CADCG&GDC专题论坛：CAX软件的下一个十年

论坛背景及意义：物理仿真的基石是偏微分方程、数值计算等经典理论与方法。近年来，运用人工智能等新技术来解决物理仿真中一些关键难点，增强和拓展物理仿真的应用范围，甚至使用物理仿真来反哺人工智能得到了广泛的关注。本论坛邀请了多位相关的学者，就这些经典方法与AI技术的融合点介绍他们的一些工作和感悟。

论坛主席：贾晓红 中国科学院

贾晓红，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，博士生导师。担任中国数学会理事，中国数学会计算机数学专委会副主任，中国工业与应用数学学会几何设计与计算专委会副主任。主持科技部国家重点研发计划青年科学家项目，基金委优秀青年基金。曾获第五届中国工业与应用数学学会应用数学青年科技奖、第二届全国“几何设计与计算”青年学者奖、中国科学院三八红旗手、中科院优秀导师奖等。研究方向为符号计算、计算代数几何、CAD等。

（以下论坛嘉宾按姓氏拼音排序）

陈发来 中国科学技术大学

陈发来，中国科学技术大学数学院教授，研究方向为计算机辅助几何设计与等几何分析。 曾担任中国工业应用数学学会常务理事及几何设计与计算专委会主任，CAGD, Visual Computer, Journal of Computational Mathematics等期刊编委。获国家自然科学基金杰出青年基金，中国计算机图形学杰出奖，获冯康科学计算奖等。

报告题目：下一代CAD几何引擎若干挑战问题

报告摘要（200字）：当今商用几何引擎如ACIS, Parasolid等都是上世纪70，80年代开发，其技术已日臻完善。随着图形硬件技术的发展、CAD/CAE/CAM一体化的需求以及人工智能技术的发展，如何开发新一代几何引擎对实现国产几何引擎的弯道超车具有重要意义。本报告将探讨新一代几何引擎面临的若干挑战。

崔涛 中国科学院

崔涛，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，博士生导师，入选国家级青年人才计划，2010年在中国科学院数学与系统科学研究院获得理学博士学位，2018年荣获中国工业与应用数学第四届应用数学青年科技奖，担任中国科学院数学与系统科学研究院基础软件研究中心常务副主任，中国工业与应用数学学会高性能计算与数学软件专业委员会秘书长,北京市计算数学学会第十一届理事,《数值计算与计算机应用》编委。主要从事大规模并行自适应算法设计及其数学理论分析，在集成电路仿真算法与工具、并行自适应有限元软件平台等方面取得了一系列原创性成果。承担及参与国家重点研发计划项目、973计划项目、863计划项目及国家自然科学基金等，并完成多家应用单位的委托研究项目。

报告题目：CAD/CAE一体化的挑战：从数值方法的角度

报告摘要（200字）：随着新型工业化进程演进，CAX工业软件一体化已成为突破计算精度和效率瓶颈的主要技术路径。本报告将从CAE数值方法的角度分享关于CAX 一体化解决方案的思考。

方志刚 华为云工业软件技术首席专家

方志刚博士（留英），1995年加入IBM全球服务部，2007年加入西门子工业软件，任大中华区副总裁兼CTO，2021年加入华为云，参与创建工业软件云产品部，现任工业软件技术首席专家，领导架设与创新lab，倡议并创建了DISA联盟OpenGeometry Group开源社区。主要作品有《复杂装备系统数字孪生》、《数字孪生实战》、《数字化工厂》等，参编《工业软件云战略》，翻译《Virtually Perfect智能制造之虚拟完美模型》和《A Field Guide to Digital Transformation数字化转型关键技术》。

报告题目：新一代工业软件CAD/CAE的突破路径探讨

报告摘要（200字）：CAD/CAE等核心工业软件是现代工程师的不可或缺的基本工具，是人类STEM知识积累的最高形式。近年复杂的地缘政治格局导致包括华为在内的众多工业企业被“断供”工业软件，有关各界在寻找突破路径。此报告将分享过去三年，华为和BYD等广东领军企业组建数字化工业软件联盟，死磕计算几何和计算数学等根技术，利用云计算大数据大模型等新技术，试图探索出一条整合有关科研成果、工程应用、计算机科学、生态建设的突破封锁的路径。

雷娜 大连理工大学

雷娜，大连理工大学软件学院、国际信息与软件学院教授，博士生导师，国家杰出青年基金获得者。 雷娜教授致力于应用现代微分几何和代数几何的理论与方法解决工程及医学领域的问题，主要聚焦于计算共形几何、计算拓扑、符号计算及其在计算机图形学、计算机视觉、几何建模和医学图像中的应用。多次受邀在国际国内重要会议上做大会邀请报告和会前短课程。主持国家重点研发计划项目课题、国家自然科学基金重点项目、面上项目以及中央部委创新项目等。学术成果多次被菲尔兹奖获得者或美国科学院院士等在国际会议上介绍；获得的知识产权在工业界得到应用。担任网格生成领域国际顶会IMR 首位来自亚洲的committee member。获得世界华人数学家大会最佳论文奖。

报告题目：基于计算共形几何的网格生成算法与软件

报告摘要（200字）：网格生成是CAD/CAE领域中的基本问题。结构化的六面体网格被称为计算力学中的“神圣网格”问题。数十年来，人们对其进行了大量的研究。尽管实践中有许多基于经验的工程类方法，但其理论基础仍然缺乏。在这个报告中将要介绍我们建立的基于计算共形几何的结构化网格的理论框架。我们发现了黎曼曲面上的四边形网格可以用亚纯四次微分来刻画，四边形网格的奇异点对应着亚纯微分的零点和极点，进而满足Abel-Jaboci方程。基于这些理论和Ricci flow算法，我们设计了高质量四边形网格自动生成的方法。此外，我们还发现基于Strebel 微分的四边形网格可以进一步生成六面体网格，从而可以对任意复杂拓扑的目标生成全结构化六面体网格。

