多模融合破困境！解析工业现场多模态数据-人工智能学院

为帮助同学们破解工业建模实践难题、拓宽AI技术应用视野，4月30日，我院在A201报告厅举办第十九期AI前沿论坛。本次讲座以“工业多模态过程数据建模关键技术”为主题，由工业控制系青年博士教师王鼎湘主讲，吸引了百余名学生到场学习。

讲座中，王鼎湘老师系统梳理了工业多模态数据建模的技术路径。他指出，流程工业普遍存在数据质量差、非线性强、小样本不均衡等痛点，多模态融合的核心是让模型从“感知”走向“深度理解”。针对上述问题，他以回转窑为例，提出了三类创新策略：提取多种模型构建差异化特征空间、设计自适应置信度阈值优化、引入双重特征相似度分级筛选，有效缓解样本不均衡问题。

本次讲座深化了同学们对工业多模态数据建模的理解，为同学们后续的专业学习和科研实践提供了新思路。未来，学院将持续聚焦技术前沿，开展系列讲座，助力学子夯实专业根基。