数智赋能的泛在感知 | ChinaData - 新鲜讯息

论坛简介：

在“数据要素与中国机会”的时代背景下，泛在感知正从“设备驱动”走向“数据+智能驱动”。“数”是要素化的数据，“智”是对数据的建模与推理能力；二者耦合，才能把分散、嘈杂、异构的多源信号转化为对城市治理、工业生产与公共安全可直接作用的“可用认知”。

然而，现实场景面临多重挑战，如：时空数据稀疏与漂移、多域系统的异构与耦合、隐私合规与可信治理、边端计算的能效与成本，以及从“感得到”到“理解得了”“预测得准”的跨层闭环。如何在低功耗甚至无电池约束下持续感知，如何用小模型与紧凑数据结构在边端实现高效推理，如何把群体设备协同转化为高质量时空数据资产，如何处理不完备与不确定数据，提升可解释性与稳健性；并在工业、交通、环境与应急等场景中验证数据资产向应用价值的转化路径。

本论坛旨在沉淀体现中国特色的数据要素学科体系与工程方法，释放数据的系统性生产力。

论坛安排

顺序	主题	主讲嘉宾	单位
1	随机一致性视角下的可学习理论	钱宇华	山西大学
2	感算协同智能物联系统	郭斌	西北工业大学
3	基于数据确权的智能高铁数据服务体系研究	郭兵	四川大学
4	群智大数据的计算及应用	高晓沨	上海交通大学
5	物联网数据挖掘关键技术研究	戴海鹏	南京大学

论坛主席

杨晓春

CCF杰出会员，东北大学教授

杨晓春，女，博士，二级教授，博士生导师，东北大学国家示范性软件学院院长。先后入选国家级高层次人才，科技部中青年科技创新领军人才，教育部新世纪优秀人才；获国家优秀青年基金资助；国家重点研发专项项目首席科学家。担任CCF数据库专委会副主任委员，CCF协同计算专委常委委员。长期从事数据管理与分析领域的教学科研工作。中国计算机学会CCF杰出会员，ACM高级会员，IEEE高级会员。

论坛共同主席

高宇岑

东北大学副教授

高宇岑，博士，东北大学软件学院副教授。担任CCF分布式计算与系统专委会执行委员。研究方向是数据工程与网络优化，在SIGKDD、ICDE等发表论文20余篇。参与科技部重点研发计划、国自然联合重点项目等4个纵向项目。

论坛讲者

钱宇华

山西大学教授

钱宇华，男，工学博士，教授、博士生导师，现任山西大学党委常委、副校长。获国家高层次人才、全球高被引科学家、国家优秀青年科学基金称号，获教育部宝钢教育基金特等奖，兼任中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会副主任、山西大学大数据科学与产业研究院院长、计算智能与中文信息处理教育部重点实验室副主任。研究领域为人工智能、大数据与机器学习。牵头获批国家自然科学基金重大项目等20余项。发表论文200余篇。

题目：随机一致性视角下的可学习理论

摘要：机器学习是人工智能等领域的共性基础与关键技术，其原理可解释性直接影响AI应用的可信度与有效性。然而，数据噪音、标注偏好及先验知识不足等因素，易导致机器学习决策结果与真实情况产生随机一致性。这一现象使得决策缺乏客观性与可重复性，引发解释性灾难，对经典可学习理论构成挑战。因此，重构具备原理可解释性的可学习理论成为人工智能基本科学问题。本报告从随机一致性现象切入，重新审视并延拓传统理论，旨在构建更科学可信的机器学习理论与方法。

郭斌

西北工业大学教授

郭斌，CCF理事、工学博士，西北工业大学计算机学院教授、副院长，国家杰出青年科学基金获得者。入选教育部“新世纪优秀人才”、国家青年拔尖人才，获评爱思唯尔中国高被引学者、《麻省理工科技评论》“2023中国智能计算创新人物”，兼任人机物融合群智计算教育部重点实验室副主任、工信部智能感知与计算重点实验室副主任。研究方向为智能物联与普适计算、群体智能。在IEEE/ACM汇刊等发表论文150余篇，获教育部自然科学一等奖。CICC认知与行为专委副主任。