李宾 广联达科技股份有限公司副总裁

李宾，广联达科技股份有限公司副总裁。1998年获得浙江大学应用数学专业CAD&CG方向博士，工业与应用数学学会GDC专委会副主任，中国计算机学会CADCG专委会委员、中国图学学会网络图形学专委会委员。负责广联达公司三维图形/BIM/CIM等核心技术研发，先后担任工信部、科技部、住建部重大技术攻关项目执行负责人。

报告题目：国产几何引擎的发展之路

报告摘要（200字）：全球居于领导地位的ACIS/Parasolid几何引擎已有50+年的发展历史，国产几何引擎与CAD技术命运多舛，目前重新开启国产化之路。我们尝试从几何造型技术的研究、工程与产业化视角，分析国外引擎的技术架构、国产技术的差距、以及基础技术迭代演化所面临的挑战，从中探索下一代国产几何引擎可能的技术创新方向与产业化发展模式。

伍英杰 中船海舟技术总监

伍英杰，中船海舟技术总监。中船海舟技术中心技术总监，主导公司技术方案的深度论证和关键软件产品的研发，负责软件研发体系的整体构建与优化。在船舶数字化设计、制造和管理领域，发表多篇学术论文，主持和参与了国家科技部、工信部、科工局及总装的国家级重大科研项目。获得了国防科技进步二等奖、中国船舶工业集团有限公司科技进步一等奖，并在2022年荣获“中国船舶集团个人突出贡献奖”。

报告题目：自主船舶工业软件对内核曲面功能的需求

报告摘要（200字）：船舶工业软件涉及研发设计、生产制造、经营管理、运维服务四大领域。在船舶研发设计、生产制造过程中，船体模型既是性能评估的输入量，也是基于评估后优化调整的输出量，采用IGES、STEP等多种数据格式在软件和之间反复导入导出。由于船体模型基于多面片的非全局的表达形式，从型线生成多面片表达的完整船壳面时在满足精度和性能指标的前提下难以满足面片之间的约束关系，加上不同系统中的容差建模差异，使得设计过程中模型误差不断积累，对几何内核的曲面质量检查、曲面缝合，几何拓扑修复等功能需求迫切。

CADCG&GDC专题论坛：大模型时代可视化研究

论坛背景及意义：本次论坛聚焦于“大模型时代可视化研究的挑战、机遇与落地”这一主题，邀请众多学界和业界的专家与技术专家，分享大模型时代可视化的前沿技术进展和行业应用。报告议题计划涵盖基于自然语言的图表生成、数据分析、人机协同等通用技术前沿，以及大语言模型在相关可视分析领域的应用、技术挑战和未来，探讨可视分析发展的关键前沿问题。此外，论坛panel环节将讨论大模型时代可视分析落地的趋势和未来，以及面临的真实问题，探讨解决这些真实问题的技术挑战，为下一步学术研究指引清晰的方向。

论坛主席：汪云海 中国人民大学

汪云海，中国人民大学信息学院教授，国家级青年人才。主要围绕构建交互式数据分析系统开展数据管理、数据可视化、数据交互等方面的研究，在ACM SIGMOD、ACM SIGGAPH (Asia)、ACM CHI、IEEE VIS、IEEE TVCG等领域顶级会议与权威期刊和会议发表论文 70余篇，获得多个领域顶级会议最佳论文奖与提名奖等奖项。曾获得山东省自然科学奖一等奖、中国电子学会科技进步奖二等奖、山东省教学成果奖一等奖等，担任Computer Graphics Forum、 IEEE Computer Graphics and Applications、计算机辅助设计与图形学学报等期刊编委。

论坛主席：夏佳志 中南大学

夏佳志，中南大学教授、博士生导师，中南大学计算机学院副院长，入选国家级青年人才。主要研究领域为数据可视化、计算机图形学。主持了国家自然科学基金联合基金重点项目、军科委重点课题、湖南省杰出青年科学基金、企业合作课题等多项项目，获IEEE VIS 2020 最佳论文提名，IEEE CAD/Graphics 2017最佳论文，曾任IEEE VIS 2023-2024 Poster co-chair， ChinaVis 2021 论文共同主席， ChinaVis 2019-2020 前沿综述共同主席，《计算机辅助设计与图形学学报》编委，《Frontiers of Computer Science》青年编委，《Visual Informatics》青年编委。

巫英才 浙江大学

巫英才，浙江大学长聘教授、长江学者，任计算机科学与技术学院副院长、CAD&CG全国重点实验室副主任，主要研究可视分析、大数据智能与人机交互。任IEEE TVCG、《软件学报》、《计算机辅助设计与图形学学报》等编委，IEEE VIS 2022-2023、IEEE PacificVis 2017等论文主席。发表IEEE VIS、TVCG等CCF A类论文80多篇，牵头主持国家重点研发计划重点专项2项、国家基金委重点支持类项目2项等。

报告题目：ChartGPT: Leveraging LLMs to Generate Charts from Abstract Natural Language

报告摘要（200字）：由于大型语言模型（LLM）展现出卓越的理解和推理能力，它们开始被广泛应用于可视化图表的自动生成。本报告将首先概述LLM在可视化图表生成中的最新进展。随后，将详细介绍ChartGPT系统，这是一个基于LLM技术，能够从抽象的自然语言描述中生成有效的图表。本报告还将展示一个特别设计的可视化交互界面，通过这个界面，用户可以实时检查和调整图表生成的每一步。最后，本报告将探讨ChartGPT在提升图表生成效率和准确性方面的有效性及其潜在的应用前景。

