第六届IEEE人工智能、网络与信息技术国际学术会议（AINIT 2025）在深圳圆满落幕

4月11日至12日，第六届IEEE人工智能、网络与信息技术国际学术会议（AINIT 2025）在深圳顺利召开。本次会议由电气和电子工程师学会（IEEE）和南方科技大学联合主办，香港城市大学协办。本次会议采用“线上+线下”双轨模式，汇聚150余位国内外高校学者及产业专家，构建产学研用协同创新平台。通过“1+2+N”多元议程（1场主论坛、2场平行论坛、开放式海报展区），深度聚焦人工智能与网络技术融合，研讨“人工智能”、“智能控制”、“机器学习”等前沿领域，分享交流最新科研成果与应用实例。

长江学者、华东师范大学李韬教授以《Decentralized cooperative learning based on non-stationary data streams》为主题，分享创新建立非平稳数据流的去中心化协同学习框架，提出分布式在线学习算法，推动网络化核空间学习发展。

华东师范大学李韬教授作大会报告

国家杰青、上海交通大学王贺升教授以《基于视觉的机器人定位导航与控制》为主题，阐述了研发视觉融合定位与自适应伺服系统，攻克服务机器人在复杂场景中的移动与高精度操作技术难题。

上海交通大学王贺升教授作大会报告

国家杰青、国防科技大学徐昕教授以《Sample-efficient Autonomous Learning for Embodied Agents》为主题，提出高效强化学习方法，显著提升具身智能体的样本学习效率，解决实际应用中的自主决策瓶颈。

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国防科技大学徐昕教授作大会报告

本次论坛集中展示了人工智能领域从基础理论到应用实践的最新进展，现场交流氛围浓厚。南方科技大学刘德荣教授、林志赟教授、付敏跃教授、陈剑教授、陈亮名副教授共同主持会议。

平行分论坛

4月12日下午，两场平行分论坛同步召开，邀请国内外高校的6名专家学者作特邀报告，来自多所高校的21名学者作口头汇报。

分论坛一：人工智能与计算机网络技术论坛

分论坛一邀请了澳门理工大学陈林教授和英国格林威治大学Jixin Ma教授作特邀报告。陈林教授提出量子网络纠缠分发的优化算法，解决纠缠纯化调度与保真度约束下的最小成本路径计算两大核心问题。Jixin Ma教授建立事件间时序因果关系的通用形式化模型，提出满足"果不先于因"基本约束的8类因果时序关系，统一现有理论框架。

分论坛二：智能计算与数据科学前沿论坛

分论坛二邀请了中南大学黄科科教授、中国人民大学沈栋教授、北京理工大学徐勇教授和南方科技大学陈剑教授作特邀报告。黄科科教授提出基于持续学习的动态工业过程智能监测方法，通过新工况可信生成与旧工况稳定记忆策略，实现开放环境下工业过程的长期自主监控。沈栋教授研究随机衰落信道下的迭代学习控制，分别针对信道统计特性已知和未知情况，提出基于平均算子的控制方法和迭代/非迭代估计方法。徐勇教授开发基于在线强化学习的自适应最优输出跟踪控制算法，突破传统方法对持续激励条件和初始稳定策略的依赖，实现未知模型无人系统的优化控制。陈剑教授提出质子交换膜燃料电池主动容错控制三阶段策略，涵盖热管理故障诊断、健康状态管理和寿命延长控制，显著提升燃料电池系统可靠性。