智能图形学作为人工智能（AI）与计算机图形学（CG）相结合的新兴领域，在近年来取得了令人瞩目的进展。智能图形学的不断演进和完善开辟了计算机图形学在传统的电影、游戏和特效等领域之外的更广泛的应用领域，如智能制造、无人系统、文物保护以及医疗健康等。这一发展推动了三维数字中国的全新变革，为满足国家的重大需求提供着不可或缺的技术支持。AI与CG的紧密结合不仅为传统图形学注入了新的活力，而且为各行业带来了更高效、更创新的解决方案。然而，随着技术不断推陈出新，智能图形学也面临着一系列全新的问题和挑战。

为此，创新创业学院、计算机学院联合中国计算机学会（CCF）青年计算机科技论坛（YOCSEF）广州分论坛学术委员会于12月2日上午在我校国家级创新创业教育实践基地——工大创谷以“AI + CG: 智能图形学的机遇与挑战”为题，举办了创享社系列活动之第七期创享沙龙暨技术论坛。此次论坛邀请了来自我校和中山大学、华南理工大学、暨南大学、广州大学、香港科技大学（广州）、广东财经大学、华南农业大学、广东技术师范大学、仲恺农业工程学院、佛山科学技术学院、广汽研究院、广东科技报、唐邦信息科技、广东恒电信息科技、超擎科技等长期指导学生科研创新的教师以及多家企业负责人齐聚一堂，共论AI + CG的如何加、加之何利、未来何去，旨在为智能图形学的未来发展提供独到见解和创新的解决思路。创享社近30名学生参加沙龙，本次沙龙由创新创业学院常务副院长谢光强和计算机学院副院长朱鉴共同主持，广东恒电信息科技股份有限公司提供了赞助支持。

论坛开始，YOCSEF广州主席、暨南大学信息科学技术学院计算机科学系系主任龙锦益教授介绍了YOCSEF文化内涵，对YOCSEF的含义、理念、分论坛及YOCSEF广州的特色文化等内容进行介绍。随后，朱鉴介绍了论坛背景。本次论坛以"AI+CG：智能图形学的机遇与挑战"为主题，旨在探讨在AI技术蓬勃发展的当下，计算机图形学所面临的机遇和挑战，期待本次论坛为该领域的发展提供有益的思考和建议。

华南理工大学计算机科学与工程学院徐雪妙教授以“基于知识引导的场景智能理解和生成技术”为题，紧紧围绕智能视觉技术在实际应用中面临的四大挑战：复杂场景、跨域场景、数据缺失和低质量视觉数据，描述了一系列基于先验知识引导的场景智能理解和生成创新技术，还分享了其团队当前的工作进展并结合实际案例描述研究工作的落地应用情况。

广州大学计算机科学与网络工程学院方美娥教授的报告以“AI + CG + 三维医学影像分析”为题，简述了三维医学影像与自然图像的差别，探讨分析了当前三维医疗影像智能分析研究的现状、问题和趋势，重点介绍了如何将计算机图形学及临床医学两个领域的理论与方法结合，并运用到AI医学影像分析中。同时结合例子说明了医疗影像与图形学的几何建模相结合的有效性，提出了“AI + CG + 三维医学影像分析”相关的若干探讨性问题，引发了与会者的思考和讨论。

香港科技大学（广州）机器人与自主系统学域及电子与计算机工程学系联署助理教授朱磊的报告以“恶劣天气和光照下的复原研究：从静态图像到动态视频”为题，首先通过一个去除图像纹理和恢复图像背景的具体案例，解释了图像智能感知的概念，接着结合不同场景介绍了解决户外视觉系统在恶劣天气条件下图像/视频恢复的创新方法，最后重点介绍了复杂光照下产生的阴影和高光等相关的图像/视频的复原和检测的智能感知工作。

在思辨发言环节，思辨嘉宾广东工业大学计算机学院孟敏副教授、暨南大学网络空间安全学院高博宇副教授、广汽研究院张天豫博士以及与会嘉宾围绕“智能时代，传统图形学是否面临瓶颈？理由何在？”“如何突破壁垒将AI与CG更紧密地结合？”“图形学‘智能化’是不是国内图形学实现弯道超车的一次重要机遇？”等议题展开了深入思辨，大家各抒己见，引起了现场师生的共鸣。

思辨议题一：智能时代，传统图形学的发展是否正面临瓶颈？理由何在？

围绕思辨话题“智能时代，传统图形学的发展是否正面临瓶颈？”，嘉宾们各抒己见，一些嘉宾认为传统图形学发展到现在确实面临瓶颈，拥抱AI是传统图形学未来发展的必然趋势。另一些嘉宾则主张传统图形学和智能图形学之间并不存在明确的分界线，两者应该共同发展。除此之外，嘉宾们认为应当根据问题的性质选择解决问题的方法，集中注意力解决实际问题，并呼吁更多的人投入到这一领域的研究和实践中去。

思辨议题二：如何突破壁垒将AI与CG更紧密地结合？

围绕思辨话题“如何突破壁垒将AI与CG更紧密地结合？”，嘉宾们纷纷表示，关键问题在于技术突破和产研合作，技术是数据、算力的根基，没有技术的支持，数据和算力就无法得以应用，同时要促进数据和模型的开源。在此基础上，更加困难的壁垒存在于学术界和产业界之间的鸿沟，嘉宾们呼吁学术研究应更紧密地服务于产业的实际需求。

思辨议题三：图形学“智能化”是不是国内图形学实现弯道超车的一次重要机遇？

围绕思辨话题 “图形学‘智能化’是不是国内图形学实现弯道超车的一次重要机遇？”，嘉宾们对于图形学“智能化”的未来都持有积极态度，同时也意识到其中的挑战和困难，他们分别从技术、理论和应用层面提出了各自的看法和建议。

本期创享沙龙碰撞激烈、干货满满，充分展示了创享社“交叉融合出创新”的理念，也为创享社带来更多的研究方向。此次沙龙对传统图形学是否面临瓶颈，图形学智能化带来的机遇和挑战，热门技术NeRF未来发展趋势等相关内容展开了深入思辨，亦探讨了如何突破数据、算力和技术等壁垒更好的融合CG和AI，推动AI+CG的创新发展，相信可以为相关领域从业人员提供重要的参考与借鉴。最后，此次沙龙在线下会场与线上云会场一片轻松而热烈的氛围中圆满结束。