曾伟 香港科技大学（广州）

曾伟博士，香港科技大学（广州）助理教授，博士生导师，新加坡南洋理工大学计算机专业本科（2011）和博士（2015）学位。研究聚焦于交互式数据可视化方法，协调人工智能与人类认知推理能力的融合，研究成果应用于智慧城市、AIGC等领域，发表论文60余篇，包括30余篇的CCF A/B类、20余篇IEEE/ACM Transactions一作/通讯高水平论文，获VINCI、ChinaVis、ICIV最佳论文/提名奖。受邀担任Visual Informatics、Journal of Big Data编委，VINCI 2023国际会议程序委员会主席，长期担任IEEE VIS、ChinaVis、VINCI等国际会议的程序委员会委员。

报告题目：大模型时代下探索式数据分析新范式：机会与挑战

报告摘要（200字）：传统探索式数据分析依赖数据可视化，面临着复杂可视化设计和主观偏差等挑战。大模型的出现为探索式数据分析带来了全新的范式，用户可以直接向模型提出问题，并即时获得基于数据的回答。在这一新范式中，数据的视觉表征扮演着关键角色，将海量复杂的数据转化为直观易懂的视觉信息，不仅使得数据更易于用户理解，还有助于大模型发现数据中隐藏的模式和关系。然而，这一范式也面临着诸多挑战，例如，如何构建高度泛化能力的视觉表征方法，如何确保大模型维持结果的准确性和一致性，以及更好地融合用户的意图交互和分析需求。本报告将介绍课题组在此方向的最新工作。首先，在时间序列分析领域，通过将时变数据转化为多维度视觉表征，使得数据中的变化、趋势和异常等模式变得更加易于大模型识别，弥补大模型在捕捉数据趋势方面的不足，提升用户决策和分析的效率。其次，通过对图表这一特定视觉表征形式的细粒度视觉编码进行深入研究，促进多模态大语言模型能够更加准确地解析图表结构和内容，从而显著提高图表问答任务（CQA）的准确性。

万瑶 华中科技大学

万瑶，博士，华中科技大学副教授，2019年获得浙江大学计算机科学与技术专业博士学位。曾于2016年和2018年分别访问悉尼科技大学与伊利诺伊大学芝加哥分校。主要研究基于自然语言处理和程序分析的代码智能技术。在ICSE、FSE、ASE、ISSTA、SIGMOD、ICLR、ACL、EMNLP、NAACL等软件工程和人工智能顶级会议发表论文10余篇。发起了首个代码智能开源平台NaturalCC。曾担任ACL、EMNLP、NAACL、AAAI、SIGKDD、ISSTA等国际会议程序委员会委员/审稿人/领域主席。

报告题目：基于大语言模型的自动可视化探索

报告摘要（200字）：在数据可视化领域，自然语言驱动的自动可视化（NL2Vis）极大地帮助用户实现更友好的数据分析。尽管目前已提出多种深度学习方法，但在处理来源未知的数据库或跨多个数据表的情况时，仍存在显著挑战。随着大语言模型（ChatGPT）的兴起，其卓越的语言理解和生成能力已被广泛应用于多种自然语言处理任务。面对自动数据可视化任务，本报告将从表格数据如何输入大模型、大模型与传统深度学习模型性能的对比，以及交互式更新策略等多个角度探索了大模型在自动数据可视化中的可行性。展示了大语言模型在自动数据可视化领域具有强大的潜力，为自动可视化提供了新的思路和技术方案。

李权 上海科技大学

李权，上海科技大学信息科学与技术学院助理教授（终身教授序列）、研究员、博士生导师，从事人工智能及可视分析、可解释性机器学习以及人机交互技术的研究。他博士毕业于香港科技大学计算机科学与工程学系。任中国图象图形学学会可视化与可视分析专委会委员，IEEE VIS Paper程序委员会委员、ChinaVis论文国际程序委员会委员、IEEE VIS, EuroVis, PacificVis, ChinaVis, ACM CHI/CSCW及TVCG等顶级学术会议期刊审稿人，他曾任美国佐治亚理工学院计算机科学与工程学院的访问研究员、微众银行人工智能部资深研究员及网易游戏资深研究员。他的学术成果发表在IEEE VIS, EuroVis, IEEE PacificVis, ACM CHI, CGF, TVCG等可视化及人机交互顶级期刊和会议。主持国家自然科学基金面上项目。

报告题目：基于交互式可视分析的多准则人工智能与人类协作

报告摘要（200字）：AI的发展使人机协作成为决策中的重要议题。为了提高决策质量，我们需要结合人类的直觉经验和机器的数据处理能力。多准则决策涉及权衡不同利益点和处理大量信息，是决策者的挑战。可视分析技术在人类决策者和AI之间起到了桥梁的作用，决策者可以快速识别数据中的趋势和异常，使决策过程更具交互性和透明度。在本报告中，我们提出集成了以AI或人类先行的两种模式的分析框架，并探讨这种框架在“MOBA 职业赛场的英雄挑选“和”招生招聘中材料评审“场景下的应用。

陈思明 复旦大学

陈思明，复旦大学大数据学院青年研究员，博士生导师，上海市高层次引进人才，复旦大学可视分析与智能决策实验室负责人（FDUVIS）。曾任德国弗劳恩霍夫智能分析和信息系统研究所（Fraunhofer IAIS）研究科学家与德国波恩大学的博士后研究员。复旦学士（2011）、北大博士（2017）。从事大数据可视化与可视分析的研究，主要研究方向包括：AI+VIS、大模型驱动的可视分析、社交媒体分析、自动驾驶、金融科技、数字孪生等，共发表论文100余篇，其中在IEEE VIS，IEEE TVCG, ACM CHI, CSCW，UIST等顶级国际可视化与人机交互会议以及期刊(CCF A)上发表30余篇文章。曾获评AI2000十年间国际可视化研究最有影响力提名奖(全球100名)，主持、参与国家、省部级项目十余项，担任IEEE VIS 国际程序委员会委员，IEEE CG&A国际期刊副主编，Visual Informatics期刊青年编委、IEEE PacificVis论文（VizNotes）主席，ChinaVis数据分析挑战赛主席，VGI Geovisual Analytics Workshop地理时空可视分析研讨会共同主席等。

