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       2020年11月8日下午，2020年中國自動化大會專題論壇“網絡與大數據”在上海國際會議中心長江廳成功召開。大數據是大量、高速、多變的信息，需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察能力與最佳化容處理。互聯網的發展為大數據的發展提供了更多數據、信息與資源。另一方面，大數據的發展為互聯網的發展提供了更多支撐、服務與應用。此次專題論壇重點介紹了網絡與大數據研究領域的最新進展，從虛擬原位數據中心計算到智能時代的信息技術等。

此次論壇由中國工程院院士、中南大學教授、中國自動化學會副理事長桂衛華教授，國防科技大學胡德文教授共同擔任論壇主席，邀請到同濟大學蔣昌俊教授、西安電子科技大學石光明教授、重慶郵電大學王國胤教授、東北大學王興偉教授、中國科學技術大學李向陽教授、清華大學徐恪教授等六位專家，為大家帶來了精彩的學術報告。

專家合影

首先，蔣昌俊教授帶來了題為《虛擬原位數據中心及計算》的報告。報告從網絡大數據的動態不確定和成份復雜等特性出發，為解決大數據加工處理的傳輸復雜性高、計算效率低、大數據采集與開發利用的盲目性和無序性等問題，提出了虛擬原位數據中心系統及其構造方法，其創新思想是通過大數據勘探，為現有的數據中心提供原位的數據服務，通過虛擬算力逆向傳輸為數據加工分析者提供數據計算服務。虛擬原位數據中心系統在12個行業500多家單位獲得了成功應用，并創造了良好的經濟效益。

蔣昌俊：虛擬原位數據中心及計算

第二位報告人為西安電子科技大學石光明教授，報告題目為《智能時代的信息技術》。報告從信號的角度出發探究了智能時代的信息技術發展。傳統的信息技術以比特為基礎，對信號和數據層的處理能力和性能越來越強，但也付出了巨大代價，占用頻帶越來越寬，處理信息的功耗越來越大，已開始背離生物信息處理的初衷。相比傳統信息技術以比特為基礎處理信息，智能生命體以語義為基礎處理信息，具有更優的信息處理能力。報告還從數學度量和語義刻畫等角度出發，分析了智能時代的類腦計算技術，揭示了其關鍵挑戰性問題。

石光明：智能時代的信息技術

第三位報告人重慶郵電大學王國胤教授做了題為《多粒度認知計算》的報告。報告從認知計算的角度出發，分析了腦認知研究與智能計算研究之間的關系；從無需腦認知的智能計算、腦認知啟發的智能計算、智能計算輔助的腦認知、以及腦認知與智能計算融合等四個方面，介紹了廣義認知計算及其研究內容。報告中分別以概念內涵與外延之間的雙向認知計算、數據驅動的粒認知計算為例，介紹了基于智能計算的人腦認知仿真研究和人腦認知與智能計算融合研究等兩個方向的研究成果和未來方向展望。

王國胤：多粒度認知計算

第四位報告人為東北大學王興偉教授，報告題目為《新一輪科技產業革命與工業互聯網》。王興偉教授在報告中闡述了新一輪科技產業的由來和工業互聯網的興起，并給出了工業互聯網的體系架構參考模型和層次結構。在報告中王教授還介紹了工業互聯網涉及的關鍵技術，指出工業互聯網層次模型可以分為感知層、網絡層、工業云、決策層、服務層、以及用戶層，而安全貫穿于所有層次；最后討論了工業互聯網發展面臨的巨大挑戰和相應對策。

王興偉：新一輪科技產業革命與工業互聯網

第五位報告人中國科學技術大學李向陽教授帶來報告：《AIoT：智能感知，通信，與邊緣計算》。報告中介紹了李向陽教授及其團隊在智能物聯網方面的一些研究成果和探索，包括基于RFID和無源的智能感知，大規模無源、低功耗網絡，智能邊緣計算，和智能物聯網的安全隱私保護等。報告中指出物聯網領域的核心挑戰主要來源于四個方面：精準感知、互聯互通、智能計算、安全隱私；為應對這些挑戰，李向陽教授團隊提出了基于端邊云一體化體系結構，以實現端邊云的協同計算和智能融合。

李向陽：AIoT：智能感知，通信，與邊緣計算

最后一位報告人為清華大學徐恪教授，報告題目為《數據中心網絡資源管理》。報告首先分析了數據中心網絡資源有效管理的重要性；接著，從運行系統的實際情況出發，以提升服務性能為目標，報告梳理了數據中心網絡業務全流程各環節中的特點、痛點以及難點，并在每個環節上都針對性地提出了相應解決方案，從而有效改進數據中心網絡的資源管理現狀。最后，徐恪教授介紹了已應用到大規模實際系統中的部分成果。 

徐恪：數據中心網絡資源管理

整個報告過程中，桂衛華院士和胡德文教授進行了精心主持安排，并做了總結發言，指出六個報告涵蓋了感知、數據、計算、通信、認知到網絡等多個層面，內容豐富，觀點新穎，應用豐富，亮點紛呈。

桂衛華院士總結發言

胡德文教授總結發言

來源：大會組委會