2024年广东省科学技术奖《多模态知识图谱智能构建及规模化应用》

主要完成人:雷凯、吴贤、王健宗、何晟、沈颖、张子恒、宁义双、王建明、魏炜、杜楠 获奖成果:多模态知识图谱智能构建及规模化应用 申报团队:北京大学深圳研究生院、腾讯科技(深圳)有限责任公司、平安科技有限责任公司、金蝶软件(国际)有限责任公司、腾讯云(北京)有限责任公司 获奖等级:科技进步奖二等奖 https://mp.weixin.qq.com/s/ZWNl5ReoxJegolW8EbQ2mg 成果简介:项目团队充分联合平安科技(深圳)有限公司等大企业,依托其在医疗、数字金融和中小企业数字化领域的数据、业务资源优势,聚焦医疗健康、数字金融和中小企业供应链管理领域,构建了多模态知识图谱技术体系并实现规模化应用推广。尤其与汇丰商学院魏炜教授开展文理合作,创建了基于知识图谱的商学院案例快速构建方法,获得了北京大学“教材建设”和“数字化教材建设”立项。先后荣获深圳市科技进步奖一等奖,2023年乌镇世界互联网大会“世界互联网领先科技成果”奖、6项数据处理国际竞赛冠军等。牵头承担了“医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台”等项目10余项,累计获授权发明专利54件,在国内外期刊发表论文 38篇,登记软件著作权8项。项目主要技术创新如图。 知识图谱是国家确立的新一代人工智能(AI)关键共性 技术之一,它能将多源多种类数据转化为结构化知识组织 形式,本质上是一种揭示实体之间关系的语义网络。项目团 队聚焦多模态知识图谱复杂语义智能构建、精准图谱智能分 析及问题应用、基于多方联邦数据要素协同计算构建大规 模产业应用,形成了自主创新的精准智能化数据挖掘关键 技术突破。在服务国家需求层面,项目在疫情防控、降本增 效、构建分级精准辅助诊疗体系、预防商业金融风险、赋能 中小企业数字化转型升级、构建基础技术平台以促进数据 要素有效流通等方面取得了显著的社会和经济效益。 本项目的开展,得益于北京大学张锦常务副校长所倡 导的AI引领、创新融合学科发展规划。北京大学深圳研究 生院坚持特色办学,重点发展交叉应用学科,通过产学研 结合,培养复合应用型人才。项目累计服务了314个项目,覆 盖了国内20多个行业。累计落地典型应用超过 200家企业, 推动人工智能及企业数字化技术带动上下游产业链规模超 50亿元。在国际新形势下,项目迫切需要在释放数字新质 生产力的同时,兼顾确保数据要素可信利用方面形成了标志 示范,对带动广东省及全国知识智能科技的国际竞争力起到 引领作用,且积极顺应了深圳市“20+8”产业发展规划。专 家成果鉴定会评价本项目成果:“整体技术国内领先,在知 多模态知识图谱智能构建及规模化应用 识图谱复杂语义对齐的自动化构建、面向典型领域的多模态 图谱智能分析与问答、多方联邦数据要素协同计算等三方面 国际先进”。 1 项目主要技术创新点 项目团队充分联合平安科技(深圳)有限公司等大企 业,依托其在医疗、数字金融和中小企业数字化领域的数 据、业务资源优势,聚焦医疗健康、数字金融和中小企业供 应链管理领域,构建了多模态知识图谱技术体系并实现规 模化应用推广。尤其与汇丰商学院魏炜教授开展文理合 作,创建了基于知识图谱的商学院案例快速构建方法,获得 了北京大学“教材建设”和“数字化教材建设”立项。先后 荣获深圳市科技进步奖一等奖、2023年乌镇世界互联网 大会“世界互联网领先科技成果”奖、6项数据处理国际 竞赛冠军等。牵头承担了“医疗影像国家新一代人工智能 开放创新平台”等项目10余项,累计获授权发明专利54件 (ZL201810455902.2、ZL202011319773.8等),在国内外期刊 发表论文 38篇,登记软件著作权8项。项目主要技术创新 见图1。 (1)基于深度学习的知识图谱自动化构建方法。为解 决传统知识图谱构建依赖人工、效率低下的问题,通过深度 学习方法,如双向蒸馏、路径文本结合、贝叶斯网络因果推 理、候选集子图谱等技术,实现了构建过程的全自动化。同时,借助实体关系抽取、知识图谱补全等技术突破,有效提 升了多模态知识图谱构建效率和准确性。