活动回顾 | 国际人工智能论坛—数据科学与人工智能分论坛
2月13日,由香港中文大学(深圳)数据科学学院主办的“国际人工智能论坛—数据科学与人工智能分论坛”顺利举办。数据科学学院的8位人工智能领域专家——李海洲教授、陈子忠教授、方一向教授、贾奎教授、孙若愚教授、王本友教授、吴保元教授及武执政教授参与了此次论坛。
数据科学学院是香港中文大学(深圳)人工智能的科研与教学基地,致力于为学校提供包括计算机科学、统计学、大数据科学等在内的人工智能基础教育。学院现有80余位来自世界各地的全职教授,汇聚了多位国际知名学者,超过35%的全职教授为院士、会士或全球顶尖科学家。这些学者在机器学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域具有卓越的学术成就与科研贡献。作为学校在人工智能领域的重要支柱,数据科学学院不断推动技术创新与跨学科合作,为培养具备全球视野的人工智能人才提供了坚实的基础。
本次论坛期间,专家们展示了各自在人工智能研究领域的最新成果,涵盖基础计算、智能系统、语音处理及大模型训练等方向,全面展示了人工智能技术在推动各行业创新、提升产业效能、促进数字化转型等方面的巨大潜力与广泛应用。圆桌讨论环节,与会者围绕人工智能技术的未来发展进行了深入讨论,分析了当前面临的关键挑战,并就如何在人工智能时代实现共存与发展提供了宝贵的思路与启示。
此次论坛不仅展示了数据科学学院在人工智能基础理论、技术创新、跨学科应用等领域的科研实力,也进一步加强了学术界的沟通与合作。
论坛回顾
开幕致辞
新加坡工程院院士、港中大(深圳)数据科学学院执行院长李海洲教授发表开幕致辞。李教授首先对参与本次论坛的各位嘉宾和学者表示热烈欢迎,并感谢大家的积极参与。随后,李教授以自己在人工智能领域的研究经历为引,回顾了人工智能从初期探索到如今迅速发展的历程。
李教授指出,人工智能已不再仅仅是科研领域的热门话题,而是成为推动社会各行各业发展的关键力量,广泛应用于医疗健康、智能制造、金融科技等多个领域。李教授寄语,通过本次论坛的学术交流,与会的专家学者将能够分享前沿成果,激发更多创新灵感,推动人工智能技术的持续进步。

本次论坛由数据科学学院助理院长(科研)吴保元教授和武执政教授共同主持,论坛内容包括主旨演讲、专题讲座和圆桌论坛三个环节。
主旨演讲
陈子忠教授以主题“FT-BLAS:一个具有容错功能的基础线性代数库”作主旨演讲,陈教授重点介绍了FT-BLAS算法的创新,展示了该技术如何提升大规模数据处理效能,为大规模数据处理和深度学习应用提供了新的技术突破。

贾奎教授在“具身智能实现路径之Sim2Real篇”的主旨演讲中,聚焦于具身智能的实现路径,详细阐述了Sim2Real的技术框架和应用前景,探讨了如何通过模拟与现实环境的衔接,使机器人能够更好地适应实际任务,推动具身智能技术在多个领域的应用。

专题讲座
随后,王本友教授、方一向教授、武执政教授、孙若愚教授分别围绕各自研究领域进行了详细的报告。
王本友教授围绕“平民化大模型应用”进行分享,讨论了如何将大规模语言模型变得更加可用,包括提高训练和部署效率、降低数据收集的门槛等,并展望了未来大模型的广泛落地。

方一向教授则聚焦于“基于知识图谱的大模型检索增强技术研究”。报告介绍了知识图谱在提升大模型检索能力中的创新作用,展示了如何利用图谱数据优化模型的检索能力,从而提升AI系统在多领域的应用性能。

武执政教授在“通用语音基座模型研究进展”主题下,展示了语音识别和语音合成领域的最新研究成果。通过通用语音基座模型,武教授探讨了如何使得语音技术能够更加智能、普适地服务于不同用户群体,推动语音交互技术的进一步发展。

