多模態(tài)智能感知作為人工智能領域的前沿方向，旨在融合視覺、語音、文本、雷達、光電等多源異構(gòu)信息，實現(xiàn)對復雜環(huán)境的高精度理解與穩(wěn)健感知。近年來，大模型（LLM，VLM，LMM 等）技術(shù)的快速突破，使模型具備了更強的跨模態(tài)語義表達、知識推理和任務泛化能力，正推動智能感知從傳統(tǒng)的單一模態(tài)識別轉(zhuǎn)向深層次語義理解、跨場景協(xié)同感知與智能決策。大模型時代，感知系統(tǒng)正在邁向語義驅(qū)動、多模態(tài)融合和任務自適應的新階段，其能夠在動態(tài)、不確定等復雜環(huán)境中保持高可靠性與高智能性。這類技術(shù)已在國防安全、智慧交通、工業(yè)制造、能源運維和城市治理等關(guān)鍵領域得到廣泛應用，為構(gòu)建新一代高可信、高自主、自適應的智能感知體系提供了核心能力支撐。因此，推動多模態(tài)智能感知技術(shù)在大模型框架下的自主可控發(fā)展，不僅對提升國家關(guān)鍵基礎設施的運行效率和安全保障能力至關(guān)重要，也對引領未來行業(yè)的智能化創(chuàng)新具有深遠意義。

為全面呈現(xiàn)大模型與多模態(tài)智能感知的最新理論進展、技術(shù)突破與示范應用，《計算機科學》擬在 2026 年第10期策劃出版“大模型與多模態(tài)智能感知”專題（正刊）。專題旨在搭建科研機構(gòu)、高校、企業(yè)、行業(yè)單位之間的交流合作平臺，促進相關(guān)技術(shù)在交通安全、社會治理、工業(yè)互聯(lián)、國防安全等重點領域的深度應用，推動多模態(tài)智能感知技術(shù)體系穩(wěn)健發(fā)展。

我們誠摯邀請相關(guān)領域的專家學者積極投稿，共同探討大模型與多模態(tài)智能感知的未來方向，推動我國智能感知技術(shù)在科研、工程與產(chǎn)業(yè)領域得到更高水平的發(fā)展。

一、專題特邀編審

胡星辰（國防科技大學）

梁  科（國防科技大學）

周思航（國防科技大學）

唐  廠（華中科技大學）

劉新旺（國防科技大學）

彭宇新（北京大學）

二、征文范圍

本專題圍繞“大模型與多模態(tài)智能感知”重點關(guān)注多模態(tài)數(shù)據(jù)理解、智能感知系統(tǒng)構(gòu)建、場景泛化與安全可信等關(guān)鍵方向，鼓勵基礎理論、核心技術(shù)和工程應用等多類型研究成果投稿。主要范圍包括（但不限于）：

1）大模型與多模態(tài)基礎理論

多模態(tài)大模型的結(jié)構(gòu)設計、預訓練方法與高效微調(diào)

跨模態(tài)語義對齊、表示學習與統(tǒng)一理解

可解釋、可控、可信的大模型感知與推理

2）多源數(shù)據(jù)融合與智能感知

視覺、雷達、紅外、文本等異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合建模

跨視角、跨平臺、跨場景的魯棒感知與時空理解

復雜條件下的噪聲抑制、弱視條件感知與泛化能力提升

3）智能體與自適應感知系統(tǒng)

基于大模型的感知—推理—決策一體化智能體技術(shù)

在線學習、增量學習和環(huán)境自適應感知方法

邊云協(xié)同與實時高效感知系統(tǒng)架構(gòu)

4）工程化落地與應用驗證

多模態(tài)智能感知系統(tǒng)工程技術(shù)與平臺構(gòu)建

智慧交通、公共安全、裝備監(jiān)測、遙感觀測、無人系統(tǒng)等典型場景應用

感知系統(tǒng)的可信性、安全性與大規(guī)模評測驗證方法

三、投稿要求

1.投稿方式：通過“計算機科學在線投稿系統(tǒng)”（http://www.jsjkx.com）投稿。投稿時請選擇“大模型與多模態(tài)智能感知”欄目。

2.稿件格式：參照《計算機科學》官方網(wǎng)站首頁提供的稿件模板排版，中英文稿件均可，內(nèi)容可以是原創(chuàng)研究型和綜述型成果，鼓勵綜述和長文。

3.投稿文章未在正式出版物上發(fā)表，也不處于其他刊物或會議的審稿過程中，不存在一稿多投現(xiàn)象；投稿文章須保證合法性（無抄襲、剽竊、侵權(quán)等不良行為）。

4.其他事項請參閱投稿指南：http://www.jsjkx.com/CN/column/column12.shtml。

四、重要時間

論文投稿截止時間：2026年5月15日

預錄用通知截止時間：2026年7月15日

專題擬出版時間：2026年10月15日

五、聯(lián)系方式 

編輯部聯(lián)系人：
李老師    E-mail：lyhjsjkx@163.com     電話：023-67039612

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