出访人员名单（含领队）

蔡家鑫

出访国家（地区）

新加坡

实际

出访时间

2026年1月19日

至2026年1月26日

实际出访路线

福州长乐机场-新加坡樟宜国际机场-福州长乐机场

出访任务

参加第40届AAAI人工智能年会，并在会议现场作论文汇报

出

访

成

果

报

告

我有幸参加了AAAI   2026学术会议，并在此次盛会上进行了一次重要的论文汇报。国际人工智能年会（Association for the Advancement of   Artificial Intelligence，简称AAAI）由国际人工智能协会（AAAI）发起，该会议被认为是人工智能领域的顶级会议之一。自1979年成立以来，已经成功召开了多届，成为全球AI研究者关注的焦点。作为人工智能领域的重要会议，AAAI会议吸引了来自世界各地的研究者提交最新的研究成果。它不仅是展示最新科研进展的平台，也是学术界交流思想和建立合作的重要场所。

我的论文题为《Seeing   in Double: Dual-Granularity BEV Segmentation via Mamba-Driven Alignment and   Polar-Decoupled Experts》（双重视角：基于 Mamba 驱动对齐与极化解耦专家的双粒度 BEV 分割），其主要关注鸟瞰图（BEV）感知，然而现有的基于极坐标的方法面临两个关键限制：（1）由径向分辨率衰减引起的远处语义错误投影，以及（2）非均匀极坐标离散化导致的区域特定几何失真。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的框架，通过三项关键创新来应对这些挑战。首先，我们提出了一种构建多粒度BEV空间的双边异构网络，有效利用双分辨率视觉信息来保存远处细节。其次，我们采用对齐-融合策略进行多粒度特征聚合。具体而言，基于Mamba的跨分辨率对齐模块通过共享状态空间优化为透视特征建立语义一致性。在后期阶段，自适应BEV空间选择器动态聚合多粒度BEV特征。第三，我们引入了径向-角度解耦专家混合模型，该模型采用感知极坐标的专家路由，通过专门的几何细化来解耦径向压缩和角度剪切失真。在nuScenes和Lyft   L5上的综合实验表明，我们的模型在各种分辨率设置、可见度过滤和感知范围下均达到了最先进的性能。

在会议期间，我积极参与了每天的学术报告活动、海报论文和企业展览，与众多学者的深入对话不仅拓宽了我的学术视野，也让我对人工智能和计算机视觉领域的前沿动态和发展趋势有了更深刻的洞察。此外，我有幸与领域专家、同行学者建立了联系，并分享了自己的研究工作，收获了极具价值的反馈和建议。

参与AAAI 2026会议是我学术旅程中的一次重要里程碑。这次大会之行对我产生了深远的影响，不仅让我能够与来自世界各地的国际学术界精英交流讨论，也是我深入了解人工智能和计算机视觉最新学术成果的良机。通过我的论文展示和会议参与，我向学术界呈现了自己的研究成果，并且获得了宝贵的学术见解和灵感，这为我的研究方向和未来发展提供了更加明确的方向。

该团组已进行事后公示。　　　　　　　　　　　　（领队签字）

遵守外事纪律情况（含意见和建议等）：

严格遵守出访纪律。