孙若愚教授在报告“理解和设计大模型训练算法”中提到,训练大规模人工智能模型时,计算资源消耗、时间成本和效率提升一直是研究的核心问题。孙教授展示了创新的训练算法,旨在提升大模型训练的效率,并推动更多实际应用的落地。

圆桌讨论
在圆桌论坛环节,武执政教授担任主持,陈子忠教授、方一向教授、贾奎教授及孙若愚教授参与讨论。现场的专家、学者及学生们围绕当日分享的内容展开了提问与互动。随着人工智能的迅速发展并广泛渗透到各行各业及日常生活中,如何与人工智能和谐共处成为了热议话题。各位教授就此向在场的学生和学者们提供了宝贵的建议。

陈子忠教授指出,面对AI的崛起,最重要的是要“拥抱AI”,并通过合理利用AI来提升工作效率。他强调,学生应当明确自己的职业目标,思考是在模型研发领域,还是底层计算系统的优化领域发展。同时,也需要清晰规划自己的就业方向,了解自己更偏向理论性研究还是实际应用。
贾奎教授则提出,每个人都拥有自己独特的优势。AI的发展并不意味着人类的优势被取代,而是为不同领域的人才提供了更广阔的协作空间。人类可以与AI相互补充,充分发挥自己的专长,实现共赢。
方一向教授指出,随着AI的快速普及,未来每个人都不可避免地与AI接触,因此必须保持对AI的关注和参与。为了避免被AI所替代,每个人需要不断提升自己的竞争力,保持创新精神。
孙若愚教授进一步强调,面对AI的迅速发展,我们应思考如何在自己的领域中与AI合作、共生,而不是被取代。他建议学生们在学习与实践中保持灵活性、创新意识,并寻找与AI的互补点,通过不断的探索和积累提升自己的价值。
本次圆桌论坛不仅为与会者提供了前沿的学术观点,也为大家提供了如何在AI时代立足、共存的启发。






教授介绍

陈子忠
教授
研究领域:高性能计算、GPU加速、人工智能软硬件系统
个人简介:陈子忠教授现任香港中文大学(深圳)校长讲座教授。他于2006年获美国田纳西大学计算机科学博士学位,师从图灵奖得主Jack Dongarra教授。陈子忠教授主要研究方向为高性能计算,GPU加速,以及人工智能软硬件系统。根据https://nebelwelt.net/pubstats/top-authors-sys_hpc.html的统计,陈子忠教授在高性能计算领域全球排名第11。

方一向
副教授
研究领域:大数据管理、挖掘、人工智能
个人简介:方一向教授现为香港中文大学(深圳)数据科学学院副教授。他于2010年获哈尔滨工程大学工学学士学位,2013年获哈尔滨工业大学工学硕士学位,2017年获香港大学计算机科学系哲学博士学位,之后在香港大学和澳大利亚新南威尔士大学继续从事学术研究工作。他曾于 2016年,作为访问学者在新加坡南洋理工大学学习。
方博士主要研究大数据管理、挖掘、人工智能等相关课题,具体包括面向大规模图数据的数据管理、数据挖掘、图神经网络、表达学习等,以及面向大规模空间数据的学习型索引构建、关键字搜索、地理社交网络挖掘、轨迹查询等。他已在数据库、数据挖掘、人工智能等领域的国际顶级会议/期刊(如VLDB、SIGMOD、ICDE、NeurIPS 、WWW、IJCAI、TODS、VLDBJ、TKDE等)上累计发表论文70余篇,包括中国计算机学会认定的A类论文(即CCF-A)40余篇,第一/通讯作者CCF-A论文20多篇。其中一项代表性研究成果的论文被评为SIGMOD 2020会议的最佳论文之一(~4/458),并荣获2021 ACM SIGMOD Research Highlight Award。方博士目前担任国际知名期刊《Information Processing & Management》(CCF-B类期刊)的编委。他曾是多个数据库和数据挖掘领域顶级会议(例如PVLDB、ICDE、KDD、AAAI、IJCAI等)的程序委员会成员以及顶级期刊(例如TKDE、VLDBJ等)的审稿人。

