1月7日，东北大学佛山研究生创新学院教授、博导，国家级人才计划入选者马晓光教授应邀到我院进行交流访问，并在E202会议室为我院师生作了题为“从传统AI到多模态大模型”的学术报告。会议由夏桂松副院长主持。

马晓光教授首先介绍了传统AI算法存在数据集严重依赖人工标注，规模小、不规范，数据分布极其不平衡、变量时序缺乏充分对齐等问题；算法多针对单务-单模态任务，对多任务-跨模态产线多不适用，产品换型成本高，协同难；只能解决有确切定义和明确边界的问题，缺乏对异构和非同步数据的理解，难以学习到任务背后的工艺机理，不便推广使用；算法无法推理，无法对未知场景和故障进行辨识，难以适应动态的工业场景变化。接着，马教授从自身产学研经历出发，通过工业多模态大模型的实际应用案例，分享多模态大模型如何解决以上传统AI问题。马教授还介绍了在无人系统领域，是如何使用智能感知解决机载高光谱成像仪的行业痛点；在具身智能机器人学习方面，如何有效提高机器人的模仿学习速度与准确率等。

马教授的报告深入浅出地讲解了工业多模态大模型的理论背景、方法优势以及实际应用场景，基于模仿学习的具身智能机器人等的最新学术进展为例，系统展示其自身近年来从传统AI到大模型的科研经历转变，分享新一代人工智能下模型端到端能力，推理能力，泛化能力等的提升所带来的巨大变化。

报告结束后，马教授与师生进行了互动交流，现场气氛热烈，取得了良好的学术交流效果。