8月16日至18日，西湖大學可信及通用人工智能實驗室（TGAI）成功舉辦了第六屆復雜系統數據驅動優化國際會議。本次國際會議由西湖大學TGAI主辦，杭州師范大學承辦，牧原實驗室協辦，IEEE Computational Intelligence Society提供技術支持。本次大會設置了主旨報告、特邀報告、青年學者論壇、口頭報告、海報展示、學術考察等多種形式交流，吸引了來自同濟大學、中山大學、東北大學、安徽大學、紐卡斯爾大學、東京大學等國內外上百所高校和科研院所的200余名專家和學者齊聚杭州，現場學術交流氛圍濃厚。
西湖大學金耀初教授作為主辦方，熱烈歡迎了所有到場的專家和學生，并詳細介紹了DOCS國際會議的歷史和發展。DOCS會議旨在推動復雜系統優化領域的最新研究成果交流，并已成功舉辦五屆。
中國工程院院士、中國自動化學會副理事長、中南大學學術委員會主任桂衛華教授表達了復雜系統優化問題在現代科學中的重要性，希望參會學者和業界人士能夠充分交流、深入研討，為國家創新驅動發展戰略貢獻力量。
杭州師范大學副校長胡華教授作為會議承辦方，向蒞臨本次會議的各位嘉賓和代表表示熱烈歡迎。胡華副校長表示此次DOCS 2024會議是順應新興技術發展態勢、展示數據驅動領域研究前沿成果與進展的一次重要會議。
國家杰出青年科學基金獲得者、浙江大學計算機科學與技術學院副院長、黨委書記吳飛教授在開幕式上強調了人工智能在當前社會發展中的關鍵地位，表達了對本次DOCS國際會議順利召開，與會者共同迸發出創新思維的火花的期許。
杭州師范大學信息科學與技術院長王奔教授在下午場的特邀報告前做開幕致辭，對復雜系統的優化在信息科學領域重要性進行了強調，并對DOCS 2024參與者表達了歡迎，以及對此次國際會議順利開展表示了期許。
中國工程院院士、同濟大學校長、黨委副書記鄭慶華教授以《從計算智能邁向認知智能》為題，提出了三條實現人工智能從弱到強的的技術路徑，分別為大數據驅動的大模型，知識+數據的大數據知識工程以及引入人腦記憶機理，從而實現從計算智能，到感知智能到認知智能的整體發展趨勢，讓AI更好地成為認識和改造世界的新質生產力。
ACM/IEEE Fellow、騰訊首席科學家、騰訊Robotics X主任張正友教授就《Generative AI and Embodies AI》這一主題，對生成AI和具身智能的設計與構建進行了討論，從Kahneman人類智能理論中提取靈感，提出了“SLAP”分層學習框架，使兩足機器人能夠在復雜的環境中表現出逼真的敏捷性和策略。通過在動物運動數據集上預訓練生成模型，將多級控制機應用于內部開發的MAX機器人四足機器人，導航復雜的障礙物。其方法超越了傳統的任務特定控制器和端到端RL辦法。
國家級領軍人才、浙江科技大學副校長梁榮華教授做了主題為《Intelligent Perception and Understanding of Multimodal Image Data》的報告。梁教授在報告中主要介紹了三維多源圖像數據感知，處理高分辨率與高速度兼顧難，感知規模和感知精度兼顧難，高集成度和高性能系統平臺兼顧難的問題；圖像數據協同處理，解決多源異構數據協同難，高密度數據采集傳輸處理難，海量數據的模型學習難的問題；以及視頻數據的理解與可視分析，來解決深層數據模型的知識融合困難，模型學習的專家知識和用途意圖介入難和模型知識的可視理解與反饋難的問題。報告旨在闡述光學，計算機科學，統計學，人工智能的交叉融合在推動這一領域的重要作用。
國家杰出青年科學基金獲得者、北京航空航天大學段海濱教授就《Manned/Unmanned Aerial Vehicle Hybrid Intelligent Swarm Inspired by Bird Flocks》為主題，探討了鳥群中的集體運動與載人/無人駕駛飛行器混合智能群之間的關系。由于無人駕駛飛行器與鳥群在本質上相似，建立他們的映射關系將為完全自主的載人/無人駕駛飛行器混合動力智能群控制提供一種新穎而可行的辦法，報告同時還重點介紹了生物載人/無人駕駛飛行器智能群的最新進展。