报告题目：大模型驱动的智能可视分析初探

报告摘要（200字）：可视分析是融合可视化、人机交互与数据挖掘的学科，如何在可视分析中做到更好的人机协同是一个很有挑战的问题。传统的可视分析面临着人类探索负担重、机器学习模式固定、无法针对交互动态做出反应及总结等问题。大模型的出现给这一挑战带来了新的解决方案与思路。我们探索了如何将大模型的能力融合进可视分析中，提出一套智能可视分析流程。我们将大模型应用在可视分析的三个阶段：可视分析的初始探索、交互分析与分析结果总结三个阶段。即用户接触一个可视分析系统，大模型能够自动拆解其中的视图，并且整合出入门引导给用户，降低其学习的难度；当用户在交互地探索复杂任务时，大模型能够基于对数据与用户交互历史和探索目标，给出相应的交互探索建议；最后在用户探索完之后，大模型能够总结出用户的探索发现过程，以故事叙述的方式呈现。我们同时探讨大模型与可视分析融合的一些经验，供大家分享与参考。

CADCG&GDC专题论坛：面向三维互联网与元宇宙的轻量级 Web3D图形学

论坛背景及意义：元宇宙商业之父马修鲍尔指出元宇宙是新一代的三维互联网，考虑到Unity/Unreal均非面向互联网的三维引擎，而云渲染的渲染/传输/运营成本太高，沉寂多年的Web3D在元宇宙时代顺势崛起，渐渐成为支撑元宇宙三维互联网的天然选择。图形学与三维互联网的融合将带来全新的沉浸式体验，基于Web3D的超级引擎必将带来元宇宙世界的技术革命。但是，Web3D技术难点多，研发难度巨大，几十年来的发展一直处于举步维艰。本论坛以轻量级Web3D在线渲染为主题，汇集了一批敢于走窄路进窄门的学者们，来展示他们长期坚持三维互联网与Web3D研究探索的心得和最新研究成果，包括轻量级细粒度化Web3D算传渲一体化调度技术、三维点云体积视频在线传输、高效而低成本的WebCAD高品质交互渲染、轻量级Web3D动态全局光照在线渲染以及轻量级WebCAD、WebBIM、WebTwin关键技术等，探讨Web3D如何从“轻”、“细”、“快”、“真”、“美”、“省”、“智”的角度走向星辰大海，全面支撑海量多人在线的元宇宙未来世界。

论坛主席：贾金原 同济大学

贾金原，于1984年毕业于内蒙古大兴安岭林业师范学校，1991年硕士毕业于吉林大学，2004年博士毕业于香港科技大学，2008年任同济大学教授，创建了智慧三维图形实验室主任。他始终坚持应用驱动的研究模式，深耕轻量级Web3D关键技术长达19年，创立了算传渲一体化的轻量级细粒度化Web3D关键技术研究框架，并成功应用于在线虚拟现实、虚拟仿真、BIM、智慧城市、数字孪生与元宇宙等Web3D示范项目。贾教授于2021年增选为中国图学学会常务理事，同年创办网络图形学专委会并担任首届主任。2022年被印尼科学院评为G20 Professorship特邀专家，并在同年的巴厘岛G20峰会上做Web3D元宇宙主旨演讲。2024年被聘为长三角元宇宙专家委员会副主任委员。先后获得上海科技进步一等奖、中国产学研合作（个人）创新奖与工匠精神奖以及中国图学学会科技进步二等奖等。

论坛主席：王佳 北京建筑大学

王佳，北京建筑大学教授，北京建筑大学建筑大脑研究院常务副院长，盈嘉互联科技公司创始人。中国建筑学会资深会员，教育部建筑电气与智能化专业教育指导委员会专家委员、中国图学会web3d专委会副主任委员、住建部BIM/CIM工作组副主任委员，中国建筑节能协会智慧建筑专委会秘书长， IEEE IESTC1智慧建筑分委员会主席，是国内最早从事BIM/CIM和建筑智能化研究的学者，在建筑大数据与机器学习方面有深度研究，主持参加了863计划、中美能源、国家自然基金等多项课题，主持研发了国内首个建筑操作系统系列软件，成果应用个核电站、火电站、大型机场、智慧城市等多个项目。获得多项国家专利，出版多部学术专著，在国内外顶级期刊杂志上公开发表多篇学术论文，两次获得北京市科技成果奖励以及其他国家一级协会的科技成果奖励。

贾金原 同济大学

贾金原，同济大学教授、智慧三维图形(smart3d.tongji.edu.cn/cn)实验室主任，同时兼任吉林动画学院特聘教授与游戏学院院长。他带领团队深耕移动Web3D关键技术长达19年，提出了一整套轻量级Web3D网络图形学理论，创建了算传渲一体的轻量级细粒度化Web3D关键技术研究框架，并成功应用于多个在线游戏、虚拟现实、虚拟仿真、BIM、智慧城市、数字孪生与元宇宙等多个Web3D示范项目，发表了50余篇CCF系列的期刊与会议论文，获得国家发明专利13项，均成功转让并实施产业化之中。贾教授曾两次担任中国虚拟现实大会程序委员会主席，两次担任ACM Web3D大会程序委员会主席，带领团队连续四次荣获中国虚拟现实大会最佳论文奖，还先后获得国际会议Edutainment和ACM Web3D会议的最佳论文奖。

