- TF105:大语言模型技术进展及应用
- TF104:软件工程的复杂性
- TF103:降本增效 架构先行
- TF102:攻击面管理
- TF101:全域营销的数据科学
- TF100:大模型时代下数据智能的应用与前景
- TF98:数字化转型先锋论坛-金融行业实践专场
- TF97:大语言模型时代的知识工程
- TF96:知识图谱赋能时空AI
- TF95:元宇宙系列(三):行业智能化,产业元宇宙来助力
- TF94:NLP技术和产业化发展
- TF93:云原生年度回顾与展望
- TF92:工业机器人柔性控制
- TF91:前端新技术与新实践
- TF90:研发效能度量
- TF89:数智转型 势在必行
- TF87:数据洞察与数据驱动
- TF86:知识图谱赋能智能制造
- TF85:打造公路“头等舱”——智能座舱与交互革命进行时
- TF84质量与效能
- TF83中间件设计:打造互联网架构的基石
- TF82前端与图形学
- TF81工业制造中的数据治理
- TF80云原生安全
- TF77智慧商业,连锁革命
- TF76金融知识图谱构建与应用:进展与展望
- TF75云原生架构演进:降本增效背景下的云原生实践
- TF74产业互联网下的数据科学
- TF73边缘计算不边缘——创新焦点之边缘智能设备和应用
- TF72技术创新驱动企业增长
- TF71 产业变革中的工业互联网安全
- TF70跨模态前沿AI技术及产业应用
- TF69工业制造中的大数据分析和预测
- TF68前端与多媒体
- TF67如何用因果推断和实验驱动用户增长
- TF66大转型,走进农业新时代
- TF65知识图谱开源开放及生态
- TF64量子人工智能:机遇与挑战
- TF63基础架构设计:从架构热点问题到行业变迁
- TF62元宇宙系列(二):数字化底座,万丈高楼平地起
- TF61开发安全与供应链安全
- TF60企业级研发效能提升的实践
- TF59研发效能提升之美
- TF58视觉基础模型研究及应用
- TF57数据安全之流动数据的安全管控
- TF56MBD,开启产品数字化定义新未来
- TF55前端工程体系,告诉你头部企业的新探索
- TF54工程师成长地图与卓越研发组织打造
- TF53预训练时代的大规模知识表示与推理实践
- TF52智慧、融合、安全——智能科技车与路
- TF51畅谈元宇宙的发展与挑战
- TF50工程师文化驱动组织创新
- TF49 产品设计与生产制造协同案例分享与探讨
- TF48云原生时代架构变迁与前瞻
- TF47AI技术落地过程中的实践问题探讨
- TF46数据科学的新发展与数字化转型
- TF45知识图谱新技术、新场景、新应用
- TF44智能驾驶的技术挑战和解决方案
- TF43前端的发展与未来
- TF42区块链DeFi技术新机遇与实战
- TF41云上大数据和数据中台建设
- TF40人机共存,传统行业供给侧服务者赋能技术与系统实战
- TF39语言知识前沿研究与工业实践
- TF38无(少)标注数据在人工智能中的应用
- TF37基于场景的机器人环境理解与智能交互
- TF36工业大数据在智能制造领域的应用与探索
- TF35从数据分析到数据智能
- TF34工业互联网安全前沿与技术热点
- TF33人工智能的下半场—— 知识图谱的新机遇与行业落地
- TF32端到端数据分析系统构建
- TF31智能:前端技术的新挑战
- TF30产业互联网下的数据智能实战解析
- TF29机器视觉技术进展及工业应用
- TF28技术战略转型背后的工程师文化
- TF27零信任网络架构实践 (ZTNA Practice)
- TF26互联网架构中的热点应对
- TF25工业人工智能技术创新与应用
- TF24 仿真工业软件的研究与应用
- TF23AI联邦学习的最新应用落地
- TF22数据驱动
- TF21 认知智能落地中的问题与对策
- TF20 深度学习技术和框架应用
- TF19 未来智能设备的交互技术
- TF18 数据安全与风险防控
- TF17 认知计算产业化落地
- TF16 NewSQL探索与实践
- TF15 Cloud Native 云原生时代的架构
- TF14 联邦学习技术及数据隐私保护
- TF13 大数据时代背景下数字内容生产行业的技术变迁
- TF12 语言认知与知识计算
- TF11 容器化和Service Mesh实践
- TF10 AI在智慧媒体领域的应用
- TF09 人机对话的产业应用与技术发展
- TF08 企业数据安全建设实践
- TF07 大数据在新零售中的应用
- TF06 工程师职业发展及组织文化概况
- TF05 区块链技术与工程实践研讨会
- TF04 纵论AI在问答、机器翻译、自动驾驶、人脸识别中的应用
- TF03 大数据系统与应用
- TF02 人工智能时代的互联网运维
会议主席
袁康
1997年毕业于中国科学院计算技术研究所。担任CCF TF-SIG智能制造主席。主持设计的产品连续五年获得IF、红点Best of Best、G-MARK、中国设计智造(DIA)等国际设计大奖,并获得安徽省科学技术进步奖,合肥市“创新领军人才”A类等称号。主要研究方向包括计算机系统结构、产品创新设计、智能制造中的数字孪生、工业大数据分析与应用、人工智能及视觉识别等领域。
