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        智能計算是支撐人工智能發展的“第一生產力”，將成為未來的主流計算形態。在數據、算力和算法的支持下，智能計算正通過AI技術的融入賦能各個行業領域，并不斷衍生出新的產業應用場景，在交通、金融、醫療、安防、教育、制造、智能汽車等細分領域都有亮眼表現。大力發展智能計算，已經成為順應時代潮流、賦能數字經濟創新發展的戰略舉措。

        在此背景下， CCF珠海、CCF廣州、CCF深圳聯合大灣區江門、中山、澳門舉辦“智能計算前沿技術與產業應用創新珠中江澳高峰論壇”，邀請來自學術界、產業界的專家共同探討智能計算在智能博弈、智能安全、智慧醫療等方面的前沿技術研究、以及算力作為數字經濟時代新的生產力對高科技產業創新發展的引領和帶動作用，并圍繞珠海市“產業第一、制造業優先”的發展理念，討論如何從推動智能計算技術創新應用、到助力各行各業的數字化轉型，從而促進行業應用創新孵化、產業聚合發展、科研創新和人才培養等服務，實現“政、產、學、研、用”五位一體貫通，以創新驅動城市的實體經濟和數字經濟深度融合發展。

活動時間: 2022年11月25日星期五

活動地點：珠海仁恒洲際酒店5M層 多功能廳7

活動議程：

嘉賓介紹：

報告人簡介：

王軒，哈爾濱工業大學計算機應用研究中心主任/教授，鵬城國家實驗室研究員，中國人工智能學會常務理事，廣東省計算機學會副理事長，深圳市計算機學會理事長，廣東省安全智能新技術重點實驗室主任，平安-哈工大粵港澳智慧金融研究中心主任，理光-哈工大聯合實驗室主任。研究領域為人工智能和網絡空間安全，主持參與國家重大項目百余項，獲教育部一等獎、航天部二等獎、省發明獎、市科技進步獎等，發明專利30余項，發表論文200余篇。

報告題目：非完全信息智能博弈決策

報告摘要：

在非完全信息的基礎上，博弈決策的研究是更為復雜的大規模博弈決策問題。本講座從非完全信息博弈決策問題的根源問題出發，首先討論如何對“非完全信息”進行建模，進而展開度量、保障和調控。在各類合謀、欺詐和對抗的博弈問題中實現求解。其次，介紹博弈決策系統如何借助超大算力的支持，向更為復雜的博弈領域展開探索。最后，介紹博弈決策相關研究成果在宏觀經濟決策、金融智能投資以及軍事智能化方面的代表性應用。

報告人簡介：

沈超，西安交通大學教授，西安交通大學人才辦公室主任。他長期從事可信人工智能、智能軟件安全與測試、智能系統安全與控制的研究，發表學術期刊和會議論文100余篇。曾榮獲省部級科學技術獎一等獎等3項，入選國家優青、阿里巴巴達摩院青橙獎、麻省理工科技評論MIT TR35 China、霍英東青年教師一等獎等。主持國家自然科學基金重點項目、國家自然科學基金國際(地區)合作項目、國防基礎研究重大項目、國家重點研發計劃、863計劃等部委與企業項目30余項，擔任IEEE Transactions on Dependable Secure Computing、IEEE Transactions on Cybernetics等9個國際期刊的副編輯、以及ACM CCS等20余個國內外學術會議的組織委員會成員或程序委員會成員。

報告題目：數據與機理驅動的AI可信安全與測試

報告摘要：

人工智能浪潮正在深刻賦能人類生產和生活的各個方面，基于“深度學習+大數據+高性能計算”的解決方案為許多復雜任務（例如無人駕駛、視覺處理等）提供了有效解決途徑，在某些特定領域其能力已經接近甚至超越人類。然而在美好藍圖之下，AI系統本身及其在數據、模型和代碼等方面的可信問題也逐漸暴露出來，AI的可信安全已經成為一個不容忽視的問題。本次報告將從數據和機理兩個方面驅動分析AI系統所面臨的安全風險，并討論AI的可信安全與測試修復。數據與機理驅動的AI可信安全與測試

報告人簡介：

郝天永，華南師范大學教授、博導，科技部外專青年人才、省海外高層次留學人才、香港裘槎學者、省教育廳科研創新團隊帶頭人。香港城市大學博士、美國哥倫比亞大學博士后。先后于加拿大約克大學、美國埃默爾大學、澳大利亞新南威爾士大學、美國哥倫比亞大學醫學中心學習工作。現任國際標準化組織TC37 委員會委員、國家標準化管理委員會TC62委員會副秘書長、中國中文信息學會理事、醫療健康與生物信息處理專委會副主任、中國中醫藥信息學會人工智能分會和大數據分會常務理事、省級工程中心技術委員會主任、省級研究院大數據中心主任等。擔任多個SCI期刊客座主編和副主編、10多個國際會議聯合主席。主持國家級基金項目3項，國家級重點項目子課題、香港研究資助局GRF項目、UGC-CRF、省自然科學基金等20余項。出版編著專著8部，發表SCI/EI論文160余篇，獲國際會議最佳學術論文獎8項，牽頭ISO國際標準2項、以主要起草人制訂國家標準6項，申請授權發明專利17項。

報告題目：智慧醫療·發展與機遇

報告摘要：

智慧醫療融合人工智能、物聯網、云計算、大數據等技術，以智能化方式實現醫療健康服務相關人員、信息、設備、資源的高效協同，已在診斷、治療、康復、支付、衛生管理等場景得到一定應用和發展，仍存在挑戰與機遇，如何以患者為中心、以精準醫療為目標，從而進一步提升醫療信息互聯、共享協作、臨床創新、診斷科學等，最終保證患者及時獲得高質量預防性和治療性醫療服務，提升我國醫療行業高質量發展。

報告人簡介：

胡耀國，超聚變數字技術有限公司高性能計算解決方案總監。12年高性能計算行業從業經驗，目前負責超聚變公司高性能計算與人工智能解決方案規劃。曾從事高性能計算領域計算芯片、通信芯片、基礎軟件的規劃，負責過大型計算中心解決整體方案的規劃與架構設計。熟悉多個學科領域應用及算法對底層芯片和通信的訴求及優化。對于大型超算以及中小型集群系統的部署、運維、用戶技術支持有超過5年的實踐經驗。

報告題目： 面向智能化時代的科研計算集群建設方案思考

報告摘要：

隨著以深度學習為代表的AI技術在各行業的流行，科研院所的計算集群也越來越多的需要考慮到如何同時滿足傳統科學計算和當前人工智能計算的需求。人工智能所需要的GPU算力強大，價格昂貴，需要讓算力的投入被有效使用。本報告介紹面向智能化時代，如何建設一個同時滿足科學計算與人工智能計算的算力集群。同時考慮當前國際形勢復雜、節能減排訴求提升的背景下，介紹如何讓計算集群具備同時兼容國外計算方案和國產化方案的能力，以及如果在保證算力使用效果的情況下降低集群的PUE和能耗。