报告题目：海量多人在线Web3D元宇宙的技术痛点剖析与轻量级细粒度化解决方案

报告摘要（200字）：元宇宙呼唤能支撑海量多人在线渲染三维引擎技术，然而在Web3D上实现海量多人在线渲染三维场景受到移动互联网的网速与带宽和浏览器的算力与缓存等诸多限制，面临着难以突破的技术瓶颈（初始加载时间过长、海量场景加载易造成网络拥塞和网页端崩溃，多人同时会造成服务器崩溃，网页端渲染规模小且渲染品质差等），这些也都一直是困扰Web3D三十多年的技术挑战，我们团队提出了轻量级细粒度化Web3D大数据在线可视化的解决方案，推出了从服务器端到网络传输再到网页端渲染的Web3D算-传-解-渲-缓一体化的技术框架，初步解决了Web3D的痛点问题，并给出若干超大Web3D三维场景的在线展示案例，来供大家现场扫码在线体验，以此证明该解决方案的有效性。这项探索成功地迈出了从图形学走向互联网的第一步，为Web3D支撑元宇宙做出了突破性的尝试。

唐睿 群核科技首席科学家、英国巴斯大学博士

唐睿，群核科技首席科学家、英国巴斯大学博士。杭州市“万人计划”特殊人才，现任杭州市经济和信息化局评审专家库专家，中国图学学会专业委员会委员，图形学与混合现实研讨会执行委员，浙江工商大学硕士生导师，曾任浙江大学-群核信息联合实验室副主任。师从浙江大学陈刚教授与微软欧洲研究院首席科学家Darren Cosker教授，主要研究方向为计算机图形学、人工智能与具身智能感知。在ACM TOG，ECCV，CVPR，Siggraph， Sigraph Asia等国内外高水平学术会议和期刊发表论文20余篇，获中国和美国授权专利57项；担任ACM TOG、Nature子刊等计算机与人工智能领域期刊审稿人；主持/参与多项欧美、浙江省省级计算机图形技术相关科研与高新技术纵向、横向课题，总金额超2.6亿；2022年度浙江省省内首版次软件产品第一完成人。

报告题目：高效与成本控制：探索Web端-云结合在CAD设计中的实时真实感绘制技术

报告摘要（200字）：在现代CAD设计领域，成本和效率至关重要。本报告介绍了一种创新解决方案：结合Web3D端-云计算的实时真实感绘制技术，以降低设计成本并提升效率。通过这种技术，设计师可在任何设备上通过Web接口访问云端资源，实现高质量的图形渲染，无需依赖高性能本地硬件。实时真实感绘制技术使设计师能够实时查看接近最终产品的图像，提高设计准确性和迭代速度。云平台的计算能力加速了复杂渲染任务，缩短项目周期，降低成本。案例分析显示，这种技术如何有效提升工作效率和成本效益，预示着CAD工业设计新潮流的到来。

王方鑫 香港中文大学

王方鑫博士现任香港中文大学（深圳）理工学院助理教授、副研究员、博士生导师。他分别于北京邮电大学、清华大学、加拿大Simon Fraser University获得学士、硕士、博士学位。曾在加拿大不列颠哥伦比亚大学（University of British Columbia）从事博士后研究。研究方向包括多媒体网络与系统、边缘智能、分布式机器学习等，并在IEEE VR, ACM Multimedia, IEEE INFOCOM, IEEE TVCG, IEEE TMC, IEEE TNSE, IEEE IoT-Journal等国际高水平期刊和会议上发表60余篇论文，近5年来论文引用超1000余次。担任IEEE Transactions on Mobile Computing的编委，IEEE Satellite 2023程序技术委员会主席（TPC Chair）， IEEE/ACM IWQoS国际会议出版主席，IEEE ICC、WOCC等国际会议的技术委员会委员，入选第八届中国科协“青年托举人才计划”，入选2022斯坦福大学“世界前2%顶尖科学家榜单”。

报告题目：当元宇宙遇上三维互联网：3D体积视频高效重建、压缩、传输与渲染

报告摘要（200字）：近年来，多媒体流量逐渐成为互联网最重要的数据形式，尤其是3D多媒体内容得到了迅速发展。相比于传统多媒体视频，3D多媒体数据具有数据量庞大、处理复杂、带宽要求高、实时性要求高的特点，因此3D视频的高效传输框架也成为了一个关键难题。本次报告将介绍我们提出的3D视频传输新型框架，从重建、压缩、传输、渲染等方面重点阐述面向用户体验的3D视频网络传输优化方案。

刘畅 南昌航空大学

刘畅，同济大学博士，新加坡国立大学访问学者，中国图学学会网络图形学专委会秘书长。主要从事Web3D端边云协同渲染，轻量级WebVR技术等方面的研究。主持或参与国家自然科学基金5余项，在中国科学、ACM TOMM、中国图象图形学报等国内外期刊发表论文30余篇，授权发明专利10余项。

报告题目：轻量级Web3D在线全局光照实时高品质渲染

报告摘要（200字）：在移动互联网时代，Web3D技术对现有浏览器和邮件系统等带来变革和颠覆性影响，成为互联网的新入口。然而， Web3D的实时渲染受Web内核、图形库以及外部设备的影响，渲染表现与桌面级平台有较大差距。本次报告将从Web3D实时渲染技术入手，探讨利用边缘/云计算资源共同分担渲染任务的技术框架。通过基于深度强化学习的渲染资源调度策略，精确增强Web3D应用的前端算力。提升Web3D图形处理效率和质量的同时确保渲染的实时性。

周小平 北京建筑大学

周小平，北京建筑大学教授，博导。北京市青年拔尖人才、青年英才。长期从事BIM、建筑数字孪生等信息学科与建筑土木学科交叉研究。主持国家自然科学基金等科研项目10余项，在IEEE TKDE、IEEE TII、AUTCON、BAE、IJGIS等发表科技论文100余篇，授权发明专利50余项，获北京市科技进步奖二等奖（第一完成人）、教育部自然科学二等奖（第三完成人）等省部级和社会力量科技奖7项。

