个人介绍：张钧波，博士，现任京东智能城市研究院人工智能实验室主任、京东科技数字城市群高级总监。主要从事时空人工智能与数据科学、城市计算、深度学习、联邦学习等领域研究。近年来承担国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上项目等课题。在AI Journal/IEEE TKDE/KDD/AAAI/IJCAI/WWW/ACL/UbiComp等国内外权威期刊和会议上发表论文60余篇（引用6000多次，H-Index：33），申请发明专利数十项，出版专著1部。担任AI领域国际权威期刊《ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology》编委。连续两年（2022/2021）入选AI 2000人工智能全球最具影响力学者提名，均在“经典AI全球最具影响力学者”榜单中位列全球前30。连续两届荣获中国专利优秀奖、荣获教育部自然科学二等奖、CCF科学技术奖科技进步杰出奖、中国人工智能学会优秀博士论文提名奖、ACM分会优秀博士论文奖。带领团队开发面向智能城市的专有AI产品，在北京、雄安、南通、宿迁等20多个智慧城市项目中得到应用落地，时空AI技术入选2021年度京东十大科技突破，获京东专利奖银奖。是CCF高级会员、CCF-AI专委会执行委员、IEEE Senior Member。

个人介绍：龚勋，博士，教授，博士生导师，四川省学术和技术带头人后备人选，美国路易斯安那州立大学LSU访问学者（国家公派，2018-2019），加拿大阿尔伯塔大学UA访问学者（2015）。2008年12月毕业于西南交通大学（校优秀博士论文），主要从事人工智能、计算机视觉及图像处理、模式识别等方面的研究。获重庆市自然科学一等奖，第七届四川省博士专家论坛一等奖；主持国家自然科学基金2项，四川省重点研发项目，横向项目多项，主研国家自然科学基金2项、“十一五”国家科技支撑计划子项目1项，铁道部与西南交通大学的合作项目2项。迄今为止，在人脸三维建模和识别、智能信息处理、机器视觉等方面成果丰硕，在国内外权威期刊及会议发表研究论文六十多篇；获国家发明专利10余项（成果转化2项），出版专著 1本；中国计算机学会高级会员，中国计算机学会学术委员会通讯委员，中国人工智能学会工委会委员。IEEE MultiMedia、IJCIS、《电子学报》、《自动化学报》等期刊论文评审专家。ICMLC 2022程序委员会共同主席，ICMLC 2021分会主席，CCBR (2019-2021)，ISKE(2015-2021)等国际会议程序委员会委员，AAAI、CVPR、ECCV审稿专家。

报告题目：用AI和大数据打造智慧城市

报告摘要：城市计算是计算机科学以城市为背景，以时空大数据分析和挖掘为核心，通过不断获取、整合和挖掘城市中不同领域的大数据来解决城市痛点，是当今城市通向新型智慧城市的途径。本报告将展现京东城市的愿景，介绍京东城市操作系统的架构和其中基于时空大数据挖掘中的各种技术。并且分享基于轨迹数据挖掘的高效索引设计，城市危化品监管等案例。更多信息可参看城市计算主页：http://icity.jd.com/。

个人介绍：鲍捷博士，京东城市数据产品部负责人，管理整个事业部的数据平台和时空数据管理技术研发。他于2014年在美国明尼苏达大学获得计算机系博士学位，主要的研究方向包括了时空大数据的管理分析和挖掘。他曾在微软亚洲研究院工作多年，具备近十年的时空数据挖掘和管理经验。他在世界顶尖期刊和会议（包括ICDE、SIGMOD、KDD、VLDB、SIGSPATIAL等）上发表论文60余篇 。也在很多的国际著名的会议和期刊上担任主要的审稿人。自从加入京东之后 推进了在集团内的 时空数据挖掘系统的研发，参与了京东物流选址，物流轨迹数据挖掘等各种项目的落地。他也是2018年度京东数科卓越价值观奖，2020年京东集团技术最高奖-技术金项奖获得者。

