2024年11月1日至3日，运载与智慧交通学院林峰教授应邀参加由中国振动工程学会人因振动工程专业委员会主办，国家高速列车青岛技术创新中心承办，浙江大学协办的第二届全国人因振动工程理论及技术应用学术会议（CHVE 2024）。

会议在山东省青岛市召开，共设置了1个主会场和4个分会场，邀请了8位国内外知名专家作主会场特邀报告，并安排了24个分会场邀请报告和40余个专题报告，接收会议论文近50篇。200余位分别来自于高校、企业、研究院所等近百家单位的专家学者和研究生参与了本次会议。

11月2日下午，林峰教授以“人因工程大规模预训练模型的研发”为主题，作了精彩的报告。他指出，目前的智能座舱多聚焦于人机交互（语音、手势和生物识别等）的电子座舱技术，却缺乏舒适宜人、健康安全的人机环境设计，而其中存在的技术挑战是对多模态感知信号融合成为深层次认知信号的能力。为此，林教授团队将对Transformer、Variational Encoders和Diffusion Models等主流预训练大模型架构进行重构，以解决多模态样本数据融合学习和深度推理的关键问题。

林峰教授进一步阐述了本项研究的创新之处，即融合人因振动工程和智能化减振降噪新技术，在V2X和人机共驾技术的基础上，开展振动舒适性与智能化座椅减振技术、乘坐疲劳和动态舒适性实时监控与反馈系统技术、司乘人员神经和骨肌健康监护等方面的基础与应用研究。其中，要突破的关键技术是针对座舱边端装备低功耗、实时性和可靠性要求，提出云-边-端共轭的预训练大模型实施方法。林教授表示，他们将与国产自主全栈技术系统，如昇腾云计算系统和鸿蒙车载移动计算系统，深度合作，落地新型智能驾舱的解决方案。

林峰教授强调，为使人因工程共性技术适用于陆地车辆、轨道车辆、航空航天器、水面舰船等运载工具，需要提出大模型训练中可迁移、可泛化的关键创新技术。他提到，团队在多模态大模型千亿级参数隐空间（Latent Space）分割、重构方面取得了国际领先的成果，接下来将结合各类运载工具泛化场景数据，实现few-shots和zero-shot精准推理，为推动人因工程在不同领域的广泛应用提供有力支撑。