AI4X

AI4X会议手册,现已发布!

香港理工大学无锡科技创新研究院

首届"AIX4"学术产业会议

4月11-13日

中国 · 无锡

Welcome to AI4X 2025!

首届“AI4X”产业学术会议,由 无锡市人民政府中国机械工业联合会智能制造分会中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会中国图学学会数字孪生专委会IEEE Robotics and Automation Society Technical Committee for DMHCA 指导香港理工大学无锡高新区管理委员会 主办江南大学机械工程学院东南大学机械工程学院河海大学机电工程学院河海大学人工智能与自动化学院南京理工大学机械工程学院无锡惠航智能制造技术研究院盐阜智能制造研究院 协办香港理工大学无锡科技创新研究院 承办,将于2025年04月11日-13日】在美丽的无锡】隆重举办。

本次会议聚焦人工智能在智能制造、3D打印,无人系统与低空经济和工程科学等代表性领域的前沿研究与应用发展,旨在深度挖掘人工智能交叉应用的新理念、新方法、新技术及其典型案例,推动人工智能与无锡重点产业的深度融合,助力社会、企业的可持续发展与数字化智能化转型升级。

会议将邀请多位院士专家莅临指导并作主旨报告,同时邀请人工智能交叉领域的知名学者进行特邀报告,为参会者带来学术前沿的深刻洞察与实践经验。我们诚挚邀请各相关领域的专家学者积极参会,共同探讨人工智能赋能产业的创新机遇与未来发展。

会议信息

时        间:  2025年04月11日 — 13日(周五 — 周日)

地        点:  江苏 · 无锡

会议组织:

  • 指导单位:无锡市人民政府、中国机械工业联合会智能制造分会、中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会、中国图学学会数字孪生专委会、IEEE Robotics and Automation Society Technical Committee for Digital Manufacturing and Human-Centered Automation
  • 主办单位:香港理工大学、无锡高新区管理委员会
  • 承办单位:香港理工大学无锡科技创新研究院
  • 协办单位:江南大学机械工程学院、东南大学机械工程学院、河海大学机电工程学院、河海大学人工智能与自动化学院、南京理工大学机械工程学院、无锡惠航智能制造技术研究院、盐阜智能制造研究院

主席团成员:

  • 大会主席:赵汝恒(副校长)、文効忠(院长)
  • 程序委员会主席:郑湃(教授)、尤佳(教授)
  • 组织委员会主席:赵炯(教授)、温燮文(教授)、文伟松(教授)、杨许生(教授)
  • 大会秘书处:华惠樑(执行院长)

会议议程

日期 时间 内容
4月11日(周五) 全天 会议注册
4月12日(周六) 上午 开幕式、大会主旨报告
下午 学术交流分会场报告
晚上 晚宴
4月13日(周日) 上午 融合创新平行论坛
下午 展区景区参观、返程

4月12日(周六)上午

开幕式、大会主旨报告

(1)邀请国际知名科学院的院士keynote;(2)无锡的央企、世界500强企业、国家500强企业家汇报

邀请Keynote speech 4~5

4月12日(周六)上午

4月12日(周六)下午

学术交流平行分会场

举办 AI+manufacturing 等学术分论坛邀请专家进行汇报,组织学生展示海报

预估举办分会场 3~4 场,邀请专家 30~40

4月12日(周六)下午

4月13日(周日)上午

融合创新平行论坛

计划举办系列特色活动,包括:(1)国际性学术组织 group meeting:IEEE TC On DMHCA;(2)青年科学家闭门会议;(3)无锡研究院合作企业对接会

具体活动待定

4月13日(周日)上午

4月13日(周日)下午

无锡研究院参观

前往香港理工大学无锡科技创新研究院参观特色展区;前往周边人文景观参观(鼋头渚等)

特色展区/景区参观

4月13日(周日)下午

拟邀请嘉宾

张统一 教授(中国科学院院士)

Title of Keynote: AI4材料科学与工程

Abstract: 在数据科学、数据经济和人工智能(AI))快速发展的推动下,特别乘2024年度物理诺奖和2024年度化学诺奖及DeepSeek横空出世的强劲东风,全球经济、人类生活、高端制造、等更多地以AI为导向,快步地向智能性发展。AI与材料/力学科学和工程相结合,产生了交叉学科材料/力学信息学。材料/力学信息学在材料/力学科学研发和材料/力学工程实践中使用AI以加速材料/装备、产品和制造的创新。推动AI for Science (AI4S)和AI for Materials/Mechanics (AI4M),必须夯实“硬件”和“软件”两方面基石。“硬基石”指AI实验机器人和AI实验室;“软基石”涵盖 AI算法及AI和其它计算相融合的各种算法。本次演讲也简要介绍我们在AI for Materials (AI4M)的一些初步成果。

Prof. Lihui Wang(KTH, Canadian Academy of Engineering)