报告题目：大规模城市交通智能感知、模拟与决策

报告摘要：本报告介绍基于大规模城市摄像头网络构建全量交通实时感知模型，进一步实现数据和知识联合驱动认知计算的城市复杂交通系统认知智能模拟。基于模拟的孪生交通系统，建立城市复杂碳流系统的运行基础模型，模拟包括建筑、道路、人、车、电力、交通、供水等在内的城市物理功能要素与社会功能要素之间的碳流时空关联关系与流通网络，建立城市碳流时空模拟与智能决策平台与系统，为“双碳”目标下合理规划城市生产、生活和生态空间提供基础性智能平台，为政府、企业部门的双碳决策与政策制定提供数据与平台支撑。

个人介绍：李勇，清华大学电子系长聘副教授、博士生导师，教育部长江学者，国家重点研发计划项目负责人。长期从事数据科学与智能方面的科研工作，在KDD、NeurIPS、WWW、UbiComp等CCF A类国际会议与Nature子刊等国际期刊发表学术论文100余篇，文章引用16000余次，6次获国际会议最佳论文/提名奖，10篇论文入选ESI高被引用论文。先后入选全球“高被引科学家”名单、国家“万人计划”青年拔尖人才计划，获IEEE ComSoc亚太区杰出青年学者奖、教育部科技进步一等奖、湖北省技术发明一等奖、电子学会科技进步一等奖、电子学会自然科学二等奖、吴文俊人工智能优秀青年奖等。

报告题目：人机物融合群智计算：理论探索与实践

报告摘要：近来，在智能物联网、边缘智能、群体智能等兴起背景下，跨空间人、机、物异构智能体协作增强将成为新一代群智感知计算最重要的演进方向——即“人机物融合群智计算”。人机物融合群智计算涉及物联网、人工智能、生态学、复杂系统科学、社会学等多学科交叉，探索自然集群交互协同与人工群智能体间协作增强间的隐式关联和映射机理，将通过异构群智能体的有机交互、协作、竞争与博弈，构建具有自组织、自学习、自适应、持续演化等能力的智能感知计算空间。本报告将探讨人机物融合群智计算的基础理论、科学挑战及关键技术，并介绍我们在这方面的研究进展。

个人介绍：郭斌，工学博士，西北工业大学计算机学院教授/博导，国家杰出青年科学基金获得者，工信部智能感知与计算重点实验室副主任，西北工业大学计算与艺术交叉研究中心主任。2009年在日本庆应大学获博士学位，2009-2011年在法国国立电信学院进行博士后研究。入选教育部“新世纪优秀人才”（2012）和国家“万人计划”青年拔尖人才（2017），爱思唯尔中国高被引学者。主要从事智能物联与普适计算、群体智能、移动群智感知等方面研究。在IEEE/ACM汇刊等国内外重要期刊和会议上发表论文150余篇，且面向智慧城市、智能制造、公共安全等国家重大需求开展领域应用和技术推广。曾获得教育部自然科学一等奖、陕西省自然科学一等奖以及IEEE UIC’17、ISI’19、BIBM’20等国际会议“最佳论文奖”。担任《IEEE Transactions on Human-Machine Systems》、《IEEE Communications Magazine》、《ACM IMWUT》等国际权威期刊编委。IEEE高级会员，中国计算机学会CCF杰出会员、CCF西安分部主席。

报告题目：互联网群体行为驱动的智慧交通资源分配研究

报告摘要：互联网数字经济正成为推动我国经济发展的关键引擎，如何将线下服务资源实时地分配给线上大规模用户是提升互联网经济效率的核心计算问题之一，已成为众多互联网经济服务的共性基础。其本质是有限资源供给与海量用户需求间矛盾形成的复杂问题。传统方法受限于资源静态分配假设，导致分配低效、固化，无法解决互联网环境中群体规律难以发现、资源供需失衡和资源分配固化的挑战。本报告首先回顾群智动态分配研究的背景与特点，随后结果本团队所建议互联网群体行为驱动的资源分配框架。特别结合真实产业应用，着重剖析了上述分配框架如何在智慧交通与智慧物流等服务中落地实践的经验心得。

