11月26日至27日，上海理工大学环境与建筑学院成功举办“AI 在生态环境方向应用”教师发展研修班。为期两天的学术盛宴以促进人工智能与生态环境学科的跨界融合为核心目标，聚焦前沿交叉领域的科研创新与教学能力提升，吸引线上线下百余位师生参与，现场学术研讨氛围浓厚，跨领域交流互动热烈深入。
在研修班开幕式上，环境与建筑学院院长张宏亮教授发表致辞，深刻阐释了人工智能技术对环境学科发展的革命性意义。他指出，人工智能不仅为环境科学研究提供了全新的技术路径与研究范式，更打破了传统科研的资源壁垒，为中小型科研团队创造了与高水平团队同台竞技的机遇。张宏亮院长鼓励全体教师尤其是青年教师，主动拥抱技术变革，将AI工具深度融入科研与教学实践，转化为提升科研效能、优化学科建设的核心驱动力。他强调，学院将持续支持此类高水平、前瞻性学术活动，致力于构建开放协作、跨界创新的科研共同体，推动环境与建筑学科高质量发展。
本次研修班特邀多位在AI与生态环境交叉研究领域具有深厚学术积淀和丰硕研究成果的专家学者，围绕多个前沿方向开展专题报告与实操分享，内容涵盖理论研究、技术应用、工具实操等多个维度。其中，复旦大学方明亮教授以“AI在环境健康中的应用：从物质识别到毒性评估与绿色化学” 为题，通过质谱数据分析、毒性预测模型构建等案例，剖析AI在污染物识别、健康风险评估等领域的优势，提出“数据驱动+知识引导”的科研融合思维；日本东北大学李昊教授线上分享“数字材料生态：AI+材料的数字平台驱动闭环框架”，阐述环境功能材料研发从“试错法”到“理性设计”的范式转变路径；同济大学钟士发教授从机器学习原理、模型训练与评估入手，结合污染物预测等案例，演示其在环境科研中的应用，并建议科研工作者立足科学问题、善用开源数据；复旦大学孟夏教授聚焦“人工智能在环境健康研究中的应用”，通过复杂暴露与健康关联性挖掘等案例，探讨领域发展机遇与挑战；南京信息工程大学张运江教授以“人工智能在大气环境观测数据解析中的应用”为题，分享AI在数据重建、污染源解析等方面的研究成果，彰显其挖掘环境数据价值的独特作用；复旦大学陶辰亮博士后则开展“手把手”实操教学，系统梳理Python科学计算与机器学习工具库，现场演示从环境搭建到结果可视化的完整流程，有效降低入门AI技术的门槛。
此外，研修班还设置了多个专题分享环节，内容覆盖跨学科研究、战略决策、算力支撑、论文发表等多个维度。南京大学钱超教授作“人工智能跨学科交叉研究初探”报告，展示了AI技术在不同学科领域的创新应用模式与研究成果；同济大学冯恺睿研究员介绍了AI技术在应对气候变化、优化环境治理策略中的核心作用；中科曙光邓密海副经理分享了曙光服务器使用经验与国产算力发展现状，为科研工作者提供了算力支撑解决方案；北京大学王斌教授围绕“基于AI和暴露组学大数据开展环境健康风险评价研究”主题，深入分析了EST期刊AI相关论文的发表趋势、选题方向与写作注意事项；复旦大学王以恒、贠金虎博士研究生结合自身科研实践，分享了“AI辅助科研的个人经验与实操技巧”，为科研人员提供了宝贵的实践参考。
本次研修班既是一场高水平的学术思想碰撞，也是一次精准高效的科研能力提升培训。活动成功搭建了AI 技术与生态环境研究跨界融合的交流平台，为上海理工大学环境与建筑学院师生们系统梳理了AI赋能生态环境研究的前沿方向，提供了实用的技术工具与方法路径。与会师生纷纷表示，通过本次研修班收获颇丰，不仅深化了对AI技术的理解与认知，更明确了未来科研与教学的创新方向，将把所学知识与方法融入后续工作中，助力学院在智慧环保、精准治污与可持续发展领域的研究与教学迈上新台阶。