个人介绍：郑纬民，中国工程院院士，清华大学计算机系教授。任中国计算机学会第十届理事长。长期从事并行/分布处理、大规模数据存储系统领域的科研与教学工作。曾获国家科技进步一等奖1次、国家科技进步二等奖2次，国家发明二等奖1次。2016年获何梁何利基金科学与技术进步奖。2016年获ACM戈登.贝尔奖。与合作者一起发表论文530余篇，著作10部。教学方面长期讲授计算机系统结构课程，2008年被评为国家级精品课程；已编写和出版计算机系统结构教材和专著10本。

个人介绍：何友，中国工程院院士，1997年毕业于清华大学，获通信与信息系统工学博士学位， 曾留学德国。中共“十七大”代表，第十二届全国政协委员，全国优秀教师。曾兼任CAAI/CIE/CAA/CIC/CSF/IET Fellow，国务院学科评议组成员，国家杰出青年科学基金评审委员会委员，国家自然科学基金委信息学部咨询专家委员会委员，中国人工智能学会副理事长，中国航空学会名誉副理事长，中国指挥与控制学会副理事长、中国电子学会和航空学会常务理事，中国航空学会信息融合分会主任委员等。主要研究领域有：信号检测、信息融合、智能技术与应用等。以第一完成人获国家科技进步二等奖4项、国家教学成果一、二等奖各1项，获省部级一等奖11项，授权中国发明专利和软件著作权60余项。获全国百篇优秀博士学位论文,在IEEE会刊等发表重要论文260余篇，出版专著6部，论著他引20000余次，培养博士后、博士、硕士200余人。先后入选国家百千万人才工程，荣获何梁何利基金科学与技术进步奖、“求是”工程奖、全国留学回国人员成就奖、山东省科学技术最高奖等。

报告题目：人工智能发展前沿

报告摘要：从1956年美国达特茅斯会议至今，人工智能发展经历了三次热潮和两次寒冬，逐渐成为新一代科技革命的核心技术，是新一轮产业变革的重要驱动力量，深刻影响全球人类的生产生活，以及各国的政治、经济、文化发展。本报告从人工智能发展历史出发，主要从人工智能发展理论前沿、技术前沿以及产业前沿三个角度，介绍人工智能技术最新研究进展，技术应用方向以及从国家层面对人工智能相关产业发展展开讨论。

个人介绍：蒋昌俊，计算机领域专家，中国工程院院士。同济大学特聘教授、Brunel University london名誉教授、英国工程技术学会会士、、CAC／CCF／CAAI会士、上海市科协副主席、国家杰青、973首席科学家、全国优秀科技工作者、全国创新争先奖状获得者等。蒋昌俊院士长期致力于网络计算方面的研究，主持建立了我国首个网络交易风险防控体系、系统及标准，相关成果被美国、英国、德国、瑞典、印度等国家院士等知名专家正面评价和引用，获中、美、德等国发明专利106件、国际pct 22件；发表论文300余篇（含acm/ieee汇刊82篇），中英文专著5本；获国家技术发明二等奖1项（排1）、国家科技进步二等奖2项（均排1）、HO PAN CHING YI Award（独立）等。

报告题目：数字经济发展的挑战与思考

报告摘要：数字经济迅猛发展，已成为推动经济高质量发展的关键要素，同时对经济高质量发展战略提出了更大的挑战。报告分别从数字经济发展历程、发展瓶颈以及发展策略三个方面，提出关于数字经济时代面临的挑战与思考。人类经济社会经历了从农业经济、工业经济到如今的数字经济的发展过程，随着信息时代的发展，缩短了全球各国家与地区之间的交流距离，为数字经济的迅猛发展奠定了基础。当前数字化经济拥有空前的战略地位，是下一轮发展的重要驱动力，正受到我国各级政府的重视，同时也对我国经济高质量发展战略提出了更大的挑战。算力、物联网与人才培养都是数字经济发展的关键要素，目前数字经济发展所面临的瓶颈问题主要聚集在芯片制造、操作系统、人工智能等方面，报告从加快新型基础设施的建设、加大推动制造业的数字化的转型、推动数字产业发展的壮大、研究新机理新装备、发展信息技术的应用产业、加强人才培养等方面探讨了数字经济发展的推动性战略。

个人介绍：Bing Liu is a distinguished professor at the University of Illinois Chicago. He received his Ph.D. in AI from University of Edinburgh. His current research interests include continual/lifelong learning, lifelong learning dialogue systems, open-world learning, and machine learning. His previous research interests include sentiment analysis, fake review detection, Web mining, and data mining. He has published extensively in prestigious conferences and journals and authored four books: one about lifelong/continual machine learning, two about sentiment analysis, and one about Web mining. Three of his papers have received Test-of-Time awards and another one received Test-of-Time honorable mention. Some of his works have been widely reported in popular and technology press internationally. He served as the Chair of ACM SIGKDD from 2013-2017, as program chair of many leading data mining conferences. He is the winner of 2018 ACM SIGKDD Innovation Award, and is a Fellow of AAAI, ACM, and IEEE.

报告题目：Continual Learning: From Theory to Algorithms

报告摘要：Continual/lifelong learning learns a sequence of tasks incrementally. There are two popular settings, class incremental learning (CIL) and task incremental learning (TIL). A major challenge of continual learning is catastrophic forgetting (CF). While several techniques are available to overcome CF for TIL, CIL remains to be highly challenging due to an additional difficulty of inter-task class separation. Although numerous techniques have been proposed to solve the CIL problem, they are mainly empirical. In this talk, I will present a theoretical study on how to solve the CIL problem. The key result is that the necessary and sufficient conditions for good CIL performances are within-task prediction and task-id prediction or out-of-distribution detection. Based on this theoretical result, new CIL methods are designed, which outperform strong baselines in both CIL and TIL settings by a large margin.

