随着多模态情感计算与人机交互的不断融合，如何让机器准确理解人类复杂的情感状态，已成为情感智能领域的重要前沿问题。ACM MM MER2026多模态情感理解挑战赛（Multimodal Emotion Recognition Challenge）作为MER系列赛事的第四届，延续了从判别式情感识别迈向生成式情感理解的研究脉络，已发展成为该领域规模较大的学术竞赛之一。本次挑战赛共设置四条赛道：MER-Cross（对话者情感）、MER-FG（细粒度情感）、MER-Prefer（情感偏好）和 MER-PS（生理信号情感）。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，哪一条更符合人类标注者的偏好。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。

本次挑战赛吸引了来自全球多个国家和地区的高校与科研机构参与。由研究团队涂耿、井然、孙圣哲、伍阳、刘晓露、左得霖、明达同学，联合河套学院郎骐玮、靳伯骏、刘瑜哲同学组成的参赛团队，凭借在多模态情感计算领域的持续积累与技术创新，荣获赛道一MER-Cross对话者情感识别第一名和赛道三MER-Prefer情感偏好预测两项第一名，充分体现了团队在多模态情感理解方向的研究实力与工程能力。参赛团队已获邀在ACM MM会议发表技术介绍论文，并作会议报告。

ACM MM（ACM International Conference on Multimedia）是多媒体计算和多媒体系统领域的国际顶级学术会议，由ACM SIGMM（ACM 多媒体专业组）主办。2026年会议将于11月10日至14日在巴西里约热内卢举行。