型计算环境中的技术探索，也关注人工智能进入日常生活后带来的隐私保护、情感依赖与责任边界等问题。从计算能力的拓展到人机关系的变化，这些主题展现了计算技术与不同领域相互交织的发展趋势，也为同学们从技术之外理解人工智能的应用条件与社会影响提供了更多视角。