个人介绍：郑宇，IEEE Fellow，京东集团副总裁，京东智能城市研究院院长、京东城市总裁，京东科技首席数据科学家，同时也是上海交通大学、南京大学、香港科技大学等多所知名高校的客座教授和博士生导师。他是城市计算领域的先驱和奠基人，也是大数据和人工智能领域的领军人物和实践者，论文引用43000余次（H-Index 92），由他的两本个人专著《Computing with Spatial Trajectories》和《Urban Computing》成为多国高校的英文教材。他的四项研究成果历经行业十年的验证，分别获得数据挖掘领域最高奖项SIGKDD2022 Test-of-Time Award和2019、2020、2022三次时空数据领域国际最高奖项SIGSPATIAL 10-Year-Impact Award。他担任人工智能顶尖国际期刊ACM TIST的主编、IEEE智能城市操作系统国际标准组主席、国家重点研发计划-物联网与智慧城市重大专项首席科学家、总负责人。他带领团队设计和研发的城市操作系统成为雄安智能城市建设的数字基石，被中国计算机学会授予科技进步奖。他作为总负责人在南通建设了中国第一个市域治理指挥中心，成为市域治理现代化的国家级标杆。2013年被MIT科技评论评为全球杰出青年创新者；2016年评为美国计算机学会杰出科学家；2019年，他作为大陆首位受邀学者在国际人工智能顶尖会议AAAI上发表主旨演讲。2021年，因为他在智能城市领域做出的杰出贡献，被授予首都劳动奖章。2021年8月，他当选ACM数据挖掘中国分会主席。

报告题目：城市计算驱动的新一代数字政府

报告摘要：智能城市的可持续发展和服务提供需要功能强大、技术先进并相对稳固的智慧基础体系作为保障。本报告介绍了以城市计算理论体系为支撑，以五网融合、三屏联动和数字孪生为理念指引的智能城市基础体系。其中，城市计算理论体系确保建设的智能城市能不断迭代、自我演进，并具备国际领先性。五网融合包括城市状态一网感知、城市数据一网共享、城市治理一网统管、政务服务一网通办、政府办公一网协同。三屏联动是信息流转的方式和行动一致的保障，大屏观态势、中屏管处置、小屏作执行。数字孪生是虚实映射的桥梁、人机交互的界面。本报告结合北京、上海、雄安、南通等多个城市的实战经验，分享智能城市基础体系支撑的不同应用场景和创造的社会价值。

个人介绍：耿新，东南大学首席教授，研究生院常务副院长，国家杰青、优青基金获得者，国际工程与技术学会（IETI）杰出会士。主要从事机器学习、模式识别、计算机视觉等方面的研究。曾获国家自然科学二等奖、国家级教学成果一等奖等多项教学、科研奖励。现任国务院学位委员会计算机学科评议组成员，教育部高校计算机类专业教指委人工智能专家委员会委员，江苏省计算机学会副理事长，亚太国际人工智能会议指导委员会委员。

报告题目：机器学习的“基因”：让机器像人一样学习

报告摘要：本轮人工智能热潮的根本动力之一是现代机器学习、尤其是深度学习技术的发展。深度学习需要大量训练数据和计算资源。然而，人类往往通过少量样本就能快速学习一个新的概念。这是因为新生儿大脑并非随机，人类千万年的进化结果通过基因初始化了新生儿大脑。受此启发，我们提出机器学习的“基因”——Learngene。基于Learngene的全新学习框架有望改变目前深度学习领域的游戏规则：现在我们只需要在少数“模型供应商”处进行面向开放世界任务的大规模训练，而一个面向具体任务的“客户”只需要从“模型供应商”处购买一个Learngene，对自己的轻量模型进行初始化，即可用少量样本快速适应自己的目标任务，就像人的学习一样。

个人介绍：黄克骥博士，华为存储领域8级专家，数据存储产品线首席架构师，负责华为存储产品的整体架构规划和技术演进，是华为存储产品竞争力实现业界领先的领军人物。黄克骥博士毕业于电子科技大学，拥有电子电路系统博士学位，具有超过18年ICT从业经验和超过15年的存储领域研究经验，持续深耕技术创新和根科技构建，在存储领域积累了深厚的技术功底。黄克骥博士在担任数据存储领域首席架构师之前，先后负责华为赛门铁克云存储产品、华为第一代分布式NAS产品和大数据存储产品、 融合存储NAS产品、全闪存存储产品、华为第一代存储平台Oceanstor OS、华为云存储和数据架构DFV等多个产品以及大型架构的规划和设计，奠定了华为存储产品竞争力成为国内第一并进入Gartner领导者象限的坚实基础。

报告题目：面向云原生大数据的新型数据基础设施架构

报告摘要：海量数据处理应用正走向云原生架构方向，新型数据基础设施如何消除线上线下应用体验差异，同时解决数据基础设施处理效率、资源效率与能源效率的三大问题成为主要挑战，本报告试图从数据为中心的视角来探索面向大数据的新型数据基础设施架构，探讨数据语义网络，CDI多元模组协同架构及大数据容器云原生底座等大数据应用与网存算融合方向的工作及对未来的思考。