个人介绍：北京航空航天大学计算机学院教授，博士生导师，国家自然科学基金优秀青年基金获得者。2014年于香港科技大学获计算机科学与工程学博士学位，随后留校担任研究助理教授，2015年入选北京航空航天大学“卓越百人计划”。目前主要研究方向包括：群体智能、联邦学习、隐私计算、时空大数据挖掘分析与数据库系统等。近年来，先后主持国家自然基金重点项目、国家重点研发计划课题等科研项目。共发表学术论文百余篇，其中以第一/通讯作者发表CCF-A类论文60余篇。曾获中国电子学会自然科学一等奖（排名1）、首届阿里巴巴达摩院“青橙奖”、数据库领域CCF-A类会议VLDB 2014“杰出演示系统奖”和数据挖掘领域国际顶级竞赛 KDD Cup 2020全球冠军；担任《Frontiers of Computer Science》期刊的执行编委、《IEEE TKDE》与《IEEE TBD》等国际期刊编委和多个CCF-A类会议程序委员会领域主席（PC Area Chair），并长期作为多个国际顶级会议的高级程序委员会委员（Senior PC）；也是CCF杰出讲者、CCF会员与分部工委副主任、CCF走进高校工作组组长。

报告题目：从交通减排看智慧城市治理的机遇与挑战

报告摘要：报告从城市空气污染监测和治理的视角探讨交通运输行业减排的潜力以及管理层面面临的机遇和挑战。以成都市中心城区为例，如何通过整合各行业、各部门的数据资源、平台资源、行政资源形成“一张图”、“一个脑”、“一盘棋”的管治模式，是智慧低碳交通和智慧城市发展的核心问题之一。

个人介绍：韩科教授现任西南交通大学交通运输与物流学院副院长、教授、博导，系统科学学科带头人。2013-2020年在伦敦帝国理工学院土木与环境工程系先后任职助理教授和副教授。研究领域包括交通运输规划与管理、交通与环境和智慧城市。入选教育部“青年长江学者”，获美国交通研究委员会“Chan Wui & Yunyin新星学者”、“全国铁路青年五四奖章”。主持或主研国家自然科学基金、美国自然科学基金、欧盟第七框架计划等科研项目近20项，出版专著1部，发表高水平期刊和会议论文140余篇（在交通领域国际顶级期刊《Transportation Research Part B》发文量居全球前50），谷歌学术H因子30，以第一发明人授权专利7项。相关成果在英国格拉斯哥市（面向降堵减排的智能交通系统）、肯特郡高速路网（交通预测系统）、纽约-新泽西多机场系统（终端区空域优化设计方案）、成都市11+2中心城区（智能化大气监测管治）等落地应用。其中，自主研发的Alpha MAPS智能化大气监测管治系统已在成都市11+2中心城区部署并投入使用，入选第五届“数字中国”数字生态优秀应用案例、成都市首批“十百千”场景示范工程项目、“成都市城市未来场景实验室”等。科研和落地成果被英国广播公司（BBC）、经济学人（The Economists）、《中国环境报》等媒体和机构报道。

报告题目：车联网大数据挖掘和分析

报告摘要：针对智能交通场景下的，车流量预测等问题，本报告分享车联网大数据和基于轨迹数据下的，时空预测和分析方面的研究。

个人介绍：陈红阳，2011年于东京大学获博士学位，曾任日本富士通研究所研究员，现任之江实验室高级研究专家（正高级研究员）、图计算研究中心副主任，主要从事大数据与人工智能，数据驱动智能系统方向的研究。曾担任多个IEEE知名期刊编辑和IEEE国际会议领域主席等学术职位。已经在ACM/IEEE Transactions等国际知名学术期刊和学术会议上发表大数据与人工智能，数据驱动网络与系统等领域高质量论文100多篇, 其中CCF-A类和JCR一区论文50多篇。在ICT领域拥有50余项国际专利，多项专利被采纳成为国际标准。获IEEE PIMRC2009国际会议最佳论文奖，OBG图机器学习挑战赛冠军，2020年当选IEEE Distinguished Lecturer。