报告题目：面向Web3D元宇宙的建筑室内孪生视觉定位与路径规划

报告摘要（200字）：室内定位与路径规划是Web3D元宇宙室内位置服务与万物互联和未来超级人工智能应用的核心技术之一。本报告面向不同终端设备在Web3D元宇宙场景下对普适性室内地图、轻量化视觉定位等的需求，从数字孪生的角度探讨建筑室内视觉定位与路径规划，包括基于建筑数字孪生的室内混合地图模型及路径规划方法，以及数字孪生驱动的室内视觉定位等。

论坛背景及意义：“几何深度学习技术论坛”是一个专注于智能几何处理领域的专业论坛，该领域促进了人们生产生活的极大进步。本论坛旨在探讨深度或机器学习技术在几何处理和几何计算领域的最新发展、趋势和挑战，同时分享几何深度学习技术的诸多应用和成功经验。此外，论坛还设有讨论和互动环节，与会者和专家可以就几何深度学习技术的创新和发展进行深入探讨。通过参加“几何深度学习技术论坛”，与会者可以获取几何深度学习技术的最新动态和发展趋势，为未来的技术创新和产业发展提供有力支持。同时，论坛也为学术界、产业界和政府机构等提供了一个交流合作的平台，共同推动该领域的健康发展。

论坛主席：严冬明 中国科学院

严冬明，中国科学院自动化研究所，研究员，博导。研究领域为CAD、图形学、几何处理、人工智能等。发表CCF-A类论文40余篇；主持科技部重点研发计划课题、基金委面上项目、科学院先导专项课题、北京市科技计划等多项科研项目；相关成果在华为、阿里、腾讯、广联达、蔚来汽车等企业得到落地应用；获2023年度华夏建设科学技术奖一等奖、CVMJ 2020 年度最佳论文奖；担任国内外期刊《Computer Graphics Forum》、《The Visual Computer》、《JCST》、《计算机辅助设计与图形学学报》编委。

刘玉身 清华大学

刘玉身，清华大学软件学院长聘副教授，博士生导师。2006年获得清华大学计算机科学与技术系的博士学位，导师孙家广院士；2006-2009年，美国普渡大学博士后；2009年至今，清华大学软件学院任教。主要研究方向是三维计算机视觉、几何智能处理与重建、建筑信息模型(BIM)。作为负责人主持国家自然科学基金项目5项，主持国家重点研发计划课题2项，参编国家标准3项（排名第3）。近五年以通讯作者，在TPAMI/TIP/CVPR/ICCV/NeurIPS/ICML等CCF A类期刊和会议发表论文40多篇，谷歌学术总引用4000多次。担任多个CCF A类国际会议的高级程序委员会委员和国际重要期刊编委、中国图学学会计算机图学专委会委员、中国铁道学会智能铁路委员会委员等。研究成果获得中国图学学会2022年度优秀博士学位论文、中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专业委员会2021年度“优秀图形开源数据集”奖、工程信息化领域旗舰期刊AEI高被引研究奖、土木与建筑工程计算领域旗舰会议(ICCCBE2016)最佳学生报告奖、计算机辅助设计与计算机图形学国际学术会议(CAD/Graphics 2005)最佳学生论文奖等，1篇TPAMI论文入选ESI高被引论文。教学成果获得清华大学精品课程、清华大学年度教学优秀奖、清华大学优秀班主任一等奖（2次）等，指导研究生多次荣获北京市优秀毕业生、清华大学优秀毕业生、校级优秀学位论文等。

报告题目：三维智能处理与重建

报告摘要（200字）：三维智能处理与重建是计算机图形学、三维计算机视觉、数字孪生领域中的研究热点，报告主要围绕激光扫描点云和多视图等获取的三维数据，介绍近年来三维智能识别、处理与重建的前沿技术，包括：三维智能识别技术，及其在对象识别、大规模模型检索中的应用；三维智能处理技术，及其在三维场景语义分割与补全中的应用，为后续场景重建与理解提供支撑；三维智能重建和生成技术，及其在数字孪生领域中的应用。

刘圣军 中南大学

刘圣军，浙江大学博士，现为中南大学数学与统计学院教授，博士生导师，教育部新世纪优秀人才，湖南省杰青，德国洪堡学者。中南大学工程建模与科学计算研究所副所长。主要研究兴趣包括几何计算与分析、智能算法及应用。作为负责人及中方合作者共主持5项国家自科基金项目和1项湖南省科技计划重点项目，及其他项目多项。已发表和录用论文70余篇，授权国家发明专利9项。担任中国仿真学会青年工作委员会副主任委员；中国工业与应用数学学会副秘书长。

报告题目：几何深度学习在非刚性形状分析中的应用

报告摘要（200字）：几何深度学习已经广泛应用于与拓扑结构相关的领域中，如药物发现，材料设计等。在这里我们聚焦于讨论几何深度学习在三维几何形状分析任务，如形状对应、分类或分割等中的应用。在这个报告中将介绍课题组最新的两项研究工作：多个谱滤波器保持的无监督形状对应；非刚性形状对应任务中的深度泛函网络模型的解构。

王鹏帅 北京大学

王鹏帅，现为北京大学助理教授。2013年和2018年分别于清华大学获得本科学位和博士学位。研究方向为计算机图形学、几何处理和三维深度学习。在学术会议SIGGRAPH（ASIA）、CVPR等上发表多篇论文，其中基于八叉树的的三维稀疏卷积的论文在2017年至2022年所有发表在SIGGRAPH (Asia) 和 ACM TOG的论文中引用量排名前5。王鹏帅博士担任著名图形学期刊Computers & Graphics的副主编、著名图形学国际会议（如SIGGRAPH Asia 2024、Eurographics 2024、CVM 2023/2024等）的会议程序委员。王鹏帅博士于2022年至2024年连续三年获得AMiner评选的AI 2000 最有影响力的学者称号，并于2023年获得亚洲图形学学会 (Asiagraphics) 青年学者奖。

