CNCC | 如何实现从“万物互联”到“万物智联”的群智化演进？

孙海龙

CCF协同计算专委副秘书长

北京航空航天大学教授/博导

软件开发环境国家重点实验室副主任。入选国家级青年人才计划。主要研究群体智能、智能化软件方法和分布式系统等。主持多项国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目及面上项目等。在OSDI、IJCAI、AAAI和ICSE等发表论文130余篇，获得中国发明专利授权40余项、美国发明专利授权2项。获国家技术发明二等奖2项、教育部科技进步一等奖3项。

於志勇

福州大学教授/博导

CCF高级会员，普适计算专委会和协同计算专委会委员，福建省高层次人才，旗山学者，福建省网络计算与智能信息处理重点实验室副主任。毕业于西北工业大学，法国国立电信学院博士后。长期从事普适计算、群智感知、人机共融智能等方向的研究。主持或参与国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目及面上项目等，发表期刊或会议论文百余篇，授权专利和软著二十余项，获得福建省科技进步一等奖等奖励。

曾大军

中国科学院自动化研究所研究员/博导、副所长

复杂系统管理与控制国家重点实验室副主任，IEEE/AAAS Fellow。本科就读于中国科学技术大学少年班，于美国卡内基·梅隆大学商学院/机器人研究所获博士学位。主持基金委创新研究群体、国家杰出青年科学基金、科技部重点研发等科研项目。是国际上创立并推动前沿交叉学科“情报与安全信息学”和“传染病信息学”的主要学者之一，在大数据与人工智能技术及应用方面取得突出成果。

群智技术赋能决策智能

决策范式正在从信息化向智能化迈进。决策智能旨在通过实时有效的大数据感知和解析来实现知情决策，面向未来可能发生的场景主动进行情景推演与预测，并将这些前瞻性分析应用于决策制定、分析、实施和反馈全过程。报告聚焦以群智技术为代表的人工智能如何拓展决策框架、赋能决策方法、提升决策能力，从应用场景、科学问题和方法层面比较传统方法与决策智能的差异，并讨论决策智能发展的可能途径。 

刘劼

哈尔滨工业大学教授/博导、人工智能研究院院长

智慧农场技术与系统全国重点实验室主任，IEEE Fellow，ACM杰出科学家。主要研究方向包括智能物联网、混合信息物理系统、高能效计算、人工智能应用等。长期致力于面向产业的科研创新，发表论文140余篇，H指数73，获批近百项专利，获得6篇最佳论文奖，2021 IEEE TCCPS杰出领导力奖等荣誉。

群体智能自主作业智慧农场

近年来，智能感知、智能决策、智能装备等领域的飞速发展已经使人工智能对传统行业的赋能作用日益明显，为智慧农业带来了新的思路和解决方案。然而，智慧农场必须解决两个挑战，一是开放粗放时变的农田环境给自主感知、决策和执行带来的的挑战，二是碎片化的AI能力为系统化的农场管理带来的挑战。本报告分析智慧农场的技术内涵和技术挑战，分享我们在群体智能自主作业智慧农场方面的思考和尝试，并探讨智慧农场技术与系统的未来。 

吴文峻

北京航空航天大学教授/博导

国家人工智能标准总体组副组长、新一代人工智能重大项目专家组成员。目前主要研究方向包括：群体智能、大规模在线教育、AI for Science等。主持和参加国家自然基金重点、国家重点研发计划、省部级和企业合作等20多项研究课题，在国际会议和期刊上发表学术论文150多篇，出版中英文专著两部。

面向复杂环境的无人集群系统群智激发与汇聚

在复杂开放环境中，无人集群系统需要应对高度的不确定性，完成多样性的挑战任务。如何根据任务需求，设计相应的激励机制，使得无人集群系统能够涌现群体智能，并协同汇聚完成任务的目标？本报告介绍在复杂系统理论指导下，并结合当前大模型发展的趋势，无人集群系统群体智能关键技术的研究思路和发展趋势。 

李国良

CCF数据库专委会副主任

清华大学教授/博导、计算机系副主任

IEEE Fellow。主要研究方向为数据库和数据科学。发表论文150余篇，他引14000余次，入选爱思唯尔2014-2022年中国高被引学者榜单。获得了VLDB 2017 Early Career Research Contributions Award（VLDB青年贡献奖，亚洲首位获奖者）、IEEE TCDE Early Career Award（IEEE数据工程领域杰出新人奖，亚洲首位获奖者）。获得VLDB、ICDE、CIKM、DASFAA等会议的最佳论文（提名奖）。获国家科技进步二等奖（2018）、计算机学会科技进步特等奖（2022）、电子学会科技进步一等奖（2022）。

大模型与数据管理

AI4DB在数据库的性能调优、索引推荐、基数和代价估计等方面已经逐步落地，但是在泛化性方面还存在众多挑战性难题。大模型为AI的泛化性推进了一大步，也将推动更多AI技术落地到数据库领域。但是大模型与数据管理的深入融合还面临众多挑战，包括提示生成、模型微调、数据库大模型、大模型加速、大模型训练等。本报告将探讨大模型给数据管理带来的挑战和机会，以及数据管理为大模型带来的价值。

王尚广

CCF服务计算专委会秘书长

北京邮电大学教授/博导、计算机学院副院长（主持工作）

网络与交换技术全国重点实验室副主任，国家优秀青年科学基金获得者，天算星座总负责人，北邮一号卫星总负责人。研究方向包括服务计算、边缘计算与智能、卫星计算、5G/6G核心网、卫星操作系统等，先后主持/完成包括国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目在内的各类项目50余项，发表高水平学术论文100余篇，担任IEEE Technical Committee on Services Computing主席等。

卫星计算中的星地协同研究与探索

随着商业航天技术的快速发展，卫星作为“带翅膀的计算机”的趋势正逐渐加快，而以卫星为载体的计算模式（卫星计算）则为相关尝试从事卫星领域研究的技术人员大幅度降低了研究门槛。报告首先对国内外卫星技术发展现状进行了分析，然后介绍我们依托天算星座在卫星计算领域开展的研究探索，最后分享我们开展的星地协同等在轨实践工作等。