CCF 2025中国数字服务大会大模型赋能数字服务的机遇与挑战论坛举办

2025年8月19日至21日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF服务计算专业委员会、烟台大学、哈尔滨工业大学（威海）联合承办的CCF 2025中国数字服务大会在烟台召开。本届大会以“数智服务：重塑产业体系，赋能社会治理”为主题，汇聚了来自高校、科研机构、企业的1000余名专家学者，围绕服务计算理论、技术与应用展开深度探讨。

8月20日下午，大模型赋能数字服务的机遇与挑战论坛成功举办，该论坛由南京信息工程大学软件学院许小龙教授和中国石油大学（华东）齐连永教授担任主席。

随着大模型（LLM）的快速发展，数字服务正在经历从规则驱动到智能驱动的深刻变革。大模型凭借强大的数据理解、生成和推理能力，为个性化推荐、智能搜索、自动客服、金融风控、医疗诊断等众多数字服务场景提供了全新的技术范式。然而，大模型在数字服务中的应用也带来了计算成本高、可解释性不足、数据隐私泄露等诸多挑战。该论坛围绕大模型在数字服务中的核心技术、应用创新与关键挑战展开深入讨论，邀请国内外知名学者、企业技术专家及行业领军者，共同探讨大模型驱动的数字服务的前沿进展、技术挑战与未来发展趋势，为学术界与产业界搭建深度交流的平台。

华中科技大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师、国家级青年人才何强围绕《协同模型训练：边缘问题边缘解决》这一主题进行了分享。他指出，边缘算力节点在靠近数据源的地方完成数据分析与处理，能够在自动驾驶、虚拟/增强现实等对反应速度要求极高的应用场景中，帮助用户和终端设备实现快速决策，并推动个性化人工智能的可持续演进。本次报告展示了他们的最新研究成果，也为边缘智能在数字服务中的应用开辟了新的思路。

上海大学计算机工程与科学学院副院长、博士生导师邹国兵带来了题为《大语言模型赋能服务计算问题研究及应用》的报告。他表示，在万物互联与智能化服务加速发展的背景下，LLM技术正通过创新模式在学术研究与产业应用中展现出广泛的潜能。邹教授重点介绍了LLM与图神经网络在知识蒸馏框架中的知识传递机制，以及其在图数据下游任务中的性能表现；同时分享了LLM在服务质量预测、Web API推荐等核心服务计算问题中的最新研究进展；并进一步展示了LLM在系统运维日志分析、多级故障识别与问题原因推荐中的应用实践。通过这些案例，他深刻剖析了LLM如何为服务计算带来新的研究范式与应用价值。

浙江大学计算机科学与技术学院特聘研究员、国家级青年人才陈超超围绕《可信大模型驱动的数智服务》这一主题进行了深入分享。他指出，随着大模型在数据隐私、安全防护、公平鲁棒与可控遗忘等方向取得技术突破，可信大模型正逐渐成为数智服务体系升级的核心引擎。报告中，他系统梳理了可信大模型在数智服务中的关键技术路径，重点探讨了模型可信性与服务智能化之间的协同机制，提出了在隐私保护与智能服务深度融合的背景下，如何构建可靠、高效的数智服务体系。

东南大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师周睿婷围绕《基于持续学习的边缘在线推理加速机制》这一主题进行了分享。她指出，深度神经网络（DNN）模型在端边云推理加速技术中具有广泛应用，尤其适用于智能家居、自动驾驶以及工业物联网等对实时响应和高效计算要求极高的场景。报告中，系统梳理了端边云推理加速的三种主要模式——云集中推理、边缘直接推理及端边云协同推理，并分析了各模式在任务实时性、数据传输、模型复杂度及计算资源等方面的适用条件。同时，重点介绍了其团队自2023年以来在基于持续学习的边缘在线推理加速机制方面的最新研究成果，并与在场专家学者共同探讨了端边云推理加速的未来研究方向，为边缘智能在数字服务与工业应用中的高效部署提供了新思路。

中山大学软件工程学院教授、副院长、博士生导师吴嘉婧围绕《大模型时代的区块链服务安全：挑战与机遇》这一主题进行了分享。她指出，区块链作为数字经济的重要基础设施，其匿名性和多方参与特性在带来创新的同时，也引发了诈骗、洗钱等频发的非法行为，对生态安全构成挑战。报告中，吴教授系统梳理了现有区块链服务安全分析工具的研究进展，并指出其在泛化能力与推理能力方面的局限性。重点探讨了生成式大模型技术如何为区块链安全与治理提供新的研究思路与应用范式，涵盖欺诈检测、智能合约漏洞分析及合规监管等核心任务，同时分享了团队在该方向上的探索成果与阶段性进展。最后，对区块链服务安全在大模型赋能背景下的开放问题与未来研究方向进行了展望，为区块链生态的可信发展提供了重要参考。

电子科技大学信息与通信工程学院研究员、博士生导师张引围绕《大语言模型技术赋能工业制造》这一主题进行了分享。他指出，在数字化与智能化浪潮推动下，LLM正成为行业变革的核心驱动力。报告中，系统梳理了团队在LLM应用中的前沿探索与创新实践，重点展示了LLM在信息内容检测、传播预测及溯源、WiFi环境感知、合约代码漏洞优化、工业设计与工业数据分析等多个领域的应用案例。这些研究成果不仅有效解决了信息传播安全、网络安全及工业设计等关键问题，也为相关行业的智能化发展提供了重要技术支撑，为LLM在工业制造中的深度应用开辟了新路径。

该论坛的成功举办，为学术界与产业界搭建了深度对话的桥梁，有效推动了大模型在数字服务领域应用共识的形成与发展。多位专家从模型可信化、边缘智能化、安全治理及工业应用等多维度出发，不仅展示了前沿研究成果，也深刻剖析了当前面临的关键挑战与未来可能的技术路径。期待以此次论坛为契机，进一步促进跨学科、跨领域的协同创新，共同推进大模型驱动的数字服务向更高效、更可靠、更普惠的方向迈进，为构建智能化社会注入新动能。

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