大模型助力具身智能、电池研发与蛋白质研究,讯飞、深势科技、字节专家齐聚分享|AI

首先,我们很荣幸邀请到季超,他是科大讯飞的人形机器人首席科学家。季超长期从事机器人与智能装备硬件关键技术及产品开发,尤其涉及人机交互、具身智能和机器人强化学习运动控制等前沿方向。
在他的演讲中,他将重点探讨大模型在具身智能通用机器人领域的创新探索。这涉及到人形机器人集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术,为未来产业发展带来颠覆性的机遇。他将深入分析智能机器人行业发展趋势,揭示产业现状和痛点,以及在大模型底层能力突破的基础上,探讨具身智能通用机器人的关键技术及系统集成。此外,他还将分享讯飞在这一领域的成果和进展,以及面向 AGI+Robot 行业生态构建的倡议。通过他的分享,您可以深入了解大模型浪潮下具身智能机器人的重大机会,探索企业在这场浪潮中的角色和贡献。
继而,我们荣幸邀请到深势科技的高级材料研发总监王晓旭博士,他拥有深厚背景融合了广泛产学研合作与项目实施的宝贵经验。他将呈献一场题为“AI 赋能科学新范式:重塑电池研发领域”的专题演讲,深度剖析新能源产业电池创新面临的复杂挑战,并揭示人工智能在科研领域的最新应用趋势。
演讲核心,王晓旭博士将详述新能源领域的现状与未来趋势,强调电池材料研发在推动该行业跨越性发展中的核心地位。他将着重阐述“AI for Science”这一新兴科研模式如何为新能源科学研究,尤其是电池技术的演进,注入变革力量。此部分讨论将深刻聚焦于 AI 技术在加速电池仿真技术创新及大模型在精准预测电池性能、优化电池设计方面的革命性贡献。
通过他的分享,听众将不仅洞悉“AI for Science”新科研范式背后的思考,还能深入了解 AI 技术在电池材料科学中的实战应用案例,探索这些前沿技术如何通过算法的迭代与优化,从而在解决实际问题中彰显其巨大潜力与价值。
最后,我们邀请到了字节跳动 ByteDance Research 的高级研究员郑在翔老师,拥有丰富的学术背景和研究成果。郑在翔将带来题为“生成式 AI 如何助力蛋白质科学研究”的演讲。他将深入探讨蛋白质科学在现实世界中的重要性以及人工智能在这一领域中的前沿应用。
在演讲中,郑在翔将介绍字节跳动在探索「大规模生成式人工智能赋能蛋白质科学研究」方面的最新研究进展。特别是,他将重点介绍如何利用大规模生成式人工智能技术,包括大语言模型(LLMs)与扩散概率模型(Diffusion Models),来构建和实现统一、通用且强大的「蛋白质基础模型」。
通过他的分享,听众将了解到生成式 AI 如何在蛋白质建模与设计领域发挥作用,以及如何利用海量蛋白质数据驱动最前沿的技术来解锁蛋白质科学的新可能性。
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