为深化研究生对电力智能巡检与视觉大模型前沿技术的认识，拓宽学术视野，提升科研创新能力，10月13日下午，高精密工业智能视觉测量技术重点实验室举办“跨模态视觉大模型技术在电网智能巡检中的应用研究”学术讲座。程环环老师为研究生系统解读相关领域的前沿动态与发展趋势。实验室相关专业研究生及教师参加讲座，现场学术氛围浓厚。

作为研究生学术能力提升的重要活动，此次讲座紧扣国家智能电网建设与人工智能技术发展需求，聚焦视觉大模型、跨模态感知和缺陷智能检测等前沿方向，旨在帮助研究生准确把握学科发展趋势，深化对关键科学问题的理解，为后续科研选题、项目研究和技术攻关奠定坚实基础。

讲座中，程环环老师从电力智能巡检的实际需求出发，系统介绍了当前电力视觉技术的研究现状，分析了传统巡检方式在复杂环境感知、缺陷精准识别及多源信息融合等方面面临的挑战。围绕视觉大模型技术发展前沿，程老师重点讲解了跨模态视觉大模型的基本原理、关键技术及典型应用路径，深入阐释了图像、文本等多模态信息协同感知与缺陷特征提取的技术优势，并介绍了大模型技术在电力设备状态感知、缺陷识别和智能决策等场景中的广阔应用前景。

在展望未来发展时，程环环老师指出，随着人工智能技术与电力行业的深度融合，视觉大模型将在模型泛化能力、跨模态知识迁移、复杂场景鲁棒识别及轻量化部署等方面持续突破，进一步推动电网巡检由“人工经验判断”向“智能精准感知”转变。她勉励研究生立足实际需求，关注学科前沿，善于从真实工程场景中凝练科学问题，将前沿技术与科研项目有机结合，不断提升发现问题、分析问题和解决问题的能力。

整场讲座内容丰富、深入浅出，兼具理论深度与实践指导意义。与会研究生围绕跨模态数据构建、缺陷检测模型优化、大模型应用边界及科研选题方向等问题积极提问，程老师结合自身科研经验逐一解答，并针对研究生后续研究提出了具体建议。同学们纷纷表示，此次讲座不仅拓宽了学术视野，也使自己对电力视觉智能技术的发展脉络和未来方向有了更加清晰的认识，对科研选题和深入开展相关研究具有重要启发。

此次学术讲座的成功举办，是实验室持续强化学术育人、提升研究生培养质量的重要举措。未来，实验室将继续围绕学科前沿与重点项目研究，常态化开展高水平学术交流活动，引导研究生主动追踪前沿、勇于创新实践，不断提升科研创新能力，为培养具有前沿视野、创新精神和实践能力的高素质人才提供有力支撑。