相关技术已集成 到腾讯医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台,攻坚 制约我国医疗影像 AI发展的“卡脖子”问题。 (2)面向典型领域的高性能多模态图谱智能分析技术。 针对不同领域知识复杂多样、知识引擎推理能力低下等问 题,基于多模态图谱的智能分析,通过知识结构化和逻辑推 理,有效提升分析的准确性及大规模应用场景下的计算性 能。有效解决了模型训练依赖标注数据、新任务带来的局 部遗忘问题和模型回复质量不高等问题。本技术已应用于 腾讯 AI临床助手、传染性疾病监测、金蝶云智媒体和智能 风控、智能营销、数据隐私保护等领域。 (3)多方联邦数据要素协同计算方法。针对知识数据 处理过程中面临的数据分散、隐私保护要求高以及多方协 作数据标准不一致、协同效率低下等挑战,横向联邦计算对 多方知识图谱训练数据进行了有效的隐私保护、协同分析 和提取,将其转化为具有明确语义和结构的要素形式。这 些要素可以更好地适应多方联邦环境下的传输和处理需 求,解决了腾讯医疗多医院、平安多银行跨金融合规数据业 务及金蝶供应链产业上下游数据孤岛协同等技术痛点问题。 2 经济、社会效益及对推动行业科技进步的作用 项目围绕多模态知识图谱智能构建关键技术研究及产 业应用,在4个应用领域取得了规模化效应。 (1)数字金融领域。王健宗博士(平安科技副总工程 师)团队基于平安科技(深圳)有限公司知识图谱智能分析 技术,构建智慧金融解决方案:一是反欺诈风控场景,平安 科技基于多模态智能图谱分析技术,打造了智能风控服务 平台,提供企业风险预警、信用综合评估、智能化金融监管 等服务,平台服务客户数覆盖超5600万家,风控服务对接金 融机构超400家;二是智能营销场景,在营销场景帮助金融 机构达成贷款额增加超90亿元,资产规模提升超70亿元; 三是数据隐私保护,基于联邦数据要素协同计算等技术打 造蜂巢隐私计算平台,覆盖平安集团超100个应用场景,承 建人民银行金融数据隐私计算平台,累计服务上百家金融机 构。 (2)医疗健康领域。吴贤博士(腾讯天衍实验室负责 人)团队基于医疗知识图谱相关技术形成的导诊、辅诊和 预问诊等腾讯 AI临床助手产品,已应用于国家卫生健康部 门的“国家家庭医生临床服务能力建设项目”。此外,该服 务还覆盖了全国32个省市、1000多家医院,累计用户超过 主要完成人简介: 雷凯,北京大学深圳研究生院 研究员、博士生导师,深圳市内容中心 网络与区块链重点实验室(ICNLab) 主任,国家重点研发计划项目首席 科学家。国家重大科技基础设施建 设——未来网络试验设施CENI“深 圳主节点”负责人。多次入围斯坦 福大学与爱思唯尔数据库联合发布的全球前2%科学家。获 2023年深圳市科技进步奖一等奖、2024年广东省科技进步奖 二等奖(均为第一完成人、第一完成单位)。曾获北京大学德 育奖、教学优秀奖,以及先进党员称号。中国科学技术发展战 略研究院金融科技咨询专家,中国计算机学会杰出会员、深圳 分部副主席(2025—2027年),2017年青年计算机科技论坛 (YOCSEF)深圳主席,深圳市计算机学会(SZCCF)秘书长。 在国内外期刊发表论文240余篇,获授权国家发明专利48件 (ZL202410620126.2、ZL201810284245.X等),登记软件著作 权29项。 5000万,获得了良好的行业口碑。 (3)企业数字化领域。何晟博士(金蝶软件资深研究 员)团队为应用场景提供落地实施方案,形成一套数字化、 智能化解决方案,有效地帮助公司把控风险和强化管理,提 升企业自身运营效率,增强市场竞争力。基于知识图谱与可 解释计算技术赋能的金蝶云·苍穹平台,已开发出100多个智 能机器人、50多种机器学习算法,已覆盖200多个数据智能 场景,助力企业实现数据与智能分析PBC构建与组装。金蝶 累计帮助154家大型企业完成国产化替代,据国际数据公司 (IDC)和高德纳公司(Gartner)统计,金蝶在企业资源管理 云(SaaS ERM)、财务云、成长型企业应用软件等市场的占有 率均位居全国首位。 (4)数字化教育领域。北京大学深圳研究生院于2014 年启动了金融科技、创新创业交叉人才跨学科培养计划,拉 通汇丰商学院与信息技术学科,充分利用人工智能、区块链 等技术构建教材研发体系。其中,雷凯老师独立编著的《区 块链导论》,荣获中国计算机学会分布式计算与系统专业委 员会 2024年优秀教材奖和全国高校人工智能+数字经济优 秀教材奖一等奖;此外,他还独立编著了《信息中心网络与命 名数据网络》,并荣获深圳市第三届教学成果奖。2025年12 月《区块链交叉创新人才科产教融汇培养新范式与实践》荣 获广东省计算机学会高等教育教学成果奖一等奖(第一完成 人及完成单位)。 第01期\2026年\中国科技成果 DOI:10.3772/j.issn.1009-5659.2026.01.021 ...
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2025年广东省计算机学会高等教育教学成果一等奖

《区块链交叉创新人才科产教融汇培养新范式与实践》获得广东省计算机学会高等教育教学成果一等奖。项目积极响应党的二十 大报告中“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略 性支撑”的重要论述,深入贯彻“加快实现高水平科技自立自强”的战略部署, 由北京大学深圳研究生院牵头,联合广州大学、中山大学,汇聚了一支涵盖区块链、网络空间安全、分布式计算、金融科技、数字城市规划等领域的顶尖跨 校跨界团队,组建了一支以国家重点研发计划首席科学家雷凯老师为第一完成人,汇聚了苏申教授(教育部青年长江学者、广东省科技进步二等奖第一完成人、广东省杰出青年基金获得者)、广东省杰出青年基金获得者黄华威教授、全球终身前2%顶尖科学家吴健生教授、北京大学汇丰商学院MBA项目主任郑海洋教授、国家科技创新青年拔尖人才陈建国教授、刘园教授 (广东省杰出青年基金获得者、2025年国自然青B基金获得者/原国家优青)等多位领军学者与中坚力量团队。团队核心成员还主持或参与了广东省重点领域研发 计划、国家自然科学基金项目、深圳市内容中心网络与区块链重点实验室、深圳市技术攻关项目等,在区块链底层架构、安全机制与产教融合方面拥有深厚 的学术积淀与丰富的产业实践经验。 面对区块链这一引领互联网3.0变革的战略技术,其在人才培养中存在多 学科壁垒森严、知识体系高速迭代、理论与实践严重脱节三大核心挑战。为此, 本项目经过五年深耕,构建了一个以前沿性、科创性与实践性为内核的“科产 教融汇”人才培养新范式。该范式以服务国家区块链发展战略和破解产业前沿 痛点为核心牵引,以团队自主原创的“智能生态网络(IEN)”等高水平科研突 破为根本驱动,系统打造了以国家级精品教材《区块链导论》、高性能开源实 验平台BlockEmulator、以及融入真实产业案例的网络安全靶场为三大支柱的育人体系,彻底打通了从理论认知到创新实践的闭环。 在这一创新生态中,产业界(如顺丰、腾讯、华为、招商局集团)将复杂 的金融、供应链、政务等真实场景化为“问题熔炉”;科研端则聚焦于分布式网络、密码学、共识机制等底层架构的颠覆性突破,并将产生的24项核心专利、13篇顶会论文及国际竞赛获奖成果系统转化为教学资源;人才培养全过程则将 二者深度融合,通过“教材精讲-案例剖析-平台实训-项目驱动”的四步教学法,让学生在参与国家重点研发计划、广东省重点领域研发计划等前沿项目的淬炼中,形成跨越技术、商业与规则的系统性思维与开拓能力。 实践证明,本成果已超越了培养仅适应产业的“复合型人才”的层面,成 功塑造了一批拥党爱国、能够洞察并构建中国自主技术范式、具备国际竞争力的引领型人才。成果核心教材已推广至全国70余所高校,惠及超5000名学生;开源平台获全球95个国家和地区的6800余名研究者关注;毕业生已成为华为、 腾讯等头部企业及国际顶尖学府的中坚力量。本成果不仅为国家及广东在下一 代国际区块链技术与产业竞争中抢占制高点提供坚实的人才支撑,更贡献了一 套可复制、可推广的“中国方案”与教育范式,具有重大的示范价值与战略意义。 ...
