近日，在国际多媒体领域顶级学术会议ACM MM2026全球技术挑战赛（ACM Multimedia 2026 Grand Challenges）中，由深圳河套学院语言模型与人机交互中心（以下简称LIMA中心）双聘教授徐睿峰领衔指导，LIMA中心博士生与哈尔滨工业大学（深圳）学生组成的联合团队斩获多项重磅荣誉。团队在AdoDAS青少年抑郁、焦虑和压力评估挑战赛中，一举拿下赛道一第一名，赛道二第二名及总成绩第一名，同时在MER2026多模态情感理解挑战赛中夺得两个赛道冠军，以过硬的科研实力在全球顶尖竞技中脱颖而出。

01  AdoDAS挑战赛：聚焦青少年心理健康智能评估

ACM MM AdoDAS（多模态青少年抑郁、焦虑和压力评估）挑战赛聚焦于在保障隐私与伦理安全的前提下，开展可扩展、可复现、可比较的情感状态智能评估研究。赛事提供了一个包含6000名儿童及青少年参与者、共计24000个音视频片段的大规模、隐私保护型多模态数据集，并设置了两大赛道：赛道一要求对抑郁/焦虑/压力（D/A/S）三个维度进行二分类筛查；赛道二则需要预测DASS-21各条目响应并重建子量表分数。

本次挑战赛吸引了来自全球的193支队伍参加，包括清华大学、北京大学、南洋理工大学、墨尔本大学、立命馆大学、香港中文大学等高校和科研机构。由LIMA中心博士生郎骐玮、靳伯骏、刘瑜哲与哈尔滨工业大学（深圳）同学组成的联合团队，凭借扎实的多模态情感计算研究积累，最终斩获赛道一（多任务二分类筛查）第一名、赛道二（DASS-21条目级预测）第二名，并以综合优势荣膺总成绩第一名。

02 MER挑战赛：推动倾听者情感识别与偏好学习

ACM MM MER（多模态情感理解）挑战赛致力于推动多模态情感计算与人机交互的深度融合，让机器更精准地理解人类复杂的情感状态。赛事共设四条赛道，其中：

赛道一（MER-Cross）首次将研究视角从传统的发言者情感转向对话中的倾听方，要求模型在发言者说话时准确预测倾听者的情绪，从而实现对对话双方情感状态的全面捕捉。

赛道三（MER-Prefer）则在情感识别领域引入人类偏好学习范式，要求模型判断给定视频的两条情感描述中，哪一条更符合人类偏好。这一任务也是训练情感理解奖励模型的关键环节。值得一提的是，赛道三采用两阶段测试机制，最终排名由两个测试集的平均得分决定，对模型鲁棒性提出了更高要求。

本次挑战赛汇聚全球304支队伍参加，涵盖清华大学、北京大学、纽约大学、新加坡国立大学、谢菲尔德大学、悉尼大学、香港大学等海内外高校，以及来自Meta、阿里巴巴、京东、美团、中国电信等国内外知名企业的科研团队。此次参赛的联合团队在激烈竞争中脱颖而出，荣获赛道一（MER-Cross对话者情感识别）第一名和预测赛道三偏好（MER-Prefer情感）第一名，充分彰显了团队在多模态情感理解方向的研究实力与工程能力。

03 受邀亮相顶级会议，分享前沿成果

据悉，ACM MM（ACM Intemational Conference on Multimedia）由ACM SIGMM（国际计算机协会多媒体专业委员会）主办，是全球多媒体计算与多媒体系统领域公认的顶级学术盛会。2026年会议将于11月10日至14日在巴西里约热内卢举行，本次获奖的联合团队已受邀在大会主会发表技术论文并作现场报告，向全球同行展示相关创新成果。

04 以佳绩为起点，持续深耕前沿

此次系列佳绩的取得，充分体现了深圳河套学院在多模态人工智能领域的长期深耕与校际协同攻关的扎实成效，也彰显了LIMA中心在情感计算方向上的深厚学术积淀以及青年科研人才的培养实力。

面向未来，深圳河套学院将持续锚定人工智能前沿方向，深化产学研融合创新，持续产出具有国际影响力的高水平成果，为区域人工智能产业的高质量发展贡献核心力量。