2026 年 1 月 20 日，中国计算机学会（CCF）岭南论坛暨大湾区计算机大会“脑影像与脑智能交叉创新论坛”在深圳市南山区君璞酒店顺利举行。本次论坛聚焦脑影像技术与脑智能方法的深度融合，围绕脑结构与功能表征、脑机接口、智能建模与计算分析、神经调控及智能诊疗应用等前沿方向展开深入研讨，旨在推动脑科学与人工智能的交叉创新，促进基础研究、关键技术与临床应用的协同发展。

论坛由CCF主办，YOCSEF深圳、深圳大学生物医学工程学院、深圳市人工智能学会脑机智能专业委员会联合承办，深圳大学梁臻特聘教授与张力副研究员共同担任主席。论坛汇聚了来自华南理工大学、香港中文大学、哈尔滨工业大学（深圳）、南方科技大学、电子科技大学、北京大学等高校和科研机构的多位知名专家学者。论坛议程围绕脑影像与脑智能交叉领域的关键科学问题与技术挑战，设置了多场主题报告，系统呈现了该领域的最新研究进展与发展趋势。

华南理工大学俞祝良教授

在主题报告环节，华南理工大学俞祝良教授在“机器学习在脑源成像中的应用研究”报告中，围绕脑源成像这一典型病态逆问题，系统阐述了如何结合时空脑源建模与机器学习方法，实现对脑源位置、尺度与时间信号的更精确估计，并探讨了通过数据驱动建模提升脑源成像鲁棒性与生理一致性的可能路径。

香港中文大学袁奕萱副教授

香港中文大学袁奕萱副教授作题为“脑影像智能计算和生成式大模型”的主题报告，介绍了深度学习与生成式模型在脑影像分析中的最新进展，重点讨论了模型泛化性、可解释性与安全性等临床应用瓶颈，并分享了大模型框架在脑疾病分析与医学报告生成等场景中的应用前景。

哈尔滨工业大学（深圳）崔健副教授

哈尔滨工业大学（深圳）崔健副教授作题为《破解“黑盒”：面向驾驶疲劳脑电解码的可解释深度学习与跨领域泛化研究》的报告，聚焦脑电疲劳识别中模型可解释性不足与跨个体泛化能力有限等关键问题，介绍了可解释深度学习框架及跨数据集迁移方法，展示了从“黑盒模型”向可信、稳健脑电解码技术演进的研究路径。

南方科技大学张明明副教授

南方科技大学张明明副教授在题为《面向医疗康复的脑-机器人交互技术研究》的报告中，聚焦康复机器人在临床应用中的关键挑战，系统分析了任务导向训练、人体意图识别与神经信息融合在提升康复效果中的作用，并介绍了神经反馈式机器人辅助康复技术在上肢与下肢功能恢复中的探索性研究进展。

电子科技大学段旭君教授

电子科技大学段旭君教授从网络神经科学视角出发，在题为《从网络神经科学的角度看 TMS 干预孤独症的作用机制》的报告中，解析了经颅磁刺激作用于“社会脑”环路所引发的脑结构、功能与网络连接变化，展示了神经调控技术在孤独症精准干预中的机制依据与应用潜力。

北京大学彭佩玺助理教授

北京大学彭佩玺助理教授在题为《基于神经形态视觉的智能感知与控制》的报告中，介绍了神经形态视觉传感器在高速动态场景感知中的技术优势，系统梳理了其在极端动态环境建模、多模态融合感知与智能体自主控制方面的最新研究进展，为新一代低延迟、高鲁棒性的智能系统提供了新思路。

论坛最后由深圳大学梁臻教授作总结发言。她指出，本次论坛系统展示了脑影像与脑智能交叉领域在算法方法、神经机制解析与应用转化方面的最新成果，充分体现了多学科交叉融合在破解复杂脑科学问题中的重要价值。深圳大学生物医学工程学院在脑机接口、神经工程和脑影像分析等方向已积累了良好的研究基础与技术优势，学院将持续深耕脑机接口关键技术，拓展脑科学研究内涵，积极构建开放协同的产学研创新生态，推动科研成果向实际应用转化。

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