深圳，2025年11月2日在深圳市科学技术协会指导下，由深圳市人工智能学会主办、学会大模型技术及应用专委会承办，哈尔滨工业大学（深圳）智能计算研究中心协办的“自主创新大讲堂——星火沙龙计划·大模型领域应用的现状与趋势”于当日下午在深圳大学城哈尔滨工业大学（深圳）信息楼 L203 成功举行。活动聚焦大模型技术的产业化落地与跨界融合，吸引了来自高校与企业的数十位代表参会，现场交流热烈、研讨成效显著。
本次活动由深圳外国语学校的高级教师宋世星教师、哈尔滨工业大学（深圳）助理研究员兼深圳和煦智码科技有限公司总经理吴湘平博士共同主持。开幕式由北京大学教授、深圳市人工智能学会常务副理事长兼秘书长邹月娴教授致辞。邹月娴教授介绍，学会自成立以来围绕“推动 AI 前沿理论与关键技术研究、促进人工智能赋能产业发展”持续发力，已构建涵盖多个专业委员会的创新网络。学会将继续搭建开放协同平台，促进政产学研用深度融合，推动大模型在粤港澳大湾区的落地与创新。
随后，哈尔滨工业大学（深圳）教授、智能计算研究中心主任、学会大模型技术及应用专委会主任陈清财教授致辞，阐明了专委会定位与年度目标：一是加速关键技术研发与规模化应用落地；二是加强产学研协同与复合型人才培养。并由其团队中的蒋硕然博士和方翌博士分别介绍团队在医学知识图谱等方向的基础工作与规划。
在报告环节，来自香港理工大学的刘焱教授以《Generative AI in Music Composition and Its Applications》为题，详述生成式AI在音乐创作的最新进展，指出研究已从“算法作曲”迈向“情感生成与审美理解”。其团队提出的Repetition Transformer在旋律重复性与情感表达方面取得突破，显示出AI在艺术与科学交叉领域的巨大潜力。面向应用，刘教授强调AI音乐在康复治疗、教育与交互艺术等场景前景广阔。
华为光产品线光传送网络 AI 研究专家刘欣作题为《AI家庭应用的变革趋势》的报告，从全屋智能出发，分析家庭场景下的连接升级与网络架构演进，强调光网络在智算时代的承载能力与确定性。报告中提出的“端—边协同”技术路径，是集成端侧低时延智能处理、边侧统一调度为一体的应用生态闭环。最后，刘专家结合工程实践给出从单点试点到系统化落地的实施建议。
香港科技大学曹琛博士带来了题为《基于多模态基础模型及复杂推理的诊疗智能体：以间质瘤诊治为例》的报告，提出融合CT、病理、内镜、超声等多模态信息与复杂推理算法的诊疗智能体框架，面向个体化诊疗支持。期间，曹博士现场亲自展示了“间质瘤智能体”的架构与临床案例，包括病理基因突变预测、疗效预估与手术时机判断，强调医疗AI正从“模型智能”迈向“系统智能”
招商银行总行人工智能实验室研究员支裕铎博士分享了《AI应用建设实践分享》的主题报告，以金融行业为例分享大模型系统化落地路径，覆盖“风险小助”、“尽调报告辅助撰写”、“智能合规质检”和“数字人内容创作”等九大典型场景。介绍招行在报告生成、语音识别、合同审核等环节的AI应用落地，带动风险管理、客户服务与合规运营的智能化升级。
圆桌论坛由陈清财教授主持，与会嘉宾围绕大语言模型的应用与前景展开深入讨论，重点聚焦医疗与音乐两大场景。在医疗 AI 方面，北京大学深圳医院心内科刘茜蒨医生提出了大语言模型在临床应用场景上的需求，经过讨论，大家一致认为多机构数据合作中存在一些关键“卡点”，包括跨院数据出域与流转审计机制不完善、责任边界模糊等，并建议以联邦学习、可信计算和统一接口规范为抓手，先行小规模试点、滚动评估、再逐步推广；在音乐AI方面，深圳万兴科技有限公司副总经理徐肇虎先生就AI音乐版权疑虑。与会专家刘焱教授认为，随着人机共创工具链日趋成熟、版权授权与交易机制不断完善，可望形成面向B端与C端的持续变现模型，带动曲库扩容、长尾内容开发与国际市场拓展，释放更大的产业增量和长期发展潜力。
本次“自主创新大讲堂——星火沙龙计划·大模型领域应用的现状与趋势”活动不仅集中展示了大模型在音乐创作、家庭智联、医疗诊疗与金融服务等方向的最新进展与落地路径，也为高校、企业与开发者搭建了高质量的思维碰撞与合作交流平台。展望未来，深圳市人工智能学会将积极发挥在大模型领域的桥梁作用，凝聚各界力量，以小步快跑的示范工程与开放协同机制推动大模型规模化、可持续应用，为粤港澳大湾区与深圳打造具有全球影响力的智能产业高地提供坚实支撑。