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岭南论坛暨大湾区计算机大会将于26年1月18-20日在深圳举办

由中国计算机学会(CCF)主办,CCF深圳及深圳市计算机学会(SZCCF)承办的“第三届岭南论坛暨大湾区计算机大会”即将启幕,本届大会响应二十届四中全会“协同融通发展” 理念,面向粤港澳大湾区国家战略,聚焦具身智能、大模型赋能与量子科技三大前沿方向,以市场、资本、技术、信息、人才互通共享为基础,旨在构建国际化、专业化的产学研创协同融通生态平台,助力大湾区打造全球数字科技策源地与产业创新枢纽。第三届CCF岭南论坛暨大湾区计算机大会在深圳举办 (中新网) 大会以“春天的数智故事”为主题,汇聚了多位院士及数百名行业代表。同期,深圳市计算机学会(SZCCF)顺利完成了第二届理事会、监事会的换届选举。 春天的数智故事,CCF岭南论坛暨大湾区计算机大会(BBCC)在深圳圆满举办 (凤凰新闻) 数智融通·新质岭南-春天的数智故事 2026年1月18日-20日, 第三届CCF岭南论坛暨大湾区计算机大会(BBCC)在深圳圆满落幕。大会汇聚5位两院院士、12位校级领导、25位高校院长及500余位行业代表,聚焦计算机前沿技术与产业应用,共同探讨大湾区科技创新与产业升级新动力。 CCF岭南论坛暨大湾区大会(BBCC) 莲花山论剑论坛圆满举办(网易新闻)大会特别设置校长院长“莲花山论剑”思辨论坛,聚焦AI时代的教育变革——着重探讨在大模型与具身智能AI时代下,随着智能体的普及,传统的“师-生”二元结构向【师-机-生】三元新关系的转变。“莲花山论剑”思辨论坛主题分享嘉宾包括十一位分别代表国内985高校、港澳名校、特色专业、国际化内地联合办学、异地分校、职业顶校、交叉新兴专业多元化优秀代表。 时间:2026年1月18日-1月20日 地点:广东省深圳市南山区 主题:数智融通•新质岭南 聚焦方向:具身智能、大模型赋能、量子科技 注册福利:2026年1月1日起,10人以上可通过团体报名方式享受早鸟票特惠,非会员注册还可获得1年CCF会员 ! 会议官网: 第三届岭南论坛暨大湾区计算机大会官网 1、【岭南论坛|院士篇01】英国皇家学会樊文飞院士 2、【岭南论坛|院士篇02】邬江兴院士 中国大容量程控数字交换机之父 3、【岭南论坛|分论坛篇01】量子智联·AI赋能 4、【岭南论坛|分论坛篇02】脑影像与脑智能交叉创新论坛 5、【岭南论坛|分论坛篇03】智链融合专题论坛 6、【岭南论坛|嘉宾阵容 莲花山论剑】 早鸟票倒计时2天 7、【岭南论坛|报告嘉宾篇01】专家云集,共探数字科技前沿 ...
