本论坛将于CNCC2019中国计算机大会第三天（10月19日）下午在苏州金鸡湖国际会议中心A204会议室举行，共邀清华大学、中国科学院、上海交通大学、复旦大学、奥斯陆大学等国内外学术机构及企业专家与您探讨。

大数据（“数”）、人工智能（“智”）、区块链（“链”）无疑是当前的热点技术，各地积极布局，孵化一个又一个科技领域独角兽企业。“数-智-链”成为革新传统产业、开启智能化时代的新动能和助推剂。数据是生产资料，人工智能技术既能发现数据的价值又需要数据来训练其智能，数据的增长推动人工智能技术的发展；区块链以其可信任性、安全性和防篡改能力，激励数据开放意愿，让更多数据被解放出来；数据增长和技术进步交替前行。如何把握“数-智-链”三者核心，抓住机遇、应对挑战、落地应用是本论坛探讨的主要内容。本论坛特邀请多名国内外知名学者和企业专家开展研讨以及互动，讲述“数-智-链”三者的概念、把脉三者的关系、展望三者的发展，揭开大数据、人工智能和区块链三者化学反应的面纱。论坛深入浅出，既有基本概念的讲解，又有详细的技术分享，还包括应用案例。

论坛日程

论坛嘉宾：

朱扬勇 复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，上海市数据科学重点实验室 主任

张伟楠 上海交通大学约翰·霍普克罗夫特研究中心助理教授、博士生导师

唐杰 清华大学计算机科学与技术系长聘教授，清华－工程院知识智能联合实验室主任

杜子东 中国科学院计算技术研究所副研究员，寒武纪研究院院长

张彦 挪威奥斯陆大学信息工程学院终身教授

孔华威 中科院计算所上海分所所长

白硕 金融科技专家，中国计算机学会上海分部主席

执行主席：

熊贇  复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，上海市数据科学重点实验室 副主任

执行主席：

温蜜  上海电力大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，院长

讲者和报告简介

朱扬勇  

讲者简介：朱扬勇，复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，复旦大学计算机科学技术学院学术委员会主任、上海市数据科学重点实验室主任，《大数据》期刊编委会副主任、大数据协同安全国家工程实验室副理事长、中国自动化学会国防大数据专委会副主任、中国计算机学会大数据专家委员会首批专家、农业大数据产业技术创新战略联盟副理事长兼首席科学家、上海市大数据专家。数据科学和大数据著名科学家、国际数据科学研究的主要倡导者之一。2008年率先提出“数据资源是重要的现代战略资源，提高数据资源开发利用水平、保护国家的战略资源是增强我国综合国力和国际竞争力的必然选择”。提出“数据界DataNature”、“数据学Dataology”、“数据财政”、“数据自治”、“大数据试验场”、“数据身”等，在定义数据科学、大数据、数据资产等概念进行了独特的尝试。《大数据技术与应用丛书》主编，《大数据资源》主编，大数据科普书《旖旎数据》作者，参与国家和地方多个大数据规划编制。

报告题目：以数明智，依链记数

报告摘要：2016年，阿尔法狗掀起了人工智能第三次浪潮，更多人工、更多数据、更强计算将1990年代的神经网络计算推到了万能的高度，深度学习网络似乎成了人工智能的代名词。另一方面，波士顿动力、HBP计划、以及各种类脑计算机计划，向我们展现惊恐的机器人世界。本报告从数据的视角审视人工智能，分析了大数据和人工智能的“智表外、知主内”的内在关系，提出基于“数-智-链”的数据动力智能体，以标准数据盒驱动智能软件、智能机器完成智能任务，实现人工智能。数据盒是一种标准的数据流通格式，也是数据资产的主要计量形式，在网络空间流通，有唯一标识。数据盒的生产和流通记录在区块链中，以确保数据盒的可标识、可跟踪，实现对智能安全的控制。

张伟楠  

讲者简介：张伟楠现于上海交通大学约翰·霍普克罗夫特研究中心担任助理教授、博士生导师，研究方向为深度强化学习、无监督学习及其在数据挖掘问题中的应用。他于2011年毕业于上海交通大学计算机系ACM班，于2016年获得英国伦敦大学学院计算机系博士学位，研究成果在国际一流的会议和期刊上发表70余篇论文；2017年获得ACM国际信息检索会议SIGIR的最佳论文提名奖；2017年获得上海ACM新星奖；2018年获得阿里巴巴达摩院青橙奖。

