今年10月下旬，在成都举办的第二十三届中国计算机大会（CNCC2026）上，由我校带来的一款AI数字人闪亮登场，并饶有兴致地给与会者语音引导。高朝邦教授介绍说：“这款数字人的优势在于成本较低、扩展灵活，可以根据不同场景的需求快速调整功能，具备推广应用的潜力。”这套数字人技术成果秉持“小模型干大事、低成本、可推广”的设计思路。四川国际博览集团有限公司联合成都大学、南京莱斯信息技术股份有限公司举行三方联合实验室成果发布活动，正式签署《三方联合实验室建设战略合作协议》。这项成果只是我校模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室的研究之一，他们这些年还做了许多探索和尝试。
乘势而上：在AI产业落地中抢抓时代机遇
全球科技竞争正进入人工智能主导的关键赛道，加快发展新一代人工智能，已成为我国抢抓新一轮科技革命和产业变革机遇的核心战略。去年8月，国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确指出，“加快推动人工智能赋能网络空间治理，强化信息精准识别、态势主动研判、风险实时处置等能力。”
立足国家战略导向，结合四川省医疗、金融、工业监测等本土场景的数字化升级诉求，高质量模式识别与智能信息处理逐步成为人工智能深化落地的技术关键点。
“四川省精准锚定医疗、金融、工业监测等四川本地应用场景AI发展的核心需求，但模式识别与智能信息处理成了AI进一步发展的技术痛点。”国务院政府特殊津贴获得者、中国信息化百名学术和管理带头人、实验室原主任苗放教授介绍说，“计算机学院敏锐地意识到这是难得的历史机遇，依托我校多年来计算机领域的学科积累与产业资源优势，努力争取在四川计算机视觉技术、模式识别等方面发挥更大作用。”
天时地利人和，2009年3月，模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室由我校成功获批建设。
“传统单一模态识别技术已难以适配多场景复杂需求，我校计算机学院直面产业端的迫切渴求，突破多模态联合表征、小样本知识驱动识别、边缘端轻量化智能处理等关键核心技术，补齐产学研协同的技术转化断点，为AI产业规模化落地筑牢底层技术根基。”我校计算机学院院长高朝邦教授如是说。
实验室依托我校学科积累与四川省高校科研体系的资源优势，迅速搭建起面向模式识别、智能信息处理领域的专业化科研平台，致力于计算机视觉技术、模式识别等基础理论与应用以及智能信息处理技术的研究。以此为全新起点，实验室团队在人工智能基础研究与地方产业应用的赛道上劈波斩浪，不断前行。
近二十年来，实验室以开放基金机制链接省内外高校科研力量，在西部地区高校AI特色科研平台的建设路径上走出了自身特色。
鸾翔凤集：在引育双轮驱动中共筑人才高地
实验室肇始之初，团队便始终锚定“人才是第一资源”的核心导向，坚持引育并举、刚柔并济的建设思路。实验室逐步构建起以国家级人才为领航核心、省部级人才为中坚骨干、海内外优秀青年博士为攻坚主力的完整梯队。
计算机学院党委书记肖小琼表示，“高水平实验室的核心竞争力始终扎根于人才。实验室沉下心来持续深耕引育体系，从科研保障、成长通道到激励机制逐一细化完善，让每一位加入团队的成员都能找到自己的研究赛道，在项目研发和攻关中稳步成长。”
从国家级领军人才到刚入职的青年博士，这支梯队衔接、活力充沛的队伍，正是实验室多年深耕人才引育工作交出的亮眼答卷。
张楗伟博士2023年毕业于四川大学计算机科学与技术专业，专注人工智能安全方向研究。2021年8月，我校易发胜老师前往川大学术交流，发现张楗伟的研究方向和我校研究方向高度契合，于是协助张楗伟加入实验室开展研究，10个月后，张楗伟成功攻克神经网络高效设计难题，后被引进到实验室团队中，正式成为成大教师的一员。在实干实战中，高质量人才逐渐聚集，队伍越来越大越来越强。
