报告题目：量化方法及其在AI中的应用

主讲人：潘志斌，西安交通大学教授

报告时间：2026年5月16日（星期六）14:30-15:30

报告地点：厦门大学翔安校区西部片区3号楼3301

报告摘要：

量化方法（Quantization）是信号处理领域的重要的研究方向之一，它将一个区间的原始数据或者一组原始数据，通过近似匹配的方法量化到对应胞腔内唯一的量化中心来实现。量化分为标量量化（Scalar Quantization）和矢量量化（Vector Quantization）两种类型，可实现对原始数据的压缩（如Deep Compression）或离散化（如VQ-VAE、VQ-GAN），也可实现对原始数据的残差提取（如ResNET）。本报告将首先解释量化方法的基本思想，然后介绍量化方法在AI中的典型应用，主要针对深度网络的轻量化、生成式模型的离散化和大模型的在线KV压缩展开，最后展望量化方法在今后AI领域中的潜在应用前景。

报告人简介：

潘志斌，1985年获得西安交通大学无线电技术专业学士学位，1988年获得西安交通大学自动控制专业硕士学位，2000年获得日本东北大学（Tohoku University）电子工学（EE）博士学位。现为西安交通大学电子与信息工程学部教授、博士生导师，陕西省图像图形学会常务理事、陕西省信号处理学会常务理事。目前的研究方向主要为高效图像编码、可逆信息隐藏、快速RAG检索、纹理图像分类、红外图像处理及差分进化（Differential Evolution, DE）算法等。承担了国家自然科学重大项目子课题、国家自然科学基金面上项目、博士点基金项目、省/市科技计划等多个科研项目。已发表SCI期刊论文120余篇，主要发表在IEEE 信号处理系列的刊物和欧洲模式识别系列的刊物上，如IEEE TIP、IEEE MM、IEEE TNNLS、IEEE TGRS及Information Sciences、Knowledge-based Systems、Expert Systems and Applications等上，Web of Science 的H指数为27、H10指数为64；已获得中国发明专利授权10余项。

邀请人：人工智能系 罗志明副教授