报告题目：从大数据科学到大规模智能体人工智能

报告摘要：近12年来，人工智能领域见证了有三个重要的里程碑，即2007年的云计算、2011年的大数据和2016年的深度强化学习驱动的人工智能。我们可以看到这些重要的技术浪潮是一脉相承的。我们也会不禁思考，那未来不久的人工智能新的浪潮会在什么方面涌现呢？以我个人的观察视角，近年来机器学习的落地场景有两个发展方向，一是从预测到决策的范式拓展，另一个则是从单智能体到多智能体的场景推广。由此，面向多智能体系统的深度强化学习开始越来越受到学术界和工业界的关注。本次报告，我将回顾过去12年来的人工智能技术发展，然后引入多智能体人工智能的介绍。从多智能体深度强化学习的几个落地任务切入，由此引入它的基本数学定义和几个经典解决方法。之后我将深入海量智能体场景下的不同场景，探讨在海量智能体的情况下，传统多智能体强化学习方法的不足，并深入介绍基于平均场理论的强化学习和基于因子分解模型的强化学习算法。最后，我将介绍MAgent和CityFlow等几个专为海量智能体场景提供模拟实验的平台，并展示上述算法在该平台上的初步实验效果。

唐杰  

讲者简介：唐杰，清华大学计算机科学与技术系长聘教授，计算机系副主任、清华—工程院知识智能联合实验室主任，获杰青。研究兴趣包括：社会网络分析、数据挖掘、机器学习和知识图谱。发表论文200余篇，拥有专利20余项。主持研发了研究者社会网络挖掘系统AMiner，吸引了220个国家/地区1000多万独立IP访问。曾担任国际期刊ACM TKDD的执行主编和国际会议CIKM’16、WSDM’15的程序委员会主席、KDD’18大会副主席以及IEEE TKDE、ACM TIST、IEEE TBD等期刊编委。获英国皇家学会-牛顿高级奖学金、CCF青年科学家奖、国家自然科学基金委员会杰出青年学者、北京市科技进步一等奖、中国人工智能学会科技进步一等奖、KDD'18 杰出贡献奖。2012年国家优秀青年科学基金获得者。

报告题目：认知图谱Cognitive Graph：理解、推理和决策

报告摘要：利用可解释推理机制对知识图谱进行推断是一个非常重要的问题，已受到广泛关注。本报告提出一种新型的知识图谱学习框架CognitiveGraph，该框架建立在认知科学dual process理论基础上，通过协调内涵抽取模块和外延推理模块迭代构建认知图谱，并且给出了一种可解释推理路径。CognitiveGraph框架的实现基于BERT和图神经网络GNN，能够有效的处理超大规模节点网络，已经成功应用于许多领域，包括基于推理的问答系统（HotpotQA），表现出相对现有方法最好的性能。

杜子东   

讲者简介：杜子东，博士，现为中国科学院计算技术研究所副研究员，寒武纪研究院院长。长期从事人工智能体系结构研究。他在深度学习处理器方向做出了一系列开创性的工作，以第一作者身份发表多篇国际顶级会议或期刊论文，曾获得了 CCF A 类会议 ASPLOS’14 最佳论文奖（亚洲首次在计算机体系结构领域顶级国际会议首次获奖），在 ISCA’16 上中获评审最高分，入选 IEEE Micro 评选的国际计算机体系结构领域年度十佳论文。

报告题目：基于分形冯诺依曼体系结构的机器学习计算机

报告摘要：本次报告介绍我们在国际计算机体系结构学术年会的最新工作，“Cambricon-F: Machine Learning Computers with Fractal von Neumann Architecture”一种基于分形冯诺依曼体系结构。该技术是一系列异构、串行、多层次但具有相同指令集架构ISA的机器学习计算机。Cambricon-F能够帮助用户提升编程效率。

