事件概述 - 在武汉举行的《中国图象图形学报》创新发展论坛上，正式发布了由学报组织评选的“图像图形领域十大前沿科技问题” [1] - 该评选旨在为我国图像图形领域的科研布局与技术创新提供前瞻指引 [1] - 论坛由《中国图象图形学报》、华中科技大学主办，华中科技大学软件学院、计算机学院承办 [8] 行业战略意义 - 图像图形技术作为数字经济的视觉中枢与智能引擎，在智能制造、精准农业、智慧教育、医疗健康及国防安全等领域具有重要作用 [1] - 图像图形技术正深度融入国家安全、民生保障、产业升级等关键领域 [8] - 推动智能模型从“表象学习”迈向“物理认知”，为新一代自主智能体、智能驾驶、应实融合仿真和数字孪生等系统提供可信赖的智能基础，对国家安全、先进制造及科学研究等领域具有重要战略意义 [5] 前沿科技问题方向 - 内容聚焦世界模型、类人感知、可信推理等关键方向，涵盖大模型、具身智能、内容生成、自动驾驶、空间探测、医疗诊断等多个应用场景 [1] - 十大方向展现我国学界对学科发展趋势的准确把握 [1] 物理认知与可信推理 - 核心任务之一是构建融合物理先验的智能模型，引入力学、光学等约束，使模型推理结果符合真实物理规律 [5] - 二是利用大量未标注数据进行自监督学习，从观测数据中自动提取物理规律的隐式表达 [5] - 三是构建具备客观推理能力的模型评估基准，以系统评估模型的物理一致性、因果理解与泛化能力 [5] - 未来需突破模型对物理约束的高效表达，推进数据驱动与物理先验的协同建模，建立跨场景的物理一致性评测体系 [5] 因果感知与推理 - 旨在创造下一代视觉智能体，不仅能“看见”世界，更能“理解”世界背后的运作机制，感知和建模场景中实体、空间、行为的因果结构 [6] - 是推动计算机视觉从关联式“模式识别”迈向因果式“认知推理”的关键，是实现AGI的核心阶梯 [6] - 涉及研究方向包括：因果发现与表示、因果启发的学习、物理与因果融合 [6] - 需突破的科技问题点：无监督学习因果图构建、自主反事实推理方法、跨模态因果世界模型 [6] - 预期将革命性推动自动驾驶、具身智能、智慧医疗等领域，催生新质生产力，并赋能自主无人系统在复杂对抗环境中的自主决策与态势理解能力，为国家安全占据战略优势 [6] 可控内容生成 - 当前生成式大模型在图像生成上存在结构、语义不准确及可控性较弱的问题 [6] - 面向知识约束的可控图像生成技术，旨在构建融合知识约束并支持可控生成的逼真图像生成模型 [6] - 预期该技术将在自动驾驶、新闻媒体、医疗等领域提升智能模型的鲁棒性与安全性 [6] 产学研发展 - 华中科技大学在图像图形领域有深厚积淀，表示将持续加强底层技术协同，推动产学研深度融合 [8] - 《中国图象图形学报》作为中国图象图形学会会刊，已发展成为国内外具有广泛影响力的高水平学术平台 [8] 相关成果发布 - 论坛现场发布了《中国图象图形学报》创刊30周年纪念特刊 [8] - 该特刊系统梳理了生成式人工智能、多模态大模型与安全、人机交互与情感计算等六大前沿方向，收录28篇综述论文，全景呈现我国计算机科学领域的最新进展、核心挑战和未来方向 [8]