古公亮在致辞中提到，西门子在产业创新、技术研发、校企合作等方面的发展规划，与南京大学苏州校区聚焦新工科、服务产业创新、促进科技创新与产业创新融合发展的定位高度契合。他指出，智能科学与技术学院聚焦视觉智能、具身智能、应用智能、类脑智能、混合智能五大前沿方向，凝聚顶尖师资力量，搭建先进科研实践平台，并在深化科技与产业融合方面积极探索，与西门子有广阔的合作空间。他强调，本次会议为双方深化合作交流提供了良好契机，并期待未来立足苏州校区，进一步整合双方资源，在科研创新、技术攻关、人才培育、产业服务等领域，探索更多的务实合作路径，共同为推动长三角乃至全国新工科建设、产业创新发展贡献新的更大力量。
朱骁洵代表西门子感谢南京大学苏州校区及智能科学与技术学院的热情接待。他表示，智能科学与技术学院在人工智能科研创新方面具有雄厚实力与发展潜力，能与西门子在工业领域的AI技术应用方面碰撞出更多火花，推动双方更好发展。他希望未来双方能在更多前沿科技领域联合攻关，在面向重大需求的专业领域取长补短，通过启动联合研发中心、人才联合培养、促进成果转化等务实举措实现合作共赢，为聚力推进高水平科技自立自强迈出高质量发展新步伐。
双方一致表示，联合研究中心的成立是南京大学与西门子深化战略合作的重要举措，将为推动人工智能技术在工业领域的创新应用搭建高水平科研平台。希望能依托各自优势，构建从科研创新、人才培养到成果转化的全链条合作体系，共同推动科技创新与产业发展协同并进。
会上，智能科学与技术学院副院长戴望州，院长助理姚遥，准聘副教授赵放、李文斌，准聘助理教授张绍群围绕三个重点课题和项目计划展开汇报，双方进行深入探讨交流。
李文斌、张绍群围绕课题“时间序列基础模型扩展与应用的关键技术”展开详细介绍，讨论了关键技术研究、合作项目规划、时序大模型应用等问题，并介绍了三个研究方向：在已有的预训练时序大模型基础上进行小样本微调，引入持续学习机制以提升模型任务迁移和知识保持能力，以及构建原生的时序大模型架构。此外，汇报中还介绍了项目进展情况与未来合作展望，期望以高水平学术成果为牵引，实现前沿研究与工业应用的双向转化。
赵放从“工业图纸中的组件分割与识别”以及“多模态RAG与工业问答”两部分，对“多模态工业信息的语义建模”课题展开汇报。他首先围绕工业图纸以及工业世界模型等展开，介绍了课题的研究背景、现状及面临的问题，并汇报了未来研究规划，包括符号表征设计、多层次结构感知模型的建立以及文本与视觉对齐机制等。随后，他围绕多模态RAG与工业问答，重点介绍了知识库构建、基于多模态的检索系统和Agent系统构建三大模块以及构建多模态自主知识库的方案，探讨如何通过迭代反馈，优化检索和答案生成的质量。
姚遥、戴望州围绕“MioVerse中基于生成式AI的工厂场景重建”课题，先后展开介绍了基于程序化内容生成（PCG）与三维高斯点云的工业化场景重建方案，以及结合机器学习和逻辑推理以理解视觉场景背后的含义等。双方还共同探讨了如何利用现有数据系统生成大量工业数据集，并讨论了知识库和逻辑推理在提高机器学习模型解释性方面的重要性，提出了未来将这些技术泛化到工业产品上的展望。
西门子中国研究院研发部总经理李明，南京大学科学技术研究院副院长、科学技术研究院苏州校区办公室主任朱伟伟，西门子数据和人工智能中国研发部研发总监张英丽、首席科学家冯程、高级专家研究员车效音，西门子中国研究院卓越软件创新及体验研发部总监翁畅维、软件系统与开发流程首席科学家周振华、仿真与数字孪生首席科学家傅玲等一同出席会议。