报告题目：面向图形学的通用三维神经网络

报告摘要（200字）：三维深度学习技术在三维数据的理解、生成、仿真和渲染等任务中得到了很好的应用。然而三维数据具有多种表达。针对不同的表达以及应用场景，研究人员一般会单独设计一种神经网络架构。种类繁多的三维神经网络极大地增加了算法应用的复杂性和算法研发的人力和时间成本。本次报告包含一系列关于面向图形学的通用的三维神经网络框架研究成果。该框架可以极大地提升三维深度学习的研发效率，促进通用三维智能系统的发展。

赵明阳 中国科学院香港创新研究院

赵明阳，中国科学院香港创新研究院研究助理教授。于2021年在中国科学院数学与系统科学研究院获应用数学博士学位。主要从事计算机图形学和几何计算领域的研究。以第一作者(含共一)在TVCG、TIP、CAGD、PR、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI等国际期刊和会议上发表学术论文多篇。担任著名图形学期刊The Visual Computer的副主编。赵明阳博士首次通过代数序列给出了几何计算中重要的研究对象达布圆纹面的形状完全分类和穷举，并提供了判定其形态的代数条件。该工作受到前国际数学联盟副主席的引用及好评。曾获中国科学院优秀博士论文和中国科学院院长奖等荣誉。

报告题目：从无监督聚类到非刚性配准

报告摘要（200字）：非刚性点集配准在三维重建和几何计算中扮演重要角色，此前关于非刚性点集配准的工作往往受限于特征匹配误差和大形变场景。为解决该问题，本报告尝试从无监督聚类角度重新审视点集配准问题，揭示聚类和配准之间的等价性，并展示如何将配准中的形变场优化求解建模为动态聚类过程。 同时展示在CVPR 2024 (Highlight)上发表的相关研究成果。该方法可有效应对大形变同时免于计算特征点对应。

辛士庆 山东大学

辛士庆，山东大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师。在几何计算和几何处理方面做了系统性的研究工作，发表论文100余篇，包括CCF A类论文30余篇，获得2017/2023年SPM大会最佳论文奖（第1名）、2021年吴文俊人工智能自然科学奖（2等）、2023年SIGGRAPH最佳论文奖（国内科研单位首次）、2024年CVM大会最佳论文奖。主持国家自然科学基金项目3项，并作为骨干成员参与了多项国家重点研发计划项目。在教学方面，能够把最新科研成果融入到教学过程中去，极大地提高了学生的兴趣，获得了2022年山东大学泰山学堂“卓越教师”称号。

报告题目：保几何细节的深度三维重建

报告摘要（200字）：基于深度学习的三维重建技术是当前的研究热点，它正在推动数字内容创造、自动化系统以及交互技术的创新发展。尽管该技术已经取得了显著进展，现有的重建方法在面对噪声干扰、数据稀疏、视角限制和数据缺失的情况下，仍难以准确重建出完整的几何细节。本报告将聚焦于保持几何细节的深度三维重建技术，并展示在NeurIPS和SIGGRAPH Asia上发表的相关研究成果。

论坛背景及意义：“大模型时代的几何设计与制造论坛”旨在探讨智能几何设计与制造领域的最新进展。随着以大语言模型为代表的人工智能技术的迅速发展，越来越多的基于学习的人工智能方法应用于计算机辅助设计、辅助仿真和辅助制造领域，助力实现真正的“智能几何设计与制造”。本论坛将邀请计算机图形学、计算几何，增材制造和人工智能领域的专家学者，分享大模型时代下的智能几何设计与制造的前沿工作。“大模型时代的几何设计与制造论坛”还将设立互动环节，为参与者提供交流和学习的平台，促进学术界、产业界的合作与交流，共同推动智能几何设计与制造技术的发展，为智能制造领域的学术研究和产业应用提供有益的启示和支持。

论坛主席：赵海森 山东大学

赵海森，山东大学计算机学院教授，山东大学杰出中青年人才，国家级青年人才，博士生导师。主要研究方向为计算机图形学、智能几何设计与制造。2018年12月获得山东大学工学博士学位。2019年至2022年分别在美国华盛顿大学和奥地利科学技术研究所从事博士后研究。曾在ACM TOG、ACM SIGGRAPH/Asia、IEEE TVCG、IROS等顶级期刊或会议上发表论文十余篇，申请十余项国家发明专利和一项美国发明专利，出版专著1部。获山东省自然科学奖一等奖、“CCF优秀博士学位论文奖”和“CAD&CG 2012优秀学生论文”等荣誉。

蒋才桂 西安交通大学

蒋才桂博士，西安交通大学人工智能学院、人工智能与机器人研究所、人机混合增强智能全国重点实验室教授、博士生导师，主要的研究方向为智能图形学、几何处理；其在计算机图形学的顶级期刊和会议SIGGRAPH、SIGGRAPH Asia、ACM TOG等发表论文多篇，入选西安交通大学“青年拔尖人才计划”A类计划、2021年入选国家青年人才计划。主持科技部重点研发项目课题一项，主持科技部科技创新2030 — “新一代人工智能”重大项目子课题一项；国际期刊The Visual Computer，中文期刊《计算机辅助设计与图形学》编委，中国仿真学会智能无人系统建模与仿真专委会副秘书长，中国计算机学会、中国自动化学会高级会员，2022年获得陆增镛CAD&CG高科技奖二等奖。

报告题目：可展曲面的智能计算

报告摘要（200字）：可展曲面是一种能够在不压缩或拉伸的情况下平展到二维平面的曲面。由于此类曲面在制造业的有广泛应用，与其相关的建模与优化问题已成为计算机辅助设计与制造以及计算几何领域的核心研究主题。由于可展曲面的几何约束具有高度非线性特性，传统基于数值优化的建模方法因为计算效率与精度问题而受限。本研讨会将聚焦于可展曲面，介绍采用棋盘格约束的传统数值优化方法和基于数据驱动的智能化建模与优化策略，同时探讨基于可展曲面的潜在下游应用。

