新加坡南洋理工大学

讲者简介：苗春燕教授，新加坡工程院院士，IEEE Fellow，新加坡南洋理工大学协理副校长、计算与数据科学学院高级副院长、校长讲席教授。她是以人为本人工智能（Human-Centered AI）领域的专家，在健康、老龄化、教育和数字产业等多个领域的人工智能研究中产生了深远影响。获得了包括2019年新加坡国家研究基金会（NRF）资深研究员奖、AAAI 2018和2020年度“人工智能创新应用奖”在内的20余项最佳论文奖和AI领域奖项，相关成果在顶级期刊和会议上发表论文200余篇。她还担任多本国际期刊编委，并在多个顶级人工智能国际会议中担任主席、联合主席或技术程序委员会成员。

报告题目：从模型能力构建到可信协同

报告摘要：随着人工智能模型数量和复杂度的不断提升，如何实现模型之间的高效协同与能力共享，已成为智能系统演化的核心挑战之一。“模联网”作为面向多任务、多场景的模型组织与协作新范式，倡导以模型为基本节点构建类似互联网的动态智能网络体系。本报告围绕“面向模联网的智能算法体系”主题，系统探讨支撑模联网运行的关键算法基础，包括模型能力的标准化表达、动态调度与匹配机制、异构模型的可信协同，以及保障模型流通与复用的安全治理策略。报告还将结合医疗健康、老龄服务与金融科技等实际应用场景中的探索实践，分享阿里巴巴–NTU联合研究院、LILY老龄化研究中心等平台在模型协作与服务部署方面的经验，共同探讨模联网在构建未来智能社会中的潜在价值与发展方向。

清华大学

讲者简介：柴跃廷，清华大学自动化系教授，电子商务交易技术国家工程实验室主任。科技部现代服务业总体专家组组长。主要研究方向有电子商务、现代服务业、众智科学等。

报告题目：众智科学及其研究进展

报告摘要：众智科学是研究众多智能主体（人类、人工等）经相互作用产生系统行为与结果的基础理论、基本规律和方法的新型学科方向，它是传统群体智能研究方向的拓展与深化。主要介绍智能的本质、智能主体的智能量化方法及其在众决策（如多位专家进行项目评审等）、众协作（如无人机群协同作战等）、众治理（如抗击非典疫情等）场景的应用前景。

北京航天航空大学

讲者简介：童咏昕，北京航空航天大学教授，博士生导师，国家级领军人才。长期从事大数据与人工智能领域的研究工作。主要研究方向包括联邦学习、时空大数据挖掘分析、数据库系统、大模型向量数据处理与群体智能等。近年来，先后主持国家自然基金杰青项目、优青项目、重点项目、国家重点研发计划课题等科研项目。共发表学术论文百余篇。曾获中国电子学会自然科学一等奖（排名1）、首届阿里巴巴“达摩院青橙奖”、数据库领域国际顶级会议VLDB 2014“杰出演示系统奖”、数据挖掘领域国际顶级竞赛 KDD Cup 2020冠军，并入选CCF-A类会议VLDB 2022最佳论文候选和2022年度“高校计算机专业优秀教师奖励计划”。中国计算机学会(CCF)杰出讲者、CCF会员与分部工作委员会副主任、CCF走进高校工作组组长。

报告题目：联邦智能计算——从大数据到大模型

报告摘要：在互联网公域数据的支撑下，GPT、DeepSeek等大模型快速发展。然而，如何激活互联网中占比90%以上的私域大数据，构建可发挥跨域大数据价值的联邦大模型，是进一步突破大模型数据瓶颈的关键。本报告关注联邦计算的发展历程：首先，回顾数据联邦与联邦学习技术；然后，聚焦于联邦计算从大数据到大模型时代的范式转变，从大模型可采用的训练信号类型出发，介绍联邦大模型的指令微调(Instruction Tuning)、适配学习（Adapter Learning）、知识蒸馏(Knowledge Distillation)等关键技术；最后，报告将剖析联邦大模型技术在智慧医疗、工业软件等行业的应用示范，并对该领域的未来发展进行展望。

CCF会士、中国科学院计算技术研究所

报告题目：模联网原理与关键技术

报告摘要：在互联网公域数据支撑下，DeepSeek等大模型遵循Scaling Law范式快速发展，但行业大模型面临"数据孤岛"（隐私数据难共享）、"算力孤岛"（边缘算力不足）、"模型孤岛"（高成本限制规模化）三大挑战。报告介绍了一种模型联邦网络（模联网）创新架构，借鉴大脑功能分区机制与突触可塑性原理，构建静态功能分区与动态协同机制，通过联邦学习实现数据加工式共享，基于测算分离双层架构打破隐私壁垒，包含横纵联邦建模生成领域专家模型、服务计算图分层匹配实现动态推理链，以及直觉水印反馈驱动的持续优化机制等关键技术。报告将在医疗领域介绍通过"模联效应"突破规模局限，推动跨行业"AI4ALL"基础平台建设，为各领域提供低门槛、低成本、高效能的智能服务。

中国电信集团有限公司教育行业事业部

讲者简介：聂筠炅先生现任中国电信集团有限公司教育行业事业部总裁，并担任中电信翼智教育科技有限公司法定代表人、执行董事及经理，长期深耕教育信息化领域。自2020年执掌集团教育板块以来，他主导推动“5G+智慧教育”战略落地，兼任中国电信智慧教育产业研究院院长，打造覆盖教学管理、校园服务、产教融合的数字化生态体系。此前其历任甘肃电信政企客户事业群总经理（2016-2020）、酒泉电信总经理等职，积累了丰富的政企市场经验。2023年由其领衔成立的中电信翼智教育科技公司（注册资本5亿元），已获3项专利及18项软件著作权；2024年代表公司参与全球商科数字化教育大会，推动多项校企数字化合作项目，是中国电信教育数字化转型的领军人物。

报告题目：算力网络一体化：中国电信推动模联网发展的技术与策略

报告摘要：在模联网打破行业数据、算力、模型三大孤岛的进程中，中国电信提出“以网强算、以算促智”的核心路径，构建全国一体化算力调度网络。本报告聚焦三大关键支撑：依托“东数西算”国家枢纽节点，打造毫秒级低时延算力网络，通过异构资源池化实现跨域算力动态匹配，满足模联网百亿级参数模型分布式训练需求；基于可信执行环境（TEE）与联邦学习中间件，构建“数据可用不可见”的安全算力管道，破解医疗、金融等高敏感领域模型协同瓶颈；建立边缘雾计算协同节点，在工业设备预测性维护场景中实现模型推理时延压缩至50ms，支撑制造企业实时决策闭环。中国电信将持续升级“算力神经元”基础设施，通过算力-模型-网络的深度耦合，使能模联网成为千行百业智能升级的普惠基座。

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