特邀讲者
丁二锐
主题报告一:计算机视觉赋能制造 - 从生产到产品
主题简介:产业互联网的蓬勃发展促使计算机视觉技术在各个行业,尤其是在制造业中不断下沉和融合,从而实现全链条的产业升级。面向制造业的重要环节,本报告将重点分享百度视觉相关技术在制造业的生产和产品环节中的技术布局和应用探索。在生产端,自动化实现高效质检、安全生产、便捷物流是效率提升的必由之路。在产品端,视觉可感知设备(如智能硬件产品)愈发普及,高效的视觉算法实现和更自然、更智能的交互则可以为产品带来差异化市场优势。
个人简历:丁二锐 博士,百度视觉技术部总监, CCF-CV委员,CSIG青工委等专委会委员。负责百度计算机视觉技术的基础研发和管理工作, 领导部门先后获得30余项国际比赛冠军,开发150余项能力,支撑的计算机视觉公有云/质检云先后多次被Forrester/IDC评为市场第一。 个人已发表论文40余篇,获得50余项中国专利和10余项美国专利,曾获ICDAR 2019 最佳论文第二名奖,百度“最佳经理人”奖(2018),中国电子学会科技进步一等奖(2018),国家技术发明奖二等奖(2020),担任ICDAR2019/2021,CVPR2020/2021等多个学术研讨会和竞赛的组织者。
高耀军
主题报告二:正向数字化工艺驱动智能制造
主题简介:设计告诉我们“做什么”,工艺解决的是“怎么做”,MES是具体执行。大部分企业在一头一尾投入比较大,但是工艺却是被忽略的环节。工艺数据结构化就是解决“怎么做”的指令参数和合理规划能够与上下游数据同源,数据驱动,通过正向的数字化工艺加强工艺指导时效性,构建设计和制造融合的桥梁,实现数据驱动企业业务,实现工业互联、互通、数据闭环,使得工业互联网架构有了活动起来的数据,有了大脑。
个人简介:2008年加入西门子工业软件公司,目前是西门子公司高科技电子行业技术实施服务负责人。主导和参与了很多企业PLM项目规划和建设。海尔研发模块化项目、京东方数字化工艺制造项目、华为研发制造融合项目、冠捷科技工业4.0数字化转型战略规划咨询项目、富士康机电协同PLM项目、国家电网平高集团研发工艺制造一体化项目等。对企业数字建设规划及落地实施有具体的理解和经验。
代华锋
主题报告三:基于设计数据的表面质量缺陷的机器视觉识别研究和应用
主题简介: 计算机视觉在工业制造领域的应用,这几年发展迅速,但在结合实际场景时,也遇到很多难题, 特别是快消品检测领域,比较典型的问题有,大量复杂的建模和大量负样本收集与标注。联宝科技在数字化改造和推进智能制造过程实践中,总结了一条行之有效的视觉检测方法,叫MBI(基于模型的检测), 即通过引入产品设计数据,实现实时数字建模, 并通过设计数据来约束机器学习边界,收敛机器学习范围,可以突破性的提升当前视觉检测的精度和效率。
个人简介:代华锋,联宝科技合肥笔记本产品研发部研发总监,毕业于清华大学机械工程领域,硕士研究生学历,目前清华大学博士在读,拥有近20年便携式计算机系统级开发领域的丰富经验,长期致力于便携式计算机产品设计与创新并带领团队积极探索机器视觉,人工智能,大数据,数字孪生等新技术的融合在智能制造领域的应用与实践,带领团队申报相关专利450余项,拥有丰富的关键技术攻关和科技成果转化的经验。荣获安徽省战略性新兴产业技术领军人才、合肥市专业技术拔尖人才、安徽省人工智能卓越工程师、安徽省科学技术奖三等奖、合肥市科学技术奖一等奖、合肥市“228”产业创新团队带头人、安徽省“115”产业创新团队等多项荣誉。
谢涛
主题报告四:以智能化创建软件助力智能制造
主题简介:随着信息化和智能化应用的快速发展,低代码无代码开发作为一种快速应用开发技术得到了业界包括制造业的广泛关注,各种低代码无代码开发平台层出不穷。而从低代码到无代码开发再到软件自动化是逐步的进化,对使用者的要求逐渐降低。软件自动化的使用者只要提供需求描述,满足此需求的软件不用开发就能被自动产生。这些智能化创建软件的手段有效地支撑了智能制造的多个重要环节,包括工业大数据的互联互通、制造的质量保障与流程优化等。本次报告将讨论智能化创建软件的最新研究进展、未来发展趋势及其助力智能制造的最新案例和待解决的挑战。
个人简历:谢涛,北京大学计算机学院讲席教授,高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学)副主任,北京大学信息技术高等研究院数据驱动软件开发实验室主任。美国科学促进会(AAAS)会士,电气电子工程师学会(IEEE)会士,美国计算机协会(ACM)杰出科学家,中国计算机学会(CCF)杰出会员。曾获科学探索奖,国家自然科学基金委海外杰出青年科学基金以及其延续资助,美国NSF Faculty CAREER Award,ACM SIGSOFT杰出服务奖,IEEE计算机协会软件工程技术委员会(TCSE)杰出服务奖,ASE 2021最有影响力论文奖等。担任CCF软件工程专委会副主任,CCF-IEEE CS青年科学家奖评奖分委员会主席,中国计算机大会(CNCC 2020)程序委员会主席,软件工程旗舰国际会议ICSE 2021程序委员会共同主席,《软件测试、验证与可靠性(STVR)》Wiley期刊联合主编等。主要研究领域包括软件工程、系统软件、软件安全、可信人工智能。