12月5日, 人工智能与智能系统研讨会暨贵州省人工智能学会2025年学术年会（GAAI-AIIS 2025）在贵阳召开。本次会议由贵州省人工智能学会主办，贵州民族大学承办，贵州省数据科学与计算智能科技创新人才团队、我校微纳与智能制造教育部工程研究中心等单位协办，来自浙江大学、华南理工大学、华东师范大学、北京交通大学、广东外语外贸大学、昆明理工大学、贵州大学、贵州师范大学、贵州民族大学、贵州医科大学、凯里学院等省内外30余所高校及企事业单位的200余名专家学者、业界精英齐聚一堂，围绕人工智能领域的前沿动态展开深入研讨，共促学科交叉融合，共谋科研成果转化。

本次年会聚焦“人工智能与智能系统”主题，设立主旨报告和“智能系统”“智能教育”“智能医学影像”三个专题分会场等环节，旨在搭建高端学术交流平台，促进学术成果与教育实践、产业需求的深度融合。

开幕式上，贵州民族大学党委书记吕国富教授，贵州省科学技术协会科学技术创新部部长蔡娜，贵州省人工智能学会理事长、我校党委常委、副校长夏大文教授先后致辞。夏大文在致辞中表示，本次年会重点突出“三个对接”：对接国家战略，服务科技自立自强；对接产业需求，推动数字技术与实体经济深度融合；对接人才培养，强化创新链与人才链协同。期待通过本次会议，进一步凝聚共识、汇聚智慧，推动人工智能赋能贵州“四新四化”战略，为贵州建设“四区一高地”贡献积极力量。

主旨报告环节，北京交通大学贾斌教授、华南理工大学邓飞其教授、昆明理工大学刘文奇教授、贵州大学彭长根教授、凯里学院夏大文教授等业内顶尖专家分别围绕系统科学前沿、滞后随机系统应用、赛博时代数据博弈、人工智能数学基础等主题作主旨报告，分享研究成果。

我校专家学者在大会上展现了良好的学术参与度与影响力。本次会议中，夏大文教授在主会场作了题为《AI驱动的移动轨迹大数据挖掘、分析与应用》的大会主旨报告，介绍了近三年以来领衔团队在基于人工智能、机器学习和数据挖掘等智能计算的大数据分析与挖掘领域的最新研究成果，致力于在构建数据驱动的智能交通进而打造以数据为中心的智慧城市建设中实现良好的社会和经济效益。如：研究成果《DRL-ED:A Deep Reinforcement Learning with Encoder-Decoder Method for Traffic Flow Prediction》针对传统交通流量预测方法难以同时建模动态拓扑结构和捕捉长距离时空依赖性等问题，提出一种基于深度强化学习面向编码器-解码器的交通流量预测方法（DRL-ED）。在“智能系统”分会场，我校微电子与人工智能学院院长吴小平教授作了《苗语中部方言语音识别模型研究》的学术报告，针对苗语语音数据稀缺、建模困难等挑战，提出了创新性解决方案，其模型在实验中表现出较低的词错误率与良好的泛化能力，引发了与会者的广泛兴趣。

年会期间，由贵州省人工智能学会组织编写的《人工智能通识教程》正式发布。本书立足多元学科背景，融合前沿技术与贵州本土实践，精选“东数西算”算力调度、矿产资源生态协同治理、雷公山非遗纹样数字化等案例，为高校提供兼具科学性与地方特色的教学资源。

我校作为本次年会的协办单位，共有来自微电子与人工智能学院、大数据工程学院、理学院的13名教师代表参会。通过此次高水平的学术交流平台，不仅展示了我校在人工智能相关领域的科研实力与特色方向，也进一步加强了与省内外同行的联系与合作，为我校相关学科的建设和区域人工智能生态的发展注入了新的活力。

一审：范力

二审：马雅云

终审：杨曦

编辑：范力