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实验室作为参编单位的两大IEEE区块链国际标准正式发布

导语: 2025年9月10日,国际电气与电子工程师协会(IEEE)同时批准了两项重量级标准——IEEE Std 3231.01™-2025(区块链即服务参考架构)和IEEE Std 3231.02™-2025(区块链融合服务器参考架构),两项标准均得到实验室牵头的国家重点研发计划“安全弹性的区块链网络关键技术”项目成果支撑。 1. IEEE Std 3231.01™-2025:BaaS的工业级蓝图 《IEEE 区块链即服务(BaaS)规范参考架构标准》(IEEE Std 3231.01™-2025)为企业级区块链应用的快速部署和管理提供了统一的参考架构。 区块链即服务(BaaS):一种云服务模型,提供完整的区块链技术解决方案。 BaaS平台:用于可视化创建、管理和维护区块链及应用的平台。 该标准的核心价值在于: 降低门槛: 通过标准化的BaaS平台,企业无需从零开始搭建底层基础设施,极大地降低了区块链技术的应用门槛和成本。加速创新: 开发者可以专注于上层业务逻辑和智能合约的创新,而非底层技术的维护。互操作性: 统一的参考架构为不同BaaS平台之间的互联互通奠定了基础,促进了联盟链生态的繁荣。 2. IEEE Std 3231.02™-2025:融合服务器的性能飞跃 《IEEE 区块链融合服务器参考架构标准》(IEEE Std 3231.02™-2025)则着眼于区块链的硬件和性能优化,旨在解决区块链在高并发、低延迟场景下的性能瓶颈。 区块链融合服务器(Blockchain Fusion Server):一种将区块链的硬件和软件高度集成,以实现更高效区块链服务的产品,其创新在于内部组件的高度集成。 密码学模块(Cryptography Module):指具有密码计算功能和自安全保护功能的硬件板卡设备。 该标准强调了“融合”的概念,通过集成硬件加速(如密码学模块)和软件优化,实现了区块链服务的效率飞跃。这对于需要实时交易确认、海量数据处理的场景(如金融、物联网、工业互联网)具有颠覆性意义。 两大IEEE区块链标准的核心价值对比 标准名称核心概念解决痛点关键影响IEEE Std 3231.01™-2025区块链即服务(BaaS)参考架构区块链部署和管理复杂、成本高降低应用门槛,加速生态创新IEEE Std 3231.02™-2025区块链融合服务器参考架构区块链性能瓶颈、效率低下提升交易速度,支持高并发场景 ...
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2023年深圳市科技进步一等奖《知识图谱与可解释计算技术与应用》

深圳市科技创新局科技奖励历年名单. 北京大学深圳研究生院 深圳市内容中心网络与区块链重点实验室主任雷凯以第一完成人及完成单位的项目《知识图谱与可解释计算技术与应用》获得2023年深圳市科技进步一等奖 主要完成人:雷 凯 郑冶枫 庄伯金 何 晟 张子恒 梁予之 王建明 段雁行 杜 楠 常 河 张良杰 杨文静 获奖等级: 深圳市科技进步一等奖 获奖单位: 北京大学深圳研究生院、腾讯科技(深圳)有限公司、平安科技(深圳)有限公司、金蝶软件(中国)有限公司 知识图谱本质上,是一种揭示实体之间关系的语义网络,用来描述各种实体和概念,以及他们之间的关系,基于自然语言处理、人工智能技术,主要包括知识表征、知识获取、知识补齐、领域应用四大方面研究。即便在强大的ChatGPT(AIGC)系统中,知识图谱依然对纠正知识性错误、逻辑推理、专业知识、降低增量训练成本发挥关键作用。 《知识图谱与可解释计算技术及应用》专家组鉴定认为:该成果为知识图谱与可解释计算技术应用奠定了重要的理论基础,项目整体创新性强,项目技术水平国内领先,国际先进。 ...