没有单打独斗的“孤岛”，只有群贤毕至的“高地”。在科研攻关中，“青蓝相继”的氛围始终贯穿团队运行的细节。资深学者在课题方向上把舵领航，把多年积累的科研经验毫无保留地传递给年轻人；青年博士们则带着最新的技术视野和敢闯敢试的劲头，在模式识别、人工智能基础算法等前沿领域大胆探索，为团队注入源源不断的创新活力。
深耕不辍，硕果自成。实验室科研队伍量增质升，科研人员33人，其中教授12人，博士25人。实验室主任高朝邦教授担任四川省人工智能学会副理事长、四川省计算机学会副理事长，同时受聘为四川省人工智能学会智慧教育专委会主任、成都市网信办专家委员会委员。
如今研究团队形成了“分可独立作战、聚可合力攻关”的协同机制，团队的整体创新实力节节攀升，为实验室持续攻坚打下了最坚实的人才根基。
潜心钻研：在人工智能蓬勃发展中攻坚破题
获四川省科学技术进步奖一等奖、全球前2%顶尖科学家4位、计算机科学学科进入ESI全球前1%……实验室在科研领域劈波斩浪，成绩亮眼。
走进模式识别与智能信息处理实验室，深夜常亮的灯光、工位上堆叠的实验记录、屏幕上跳动的算法参数，还有科研工位上专注调试算法的身影，不同学科背景的研究者正围绕模式识别前沿课题碰撞思路，共同构成了这里的日常。
苗放教授围绕数据要素市场化配置中“数据孤岛林立、数据权属不清、各方不敢流通”的结构性难题，历经十余年持续研究，提出“一体两翼”全域数据治理体系，以主客体一体化绑定为核心，以逻辑汇聚与自动注册、技术确权与授权为两翼，与国家可信数据空间、数据产权登记等制度方向同向衔接，可直接嵌入各地已建成的数据平台。
科研攻关既要突破技术难题，也要把创新成果转化为育人资源。计算机学院王进老师把科研攻关与研究生培养贯通起来，依托《面向新质生产力的地方应用型高校计算机类研究生拔尖创新人才培养模式构建与实践》研究生教改项目，探索学科、团队、自驱三位一体育人机制；牵头建设四川省优质专业学位研究生教学案例《云边端协同边缘智能赋能四川人工智能产业链》，将工业物联网边缘异常检测、应急救援、大模型推理等科研积累转化为课堂案例。
多年深耕，多项自研的模式识别技术实现产业化落地，在智能制造、智慧医疗、无障碍服务等领域产出实实在在的应用价值。各类项目共计180余项，其中纵向科研项目共80余项（包括国家自然科学基金项目6项，国家重点专项子课题2项），横向项目90余项，到校科研经费超5000万元。实验室研究人员在国内外各级学术期刊公开发表SCI科研论文300多篇，申请各类专利80余项。获得四川省科学技术进步奖一等奖1项，行业学会科技奖7项，全球前2%顶尖科学家4位，中国高被引学者1位。依托实验室，我校计算机科学学科进入ESI全球前1%。
从工业场景的异常检测瓶颈，到智慧医疗的影像识别难点，再到无障碍智能技术的落地痛点，实验室在模式识别与智能信息处理领域沉心深耕，以日复一日的坚守，啃下了一个又一个技术硬骨头。
拔节成长：在实战淬炼中培育实干新人
“实验室坚持专业教育与服务应用深度结合人才培养模式，学生们要在实战磨炼中，在应用服务中才能实现健康的拔节成长。”副院长古沐松说。
实验室坚持专业教育与产业应用深度融合的人才培养模式，让学生在实战磨炼、产业应用实践中实现健康的拔节成长。“前两年系统夯实模式识别、机器学习的基础理论，之后便全程参与企业真实项目的需求分析、算法设计、落地测试全流程，在实打实的技术攻关中锻炼学生解决复杂问题的能力。”实验室陈奋教授介绍到。
从工业视觉检测到智能语义理解，从民生服务场景到前沿技术攻关，实验室给学子们搭起了一座从理论通向实战的坚实桥梁。“模式识别不是书本上的公式推演，必须在真实应用场景里才能找到灵感。”这是易发胜博士常挂在嘴边的一句话。长期以来，实验室始终秉持“融合、实践、创新”的人才培养理念，不唯论文数量、不唯竞赛名次，把“能不能解决真问题”作为检验培养质量的核心标尺。
