近日，笔趣阁 CoinsLAB科研团队在人工智能机器知觉领域取得突破性新进展，围绕复杂场景下机器视觉认知与高阶逻辑推理等难题，团队提出了一系列从信息补全、认知对齐到因果去偏的系统性理论与方法体系。相关成果相继发表在《Information Fusion》《Pattern Recognition》及《Information Processing and Management》等领域顶级国际期刊上。据悉，系列成果均以笔趣阁 为第一单位，CoinsLAB科研团队博士研究生田娜为第一作者，赵文仓教授为通讯作者，研究工作得到了国家163计划以及山东省自然科学基金等项目的资助与支持。

Ø直击机器智能感知机理，攻坚知觉基础研究

工业人工智能与具身智能的快速发展，推动机器感知系统从简单的目标测量走向高度自主的场景推理与认知决策。实现这一跨越的关键底层机制，在于机器能否准确构建对物理世界的结构化表征与知识理解。团队的研究打破了传统模型对海量标注数据和简单统计共现的依赖，通过探索机器自主知识推理的内在机制，在人工智能基础理论层面进行了前瞻性的探索。

Ø多维突破智能感知瓶颈，成果登顶领域TOP期刊

1拒绝幸存者偏差，因果去偏提升罕见关系泛化

针对长尾分布导致的幸存者偏差与虚假统计捷径，团队从因果推断视角切入，提出基于特征解耦的因果范式，显著提升了模型对罕见关系的无偏泛化能力。

该成果将视角从信息缺失补全向底层认知去偏延伸，通过显式剥离真实内在特征与虚假统计特征，并引入对抗性反事实干预机制，从根本上阻断虚假的统计后门路径，从而赋予深度视觉模型摆脱统计束缚、回归视觉本质的高阶因果推理能力。

该成果以“Surviving or Crashed: A Feature Decoupling Paradigm based Causal Inference for Anti-Survivor Bias in Scene Graph Generation”为题被中科院一区Top期刊《Information Fusion》（IF=15.5）录用，DOI:10.1016/j.inffus.2026.104430。

2破局信息缺失，赋予闭环常识推理能力

针对非结构化环境中视觉预测缺失导致的推理断层，团队提出了一种基于核心知识推理的信息缺失补全架构，使机器在高度不确定性下仍具备闭环常识推理能力。

该成果不依赖于可能引入跨域偏见的外部常识知识库，而是创新性地从图像数据本体中挖掘视觉核心实体与常识核心关系，并通过引入贝叶斯后验概率网络进行多源知识异构概率融合，实现在视觉或常识证据信息不充分条件下的高可靠逻辑补全与场景拓扑重建。

该成果以“A core knowledge reasoning architecture for scene graph”为题发表于中科院一区Top期刊《Pattern Recognition》（IF=7.6），DOI:10.1016/j.patcog.2025.112183。

3消除认知混淆，打破高频谓词语义陷阱

针对细粒度谓词语义高度相似所带来的认知混淆，团队受感觉与知觉二分法理论启发，创新性地提出感觉知觉协同的细节认知对齐网络，打破了由高频泛化谓词主导的语义陷阱。

该成果将研究视角从因果概率去偏向仿生知觉精细化知识推理延伸，通过显式模拟人类视觉系统先感觉后知觉的认知递进过程，快速捕获粗粒度刺激，再结合上下文信息进行细粒度辨识与重构，实现对极易混淆的相似长尾谓词的精准区分与高阶逻辑对齐。

该成果以“Cognitive alignment network: Integrating sensory-perceptual cues for predicate similarity discrimination”为题发表于中科院一区Top期刊《Information Processing and Management》（IF=6.9），DOI:10.1016/j.ipm.2025.104577。

Ø技术赋能前沿交叉，支撑学校“811工程”与橡胶智能制造

CoinsLAB团队始终坚持科研服务应用为导向，积极推动基础理论向工业应用转化。系列机器视觉感知突破可深度赋能化工与橡胶材料的智能制造过程，为化工和橡胶等高分子材料的工业智能质检与柔性制造系统可提供坚实可靠的知觉决策引擎，有力支撑我校山东省“811工程”建设与特色优势学科发展。