贾奎
教授
研究领域:可泛化深度学习、几何深度学习、深度学习与机器人灵巧操作、生成式三维建模、三维语义感知
个人简介:贾奎教授现就职于香港中文大学(深圳)数据科学学院。他分别于西北工业大学、新加坡国立大学、伦敦大学玛丽女王学院获得学士、硕士、和博士学位。博士毕业后,他曾先后于中科院深圳先进技术研究院、香港中文大学、伊利诺伊大学香槟分校新加坡高等研究院、澳门大学及华南理工大学从事教学和科研工作。他的主要研究领域是机器学习与计算机视觉,近期主要聚焦深度学习及其泛化、生成式三维建模与学习、三维感知大模型等方向。他的研究受到国家自然科学基金、广东省科技厅、华为、微软等机构和企业的资助,他的研究成果应用于奥比中光三维传感器产品及三星(美国)无人驾驶系统中。贾奎教授是跨维智能创始人,目前担任Trans. on Machine Learning Research, IEEE Trans. on Image Processing等期刊副主编。

李海洲
校长学勤讲座教授
执行院长
研究领域:语音信息处理、自然语言处理、类脑计算、人机交互
个人简介:李海洲教授(新加坡工程院院士、IEEE Fellow、ISCA Fellow)现任香港中文大学(深圳)数据科学学院执行院长、校长学勤讲座教授,同时他也是新加坡国立大学客座教授和德国不来梅大学卓越讲座教授。此前,他曾于2006年至2016年分别担任新加坡南洋理工大学和新加坡国立大学教授,于2009年担任东芬兰大学客座教授,于2011年至2016年任澳洲新南威尔士大学客座教授,于2003年至2016年担任新加坡科技研究局通信与资讯研究院首席科学家和研究总监。
李教授曾任顶级期刊IEEE/ACM Transactions on Audio、Speech and Language Processing主编 (2015-2018年);目前任Computer Speech and Language副主编 (2012-2022年)、Springer International Journal of Social Robotics副主编 (2008-2022年)。李教授也曾担任多个学术委员会委员:IEEE语音与语言处理技术委员会委员 (2013-2015年)、IEEE信号处理学会出版委员会委员 (2015-2018年)、 IEEE 信号处理学会奖励委员会委员 (2021-2023年)。李教授也曾是多个学会主席:国际语音通信学会主席 (ISCA, 2015-2017年)、亚太信号与信息处理协会主席(APSIPA, 2015-2016年)、亚洲自然语言处理联合会主席(AFNLP, 2017-2018年)、IEEE 信号处理学会副会长(IEEE SPS, 2024-2026年)。此外,他还担任过ACL 2012、INTERSPEECH 2014、IEEE ICASSP 2022 等多个大型学术会议的大会主席。
李教授享誉国际,他不仅在语音识别和自然语言处理研究领域有着突出贡献,还领导研发了多项知名的语音产品,如1996年苹果电脑公司为Macintosh发行的中文听写套件、1999年Lernout & Hauspie公司为亚洲语言发行的Speech-Pen-Keyboard文本输入解决方案。他是一系列重大技术项目的架构师,项目包括2001年为新加坡樟宜国际机场研发的具有多语种语音识别功能的TELEFIQS自动呼叫中心、2012年为联想A586智能手机研发的声纹识别引擎、2013年为百度音乐研发的听歌识曲引擎。

孙若愚
副教授
研究领域:深度学习理论和算法、生成模型、大规模优化算法、学习优化、图神经网络、人工智能在通信网络的应用、通信网络容量理论、通信网络优化算法
个人简介:孙若愚现为香港中文大学(深圳)数据科学学院副教授、博士生导师。此前他于2017年至2022年任伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)助理教授、博士生导师,2016年任脸书人工智能研究所(由LeCun领导)全职访问科学家,2015-2016年任斯坦福大学博士后研究员。他2015年在美国明尼苏达大学电子与计算机工程系获得博士学位,2009年在北京大学数学科学学院基础数学系获得本科学位。他的主要研究领域为人工智能和机器学习、数学优化理论与算法、无线通信和信号处理等,具体研究方向包括神经网络理论和算法、生成模型、大数据优化算法、学习优化、通信网络容量理论与优化算法等。他曾获得INFORMS(国际运筹与管理协会) George Nicolson学生论文竞赛第二名,以及INFORMS优化协会学生论文竞争荣誉奖。在人工智能与机器学习会议NeurIPS, ICML, ICLR, AISTATS,顶尖信息论与通信杂志IEEE transaction on information theory, IEEE Signal Processing Magazine, Journal of Selected Areas in Communications,顶尖数学优化与运筹杂志Mathematical Programming, SIAM Journal on Optimization, Math of Operations Research等会议与杂志发表数十篇文章。目前担任NeurIPS, ICML, ICLR, AISTATS等人工智能会议的领域主席。

