CNCC｜智能城市破局之術：何為「城市計算」聽張大慶、鄭宇等講解

CNCC2022將於12月8日至10日在貴州省貴陽市國際生態會議中心舉辦，今年CNCC技術論壇數量達到122個，內容涵蓋了「計算+行業、人工智慧、雲計算、教育、安全」等30個方向。本文特別介紹將於12月8日舉辦的【第五屆智慧城市與城市計算論壇】。

智慧城市經過多年的建設取得了階段性的成果，解決了一部分城市中的問題，但在技術創新、商業模式和體制改革等方面仍然有很多難點需要攻克，依然面臨著城市數據感知、接入、管理、分析、展現等一系列問題。

本論壇將邀請城市計算、人工智慧、大數據領域學術界和產業界的領軍人物，將從城市感知、數據管理、分析挖掘、服務提供等多個方面來深入介紹智慧城市與城市計算中的關鍵技術、核心算法、系統平台與典型應用案例，助力智慧城市建設、技術創新以及產業化應用落地。

論壇安排

論壇主席

鄭宇

京東集團 副總裁、京東智能城市研究院 院長

CCF傑出會員，IEEE Fellow，ACM傑出科學家，京東科技首席數據科學家。城市計算領域的先驅和奠基人，論文引用41000餘次（H-Index 89），兩本個人專著《Computing with Spatial Trajectories》和《Urban Computing》成為多國高校的英文教材。獲2021年CCF科技進步傑出獎、數據挖掘領域最高獎項SIGKDD2022 Test-of-Time Award、兩次時空數據領域國際最高獎項SIGSPATIAL 10-Year-Impact Award、首都勞動獎章。擔任IEEE智能城市作業系統國際標準組主席、ACM數據挖掘中國分會主席、國家重點研發計劃項目負責人。

論壇共同主席

張鈞波

京東智能城市研究院人工智慧實驗室 主任、京東科技數字城市群 高級總監

CCF高級會員、IEEE Senior Member。長期從事時空人工智慧、城市計算方面的科研與產業化工作，發表論文60餘篇，文章引用6000多次。擔任AI權威期刊ACM TIST編委。連續兩年入選AI 2000人工智慧全球最具影響力學者提名。榮獲2021年CCF科技進步傑出獎、教育部自然科學二等獎、兩次中國專利獎。帶領團隊研發的時空AI技術入選2021年度京東十大科技突破，在數十個智慧城市項目中得到應用。

報告及講者介紹

鄭宇

京東集團 副總裁、京東智能城市研究院 院長

報告題目：智能城市作業系統

智慧城市的蓬勃發展需要一個統一的數字基底來解決城市全域數據的感知和採集問題、城市多源異構數據的管理問題、城市大數據的分析挖掘問題、數據共享與數據安全之間的矛盾問題，以及多方如何共建智能城市的問題。城市作業系統是城市計算的產品化與最佳實踐，提供面向城市數據的採集、管理、分析和展現的全流程服務，助力政府對城市的感知、管理和決策，讓眾多夥伴共建智能城市。本報告將介紹智能城市作業系統及其應用實踐。

張大慶

CCF普適計算專委會主任

歐洲科學院院士、北京大學 講席教授

IEEE Fellow，主要研究方向包括普適計算、城市計算和智能物聯網。在頂級國際期刊、會議發表學術論文200餘篇，文章總引用23700餘次，H因子78，國際國內專利30餘項。所創的情境感知、無線感知模型被國際普適計算、移動計算和服務計算等領域廣泛採用,近期先後獲得IEEE UIC 2019和IEEE PerCom 2013授予的「十年最具影響力論文獎」，ACM IMWUT2021傑出論文獎，ACM UbiComp 2015、2016最佳論文提名獎等。

報告題目：情境感知：構築智慧城市的基石

情境感知在普適計算、移動計算、服務計算、人機互動、城市計算等多個領域均至關重要。團隊通過對情境感知22年的探索，提出了被國際上廣泛採用的情境模型，開拓了基於感知大數據的社群智能研究，引領了基於智慧型手機的群智感知，構建了基於WiFi、4G/5G等泛在無線信號的非接觸感知理論體系，使能了一系列以前做不到、做不好的非接觸感知應用。本報告將回顧我們在情境感知方面的工作，介紹在無線非接觸感知理論、技術和應用方面的進展。