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论文:开放式富语义非同质化数据要素链网融合架构

近日,由北京大学深圳研究生院、深圳大学、内蒙古大学等单位联合研究团队提出并实现了一种名为 IEN NFDE(Intelligent Eco Networking Non-Fungible Data Element) 的开放式富语义非同质化数据要素链网融合架构。该架构旨在解决当前NFT(非同质化代币)在跨链流通、数据语义表达、网络性能与安全性等方面的瓶颈问题。 2025年11月25日,上海 —— 在今日举行的2025年“数据要素×”大赛全国总决赛颁奖仪式暨全球数商大会开幕式上,国家发展改革委党组成员,国家数据局党组书记、局长刘烈宏发表致辞。确立数据的“核心地位”。中国是全球首个以最高级别文件形式,明确将数据列为生产要素的国家。这一理论突破超越了传统经济学对生产要素的定义。https://mp.weixin.qq.com/s/FkXUHJM3zwMyvOEgWHTyvw 破解确权的“死结”。数据确权是数据流通的最大堵点。 IEN NFDE架构创新地设计了基于命名数据网络(NDN)的覆盖网络传输协议,实现了数据的高效、安全跨链流转。其核心亮点在于定义了“富语义NFDE”,将元数据与数字资产本身封装为具有语义属性的独立实体,支持链上链下自由流通,打破了传统NFT对单一区块链平台的依赖。 实验结果表明,该架构在数据传输次数超过600次时,平均时延降低46.34%,总时延降低52.43%,网络通信开销降低36.98%,吞吐量提升135.71%,显著优于传统基于TCP/IP的NFT交易平台。 IEN NFDE架构不仅为NFT市场提供了高效、安全、低成本的流通方案,也为Web3.0、元宇宙、AIGC等新兴数字生态的建设奠定了技术基础,具有广泛的应用前景与推广价值。 相关专利支持:团队已同步申请并公开了一项关键专利——“无绑定型非同质化代币的生成方法和解析方法和存储介质”,该专利进一步强化了NFDE在生成、解析与存储过程中的灵活性与安全性,为数字资产的跨链管理与语义增强提供了技术保障。 相关视频内容解读:2022年11月25日,在第五届广州未来网络大会上,雷凯老师做了视频报告《智能生态网络(IEN)2022:面向Web3.0的内容中心链网融合架构》。报告从NDN和区块链、IEN和Web3.0、IENNFT、IEN和元宇宙、研究进展五个方面展开讨论。(B站链接点击查看:IEN智能生态网络2022:面向Web3.0的内容中心链网融合架构) 智能生态网络(Intelligent Eco Networking, IEN)是一种以知识驱动的未来价值互联网基础设施,旨在通过整合分布式人工智能、区块链技术和虚拟化设备,构建一个高效、智能化的网络架构。这一网络的核心目标是优化存储、计算和带宽资源的利用效率,同时实现安全性和开放性的平衡。知识驱动:大模型时代更多知识智能体、隐形知识图谱催动理论技术进步(原始形态数据还远不是知识);价值互联网:底层互联网基础设施需要更多基础功能、机制、安全技术(高铁、多式联运);交换与交易是两个不同级别的层级;集成融合:统一抽象,顶层规划设计,解决系统组件集成有机大生态系统;经济及绿色:成本、可持续性、Toke经济新模式、机器人、无人机、无人驾驶形成人机物共产共生的数字扩展社会及经济空间 ...
