2025年9月13日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF YOCSEF深圳分论坛与深圳市计算机学会大模型专委会共同组织的“走进鹏城实验室暨垂直领域大模型可信推理：技术挑战与破局之道”技术论坛在深圳成功举行。本次论坛汇聚了来自清华大学、哈尔滨工业大学（深圳）、中南大学、暨南大学、IBM、中电金信等多家知名高校、科研院所与企业的专家学者，共同探讨垂直领域大模型可信推理的最新研究进展、核心技术挑战与应用落地路径。论坛由YOCSEF深圳AC委员陈科海、YOCSEF深圳委员梁骁俊共同主持，出席论坛的主要嘉宾包括北京大学深圳研究生院教授王荣刚、哈尔滨工业大学（深圳）教授徐睿峰、中南大学教授阳春华、暨南大学教授夏志华、IBM卓越技术专家吴敏达、鹏城实验室齐竹云，以及YOCSEF广州24-25主席李冠彬、YOCSEF西安现任主席许鹏飞，以及来自清华大学、哈尔滨工业大学（深圳）、中南大学、深圳大学、鹏城实验室、科大讯飞、深圳市计算机学会等单位100余人参加了本次活动。

近年来，人工智能迅猛发展，大模型技术凭借出色的语义理解与推理能力，成为各行业技术革新的重要引擎。然而，“幻觉现象"导致的知识错误和逻辑漏洞等问题，严重制约了大模型在垂直领域的应用。“垂域大模型”需具备更强的知识对齐与任务适配能力，同时平衡数据隐私、行业规范和效率成本等方面。如何解决这些挑战并建立可信推理机制，已成为学术研究与产业落地的关键议题。

“垂直领域大模型可信推理：技术挑战与破局之道”技术论坛

论坛现场活动包括引导发言和思辨环节两部分。针对论坛主题，现场邀请4位引导嘉宾和3位特邀嘉宾，他们分别来自垂域大模型可信推理领域研究方面具有代表性的研究院、高校和企业。论坛由陈科海和梁骁俊两位执行主席主持，首先介绍了深圳市计算机学会大模型专委会，以及此次论坛背景，并对对与会嘉宾表示感谢。然后会议进入引导发言环节。

引导发言：聚焦前沿探索与应用突破

在论坛的开场引导发言环节，四位专家嘉宾带来了精彩的主题报告。

中南大学教授阳春华作了题为《工业知识增强大模型赋能智能制造的思考》的引导发言，阳教授指出，智能制造是人工智能赋能新型工业化的关键。人工智能大模型作为通用AI新范式，持续引发工业应用变革，有望催生新产业、新模式和新动能。报告分析了大模型赋能工业领域智能制造的若干挑战，探讨了多粒度高质量工业知识建模与汇聚、通用大模型底座与专用小模型智能化协同优化决策、高效可信工业大模型评测机制等关键技术，并介绍了团队在知识、决策、验证等方面的初步探索。

中南大学阳春华教授进行现场引导发言

执行主席为阳春华教授颁发感谢牌

哈尔滨工业大学（深圳）教授徐睿峰作了题为《记忆增强的大模型多智能体》的引导发言。徐教授深入探讨了智能体系统中记忆机制的演进与应用，首先梳理了智能体系统中记忆机制的演进，将记忆划分为记录当前交互历史的狭义记忆和整合跨任务经验与外部知识的广义记忆，并对比了文本形式（如自然语言日志）与参数形式（如特定领域微调）两种技术实现的不同优势与局限。在此基础上，他提出多智能体系统的创新架构，包括基于角色分工的协作模式（如心理咨询场景中的模块化设计）、多角色扮演的细粒度评估体系以及去中心化的共享记忆通信机制，同时介绍了强化学习框架解决长对话记忆稀释、参数化记忆模块适配任务等前沿方向。最后，他结合心理咨询智能体、论辩生成系统等实证案例，展示了记忆优化对性能的提升作用，并展望了从个体智能到“智能体互联网”的发展趋势。

