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图像作为连接物理世界与数字世界的关键媒介，其视觉质量影响了下游系统的可靠性和视觉应用的性能。从物理场景到数字图像的转换过程中面临多种扰动和失真。图像成像阶段将捕捉到的光信号转化为电信号；电信号进入图像信号处理器（ISP），通过一系列复杂计算，对原始成像进行初步校正与质量增强。为满足不同的下游视觉任务的需求，成像过程的优化方法和策略是不一样的。本报告将分享研究团队近年来在智能成像领域的相关工作，重点探讨面向不同任务的智能成像方法，主要包括：下游任务驱动的高效ISP参数优化、高效自动白平衡（颜色恒常性计算）、以及受限训练样本下的鲁棒图像质量评估。

李兵，中科院自动化所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员，博士生导师，国家优青，北京市杰青，中科院“青年学习标兵”，国家科技创新2030重大项目首席科学家，国家自然科学基金重点项目负责人，人民中科研究院院长，多模态超级智能安全北京市重点实验室副主任。长期从事人工智能与安全方向的研究，在国际权威期刊和会议上发表论文100余篇，担任多个国际学术期刊编委，曾获国家自然科学二等奖、北京市科学技术一等奖、中国自动化学会技术发明一等奖。