加拿大工程院院士，IEEE Fellow，加拿大英屬哥倫比亞大學王真教授做了以《2D-Image Based Pose Estimation for Healthcare》為主題的報告。此報告主要探索基于2D圖像的姿勢評估，3D人體姿勢評估，手部姿勢評估，基于評估的帕金森病姿勢評估等。同時報告還重點介紹了創新策略，例如自我監督，部分注釋，數據合成等來訓練深度學習模型而無需或減少對明確標注數據的需求。
國家杰出青年科學基金獲得者、深圳大學大數據系統計算技術國家工程實驗室執行主任李堅強教授做了以《Data-driven Intelligent System Perception and Decision》為主旨的報告。李堅強教授介紹了網絡協同感知，網絡協同建設，智能系統優化分析和決策方面的研究，并且強調了動態優化分析和決策中的三個特征，實時，魯棒性和可解釋性。報告的最后還提及了特種檢測機器人和醫療衛生智能檢測系統的相關研究的應用成果。
國家杰出青年科學基金獲得者、北京工業大學計算機學院院長韓紅桂教授就《Multi-objective Dynamic Collaborative Optimization for the Municipal Wastewater Treatment Process》為主題，討論了城市污水處理的優化。由于城市污水處理過程具有多工藝、多實況、時變等特性，需要使用多目標協同優化來控制不同時間尺度的性能指標，設計多目標動態優化方法。通過關鍵工藝參數和生產指標特征提取、優化評估模型、動態優化目標方法和協同優化方法等方式來提高城市污水處理能力，為我們在應用中提取問題作出了很好的示范。
國家青年人才，上海交通大學嚴駿馳教授以《Learning for Constrained Problem: Deep Dive to Combinatorics and Planning for Autonomous Driving》為主題，對機器學習中解決約束問題進行討論。在此報告中，嚴駿馳教授主要闡述了學習輔助求解，學習原生求解以及AI輔助設計的研究內容。學習輔助求解包括以圖問題表征和CNN/變換器的底層架構；MIP、SAT的主流特定形式；以及圖優化和在線場景的需求與執行約束節耦強化學習。學習原生求解包括原空間的特定約束和量子形式以及隱空間的先行約束和任意約束。AI輔助設計主要包括AI4EDA，基于世界模型的自動駕駛閉環決策。其工作為人工智能，生物醫藥，集成電路做出了巨大的貢獻。
歐洲科學院院士，IEEE Fellow，萊頓大學的Thomas Baeck教授報告主題為《Automated Configuration and Large Language Models Meet Evolutionary Algorithms》。在報告中，Thomas Baeck教授提出：超參數優化（又稱算法配置問題）常應用于機器學習算法，但進化策略的算法配置也是一個值得探討的領域。通過介紹使用數據挖掘的4608配置變體的進化策略的組合設計空間，對發現優化算法設計空間中未探索的領域提供了機會。
此外，大會還邀請了8位相關領域的嘉賓在青年學者論壇上展開交流，45位學者展開口頭報告交流，49位學者進行了現場海報展示與交流，共同呈現了國際上該領域最新的研究成果?，F場氣氛熱烈，精彩紛呈，各種交流形式為與會的專家和學者們提供了進一步跨地區跨高校交流與合作的寶貴機會。
本次大會還組織了杭州師范大學校史館參觀活動，以及西湖大學學術考察活動，讓與會者們不僅能了解兩所高校的建校歷程，還能沉浸式感受他們的校園風光和學術氛圍。
閉幕式上，歐洲科學院院士、IEEE計算智能學會主席金耀初教授和杭州師范大學信息科學與技術學院黨委書記周春兒教授分別為大會作閉幕致辭，對為本次會議作出貢獻的所有人員表達了衷心的感謝。同時，本次大會還設置了最佳海報、最佳學生論文提名、最佳學生論文、最佳論文提名以及最佳論文等獎項評選和頒發。
金耀初教授發起的 “復雜系統數據驅動優化國際會議”前五屆相繼在合肥、太原、徐州、成都、天津舉辦。本次在杭州師范大學圓滿落幕，會上專業的報告和激烈的討論將進一步推動人工智能與數據科學領域的發展，促進數據驅動優化的理論、技術與實際應用在更深層次的探索與交流。期待下屆大會的到來，各位專家學者再次相聚，攜手為未來的科研協作、項目合作與人才互動打下堅實的基礎，構建一個更加廣泛的國際學術交流與合作平臺！
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