【CSIG青年科学家会议2026论坛介绍】AI Coding Agent论坛

刘祥龙，北京航空航天大学教授，博士生导师，国家级领军人才，国家重点研发计划项目首席科学家，现任计算机学院党委书记、复杂关键软件环境全国重点实验室副主任、中国仿真学会视觉计算与仿真专委会副主任、国家人工智能标准化总体组治理专题组联合组长。刘祥龙教授长期从事安全可信人工智能的教学和科研，负责《人工智能安全导论》、《数据结构与程序设计》等本科和研究生国家级课程，发表TPAMI、IJCV、CVPR、ICLR等人工智能领域国际顶级期刊/会议论文160余篇，主持国家自然科学基金青年A类和B类项目、科技创新2030重大项目、国家重点研发计划项目等国家级项目。担任IEEE TNNLS、Pattern Recognition、《智能安全》等期刊编委，ACL、AAAI等国际会议领域主席。连续入选爱思唯尔中国高被引学者，获中国仿真学会科学技术一等奖、陕西省自然科学一等奖、中国电子学会青年科学家奖、北京市科技新星等。指导学生获得世界人工智能大会云帆奖、CSIG博士学位论文奖励计划、ACM MM最受关注演示论文奖、亚太多媒体大会最佳学生论文、IEEE低功耗计算机视觉挑战赛全球冠军、国家自然科学基金博士生项目、中国科协青年人才托举工程博士生专项计划、字节跳动奖学金、首都挑战杯特等奖等。

马宇晴，博士，北京航空航天大学人工智能学院副教授，入选北京市高创人才计划。主要研究人工智能、开放认知推理等方向，发表国际顶刊顶会等论文50余篇，申请专利20余项；创办并连续举办国际顶会IJCAI开放推理研讨会，获官媒推荐。获《智能安全》创刊十大优秀论文、医学物理青年学术年会人工智能挑战赛一等奖、北京发明创新大赛铜奖等奖励。

报告摘要

在国产操作系统与应用--鸿蒙的生态崛起中，AI大模型成为关键“助推器”。面对数据稀缺与技术空白，通过低资源冷启动、多阶段微调等多项技术和方法，打造性能业界领先的鸿蒙大模型。模型落地后，支持代码续写、生成、转化和理解等多项核心任务，应用于医疗、金融、工具等多个领域的鸿蒙应用开发，大大提升了鸿蒙开发效率并降低了开发者门槛，持续赋能鸿蒙生态。

论坛讲者简介

石恩升，华为AI算法专家，2024年通过“天才少年计划”加入华为，现担任鸿蒙代码大模型与智能体构建与优化负责人。他主导推动鸿蒙代码大模型多项性能达到业界领先水平，并成功将技术落地于鸿蒙CodeMate、CodeGenie、Code Arkify及AI辅助鸿蒙开发等产品，广泛应用于华为内部及鸿蒙生态，成果显著，深受生态伙伴欢迎，获得华为授予员工个人最高荣誉-金牌个人奖，并与华为创始人任正非先生单独合影留念。他积极推动高校合作，负责多项胡杨林基金项目及高校技术合作项目，致力于产学研深度融合。近年来，他在人工智能与软件工程领域的顶级会议和期刊（如ICSE、FSE、ISSTA、ACL、EMNLP等）发表论文20余篇，荣获ISSTA 2024杰出论文奖。此前，他作为微软亚洲研究院与西安交通大学联合培养的博士生，受张冬梅、韩石、张洪宇、王焱林和孙宏滨联合指导，聚焦智能化软件工程，论文获得CCF 2025软件工程博士学位论文激励计划提名，也荣获西安交通大学授予的博士学位最高荣誉。

报告摘要

基于大语言模型的编码智能体在复杂软件工程任务上已经取得了令人瞩目的表现，但其高昂的计算成本仍是实际部署中的主要障碍。本报告聚焦于通过轮次控制和轨迹缩减来提升智能体系统的效率。报告首先介绍一项关于轮次控制策略的实证研究，展示简单的提示词如何降低成本，并在某些情况下提升成功率。随后，我将介绍如何在推理阶段进行轨迹缩减，移除冗余或过期信息，从而在不损害性能的前提下降低 token 使用量。这些发现表明，更智能的资源管理能够助力智能体系统实现可扩展发展。报告最后将展望面向效率感知智能体设计的未来研究机会。

论坛讲者简介

彭超博士，腾讯公司研究员，腾讯大模型代码能力负责人，中国计算机学会高级会员。研究兴趣聚焦于面向软件工程的 AI 智能体。他的研究成果发表于 ICSE、FSE、ASE、ACL 和 NeurIPS 等顶级会议，曾获得 FSE 2025 杰出审稿人奖。