申立勇 中国科学院大学

申立勇为中国科学院大学数学科学学院教授，中科院大数据与知识发现重点实验室成员，辽宁省智能化数控工程技术研究中心特聘专家。研究兴趣包括计算几何，计算机辅助设计，数字化设计与数控技术，数据处理等。在国内外专业核心期刊TOG、TVCG、CAD、CAGD及国际学术会议上发表学术论文70余篇；先后主持国家重点研发计划课题，国防专项课题，北京市重点专项，国家自然科学基金青年项目和面上项目，国家发改委综合司课题，国家安监总局科技项目等；获首届吴文俊计算机数学青年学者奖、中国科学院青年科学家国际合作伙伴奖等。

报告题目：基于深度学习的实时路径规划方法

报告摘要（200字）：提出一种减材制造实时刀具路径规划的学习方法，首选建立了便于训练的数据集，涵盖了多样的表面类型，为每个表面提供了不同方法的刀具路径数据。继而创新性地提出了一种自适应等距偏置高度法，用于刀具路径规划，该方法生成的路径不仅比传统等参法更短，而且比等残高法更平滑。该方法对智能方法应用于数控加工进行了探索，实验展示了该方法能实现实时路径规划，可应用半精加工和精加工规划。

熊异 南方科技大学

熊异，南方科技大学系统设计与智能制造学院副研究员，博士生导师，深圳市海外高层次人才, 珠江人才计划创新创业团队核心成员。2016年获芬兰阿尔托大学工程设计与制造专业博士学位。2016年至2020年，历任比利时法兰德斯制造研究所长聘工程师、新加坡科技与设计大学数字制造和设计中心研究员（二级）, 参与多项工业级增材制造软硬件系统的开发。长期从事智能增材制造与机械优化设计交叉领域研究，当前研究方向包括：智能化设计与制造、复合材料增材制造、面向增材制造的设计、智能材料与结构。作为技术骨干，参与完成多项由欧盟第七框架，新加坡国家研究基金会，比利时法兰德斯科技创新局，芬兰科学院资助的项目，在Nature Communications, Additive Manufacturing 等国际学术期刊上发表论文近50篇。担任Journal of Engineering Design编委, Engineering Reports青年编委和Composites Communications 特刊编辑，IEEE-ASME T MECH等国际期刊审稿人，广东省自然科学基金和比利时VLAIO基金评审专家。是中国机械工程学会和中国复合材料学会高级会员，担任中国机械工程学会机械设计分会和增材制造技术分会青年委员、广东省机械工程学会制造业信息化分会理事。目前承担有科技部重点研发计划项目课题、国家自然科学基金青年项目、广东省自然科学基金面上项目、广东省普通高校重点领域专项（高端装备制造）、深圳市科创委面上项目多项。

报告题目：面向连续纤维增强复合材料3D/4D打印的创新设计

报告摘要（200字）：增材制造技术因其快速、高效地创造具有多种材料、复杂结构和多功能性产品的能力而备受关注。其中，连续纤维增强复合材料 3D/4D 打印技术被视为开发新一代轻质、高强复合材料构件的创新手段。本报告旨在探讨该技术在实现复合材料结构-功能创新方面所带来的设计机遇与挑战。报告中将探讨如何通过结构-工艺协同优化设计，实现构件力学性能和可制造性的同步提升。此外，我们还将探讨如何利用设计-制造-调控一体化设计理论，开发具有高承载、可调控的高性能电热折纸结构，并介绍其在新型超材料结构、多模态机器人、智能可变飞行器等领域的应用。最后，报告将结合AIGC展望上述设计流程中的潜在机遇与挑战。

郑湃 香港理工大学

郑湃博士，香港理工大学长聘副教授、博士生导师，黄铁城【智能机器人】青年学者席，“香港理工大学-莱茵科斯特”智能制造联合实验室主任，工业人工智能与数字化服务团队负责人。主要研究兴趣包括：智能产品服务系统、人机协作制造系统、工业人工智能。入选2024年Society of Manufacturing Engineers (SME) ‘杰出青年制造工程师’奖，2023年香港理工大学‘青年创新研究者’奖，2022年百度AI华人青年学者榜单(AI+X)全球50强。累计发表SCI一区论文100余篇，WoS被引4500余次，ESI高被引论文11篇；获2019 CIRP IPSS和TE2019最佳会议论文；授权发明专利2项，受理6项，登记软件著作权7项；带队获国际、国家级创新发明大赛金奖3项，银奖1项，铜奖1项。IEEE/CMES高级会员，SME/ASME会员，CIRP青年会员，SME科学委员会委员(NAMRI)，Journal of Intelligent Manufacturing和Journal of Cleaner Production期刊副主编，Journal of Manufacturing Systems和Advanced Engineering Informatics期刊编委等。

报告题目：一种视觉语言模型赋能的互认知人机协作制造系统探索

报告摘要（200字）：人机协作已被认为是制造业实现大规模定制化的有效途径，它利用了人类认知能力和机器人的效率和精度来实现高效协同作业。然而，人机交流中固有的模糊性不能仅仅依靠单一模态数据（如：视觉）来消除。随着近年来大型语言模型的迅速普及，将语言数据作为一种补充信息源的考虑越来越受到研究人员的关注。然而这一大模型的应用，特别是在智能制造中的人机协作活动中，仍未得到充分的探索。为了解决这个问题，本研讨会介绍了一种视觉语言模型赋能的互认知人机协作制造系统，以实现：1）协作任务规划和操作，2）移动机器人的导航和操作。讲者希望这项工作能够激发更多学者与业界人员的深入探讨，并拥抱生成式人工智能在未来制造业中的广阔前景。

CADCG&GDC专题论坛：具身智能

CADCG&GDC技术论坛：3DGS渲染与建模技术论坛