（转自：AI云科技财经）

　　当AI已不再仅仅是科技领域的热议话题，而是深度渗透人们的日常生活，并以前所未有的速度颠覆人类社会的生活轨迹。身为时代见证者的我们，该如何把握AI浪潮下的价值重塑？而这一问题的答案，正可从不久前召开的2025年人工智能、计算机网络与信息处理国际会议（AINIP 2025）中得以启示。

打造高规格国际学术交流平台

　　香港近年来在AI领域的发展优势显著，凭借其独特的地理位置、“一国两制”的制度优势以及开放的商业环境，被业界视为国际交流与协作的重要枢纽。因此，此次在香港举办的AINIP 2025备受业内关注。

　　作为当下引领AI技术创新和知识探索前沿的里程碑式盛会，本次会议由香港人工智能研究所联合中国科学院力学研究所、法国上阿尔萨斯大学、科睿研究院青年学者论坛及AI VISION等知名学术研究机构共同举办。围绕“人工智能时代趋势与行业未来”这一主题，深入探讨AI、先进计算机网络与信息处理技术的融合发展对全球产业格局的深远影响。会议邀请了多位来自不同背景的杰出人士参与，包括香港科技大学荣誉客座副教授Kevin Pereira、中国科学院副教授王牟江山、中国科学院工程师马海林博士、上海奉贤区政协委员兼沪港青年会副主席陈家麒、科睿研究院常务副秘书长兼助理院长吴家睿、香港人工智能研究所秘书长赵嘉宝、联合国学术委员会委员代表Joyce Chen以及点头研究院CEO彭樱子等。这些专家学者齐聚一堂，分享他们的真知灼见。此外，所有在本次会议上展示和发表的论文都将提交至EI和Elsevier Scopus数据库进行检索收录，以进一步提升研究成果的国际影响力。

参与AINIP 2025各专家 学者合影

三大主题演讲深度剖析 重塑行业进行时

　　此次会议中，三位来自学术界与技术产业的专家分别围绕极地气候、图神经网络以及智慧能源展开主旨演讲，揭示了AI技术在跨学科、多领域的不同场景之中的落地路径，由“学术探索”向“产业纵深”的发展趋势。

　　“物理引导图建模与AI算法深度融合，重塑了对极地气候变化的认知与应对策略。”——ProfessorNick Freris

　　中国科学技术大学Nick Freris教授在主旨演讲中分享了其团队最新研究成果——基于物理知识图建模的气象预测方法。该方法结合图神经网络与循环神经网络，利用过去五天的高频气象数据，实现从小时级到七天级的精准天气预测。

　　Nick博士指出，当前极地气候预测面临挑战：传统物理模型计算复杂、依赖超级计算机；而纯数据驱动的方法虽高效，但难以完整捕捉系统内部复杂的相互作用。为此，他领衔团队提出“物理知识图建模”方法，借助图神经网络对大气系统多尺度信息进行建模，并嵌入物理规律（如质量守恒），能够在有限计算资源下实现高精度、长周期的天气预测，为极地气候研究提供了新路径。

　　“图神经网络将成为AI下一个拐点。”——王牟江山

　　GNN（图神经网络）是AI重要的组成部分之一，在结构化数据处理、因果推理、广泛应用场景以及理论研究等方面都拥有突出表现，来自中国科学院的王牟江山教授在会上深入剖析了其技术原理、演进路径及其在多个行业的广泛应用。

中国科学院 王牟江山教授

　　王教授通过一系列问题引导式讲解，系统梳理了GNN的核心机制、设计流程、传播模块、频谱与空间方法，并对比了不同模型的优劣势。他强调：GNN作为一种结构感知模型，能够有效捕捉复杂关系型数据中的依赖性，在社交网络、推荐系统、金融风控等领域展现出巨大潜力。此外，他还对于GNN的未来发展方向进行了前瞻性的分析——聚焦于更高效的采样策略、更强的表达能力以及泛化能力的提升，随着各行业对理解和利用复杂关系数据的需求增长，GNN的应用范围有望进一步扩大。

　　“AI赋能跨学科协作，将为液态电池产业带来更多创新和突破。”——马海林

　　液态电池作为下一代储能技术的关键组成部分，其性能与成本之间的平衡至关重要。中国科学院力学研究所工程师马海林博士聚焦这一产业，在会上探讨了如何通过数据库和自然观测方法推动该领域的技术进步。