题目：感算协同智能物联系统

摘要：人类正在进入“人机物”融合万物智能互联的时代。随着物联网和人工智能技术的飞速发展，智能物联网（AIoT）正成长为一个极具前景的新兴领域，它以人工智能、边缘计算与物联网等技术的深度融合为基础，在感知、通信、计算和应用中通过AI技术赋能，构建具有更高灵活性、自组织性、自适应性、持续演化的物联网系统。本次报告将分享西工大在智能物联网感算协同方面的最新研究进展。

郭兵

四川大学教授

郭兵，CCF理事、嵌入式系统专委副主任，工学博士，四川大学计算机学院二级教授、博士生导师，现任计算机学院副院长。国家重点研发计划与 NSFC 重点项目首席科学家，IET Fellow。长期从事嵌入式智能系统、云计算和数据资产的研究与开发工作，主持2项国家重点研发计划项目等32项。发表论文140余篇，获18项国家授权发明专利，主持制定IEEE及行业标准4项；出版专著2部、教材3本，担任《International Journal of Embedded Systems》副主编，主办7次国际学术会议，是国家科学技术奖励评审专家。

题目：基于数据确权的智能高铁数据服务体系研究

摘要：高铁数据服务中存在的三大业务难题，包括数据确权溯源难、数据有序共享难、数据管控散乱。本讲分享团队率先提出“数据银行”破解高铁数据确权、共享、管控三大难题的研究，阐释网状确权、质量鉴定、价值评估、自动共享、隐私保护等关键技术，展示如何构建安全可控的智能高铁数据服务体系，助力国铁集团数据资产化与高效决策。

高晓沨

上海交通大学教授

高晓沨，CCF分布式计算与系统专委会副主任，上海交通大学计算机学院长聘教授、博导，全国五一劳动奖章获得者、国家级青年人才计划入选者。研究方向为数据工程、网络优化。发表CCF A/B类期刊会议论文200余篇。主持国家科技部重点研发计划、国家自然科学基金重点项目等50余项。与腾讯、华为等头部企业深度合作，助力中远海运、中航沈飞、中海油等央国企数字化转型，获中国产学研合作创新奖。指导学生获国际数学建模三大赛事最高奖项。

题目：群智大数据的计算及应用

摘要：当今时代，数据已成为关键生产要素。群智大数据是指通过感知设备、网络计算等现代信息技术手段获取，含有群体智能模式的多源异构数据，正重塑产业发展和民生服务模式，为数字中国建设注入强大动能。本讲聚焦群智大数据计算技术，在数据采集层面，传感器精细化感知实现物理世界到数字空间精准映射。数据汇聚环节，通过信息融合技术破解"数据孤岛"难题，将分散数据转化为可用资源。数据挖掘应用方面，数据驱动算法在关键领域实现应用落地，提升效率水平。

戴海鹏

南京大学教授

戴海鹏，南京大学计算机学院教授、博导，国家级青年人才计划入选者，IET Fellow。获ACM中国新星奖、IEEE TCSC职业中期卓越研究成就奖、中国电子学会优秀科技工作者等荣誉。研究方向为物联网、边缘智能、无线感知等。发表国际一流会议期刊论文300余篇，含CCF A类130余篇。担任国家重点研发计划项目、教育部学科突破先导项目课题负责人。

题目：物联网数据挖掘关键技术研究

摘要：随着物联网技术不断发展，全球数据量亦呈现爆炸性增长趋势，数据形态由传统静态数据向海量动态数据转变，紧凑数据结构设计已成为当前研究热点，其研究挑战主要来源于轻量级、通用性、实时性等客观需求。报告主要介绍近年讲者在新型紧凑数据结构设计方面取得的一些成果，重点关注考虑元素内在信息的轻量级哈希自适应布鲁姆过滤器、数据流中二次项元素的通用挖掘框架、及支持动态实时伸缩的新型过滤器的设计等。

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