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CNCC 2025 | 第五元素:低空经济发展的高峡平湖论坛圆满落幕

2025年10月23日,CNCC 2025"第五元素:低空经济发展的高峡平湖" 专题思辨论坛在哈尔滨顺利举行。本次论坛以科幻电影《第五元素》中未来立体交通场景为灵感,聚焦低空经济从“风险矛盾(高峡)”向“平稳发展新动能(平湖)”的转化核心,围绕技术路线、商业模式、监管治理三大维度展开深度研讨,旨在为低空经济的破壁与重构提供学术支撑与实践指引。 祝贺:11月19日,《第五元素:低空经济发展的高峡平湖》在近900名讲者、嘉宾组织的153个专题论坛中获评“CNCC 2025优秀专题论坛 ”CNCC2025优秀专题论坛评选结果揭晓“(视频回放,总共15个)。这是雷凯老师组织的第二个CNCC优秀论坛(共组织过两个),上一个是2021年与金海教授联合组织的《区块链技术前沿与应用》(视频回放, 网页回顾) 论坛由中国计算机学会(CCF)主办,CCF 深圳分部、CCF 区块链专委会组织,黑龙江省计算机学会、深圳市计算机学会(SZCCF)联合承办,北京大学深圳研究生院雷凯与哈尔滨工程大学潘海为共同担任主席。论坛汇集了来自北京航空航天大学、中国科学院计算技术研究所、南京航空航天大学、哈尔滨理工大学、东北林业大学、北京大成律师事务所等科研机构与实务领域的顶尖专家,同时吸引了70余位来自CCF YOCSEF福州、珠海市计算机学会、宁波大学、首都经济贸易大学、牡丹江市政府、河北省科学院应用数学研究所、齐鲁工业大学、内蒙古大学、机械工业出版社等相关代表参会,共同剖析低空经济发展的优势与挑战,碰撞技术融合与治理创新的前沿思路。 在论坛正式开始前,共同主席潘海为教授接受了哈尔滨电视台、哈尔滨新闻以及哈尔滨日报的采访,就论坛的愿景及低空经济在东北地区的发展机遇分享了见解。 潘海为教授接受采访 主题报告:多维度解构,直击低空经济核心议题 论坛采用“主题报告+思辨讨论”相结合的形式,分阶段深入低空经济关键领域。 第一阶段的主题报告环节由北京大学深圳研究生院雷凯主持。北京航空航天大学电子信息工程学院院长曹先彬教授作《中国发展低空经济的优势与挑战》主题报告,系统分析我国低空经济的三大优势,即市场广阔、基建完善、政策有力,但面临空域管理复杂、核心技术存短板等挑战,需将优势转化为可持续的系统竞争力。 中国科学院计算技术研究所网络技术研究中心副主任刘敏研究员作《低空智联网技术迫切在空天还是边缘?》主题报告,指出低空智联网需构建空天与边缘计算的深度融合体系。空天技术提供广域服务基石,边缘智能确保终端敏捷响应。关键在于突破星地协同与数据融合,实现全域高效可靠。 南京航空航天大学电子信息工程学院副院长董超教授作《低空智联网与空天信息技术的融合与竞争》主题报告,提出低空智联网擅长城市低空的精细管理,空天信息技术则提供广域通信导航服务,两者形成“互补竞争”关系。当前趋势是深度融合:空天网络支撑低空精准定位与通信,低空系统作为数据节点,协同实现全域感知与交通预测。但融合面临海量数据整合、实时态势研判、安全与隐私等挑战。需通过技术创新与顶层设计,构建未来安全高效的智慧空域。 第二阶段的主题报告由哈尔滨工程大学潘海为主持。哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院党委书记孙广路教授作《从自动驾驶到集群智能:无人机集群智能的适配与协同》主题报告,探讨了如何将自动驾驶技术适配于无人机集群,重点研究其协同机制。通过分布式决策与协同感知,集群可实现复杂环境下的自适应编队与高效任务执行,为物流、救援等领域带来革新。 北京大成律师事务所合伙人肖飒大律师作《中国低空飞行活动监管的法律挑战与治理路径研究》主题报告,系统梳理中国低空经济空域使用权、飞行审批、资质认证、责任分配等核心法律困境,借鉴国际经验,构建兼顾安全与创新的现代化监管框架与治理路径。 东北林业大学信息与计算机工程学院院长景维鹏教授作《区块链赋能低空经济可信协作与协同治理》主题报告,探讨利用区块链的分布式账本与智能合约特性,构建低空经济跨域协作的可信数据共享与自动合规框架,并分析其性能、隐私等挑战,为构建可信协作网络提供路径。 本次“第五元素:低空经济发展的高峡平湖”论坛的成功举办,不仅系统梳理了当前低空经济在技术、商业、法律层面的核心矛盾,同时也搭建了南北政产学之间的交流平台,为后续低空经济技术研发、标准制定与试点落地奠定合作基础。未来,论坛主办方将持续跟踪低空经济发展动态,推动学术成果向产业实践转化,助力我国低空经济从“高峡”迈向“平湖”,实现安全、开放与创新的动态平衡。 值得一提的是,在论坛举办次日,广东省人民政府办公厅正式印发《广东省支持低空经济高质量发展若干措施》,旨在抢抓低空经济产业发展机遇,充分发挥广东应用场景丰富、产业配套齐全、市场机制完备等优势,打造全国领先的低空经济产业发展高地。这一政策的出台,与论坛中关于低空经济从“高峡”向“平湖”转化的核心议题高度呼应,展现了政产学研协同推动低空经济高质量发展的积极态势,也为论坛所探讨的技术路线、商业模式与监管治理提供了实践支撑与区域示范。 2025年10月24日 ...