中国科学院力学研究所工程师 马海林博士

　　马博士和与会者分享了其团队最新的研究成果，通过分析12个主要城市或区域的应用情况，提出了包括建立研究社区、优化液态电池生命周期管理、简化生产流程等多项关键建议，为液态电池领域带来了新的视角。基于储能技术的特殊性，在马博士看来，基于AI的跨学科协作，通过结合空间研究、机器学习等领域的成果，能更好地推动液态电池技术的发展和应用，为智能能源系统建设提供有力支持。

圆桌论坛洞见未来 与AI共生的智慧生活

　　圆桌讨论环节，多名专家学者就“AI在商业领域的应用及未来趋势”这一议题，合各自的研究成果与实践经验，从技术演进、产业融合、战略转型等多个维度，分享了富有洞见的观点与思考，揭示了AI在提升商业效率、优化决策流程和重塑行业生态方面的巨大潜力。

　　“AI正在深刻改变商业模式和工作方式。”——Kevin Pereira教授

　　香港科技大学荣誉客座副教授兼BLUE AI咨询公司董事Kevin Pereira教授认为，AI是一种实现目标的工具，未来将推动商业模式的转型，同时也会改变工作形态。他指出，医疗健康和娱乐业是最有可能通过AI实现“跨越式升级”的领域。在医疗健康领域，AI可以通过预测分析提前预测潜在健康问题，从而降低风险；在娱乐行业，AI将大幅降低内容创作门槛，为创作者带来新的机遇和挑战。

 　　“生产力跃升背后，我们应该重新审视人与AI的关系。”——赵嘉宝

　　当下，关于AI是否正在取代人类工作的讨论持续引发广泛关注。香港人工智能研究所秘书长赵嘉宝女士指出，曾经工厂自动化广泛取代重复性体力劳动，而如今AI正逐步渗透并承担起重复性的脑力工作任务。这一变革不仅标志着生产力水平的跨越式提升，也促使人类重新思考自身在智能时代中的角色与价值定位。

　　与此同时，赵嘉宝女士提出了一项值得深思的社会现象：过去，人们通过精心筛选的数据训练AI系统；如今，AI却借助推荐算法、对话模型如ChatGPT等工具，主动向人类“推送”信息。这种信息传播模式的逆转虽然提升了获取效率，但也潜藏着深层风险——在无形中陷入信息茧房，过度依赖单一来源，进而削弱独立思考与判断能力。赵嘉宝女士也在会上呼吁，在技术浪潮席卷全球的今天，我们更应注重培养和提升自身的独立思考与深度思考能力。她指出，面对人工智能等前沿科技迅猛发展所带来的行业变革与社会转型，唯有具备清晰认知和独立判断力的人，才能真正把握时代机遇，驾驭技术变革，实现个人与社会的可持续发展。

香港人工智能研究院秘书长 赵嘉宝女士

　　“我认为AI产业的三个关键因素是：算力、算法和数据。”——王牟江山

　　当问及对于未来AI发展的核心关键时，王牟江山教授给予了共鸣得到答案——算力、算法和数据，并且利用合成数据和领域专家知识优化AI模型。此外，他提倡模块化上下文处理（MCP）技术，将不同数据库和知识库连接起来，形成强大解决方案，从而最大化的提升效率。

　　当前，全球AI产业已进入技术突破与商业落地的双重加速期。在创Hehson潮席卷全球的同时，我们也更应思考：如何让AI真正成为推动社会进步的核心力量？AINIP 2025为我们描绘了一个更加清晰的智能未来——唯有坚持开放协作、前瞻布局，才能真正把握时代机遇，释放AI的无限潜能。

关于AINIP 2025

　　2025年人工智能、计算机网络与信息处理国际会议（AINIP 2025）是面向全球智能科技发展的高规格学术盛会，也是AI与信息技术交叉融合的重要交流平台。大会汇聚来自世界各地的顶尖学者、技术专家、企业家与产业代表，共同探讨前沿技术趋势与创新实践。

　　本届会议聚焦人工智能驱动系统、先进网络架构与高效信息处理等核心议题，旨在推动技术融合创新，强化网络安全能力，构建面向未来的智能数字生态，为全球数字化转型注入新动能。