由中国人工智能学会、杭州市人民政府主办，CAAI智能服务专委会、CAAI智能融合专委会联合承办的2022全球人工智能技术大会“复杂大数据与高效学习”技术论坛于11月26日以线上形式成功举办。本次论坛由CAAI智能服务专委会副主任、复旦大学王晓阳教授和CAAI智能服务专委会主任、北京邮电大学杜军平教授共同主持。论坛吸引了线上45.5万余人参加。

论坛邀请了CAAI副理事长何友院士，欧洲科学院院士、欧洲科学与艺术院院士王子栋教授，欧洲科学院院士金耀初教授，中国电信工业BG总裁、中国电信工业产业研究院院长、教授级高级工程师陆晋军，浙江大学求是特聘教授尹建伟，北京工商大学计算机学院执行院长李海生教授六位专家做了精彩报告，就人工智能发展前沿、大数据分析、隐私计算、可行数据空间技术、数字服务智能监管、仿智融合等专题进行了交流与研讨。

论坛邀请了报告嘉宾何友院士、尹建伟教授，以及哈尔滨工业大学高宏教授，杭州电子科技大学计算机学院院长俞俊教授、讯飞研究院常务副院长、认知智能国家重点实验室副主任王士进，五位专家进行了精彩的Panel环节，Panel环节由王晓阳教授主持。

何友院士报告的主题是“人工智发展前沿”。从中美人工智能产业布局与图谱对比、中美人工智能企业概览、中美人工智能人才对比、中欧美人工智能论文专利和投资对比、中美主要大型人工智能厂商整体情况、人工智能产业前沿趋势等方面探讨了人工智能发展的产业前沿。最后对人工智能未来发展趋势进行了展望。

王子栋教授报告的主题是“Handling bad data for big data analysis”。探讨了大数据分析的一个重要方面，即坏数据分析，其中所谓“坏”意指由系统复杂性而导致的实验结果不可重复性问题。用复杂网络的大数据分析及基因表达图像处理的大数据分析来介绍了团队研究成果的重要性与普适性。最后，报告指出了一些未来的研究方向。

金耀初教授报告的主题是“安全及隐私保护的数据驱动优化”。首先简单介绍了数据驱动优化的动机和基本方法以及隐私保护机器学习的基本方法。引入Diffe-Hellmann密钥交换协议，并随机选择求解贝叶斯优化的获取函数的用户，实现新采样数据的隐私保护。最后讨论了隐私保护数据驱动优化的挑战和未来研究方向。

陆晋军院长报告的主题是“可信数据空间促进数据融通”。从研究背景与趋势、技术路线与研究、实践探索等方面进行了介绍。介绍了工业数据空间IDS、可信数据空间TDM、数据安全技术中的去标识化流通技术、多方安全计算、联邦学习技术等多条技术路线。结合多个中国电信的实际应用案例对发展现状和下一步的规划进行了全面的阐述。

尹建伟教授报告的主题是“数字服务智能监管技术趋势与研究”。基于三角关系的传统服务模型，缺少服务监管的机制，迫切需要面向大规模服务系统，研究新型的支持服务监管的服务模型，迫切需要研究完善的服务监管理论与技术体系。针对上述问题，介绍了一种新型面向服务监管的服务模型、相关的服务监管技术体系、典型服务监管的应用案例。

李海生教授报告的主题是“工业应用中的仿智融合”。针对CAE和AI融合过程中产生的技术生态、知识体系、过程模式和研究范式等方面的冲突和挑战，探讨以数字孪生场景需求为宏观指引，推动仿智融合发展的方法，并针对CAE全链条仿智融合共性问题提出了一个兼具便捷性、开放性、灵活性和领域渗透性的科研应用平台MCLink。

王晓阳教授主持了Panel环节，何友院士、尹建伟教授、高宏教授、俞俊教授、王士进副院长围绕“复杂大数据与高效学习下一个要解决的问题”展开了讨论。

尹建伟教授从数据、模型、应用三个层面阐述了复杂大数据高效学习未来面临的一些问题。在数据层面上，需要解决的两个最核心的问题是数据获取和数据质量问题；在模型层面上，在知识不够的情况下，如何进行知识迁移学习；在应用层面上，需要降低人工智能的门槛，使其简单方便。

高宏教授强调需要考虑数据质量对高效学习的影响，数据质量会影响模型的可信与可靠度。在训练模型之前，需要对数据的质量有一定的掌握，需要一种完善的数据质量评估方式。当数据中存在缺失、错误等时，需要一种可以修改、完善数据的技术。现有技术很难将低质量数据修复的特别完善，需要考虑模型如何在低质数据上进行高效学习。

俞俊教授指出多模态学习是需要发展的技术。通过多模态通用学习建大模型，需要的数据量比较大，需要考虑如何通过知识引导的方法，降低学习过程中需要的参数和数据，提升训练的效率，数据和知识融合驱动的模型是未来的一个主要方向，是解决复杂场景下的问题的研究点。

王士进副院长从数据、模型算法、计算量三个层面阐述了复杂大数据高效学习存在的问题。在数据层面如何基于复杂的数据如何围绕应用去融合和去做持续的知识发现和推理；在模型算法层面需要解决鲁棒性的问题；在计算量层面如何把知识引入到机器学习中，如何进行模型的蒸馏和裁剪是需要解决的关键问题。

何友院士感谢大家对论坛的关注，他指出复杂大数据与高效学习这个领域的发展很有前途，希望大家共同努力，推动技术的发展。

王晓阳教授代表论坛组织者对报告嘉宾、线上观众表示感谢，希望各位嘉宾的精彩报告能够给观众们带来收获和思想上的启发，期待大家持续关注中国人工智能学会的各项活动。

CAAI智能服务专委会供稿