张彦  

讲者简介：张彦，挪威奥斯陆大学信息工程学院终身教授，全球“高被引科学家”，英国工程与技术学会会士，IEEE通信学会绿色通信与计算技术委员会主席，IEEE杰出讲师。张彦教授2005年毕业于新加坡南洋理工大学获电子电气工程博士学位，分别于北京航空航天大学和南京邮电大学获硕士和学士学位。近期主要研究方向为未来无线通信网络和智能安全物联网。发表的论文被引用13000多次（Google Scholar)，H因子59。现任7个IEEE Transactions/Magazine权威期刊编辑，包括IEEE Communications Magazine; IEEE Network Magazine; IEEE Communications Surveys & Tutorials；IEEE Transactions on Vehicular Technology; IEEE Transactions on Green Communications and Networking; IEEE Internet of Things；以及IEEE Vehicular Technology Magazine。并现任或曾任国内多个核心期刊编委，包括中国通信，通信与信息网络学报，及物联网学报。多次担任国际学术会议的技术委员会主席或分会主席，如IEEE GLOBECOM 2017、IEEE PIMRC 2016、IEEE SmartGridComm 2015等。

报告题目：区块链+边缘智能：融合与互补

报告摘要：本次报告将首先介绍区块链和边缘智能的关键概念与架构。然后，将介绍我们近期在区块链与边缘计算融合方面所开展的研究工作，包括区块链赋能的边缘智能和边缘智能赋能的区块链技术。同时，还将总结一些关于区块链与边缘智能融合的相关研究问题。

孔华威   

讲者简介：孔华威 中科院计算所上海分所所长，起点资本合伙人，italk沙龙创始人，IC咖啡合伙人，高级工程师。

报告题目：计算机视觉和边缘智能

报告摘要：计算机视觉是人工智能的“福地”，也是“试金石”，同时也是边缘计算的最先应用场景，从自动驾驶汽车，到家庭安防。本报告介绍“边缘计算视觉赋能”的应用场景。

白硕  

讲者简介：白硕 ，金融科技专家，中国计算机学会上海分部主席，中国中文信息学会常务理事，上海丹渥智能科技有限公司董事长，中科院计算所、信工所兼职博导。曾任上海证券交易所总工程师、中国计算机网络与信息安全管理中心技术管理处处长、中科院计算所软件研究室主任等职。

报告题目：区块链与产业竞争新格局

报告摘要：最近，区块链技术领域出现了重大变化的动向。一些大型金融机构、互联网企业和商业机构纷纷进军数字货币领域，各国央行也纷纷就推出法定数字货币有所动作，中国央行的法定数字货币计划的进展尤为引人注目。这些动向已经不仅仅是金融领域的事件了，它们牵动着全球产业竞争的新格局。这些动向背后也隐藏着新的技术挑战，值得引起区块链技术领域的重视和跟进。

执行主席介绍

熊贇 

复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，上海市数据科学重点实验室副主任

熊贇  复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，上海市数据科学重点实验室副主任。研究兴趣包括数据科学、数据挖掘和大数据处理。长期从事数据领域研究，在数据科学学科、特异群组挖掘等方面做出了开拓性、系统性工作。研究工作获得了国家自然科学基金、国家863计划、国家科技支撑计划、上海市科委基金等资助，研究成果在包括TKDE、KDD、AAAI、ICDM等数据领域国际权威期刊和会议上发表论文80余篇，也是TKDE、TKDD、ICDM、AAAI等国际期刊和会议PC。在国内率先开展大数据和数据科学的研究工作，出版第一本数据科学专著《数据学》（《Dataology and Data Science》）；提出了一类大数据形态--特异群组挖掘，提出了一批新型的大数据挖掘算法，这些算法已被应用于上海市医联平台、上海市证券交易所、上海市交通信息中心等上海市大数据建设重要领域。

温蜜

上海电力大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，院长

温蜜 上海电力大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，院长。上海市曙光计划、上海市人才发展基金获得者。目前担任上海市青年联合会常委，欧美同学会上海电力大学分会副会长兼秘书长，中国计算机学会青年科技论坛（CCF YOCSEF）18-19上海分论坛主席，上海市计算机学会理事，国际期刊PPNA副主编，著名学术会议IEEE INFOCOM, ICC, GLOBECOM等国际会议TPC成员。研究方向是：智能电网、无线传感器网络、电力大数据隐私保护等。主讲《应用密码学》、《网络程序设计C#》、《组合数学》等多门专业核心课程，并指导多组学生参加上海市科研创新项目。主持了包括教育部留学回国科研启动基金、国家自然科学基金在内的10余项国家及省部级课题；获得上海市科技进步奖2项。先后在IEEE TETC、TVT、TIFS、IOT 、IEEE GLOBECOM、ICC 等国际著名学术期刊和会议上发表论文60余篇；撰写学术著作2部；申请国家发明专利多项。曾被评选为学术骨干教师、科研新星、三八红旗手等。