由中国人工智能学会主办、人工智能逻辑专委会和吉林大学计算机科学与技术学院、符号计算与知识工程教育部重点实验室共同承办、中国计算机学会人工智能与模式识别专委(知识表示与推理学组)协办的“2026年CAAI人工智能逻辑暑期学校”于7月16日-20日在吉林长春顺利举办。本次暑期学校以“人工智能的逻辑基础”为主题，邀请了清华大学刘奋荣教授和Griffith University的Dr.Zhe Wang做特邀学术报告，由华东师范大学陈仪香教授牵头组建，包括吉林大学叶育鑫教授、西安石油大学王军涛副教授、南京航空航天大学张元睿博士、重庆医科大学邓美林博士、和南京大学许天问博士在内的讲习团，共同担任教学授课任务。来自全国多所科研院所与高校的四十余名青年学者、硕博研究生齐聚长春，共同开启了为期五天的逻辑与人工智能交叉领域的学术研学之旅。

开班启幕：锚定AI逻辑核心方向

7月17日上午09:00，暑期学校正式拉开帷幕，开班仪式上主办方代表计算机科学与技术学院王哲副院长与承办方代表人工智能学会人工智能逻辑专委陈仪香主任先后致辞，向全体学员介绍了本次暑期学校的创办初衷：在大模型技术快速迭代的当下，回归逻辑这一人工智能学科的底层根基，打通不同研究方向的逻辑脉络，为国内从事知识表示与推理研究的青年群体搭建深度交流的平台。致辞结束后，全体参会师生共同合影留念，定格下本次研学活动的开篇瞬间。

开班仪式后，华东师范大学陈仪香教授率先开讲“命题与谓词逻辑”课程，从最基础的逻辑公理体系出发，逐层拆解形式化推理的核心范式，结合人工智能领域的经典案例，为学员搭建起严谨的逻辑知识框架，三个小时的授课层层递进，帮助不同基础的学员快速建立起对数理逻辑体系的系统性认知。当日下午，西安石油大学王军涛副教授带来“模糊逻辑”专题课程，围绕不确定性推理的核心场景，讲解模糊逻辑的理论演进路径与工程落地方法，结合工业控制、智能决策等领域的实际应用案例，让学员充分理解模糊逻辑在处理非精确性问题上的独特优势。

纵深研学：覆盖多分支逻辑体系

7月18日的课程聚焦模态逻辑与认知逻辑两大前沿方向。上午时段，南京航空航天大学张元睿博士以“模态逻辑”为主题展开授课，系统讲解模态逻辑的语义模型、公理系统以及在多智能体系统中的应用场景，通过大量形式化推导演示，帮助学员掌握模态逻辑的建模方法。下午，重庆医科大学邓美林博士带来“信念与知识逻辑”专题分享，将逻辑理论与医疗人工智能场景深度结合，讲解知识推理在临床辅助决策、医疗知识图谱构建中的落地路径，跨学科的研究视角让学员们收获了不同于传统计算机领域的全新研究思路。

7月19日的课程进一步延伸至描述逻辑与非单调逻辑两大细分领域。上午，吉林大学叶育鑫教授讲授“描述逻辑”课程，重点围绕知识图谱的底层表示逻辑展开，拆解描述逻辑的子语言体系、推理复杂度特性，结合主流知识图谱工具的实现原理，让学员清晰理解描述逻辑在语义网体系中的核心支撑作用。下午，南京大学许天问博士带来“非单调逻辑”专题，针对传统经典逻辑无法处理的动态知识更新、缺省推理等问题，系统讲解非单调逻辑的各类扩展分支，梳理该方向的前沿研究进展，为学员开展创新性研究提供了丰富的思路参考。

特邀领航：直击领域前沿热点

7月20日的特邀学术报告环节将本次暑期学校的学术氛围推向高潮。清华大学刘奋荣教授（欧洲科学院院士）首先登场，以“面向可靠逻辑推理的大语言模型：方法与评测新进展”为主题，针对当前大模型存在的推理幻觉、逻辑一致性不足等行业痛点，分享了团队在大语言模型逻辑增强方向的最新研究成果，从理论方法到评测体系，完整呈现了大模型与逻辑推理融合的前沿探索路径，引发了在场学员的热烈讨论。

随后，来自Griffith University的Zhe Wang教授以“Ontology-Based Data Integration and Knowledge Discovery”为主题，分享了基于本体的数据集成与知识发现领域的国际前沿研究进展，结合多个工业级落地项目案例，讲解了本体技术在跨源数据融合、大规模知识挖掘中的实践方案，为学员提供了国际化的研究视野。

专题报告全部结束后，暑期学校进入结业仪式环节，讲习团成员与全体学员开展了集中答疑与测评交流，针对学员五天研学过程中遇到的疑问逐一进行细致解答，结合测评结果为表现优异的学员颁发了奖品与结业证书。不少学员表示，本次暑期学校搭建的完整逻辑知识体系，填补了自身在人工智能基础理论层面的短板，不同领域专家的跨视角分享，也为后续的研究工作打开了全新的思路。

本次2026年CAAI人工智能逻辑暑期学校的顺利举办，进一步夯实了国内人工智能逻辑领域的青年人才培养基础，推动了不同高校、不同研究方向的学者之间的学术联动，为我国人工智能基础理论研究的持续创新注入了新鲜动能。