哈尔滨工业大学（深圳）徐睿峰教授进行现场引导发言

执行主席为徐睿峰教授颁发感谢牌

暨南大学教授夏志华作了题为《深度伪造检测、溯源及防御技术》的引导发言。主要围绕深度伪造技术的检测与治理展开。引导嘉宾首先介绍了深度伪造技术（Deepfake）在娱乐和商业领域的应用现状，指出其既能带来便利也潜藏风险。在技术层面，分析了伪造常用的方法并讨论了当前检测伪造面临的挑战。随后他围绕深度学习伪造检测技术的优化与创新展开。重点探讨了提升算法可解释性的策略，回顾了深度伪造的主要方法及风险。最后，重点介绍了团队在检测、溯源、防御等方面的技术突破，并结合我国最新法律法规和标准体系，分析了可信人工智能在内容安全中的现实需求。

暨南大学夏志华教授进行现场引导发言

执行主席为夏志华教授颁发感谢牌

IBM卓越技术专家吴敏达作了题为《大模型垂域应用的关键密码》的引导发言，主要探讨了大模型在垂直领域的应用与成本优化问题。引导嘉宾指出，虽然大模型在实验室环境下表现优异，但在实际行业应用中往往面临成本过高的挑战，因此需要针对特定业务场景构建专业化的小模型。然后通过定义业务场景、准备数据、采用RAG技术处理和微调优化，可以在保证性能的同时有效降低75%至95%的成本。他特别强调，在企业应用中需要根据数据规模、业务深度和成本效益选择不同的微调方式。最后分享了在金融、保险、零售和制造业等不同领域的实际应用案例，并结合算力资源优化、数据传输技术和教育实训体系提供了从科研到产业化的完整解决方案，助力高校和企业实现人工智能技术的落地应用。

IBM卓越技术专家吴敏达进行现场引导发言

执行主席为吴敏达先生颁发感谢牌

思辨讨论：凝聚共识与前瞻视野

在思辨环节，清华大学深圳国际研究生院助理教授詹靖涛、IBM中国存储产品经理庞文峥、中电金信软件有限公司的项目经理潘翠玉等三位特邀嘉宾与所有的参会人员围绕“垂域背景下大模型可信推理的目标是什么？”、“落地垂域大模型可信推理应用，需要哪些技术点进行支撑？”、“垂域大模型可信推理技术最可能在哪些应用场景率先落地？如何落地？”三个关键思辨点展开了热烈讨论。

思辨引导嘉宾发言组图

现场嘉宾发言组图

现场嘉宾发言组图

论坛总结：搭建桥梁，展望未来

会议总结组图

论坛最后，YOCSEF深圳现任主席漆舒汉和深圳市计算机学会大模型专委会主任袁春对全场讨论进行了总结。在发展目标上，可信推理被一致认为是垂域大模型落地的核心前提，其使命不仅在于实现高精度和逻辑自洽，更在于确保推理结果符合行业真实需求和安全边界，能够在政务、工业、医疗、金融等关键领域承担长期风险控制责任。在技术支撑上，可信推理亟需多维度协同突破：包括基于RAG的知识召回机制、专家知识与经验嵌入、强化学习框架下的动态边界控制、可解释性增强方法，以及联邦学习、数据水印等隐私保护技术。

与会嘉宾特别强调，可信不仅是逻辑与事实的一致，还涉及安全性、溯源性和责任可追溯性，需要通过评测平台和验证体系形成闭环。在落地路径上，大家形成共识：可信推理的推进应遵循“分场景、分阶段”的渐进式策略。在信任阈值较低的领域可率先试点，逐步向高风险、高可靠性要求的行业扩展；在产业化目标上，要兼顾降本增效与风险防控，并探索在编码、工业控制、政务决策等场景中的可行应用。

袁春在总结中表示，本次论坛不仅为学术界和产业界搭建了深度交流平台，也为大模型在垂直领域的可信应用指明了方向。未来，将继续致力于推动前沿技术交流与产业实践转化，助力我国人工智能产业高质量发展。

本次活动在鹏城实验室石壁龙园区举办，参观了鹏城实验室展厅，了解了鹏城实验室发展历程、发展定位和最新科研成果。鹏城实验室是中央批准成立的突破型、引领型、平台型一体化的网络通信领域新型科研机构。作为国家战略科技力量的重要组成部分，实验室聚焦宽带通信、新型网络、网络智能等国家重大战略任务以及粤港澳大湾区、中国特色社会主义先行示范区建设的长远目标与重大需求，按照“四个面向”的要求，开展领域内战略性、前瞻性、基础性重大科学问题和关键核心技术研究。

YOCSEF深圳参观鹏城实验室

图文|陈科海 梁骁俊

编辑|王晶晶

审核|漆舒汉