Title of Keynote: A Human-Centric AIM: AI in Manufacturing

Abstract: As emerging technologies, artificial intelligence (AI) and collaborative robots have attracted increasing attentions in recent years, both in academia and in industry. Conventional automation approaches in manufacturing assembly have reached a bottleneck in terms of the level of automation, leaving the rest to manual work by human operators. To ease human tasks physically and intellectually, human-centric assembly is considered promising if facilitated by enhanced human abilities by augmented robots, cognitive systems, mixed reality and collaborative intelligence, together with the assistance of thought-driven brain robotics. For example, in human-robot collaborative assembly, robots are often required to dynamically change their pre-planned trajectories and control parameters to collaborate with humans in a shared workspace. Moving into the future, the relationship among AI, robots and humans is essential where human-centricity should be placed centrally in any AI-enabled human-robot systems, to ensure sustainability and resilience in future factories. In response to the need of better adaptability, human motion prediction for example is crucial for both collision avoidance and proactive assistance of robots to humans, in addition to multi-modal robot control and in-situ operator support. AI is proven to be useful for classification, recognition and context awareness identification. Within the context, this presentation first provides a snapshot of AI history, and then offers a futuristic perspective on the latest advancement and technical treatments of relevant technologies employed in human-centric assembly in smart factories. Remaining challenges and future research directions will also be briefly highlighted.

Prof. Jianguo Lin(FREng, FIMMM, FIMechE, CEng)

Title of Keynote: Light-weighting technologies for transportation vehicles for energy saving and CO2 emission reduction

Abstract: To meet the requirements of energy savings and CO2 emission reductions for transportation vehicles, great efforts have been made over years to reduce the weight of vehicles by replacing the current heavy steel structures with light alloys, such as aluminium and magnesium alloys, or ultra-high strength steels. About 80% vehicle body and chassis components are manufactured using forming technologies. But the common problems for the light alloys or ultra-high strength steels are brittle and difficult to form to complex-shaped structural components. Thus, innovative forming techniques are urgently required to enable high strength light alloys to be formed into complex-shaped engineering components with low costs. Thus innovative forming techniques are required and the corresponding experimental methods need to be developed to meet the urgent global requirements.

Prof. Ben M. Chen

Title of Keynote: Embodied Intelligent UAS and LLM-assisted DT Technologies for Smart City Applications

Abstract: A smart city leverages information and communication technologies to enhance the quality of life, improve urban operations, and boost competitiveness while addressing the economic, social, environmental, and cultural needs of both current and future generations. In alignment with this vision, the Government of the Hong Kong SAR has introduced the Smart City Blueprint, highlighting the crucial role of unmanned systems. Their flexibility and cost-effectiveness make them ideal for tasks such as traffic management, environmental monitoring, and civil infrastructure inspection. Data from these systems can be seamlessly integrated with environmental modeling and digital twin technologies for effective management. In this talk, we will explore recent developments in embodied intelligent unmanned systems and present a comprehensive infrastructure inspection and management system that utilizes LLM-assisted digital twin (DT) technologies. We will showcase several real-world applications to illustrate their impact.

Prof. Xun Xu

Title of Keynote: Generative AI for smart manufacturing – are we ready, what do we really need?

Abstract: This talk explores the transformative impact of generative AI on the manufacturing sector, with a special focus on Large Language Models (LLMs) and some of the tools. AI systems are revolutionizing a range of manufacturing processes—from process optimization and predictive maintenance to quality control, supply chain management, and innovative product design. Leveraging vast datasets, generative AI can pinpoint inefficiencies, forecast equipment failures, automate quality inspections, streamline supply chains, and accelerate product prototyping.
However, while the technology seems promising, challenges remain around data quality, system integration, and managing real-time data. Overcoming these hurdles is essential for maximizing the benefits of AI-driven manufacturing. More fundamentally, for manufacturing, we may need to move from “knowledge-based, Gen-AI-powered tools such as chatbots that answer questions and generate content, to Gen AI-enabled ‘agents’ that use foundation models to analyze and execute complex, multistep workflows. Manufacturing calls for a shift from task-based AI to autonomous goal-driven systems. This technology has been branded by some as “Agentic AI”.  This talk will explore current applications, highlight the most pressing challenges, and discuss future research directions to advance the adoption of AI, with the ultimate goal of enhancing innovation, efficiency, and global competitiveness in the manufacturing industry.

