题目：混合型人工智能技术的行业应用

报告人：褚英昊  香港城市大学先进设计和系统工程系 助理教授

时间：2025年12月23日 上午10:00

地点：师昌绪楼403会议室

报告摘要：

    聚焦混合型人工智能技术的行业落地应用，核心解决深度学习 “落地难”问题。报告围绕“模拟人类智能多层级协同机制”的技术思路，融合监督/非监督学习、视觉-语言模型、时序预测等多种AI方法，打造适配复杂工业场景的解决方案。主要应用覆盖能源（太阳能辐照预测、电网负荷管理、火电污染物控制）智能制造（焊接机器人参数推荐与缺陷检测、纺织智能投纱）、安全检测（安全帽佩戴识别、光伏板/燃气管网缺陷检测）等领域，关键实现精度提升85%~99.96%、成本降低20%~90%的成效，已在全球最大光热电站、千万千瓦级火电厂等场景稳定运行

报告人简介：

    褚英昊博士目前为香港城市大学先进设计和系统工程系助理教授，2010年获香港科技大学物理本科学位，2015年获加利福尼亚大学圣地亚哥博士学位。2017年在加利福尼亚大学能源研究中心完成博士后课题后回国。在美国加州大学圣地亚哥分校攻读博士和博士后期间，参与由美国自然科学基金项目和加利福尼亚能源委员会项目。2017年底联合创立深圳市微埃智能科技有限公司，负责AI技术开发，3年获得国家高新技术企业认证，曾任职埃森哲全球实验室人工智能研究员，至今已有超过11年的人工智能研发、应用和教学经历。至今已在IEEE IoT，iScience，Renewable Energy 和Solar Energy等领域知名期刊发表了SCI收录论文合计23篇，其中第一作者14篇，谷歌学术总引用1767。在理论研究的基础上，从2018年开始推进研究成果的落地应用，重点解决数据驱动算法在真实环境应用中的表现退化和场景迁移时的数据依赖问题，实现机器人指引进行焊接分拣投料等高精准度要求操作，前后与申能、上海电气、埃森哲、IHI、富士康、固高科技等知名企业合作参与20余联合项目，熟练掌握结合非监督学习，目标检测，语义分割，实例分割等技术的混合型深度学习方法的开发与应用。为应对光照、烟尘等干扰较大的应用现场环境，多次采用可解释技术进行模型失效时的特征分析和问题排查，积累了丰富的深度学习研发与实战落地经验，拥有已授权或实质审查中的第一作者发明专利11项，其工作成果多次获得中央电视台，中国日报海外版等权威媒体报道。