老师们超越了站在讲台上的授课者，更成了带着学生扎进项目一线的“同行人”。2024年4月，成都必胜智能科技有限责任公司研发一种手写字扫除仪，张楗伟老师带领卢智贤同学深入公司采集数据，几经迭代，手写字扫除仪越来越好，深受用户欢迎，公司负责人候经理说，“手写字要擦得干净，原来的印刷内容还得保得住，这是用户最在意的也最难解决的地方。张老师团队用真实样本一轮一轮验证，打通了卡点。”又续签了两期合同。卢智贤同学在项目历练中得到实实在在的能力提升，被保送至上海财经大学从事具身智能大模型研究，并获得直博机会。卢智贤在毕业论文致谢中说：“原本打算本科毕业直接参加工作，但实验室工作经历激发了科研志趣，才获得升学机会，让自己有机会继续实现科研梦想。”
桃李满园，实验室学子们在科研、就业、升学等各条赛道上竞相绽放，为四川人工智能产业输送大批兼具理论功底与工程实战能力的复合型人才。
服务地方：在打通最后一公里中助力校地协同
跨区域的“医工握手”， AI让“看不见的病”看得清。上海交通大学医学院附属瑞金医院的神经外科办公室里，江泓盯着屏幕上一张结构MRI—影像里的异常信号若隐若现。库欣病太“狡猾”了，传统统计方法无法对单个病人给出预测。2022年秋，瑞金医院神经外科得知我校刘昶教授团队在模式识别、医学影像与计算神经科学上的积累，主动抛来合作的橄榄枝。刘昶当即安排实验室师生扎进神经外科的病例库。学生龙月把每一例漏诊、每一回误判的病例整理成一本需求台账。团队把临床医生对灰质改变、脑区定位的先验知识，编码进可解释机器学习框架。整整几个月，师生和医生对着结构MRI逐帧校准。成果最终凝结成论文发表在《Medical Physics》。如今，这套系统已在瑞金医院神经外科相关场景中平稳运行，成为医生读片时的“第二双眼睛”。学生们在锻炼中也得到了新的进步：龙月带着对神经影像与AI的执念，走进澳门理工大学继续攻读博士学位；陈治宏在电子科技大学深耕算法与模型可解释性；朱泓超则进入北京某肿瘤医院做算法工程师。
赣州恩菲环保能源有限公司的垃圾发电厂打算引进噪音巡检技术实现提质增效，在收集噪音过程遭遇问题，在人工智能巡检方面遭遇卡点。2024年底，张楗伟老师带领黄月等同学深入实地拉网拉线，研发和调试了算法模型1年多时间，噪音巡检技术趋于稳定，公司成为当地节能增效的标杆公司。
今年10月，成都摩勒普信息技术公司在软件流程图优化方面遭遇“痛点”，无法生成直观可读的软件文档，张楗伟老师经过多轮迭代，为对方公司大大地降低了人力成本。黄月把研发过程中的灵感整理成学术论文，发表于《International Journal of Neural Systems》（1区top），自此走上了人工智能安全、智能体研究方面的研究道路。一同参与的张浩然和陈奕同学也获得实战经验，获得保研机会。
实验室里的仿真环境无法完全复刻车间的真实状况，实验室副教授王跃飞带领学生科研团队直接入驻熊谷加世电器生产一线。王跃飞带着学生扎在车间里，逐帧调试模型的抗干扰逻辑。有人的实验服蹭上了难以清理的焊渍，有人为了蹲守一组极端工况的测试数据，在设备旁守了整整三个班次。日复一日的现场打磨，让系统最终实现了在复杂环境下对焊缝与周边环境的精准识别。团队在算法模型优化方面取得了阶段性成果，相关研究已在《Pattern Recognition》和 《Information Fusion》等国际一区TOP期刊上发表多篇高质量学术论文。
随着国家深入实施“人工智能+”行动的政策红利持续释放，成渝地区双城经济圈的产业数字化转型正迎来前所未有的发展机遇。实验室将继续锚定产业需求，坚持算力筑基、应用破局，打通从技术攻关到产业落地的最后一公里，让人工智能技术成为支撑企业高质量发展的核心动力，为四川培育新质生产力持续输出技术成果与高层次人才。