学术分论场

AI 制造企业家沙龙

论坛召集人:

  •  郑湃、逄嘉振、夏历翘

报告嘉宾:

  • 黄昌夏 西门子中央研究院科技创新合作高级 总监
  • 迟昊 北京度量科技有限公司华东区 总经理

AI for science

论坛召集人:

  •  赵炯、温燮文

报告嘉宾:

  • 陆洋教授 香港大学 《金刚石应变工程》
  • 朱超教授 东南大学电子科学与工程学院 《二维半导体材料与器件原位表征》
  • 刘军教授 香港大学 《用于生物医学的微纳机器人》
  • 顾鹏教授 江南大学 《基于碳管纱和深共晶离子凝胶的柔性织物器件》
  • 何小玉博士 香港理工大学 《二维材料界面工程的功能化探索:从卤化物钙钛矿光电响应到硒化铟铁电忆阻》
  • 骆晓伟教授 香港城市大学 《先进建筑信息管理系统》
  • 杨明教授 香港理工大学 《Physics-informed machine learning for accelerated material discovery》
  • 陈轲教授 鹏城实验室 《面向航路保障的低空主动感知网》
  • 闫张渊助理研究员 香港理工大学无锡科技创新研究院 《STEM 图像超分辨》
  • 陈逸飞助理研究员 香港理工大学无锡创新科技研究院 《深度学习频谱地图构建》

AI for intelligent systems

论坛召集人:

  •  文伟松

报告嘉宾:

  • 陕晋军教授 《基于深度强化学习与博弈论的自动驾驶车辆自适应决策方法》
  • 孟骞教授 《复杂场景下自动驾 驶导航系统可信性研究》
  • 孙超教授 《数据驱动的高可解释性欺骗干扰检测方法研究》
  • 李玉涛先生 《科技创业之路:无人机如何改变水稻种植与工业清洗》
  • 文伟松教授 《香港低空经济发展与机会》
  • Dylan Tyack 《Drone-Powered Cleaning at Height: Applying Intelligent Systems to Urban Maintenance and Safety》
  • 陈航先生 《AI 赋能智慧交通:网联自动驾驶与低空经济的无限可能》

会议注册

教师或企业人员

 ¥2200(普通价)
 ¥2000(早鸟价)

高校学生

 ¥1200(普通价)
 ¥1000(早鸟价)

注:注册截至~4月12日,早鸟价截至~3月20日。参会过程中的交通费和住宿费自理。

注册方式:

  1. 使用网页端点击填写注册按钮,或手机扫描右侧 注册表单 二维码填写。
  2. 使用微信/支付宝扫描右侧 费用支付 二维码( 注册表单 内也有)支付报名费用。请务必在支付费用时备注【单位+姓名+AI4X2025】,方便核对付款情况。
  3. 注册完成后,请微信扫描 会议注册群 二维码进入会议信息通知群,以便获取讯息。
  4. 若为对公转账,转账信息为:

账户名称:中科博派智能科技(珠海)有限公司
开户行:中信银行股份有限公司珠海华发新城支行
账户号:8110901011901739305 
税务识别号:91440402MADLUY3G6M

重要:转账时请务必在支付费用时备注【单位+姓名+AI4X2025】,方便核对付款情况。

注册表单

费用支付

会议群

会议酒店

本次会议将在无锡新湖铂尔曼大酒店举办。

地        址:  无锡新吴区和风路30号(距离无锡硕放国际机场15 分钟车程,无锡新区高铁站 5 分钟车程)

联系电话:  +86 0510 8530 8888

邮        编:  214135

住宿酒店:  为了方便出行,会场附近(1km内),我们推荐以下酒店:

  • 无锡新湖铂尔曼大酒店,(0510) 8530 8888
  • 无锡馨乐庭新发公寓酒店,(0510)68809999
  • 格菲酒店(无锡新吴万达广场店),(0510)82866998-0
  • 汉庭酒店(无锡国家软件园店),(0510)89805888
  • 桔子酒店(无锡国家软件园店),(0510)68003888

温馨提示:  4月正值无锡鼋头渚樱花盛开时节,游客较多,建议提前预定酒店。

发起单位

无锡灵奕智能科技有限公司

欢迎企业参会参展,成为赞助商

金牌赞助商(3万)

  • 会议宣传公众号注册页面带有贵公司网站链接
  • 在大会开幕式活动中醒目地标识贵公司的商标
  • 会议手册会议日程带有贵公司商标
  • 会议议程中的整版广告
  • 三个免费会议注册数量
  • 免费展位首选
  • 会议纪念品
  • 可以考虑其他要求

银牌赞助商(2万)

  • 会议宣传公众号注册页面带有贵公司网站链接
  • 活动中醒目地标识责公司的商标
  • 会议手册会议日程带有贵公司商标
  • 会议议程中的半版广告
  • 两个免费会议注册数量
  • 免费展位首选
  • 会议纪念品
  • 可以考虑其他要求

铜牌赞助商(1万)

  • 会议宣传公众号注册页面带有贵公司网站链接
  • 会议手册会议日程带有贵公司商标
  • 一个免费会议注册
  • 免费展位空间
  • 会议纪念品

* 赞助商大会赞助支持支票银行卡转账。如贵机构感兴趣,请联系逢嘉振博士。邮箱:jiazhen.pang@polyu.edu.hk,微信/电话:18591407351 *