报告摘要

随着大语言模型技术的飞速发展，代码智能正从通用软件开发向工业领域纵深渗透。工业代码大模型作为人工智能与新型工业化深度融合的前沿方向，旨在让大模型真正理解并生成面向工业控制、嵌入式系统、Verilog等场景的专业代码。然而，工业代码数据的稀缺性、安全可靠性的极高要求、实时性与边缘部署的资源约束，以及代码与工艺知识的多模态耦合，使其面临远超通用代码大模型的技术挑战。本报告将系统梳理工业代码大模型的发展背景、核心挑战与关键技术路径，介绍其在工业软件开发提效、老旧系统迁移重构等典型场景中的应用实践，并展望从"辅助代码生成"迈向"自主工业智能体"的未来演进趋势，探讨如何通过产学研用协同共建，推动工业代码智能的规模化落地，为制造业高质量发展注入新动能。

论坛讲者简介

杨健，北京航空航天大学计算机学院副教授，上海AILab双聘副研究员，研究方向为代码大模型预训练、后训练、智能体及评测。2023年获北航计算机博士学位，师从李舟军教授和周明博士，曾为北航与微软亚研院联培博士生，博士期间获WMT 2021三项冠军。毕业后以阿里星身份加入阿里通义千问团队，作为Qwen及QwenCoder系列核心贡献者，负责代码能力建设与模型研发。已在ICLR、NeurIPS、ACL、EMNLP等顶会发表论文百余篇，第一/通讯作者30余篇，谷歌学术引用25000+次。担任NeurIPS、ARR、AAAI等国际会议高级领域主席/程序委员。与清华、北大、CMU、上海AI实验室等保持学术合作，与阿里、字节、美团等企业保持产业合作。

报告摘要

本讲座聚焦智能体研究从实验原型走向生产系统这一核心问题，展示面向高责任任务的智能体架构设计与产业级转化路径。报告将结合科技金融与智慧座舱两个真实应用场景，探讨智能体系统如何在知识密集、高约束的任务中形成稳定可追溯的行为与交付。在已产品化落地的科技金融场景中，报告围绕确定域-涌现域信息空间分离原则展开，将可验证的信息作为事实基础和约束边界，引导并校验智能体的多步推理与开放探索，并进一步支撑从企业尽调、产业穿透到区域推演的智能体矩阵，形成面向银行授信、产业投资、区域治理等细分应用。在智慧座舱场景中，讨论面向车规级工程研发的代码智能体，围绕语音接入、车控逻辑、界面一体化等系统集成，推动代码生成向规范化、可集成的交付转化，使智能体能力进入车载软件的研发闭环与质量约束体系。

论坛讲者简介

赵才荣，工学博士，同济大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师。数据科学与人工智能系主任，上海市计算机学会计算机视觉专委会主任，中国图像图形学会青工委秘书长。入选东方英才，担任《Pattern Recognition》、《Visual Intelligence》、《中国图象图形学报》等期刊编委。主要研究领域：计算机视觉。已在TPAMI、CVPR等发表学术论文60余篇。主持了国家自然科学基金重点、面上等项目5项。研究成果获2022年上海市科技进步一等奖，2023年上海市自然科学二等奖，2025年吴文俊人工智能科技进步二等奖，2025年江西省科技进步二等奖。获2024年全国人工智能应用场景创新挑战赛总决赛特等奖，获2024年上海市计算机学会教学成果一等奖。指导学生获中国电子学会优秀硕士论文，获上海市计算机学会优秀博士论文、优秀硕士论文。

报告摘要

AI智能体技术的快速演进在带来突破性能力的同时，也引入了新型安全威胁。本报告围绕“近端漏洞发现与远端风险推演”双维度安全框架，分析多种智能体系统的核心安全问题，探讨前沿AI能力与其潜在风险的关联性，以及对社会未来演化的影响，为构建可信AI、实现安全可控的AI智能体生态提供研究思路与可行方向。

论坛讲者简介

邵婧，上海人工智能实验室安全可信AI中心联合负责人、青年科学家。博士毕业于香港中文大学MMLab，曾任商汤科技研究总监。负责研究自主、可控、可信AI，聚焦多种模态大模型及智能体安全评估与价值对齐相关研究工作。在国际顶会/期刊累计发表论文80余篇，谷歌引用15000余次，连续两年于ACL2024、2025获得Outstanding Paper Award。2023~2025连续三年入选斯坦福前2%科学家榜单。