重要信息
时间: 2025年9月26-28日
地点：中国-南昌
主题
智能计算与人机交互
一、研究背景
随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）、大数据和云计算等新一代信息技术的迅速发展，计算模式和交互方式正在发生根本性的变革。传统的人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）主要依赖于键盘、鼠标和图形界面，而智能计算的引入，使得计算机系统能够通过自然语言处理、视觉识别、语音交互、手势感知等多模态手段理解用户意图，极大地提升了交互的自然性与智能化水平。
与此同时，物联网、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、可穿戴设备等新兴技术的融合，使得人机交互的边界不断延伸。从智能助手到智能家居，从自动驾驶到医疗机器人，智能计算与人机交互正在推动信息社会走向更加便捷、智慧和个性化的新时代。
二、核心研究内容
1. 智能计算的内涵
智能计算是以人工智能算法为核心，结合高性能计算、机器学习、深度学习与神经网络等方法，对复杂问题进行建模、优化与推理的计算模式。它不仅注重计算速度和资源利用率，更强调自主学习与知识推理能力。
其核心研究方向包括：
机器学习与深度学习：支持分类、预测、模式识别等智能功能；
自然语言处理（NLP）：实现语音识别、机器翻译、智能问答等；
计算机视觉：赋予系统图像识别、目标检测与场景理解能力；
智能优化与决策：面向工业调度、能源管理和交通优化等应用。
2. 人机交互的内涵
人机交互研究的是用户与计算机系统之间的信息交流方式，旨在实现“高效、自然、友好”的交互体验。随着智能计算的引入，人机交互逐渐发展为以用户为中心的智能交互系统。
关键内容包括：
多模态交互：整合语音、图像、手势、脑机接口等多种感知方式；
自适应界面：根据用户习惯、环境条件自动调整界面和交互方式；
情感计算：通过分析语音语调、表情动作来识别用户情绪，从而做出更人性化的响应；
虚拟与增强现实交互：在沉浸式环境中实现更自然的交互体验。
三、关键技术支撑
人工智能算法：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer 等，广泛应用于视觉、语音与语言交互。
传感与感知技术：包括语音传感器、摄像头、深度传感器、脑电波采集装置，为交互提供实时输入。
自然语言理解（NLU）：让计算机能够理解语义与上下文，实现智能问答和对话系统。
知识图谱与推理：增强系统对知识的组织与理解能力，提升交互的准确性。
可穿戴与嵌入式计算：使得交互更加便捷灵活，突破传统计算终端的限制。
云计算与边缘计算：保证大规模数据处理与实时交互的性能需求。
四、典型应用场景
智能语音助手：如 Siri、Alexa、百度小度，通过语音识别和自然语言处理实现语音交互。
智能家居与智慧城市：通过智能计算实现家庭电器的语音控制，或在城市交通中应用交互式导航与智慧信号灯。
医疗健康：基于智能交互的远程医疗咨询、手术辅助机器人，以及对患者情绪状态的监测。
教育与培训：VR/AR 与智能计算结合，提供沉浸式教学和交互式学习体验。
智能驾驶与机器人：人机协同控制系统，实现自然交互与安全驾驶。
工业制造：在智能工厂中，通过语音指令和视觉检测实现人机协同操作。
五、发展趋势
多模态融合：未来的人机交互将更加注重语音、视觉、手势、触觉等信息的融合，使交互方式更加自然与多样化。
情境感知与个性化：智能系统将根据用户的行为习惯、情绪状态与环境信息，提供更加个性化的交互体验。
人机共生与增强智能：强调人类与机器的优势互补，推动“以人为本”的智能协作模式。
隐私保护与伦理问题：在提升智能交互的同时，更加重视数据安全、隐私保护与算法公平性。
跨领域深度融合：与物联网、区块链、元宇宙等新兴技术结合，形成更加广泛的应用生态。
六、结语
智能计算与人机交互作为信息技术发展的前沿领域，正在重塑人类与计算机的关系。从“人适应机器”到“机器理解人”，交互的自然性与智能化程度持续提升。未来，随着人工智能、大数据、虚拟现实与脑机接口等技术的进一步成熟，人机交互将不仅仅是人与计算机的交流方式，更是推动智慧社会、智能产业与人类生活全面升级的重要引擎。