鄒磊

北京大學王選計算機所 教授

CCF傑出會員、CCF資料庫專委會常委，ACM Senior Member，研究方向包括圖資料庫，知識圖譜，尤其是基於圖的知識圖譜數據管理，面向知識圖譜的自然語言問答，圖分析與機器學習，以及大數據系統；目前擔任TKDE Associate Editor，曾主持中國自然科學基金（NSFC）優秀青年基金，NSFC重點基金、國家重點研發計劃課題等。另外，鄒磊教授還獲得了英國皇家學會的牛頓高級訪問學者基金的資助。

報告題目：gBuilder: 一站式的知識圖譜構建平台

知識圖譜構建是學術界和工業界共同關注的焦點問題，面向知識圖譜構建（KGC）的算法和模型層出不窮；如果構建一個工業級的KGC系統，使得領域工程師可以更加有效地創建領域知識圖譜，而無需陷入到KGC的紛繁複雜的模型和算法選擇中，是一項亟待研究的問題。本次報告，我們重點介紹所構建的gBuilder系統在面向KGC全生命周期的流程可視化設計、NLP模型的抽象，以及面向雲原生環境下的自適應系統調度和並發執行等重要研究問題。

李勇

清華大學 長聘副教授

CCF高級會員、CCF普適計算專委會常委，教育部長江學者。長期從事數據科學與智能方面的科研工作，在KDD等CCF A類國際會議與Nature子刊等國際期刊發表學術論文100餘篇，文章引用16000餘次，6次獲國際會議最佳論文/提名獎。先後入選全球「高被引科學家」名單，獲IEEE ComSoc亞太區傑出青年學者獎、教育部科技進步一等獎、吳文俊人工智慧優秀青年獎等。

報告題目：人類移動行為湧現城市發展規律

本報告介紹通過變革「模型驅動」和「模擬仿真」的傳統研究範式，創新地提出了能同時建模社會交互機制和移動記憶機制的城市環境人類移動行為模型，並基於該移動模型建立了多智能體城市演化模型，通過理論分析和高效率城市模擬仿真技術表明該模型能準確預測城市演化中的分形現象和三大發展規律，為關聯宏觀層面的城市演化和微觀層面的個體移動行為提供了一個理論橋樑。

汪雲海

山東大學 教授

CCCF專題編委，教育部青年長江學者，山東省傑出青年基金獲得者。主要從事數據可視化、圖形學與人機互動領域的研究，在ACM TOG、IEEE TVCG、ACM SIGGAPH (Asia)、ACM CHI、IEEE VIS、IEEE VR、ICCV、NeurIPS等權威期刊和會議發表論 60餘篇，獲得ACM CHI 2021 最佳論文提名獎、IEEE VIS 2021最佳論文提名獎等獎項。曾獲山東省自然科學一等獎、山東省教學成果獎一等獎等，擔任Computer Graphics Forum、Frontiers in Computer Science等期刊編委。

報告題目：面向雲端大規模時序數據可視化的計算體系

時序數據是物聯網、工業網際網路等場景最常見的數據類型，可視分析是理解這些數據最常用的手段。然而，爆炸式增長的時序數據規模給可視分析帶來很多新挑戰，需要綜合考慮用戶感知、渲染計算和數據管理三要素。本報告將匯報報告人提出的雲端大規模時序數據可視分析計算體系，以及一系列相關的最新工作，包括：基於視覺感知的時序表達優化、百萬條時序數據高效渲染與交互分析，以及支持十億規模時序數據交互探索的數據編碼與查詢策略。

郭沐

京東科技數字政府產品部 副總經理，京東智能城市研究院 資深研究員、數據科學家

本科畢業於清華大學自動化系，碩博畢業於清華大學計算機系，師從李德毅院士。博士畢業後，加入微軟亞洲研究院，期間研究成果應用到微軟Office等核心產品中，多次受邀在國際頂尖會議分享成果，具備一定的國際學術影響力。2019年加入京東集團，作為項目負責人主導近10個億級智慧城市項目，具備豐富的技術實踐、模式創新和項目落地經驗。

報告題目：城市治理一網統管

城市治理、一網統管，是實現整體性政府、提升治理體系和治理能力現代化的重要手段，也是數字政府建設的新階段。報告將從多個城市的一網統管項目中，提煉一網統管的定位、目標、價值、戰略意義等共性問題，並結合多個一網統管項目實戰經歷，總結項目落地過程中面臨的挑戰、實現路徑和運行方式，展望一網統管未來的發展方向。