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第八届ICBC区块链国际学术会议(雷老师大会主席)

2025年9月27-30日,第八届ICBC区块链国际学术会议在香港举办,此次会议主题为Agent Services。由Services Society与Springer联合主办,历次会议在美国西雅图、圣地亚哥、夏威夷到泰国曼谷成功举办,ICBC会议已成为推动区块链研究与应用的重要国际平台。实验室主任雷凯老师担任大会主席。 ICBC大会荣誉主席, CCF 副理事长 金海教授作主题报告 中科院先进院叶可江研究员作主旨报告分享 海南大学黄梦醒教授作主题报告分享 IBM美国作论文报告分享 左二起:张良杰,深大特聘教授,SCF创始主席;罗敏:天津佐治亚大学教授,SCF创始者之一;中山大学黄华威教授(ICBC程序委员会主席);何晟博士 金蝶高级研究员,SCF运营主席 ...
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第33届IEEE ICNP2025国际网络协议会议(CCF B, 首尔)

2025年9月22-25日,第 33届 IEEE 国际网络协议会议(ICNP 2025)在韩国首尔举办。会议以严格筛选机制著称,2024年录用率约24.4%,被中国计算机学会(CCF)列为推荐B类会议。实验室同学夏霖翰(目前已在美国读博士)论文《Mamba4Net: Distilled Hybrid Mamba Large Language Models For Networking》被录用,Mamba4Net代码已经开源。 基于 Transformer 的大型语言模型正越来越多地被应用于网络研究领域,以应对特定领域的挑战。然而,其二次方时间复杂度和庞大的模型尺寸,常常导致巨大的计算开销和内存限制,尤其是在资源受限的环境中。 受知识蒸馏范式中 Deepseek-R1 模型的高效性与高性能启发,本文提出了一种名为 Mamba4Net 的新型跨架构蒸馏框架。Mamba4Net 将基于 Transformer 的 LLMs 中的网络特定知识,迁移到采用 Mamba 架构构建的学生模型中,而 Mamba 架构的特点是具有线性时间O(n)复杂度。与 Transformer 模型的二次方O(n2)复杂度相比,这种设计显著提升了计算效率,同时更小的模型尺寸也进一步降低了计算需求,从而提升了整体性能和资源利用率。 为了评估其有效性,Mamba4Net 在三个不同的网络任务上进行了测试:视口预测、自适应码率流传输和集群作业调度。与未利用 LLMs 的现有方法相比,Mamba4Net 展现出了更优越的任务性能。此外,与直接应用基于 Transformer 的 LLMs 相比,它实现了显著的效率提升,包括吞吐量高达 3.96 倍(4倍),以及存储占用仅为先前基于 LLM 方法的 5.48%(二十分之一)。 这些结果突显了 Mamba4Net 在网络环境中实现 LLM 衍生知识低成本应用的潜力。其源代码已公开可用,以支持进一步的研究与开发。 核心要点总结 问题:Transformer LLMs 在网络研究中计算开销大、内存占用高。方案:提出 Mamba4Net 框架,通过知识蒸馏,将 Transformer LLM 的知识迁移到更高效的 Mamba 模型中 (思路与DeepSeek类似,降低全训练开销和成本)。优势:Mamba 模型具有线性复杂度,模型更小,计算更快。验证:在视口预测、自适应码率流、集群调度三个任务上,Mamba4Net 性能优于传统方法,且比直接使用 Transformer LLMs 吞吐量高 3.96 倍,存储占用仅为 5.48%。意义:为在网络领域高效、低成本地应用 LLM 知识提供了可行的解决方案。代码开源: https://github.com/Xia12121/Mamba4Net 晶晶博后做宣讲 ...
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