王本友
助理教授
研究领域:自然语言处理、信息检索、应用机器学习
个人简介:王本友教授于2022年在意大利帕多瓦大学取得博士学位。他曾是欧盟玛丽居里研究员,曾在丹麦哥本哈根大学、加拿大蒙特利尔大学、荷兰阿姆斯特丹大学、华为诺亚方舟实验室、中科院理论物理所、社科院语言所交流访问。王教授的主要研究方向为自然语言处理方面、应用机器学习、信息检索。他曾获得国际信息检索顶级会议SIGIR 2017(CCF A类会议)最佳论文提名奖,获奖论文(IRGAN)是SIGIR历史上引用最多的论文之一,是最早也是最成功的GAN在信息检索领域的应用;曾获得国际自然语言处理顶级会议NAACL 2019最佳可解释论文奖,与自然语言处理里程碑工作BERT一起同台领奖。王教授在国际顶级会议ICLR/NeurIPS/ACL/EMNLP/NAACL/SIGIR/WWW/CIKM/AAAI/IJCAI和国际顶级期刊TOIS/TOC/TCS等发表了20余篇论文。他的专著《推荐系统与深度学习》由清华大学出版社出版。他长期担任ICLR/NeurIPS/ICML审稿人。

吴保元
副教授
助理院长(科研)
研究领域:可信人工智能、生成人工智能
个人简介:吴保元博士现任香港中文大学(深圳)数据科学学院终身副教授、助理院长(科研),并担任深圳市模式分析与感知计算重点实验室(筹)副主任、龙岗区智能数字经济安全重点实验室主任。其研究方向包括可信人工智能、机器学习和计算机视觉,在人工智能的顶级期刊和会议上发表论文90多篇,并曾入选人工智能顶级会议CVPR 2019最佳论文候选名单。其担任人工智能领域国际期刊IEEE TIFS、Neurocomputing编委、第五届中国模式识别与计算机视觉大会PRCV 2022组委会主席、国际会议CVPR 2024/2025、NeurIPS 2022/2023/2024、NeurIPS Datasets and Benchmarks Track 2023/2024、ICLR 2022/2023/2024、ICML 2023/2024/2025、AAAI 2022/2024/2025领域主席、中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副秘书长,入选斯坦福大学“全球前2%顶尖科学家”2021、2022、2023年度榜单。作为项目负责人承担广东省自然科学基金杰出青年项目1项,科技部重点研发计划重点专项课题1项,国家自然科学基金面上项目1项, 深圳市优秀科技创新人才优秀青年基础研究项目1项,CCF-腾讯犀牛鸟基金1项,CCF-快手大模型探索基金1项,CCF-海康威视斑头雁基金1项,CAAI-华为MindSpore学术奖励基金1项,腾讯犀牛鸟研究专项基金2项。荣获2023年度香港中文大学(深圳)青年科研奖。

武执政
副教授
研究领域:语音交互、语音生成、音频鉴伪
个人简介:武执政博士现任香港中文大学(深圳)副教授、入选国家级青年人才,连续多次入选斯坦福大学“全球前2%顶尖科学家”。于南洋理工大学博士学位,曾在Meta(原Facebook)、苹果、爱丁堡大学、微软亚洲研究院等机构从事学术研究和技术领导工作。武教授发起了开源系统Merlin与Amphion、第一届声纹识别欺骗检测国际评测、第一届语音转换国际评测,组织了2019年语音合成国际评测(Blizzard Challenge 2019)。多次获得最佳论文奖。武教授现为IEEE/ACM TASLP、SPL等语音领域权威期刊编委, 也是IEEE Spoken Language Technology Workshop 2024的大会主席。