非平稳环境下的自适应机器学习 | CNCC2025专题论坛举办

2025年10月23日下午，由中国计算机学会主办的CNCC2025"非平稳环境下的自适应机器学习"专题论坛在哈尔滨工程大学启航楼成功举行。本次论坛聚焦人工智能在动态开放环境中的自适应能力这一前沿课题，汇聚了来自山西大学、天津大学、河海大学、国防科技大学、上海大学等高校的知名学者以及来自九识智能的产业界专家，共同探讨自适应机器学习的最新进展与未来方向。

论坛主席、五邑大学文益民教授在开幕致辞中指出，现实世界中的数据分布、任务目标乃至环境模态都处于持续变化中，传统基于静态假设的模型在实际应用中面临严峻挑战。如何让模型具备感知环境变化并快速自我调整的能力，已成为推动人工智能真正落地应用的关键所在。

在专题报告环节，山西大学王文剑教授深入探讨了非稳态环境下数据流的优化建模与高效计算问题。她系统分析了流数据所具有的时序性、分布漂移和噪声复杂等特性，重点介绍了团队在概念漂移检测与适应、标签噪声学习、轻量化模型设计等方面的创新成果。王教授团队提出的基于扩散模型的自适应标签噪声学习方法，通过多标签扩散范式和领域估计技术，显著提升了标签推理的精度和速度。这些成果为工业级流数据处理提供了重要的理论方法支撑，特别是在资源受限的工业场景中展现出广泛应用前景。

天津大学胡清华教授从认知科学视角出发，作了题为"认知驱动的低质多模态数据动态可信融合"的报告。他深入剖析了人脑处理多感官信息的柔性和动态机制，提出了一种基于可靠性评估的动态加权融合框架。该框架通过解耦多模态信息融合中的可信性问题，实现了对低质量、多源异构数据的有效利用。胡教授团队的研究不仅在理论上分析了多模态融合的有效性条件，更在自动驾驶、医疗图像、材料科学等多个领域得到成功验证，为解决实际应用中多模态数据质量不均、模态缺失等问题提供了系统化解决方案。

河海大学邓成教授团队的闫杰熹副教授围绕"从已知到未知：开放世界的知识演化"这一主题，系统阐述了AI系统在开放环境中的认知演进路径。他们提出了一个完整的"开集识别-知识发现-持续学习"三阶段认知闭环体系，详细介绍了团队在双流信息瓶颈架构、属性池构建、记忆重放机制等方面的创新工作。这些研究使AI系统能够识别未知对象、学习新知识并避免灾难性遗忘，为实现持续学习、推进通用人工智能提供了重要的理论框架与实践路径。

国防科技大学侯臣平教授聚焦于面向标签移位的自适应学习方法。他从理论层面深入分析了标签移位的数学本质，提出了一系列创新方法，包括基于双向边缘分布匹配的标签移位校正方法、对齐分布混合框架等。侯教授团队的工作从理论上证明了传统半监督学习在标签移位场景下的局限性，并提出具有理论保证的适配方法，为分布变化下的监督学习提供了重要的理论基础和实用工具。

上海大学余航教授团队的王锟博士从概念漂移的检测，理解，适应三个环节系统阐述了概念漂移的处理流程，提出了基于能力模型的漂移检测方法，通过元学习技术实现漂移类型的识别，并创新性地运用知识蒸馏策略提升自适应效率。这些研究构建了从检测到理解的完整概念漂移处理闭环系统，在数据流分类、异构多流协同等任务中取得显著效果，为动态环境下的机器学习提供了系统性的解决方案。

在随后进行的研讨环节，专家学者们围绕自适应学习的本质内涵与发展前景展开了深入交流。山西大学王文剑教授指出，自适应不仅是模型参数的调整，更需要从数据、特征、模型三个层面协同演进。天津大学胡清华教授强调，理想的自适应系统应具备闭环反馈能力，实现从被动学习到主动认知的跨越。国防科技大学侯臣平教授则呼吁学术界应回归科学问题本质，在自适应学习这一充满潜力的领域进行更深层次的探索。西安电子科技大学闫杰熹副教授认为，大模型可作为自适应学习的强大先验基座，但其自身也面临着持续更新与泛化的挑战。九识智能技术负责人崔霄从产业实践角度提出，自适应学习技术在落地过程中必须兼顾安全性、效率与成本约束，特别是在自动驾驶等高动态场景中尤为关键。Panel环节由五邑大学文益民教授和上海大学王锟博士主持，机械工业出版社为Panel环节提供了数十本精美的专业书籍。

在观众互动环节，与会者就多模态不确定性平衡、推荐系统中的兴趣漂移、边缘设备持续学习等实际问题与专家进行了热烈讨论。专家们指出，自适应学习不是"一刀切"的技术方案，而应结合具体任务与环境特点设计相应的适配策略。在推荐系统、金融风控、智能医疗等高频变化场景中，引入闭环反馈与在线学习机s制将成为未来发展的重要方向。

本次论坛系统梳理了非平稳环境下自适应机器学习的研究现状与关键技术，为学者、工程师与产业界人士提供了宝贵的交流平台。随着人工智能技术不断深入现实应用场景，自适应学习必将成为推动"AI落地"向"AI融入"演进的核心驱动力，为构建更加智能、灵活、可靠的人工智能系统奠定坚实基础。

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