CNCC | 人机物融合群智计算：大模型时代的新机遇和新挑战

於志文

CCF会士、常务理事、科技咨询委员会主任、普适计算专委会主任，哈尔滨工程大学副校长、西北工业大学教授

教育部“长江学者”特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者，国家级领军人才，国家重点研发专项项目首席科学家。主要从事群智感知计算、普适计算、人机系统等领域研究工作。曾获国家级教学成果二等奖、教育部自然科学一等奖、陕西省科学技术一等奖等奖励。

周兴社

CCF会士、名誉理事、咨询委员会委员，陕西省计算机学会理事长，西北工业大学教授

主要从事网络化嵌入式计算、分布式计算与信息物理融合系统及其应用研究，长期主持相关国家重点基金、国家重大专项、国防预研等课题,目前主持基金委“泛在人机物资源能力模型与认知方法”重点课题。曾获CCF创建60周年杰出贡献奖、CCF杰出教育奖、教育部自然科学一等奖、陕西省科学技术一等奖等。

报告题目：人机物融合系统发展及其研究实践

摘要：人类正在进入人机物三元融合万物智能连接新时代，形成人机物融合系统形态。人机物融合系统具有鲜明”六C”技术特征和四维度应用特征；人机物融合系统面临新的理论与技术挑战，尤其促使软件的自适应与协同能力发生重要演化；结合相关国家重点项目，介绍基于能力的人机物融合系统泛在资源管理技术研究实践。

刘劼

哈尔滨工业大学教授、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、物联网智能技术工信部重点实验室主任、IEEE Fellow、ACM杰出科学家、ACM SIGBED CHINA创始主席。研究兴趣包括智能物联网和混合信息物理，以及智慧农场、数据中心优化和高能效计算等领域应用。发表论文150余篇，H指数76，各种专利100余项，获得最佳论文奖7篇。获得IEEE TCCPS Distinguished Leadership Award（杰出领导力奖）、微软金星奖、施乐帕克中心科技进步奖、伯克利Leon O. Chua（蔡绍棠）奖、清华大学优秀学生特等奖等荣誉。

报告题目：面向未来的智慧农场技术与系统

摘要：“民以食为天”，农业作为第一产业，是国家安全和种族延续的压舱石。现代农业是农学、生物学、信息、机械、电子等多学科的交叉融合。人工智能是现代农业的核心动能，已经在育种、栽培、装备、储运、加工和管理等各方面赋能农业生产过程。本次报告从智能感知、智能决策、智能装备等方面介绍我们对智慧农业场景和需求的思考与工作，着重推动人工智能技术在农业领域的创新发展，以及农业场景对人工智能的交叉促进。

卢策吾

上海交通大学教授

长江学者特聘教授，科学探索奖获得者。主要从事具身智能领域研究，在Nature、Nature Machine Intelligence、TPAMI、CVPR等期刊和会议发表论文100余篇。曾获《麻省理工科技评论》35岁以下中国科技创新35人(MIT TR35)、求是杰出青年学者、上海市科技进步奖特等奖、教育部青年科学奖、IROS/ICRA最佳论文奖等奖项。

报告题目：具身智能-感知（P）、想象（I）、执行（E）PIE方案与具身大模型探索

摘要：围绕具身智能PIE方案，P(Perception)介绍机器人全感知与交互感知，I(Imagination)介绍物理世界概念驱动的仿真推理框架，E(Execution)介绍通用元操作技能设想与工作。基于上述三个模块，介绍具身PIE大模型探索与初步成果。最后介绍具身认知智能工作，如何验证脑神经行为与身体行为稳定隐射关系。

郭嵩

CCF香港秘书长、香港科技大学教授

香港科技大学教授、边缘智能实验室的创始主任，长江学者讲席教授，加拿大工程院院士、欧洲科学院院士、IEEE 会士。研究领域包括边缘人工智能、6G、大数据和机器学习、移动计算和分布式系统。曾获 IEEE/ACM会议、期刊最佳论文奖10余项、日内瓦发明博览会金奖、亚洲世界博览会金奖等奖项。

报告题目：Towards Edge-Native Foundation Models：边缘AI构建、部署和治理的范式转变

摘要：GPT、LLaMA 和 DALL-E等基础模型已经在人工智能领域实现了变革，在广泛的任务中展现了非凡的多功能性。然而，在模型部署时，边缘计算的全部潜力仍未得到充分挖掘。报告提出边缘原生基础模型概念，一种利用分布式、多样化和协作式边缘计算资源的创新方法，预期可在边缘生态系统中构思、培养和利用基础模型。

孔令和

上海交通大学教授

长江学者特聘教授，上海市东方学者特聘教授，国家重点研发计划首席，国家自然科学基金重点项目负责人，信息内容分析技术国家工程研究中心副主任。长期从事物联网领域研究，出版专著4部，发表论文200余篇，获国际会议最佳论文奖15项。担任东海一号卫星有效载荷副主任设计师，负责卫星物联网星地通信载荷的研发。担任IEEE TMC、TII、Network编委。

报告题目：数字孪生驱动的深海探矿自动识别与智能决策研究

摘要：深海多金属结核是重要的海底固体矿产资源，如何快速准确识别多金属结核是开发利用的关键。面向现代大面积深海探测的需要，通过投放海底无人勘探车辆，搭载深度学习模型，准确快速识别及预测海底多金属结核分布区域。通过开发数字孪生系统，对勘探车辆状态和海底环境进行建模，利用实体与虚拟空间的双向映射，在虚拟空间对勘探车辆实行操控仿真，找到最佳勘探路径决策，有效提高勘探效率。为深海多金属结核的快速、准确识别提供有效的解决途径。 

CNCC2024将于10月24-26日在浙江省东阳市横店镇举办，大会主题为“发展新质生产力，计算引领未来”。大会为期三天，包括18个特邀报告、3个大会论坛、138个专题论坛及34场专题活动和100余个展览。图灵奖获得者、两院院士、国内外顶尖学者、知名企业家在内的超过800位讲者在会上展望前沿趋势，分享创新成果。预计参会者超过万人。