2024年11月8日，由中国计算机学会（CCF）主办、中国计算机学会普适计算专业委员会（CCF TCPC）和浙江工业大学承办的“CCF普适计算专委会走进浙江工业大学”系列报告在浙江工业大学计算机学院一楼报告厅成功举行。本次活动旨在将普适计算的最新研究成果、技术趋势和应用案例带到高校师生面前，激发青年学子的创新热情，培养未来的普适计算领域人才。

浙江工业大学先进技术研究院（前沿交叉科学研究院）副院长姚信威教授主持活动，浙江工业大学计算机科学与技术学院、软件学院党委书记范菁教授和CCF普适计算专委会副主任谢磊教授分别致辞，向所有与会人员表示了热烈的欢迎。活动围绕“普适计算技术”展开研讨。

第一场主题报告由华中科技大学博士生导师，长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者，国家“万人计划”科技创新领军人才，中国计算机学会副理事长金海教授带来，汇报的题目是“智能算力网络关键技术体系研究”。在这场汇报中，金教授详细阐述了从网格计算到算力网发展的历史演进，探讨了分布式系统技术发展的趋势，并介绍了中国算力网的总体规划及科技创新2030“新一代人工智能”重大项目“智能算力网络关键技术体系研究及验证”的进展。

接下来，由CCF普适计算专委会副主任，微软亚洲研究院全球研究合伙人谢幸教授带来了主题汇报“大模型价值观对齐”，探讨了“AI行为和人类价值观”领域中的一些关键挑战，包括如何定义人类价值观以及如何评估模型对这些价值观的契合程度。采用跨学科的方法，与伦理学和社会学专家密切合作，借助他们在研究人类价值观方面的深厚经验，深度剖析了当前AI技术发展中面临的伦理困境与价值冲突。

随后，针对目前云-边-端网络中联邦学习研究所面临的重大挑战，西北工业大学博士生导师，国家优青，陕西省三泰英才引进计划领军项目，湖北省杰出青年基金获得者周欢教授在“云边端协同高效联邦学习方法”的主题汇报中，从“研究基于参数选择和预同步的联邦学习方法”和“研究激励驱动的多用户联邦学习方法”这两个方面展开了详细阐述，给出了任务及数据高效实时处理的新思路。

接着，CCF普适计算专委会常务委员，智能机器人专业委员会执行委员，重庆大学计算机学院陈超教授分享了“基于城市时空数据的表示学习”的主题汇报，围绕城市计算中的时空表示学习，针对路网复杂语义建模难表征、区域多重复杂高阶关系难捕捉等关键挑战，深入介绍了复杂语义场景下的路网表示学习、路网与轨迹联合表示学习、区域表示学习以及区域划分与表示联合学习等研究内容和对应的解决方案。

最后一个汇报由湖南大学博士生导师，青年长江学者，芙蓉学者青年学者，CCF普适计算专委会常务委员刘璇教授带来，报告题目为“基于多智能体强化学习的群体智能协同策略”。在该汇报中，刘教授分享了其研究团队近期的研究成果，介绍了目前基于多智能体深度强化学习的群智决策所面临的挑战，同时讨论了多智能体强化学习的在多个领域的应用前景。

在热烈的掌声中，本次会议的报告会圆满落下帷幕。此次会议内容极为丰富，深度聚焦于多个前沿技术领域的研究成果与创新进展，为与会者提供了一场丰盛的学术盛宴。主办方表示将继续秉持开放合作的精神，不遗余力地推动学术交流与科技创新。未来，将会深入更多高校，进一步加强普适计算在高校中的普及和深化，促进学术界与产业界的交流与合作。