8月17-19日成都举办 2026 CCF中国数智服务大会，同期开设数智服务前沿与青年科技人才创新论坛。论坛汇聚领域资深专家与博士后青年学者，围绕算力互联、脑机康复、生成模型、遥感融合、时序知识推理等前沿方向开展学术分享，搭建资深专家与青年人才深度交流的平台，助力青年科研创新与跨领域合作。

数智服务前沿与青年科技人才创新论坛依托CCF数智服务大会举办，面向数智服务领域的前沿技术与青年科技人才成长需求，邀请相关领域知名专家和“博士后创新人才支持计划”入选学者开展学术交流。论坛设置特邀报告、青年学者报告、互动提问和交流研讨等环节。李克秋教授、廖晓飞教授、何良华教授将围绕数智服务及相关前沿方向作特邀报告。周尧、张谨川、肖金良三位青年学者将分别围绕基于多目标进化优化的生成模型推理加速、时序知识推理、面向真实场景的遥感图像融合等主题，介绍相关领域的研究问题、技术方法与应用前景。论坛旨在搭建高水平、开放式的学术交流平台，促进人工智能、知识推理、生成模型、遥感数据处理等方向的交叉融合，加强资深专家与青年科技人才之间的交流互动，展现青年学者的创新成果与发展潜力，为数智服务领域的技术创新、人才培养和科研合作提供新的思路与契机。

教授，博士生导师，西南交通大学人力资源部部长，国家高层次青年人才。四川省杰出青年基金获得者、入选四川省天府青城计划青年科技人才。研究兴趣包括大数据智能、工业大数据、服务计算等。在国内外顶级期刊和会议发表100余篇研究论文，授权国家发明专利17项。主持国家自然科学基金、四川省科技计划项目等10余项国家省部级科研项目。《操作系统》四川省高阶课程负责人。担任中国计算机学会CCF理事、CCF YOCSEF成都主席（2020-2021），四川省人工智能学会常务理事等。

CCF会士、IEEE Fellow，天津大学教授，国家科技创新领军人才，国家杰出青年科学基金获得者，天津大学深圳学院院长，天津市先进网络技术与应用重点实验室主任，天津市区块链技术创新中心执行主任。CCF网络与通信专委会主任。主要从事网络、云计算和区块链等方面的研究工作。获天津市科技进步特等奖，辽宁省技术发明一等奖。

报告题目：浅谈国产十万卡算力互联的现状、机遇与挑战

报告摘要：随着智算集群规模从千卡级向万卡、十万卡级演进，AI系统瓶颈正从"算力受限"转向"连接受限"。本次报告聚焦十万卡算力互联，系统分析当前主流互联技术的发展现状与瓶颈，深入探讨基于开放以太网构建下一代超大规模算力互联基础设施的机遇与挑战，介绍学术界、工业界以及我们团队在协议、架构、算法等方面的创新成果，并展望未来关键技术趋势。

工学博士，教授，博士生导师，华中科技大学计算机学院院长，湖北省计算机学会理事长，国家杰出青年科学基金获得者，“万人计划”领军人才入选者。主要从事大数据处理、计算机系统结构和系统软件的研究工作。牵头获得国家科技进步二等奖1项，作为主要完成人参与获得国家自然科学二等奖1项、国家科技进步二等奖1项，获CCF-IEEE CS联合青年科学家奖。

报告题目：智能计算系统：挑战与实践

报告摘要：智能计算系统是承载各类大模型、AI 应用的核心软硬件一体化基础设施，涵盖底层芯片、集群架构、系统调度软件与分布式服务框架，其综合算力性能、部署运维成本、弹性扩展能力直接决定上层数智服务的响应速度、使用成本与长期可持续落地空间。随着生成式 AI、大规模智算集群快速普及，现有智能计算系统在算力调度、资源功耗、异构硬件协同、规模化服务运维等层面暴露出诸多新痛点。本报告结合产业落地与科研实践，系统剖析智能计算系统当前面临的核心技术瓶颈，分享面向高效、低成本、可规模化演进智能计算系统的创新思路与落地实践方案。

同济大学计算机科学与技术学院教授，入选国家级高层次人才奖励计划。研究方向为医学图像分析、脑认知计算。主持项目20多项，包括国家自然科学基金联合重点、科技部重点研发计划课题等。共发表论文150多篇，包括CVPR、ICCV、IJCAI、AAAI、IEEE TNNLS、TIP、TIFS等会议与期刊，其中获ACM MM 杰出论文奖和最佳论文候选奖各1篇。以第一完成人获上海市科技进步一等奖、教育部科技进步二等奖各1项，参与获得省级一等奖3项，二等奖2项。

报告题目：认知驱动解码下脑机康复新范式

报告摘要：传统脑卒中康复时间长、成效慢，继续新的技术介入。近年来，脑机接口技术因直接建模脑认知信号备受关注。本报告面向脑卒中康复场景，介绍了脑机交互中有效神经信号激发的机制、脑信号准确建模技术及康复性能评估方法等内容，试图利用脑机接口技术，有效激活相关功能区脑神经，实现高效康复。最后，本报告介绍了课题组构建的康复系统，探讨了未来的发展趋势。

四川大学人工智能学院副教授，博士生导师，主要研究方向为神经网络、进化计算、生成模型以及多目标优化；主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年基金等科研项目；担任四川省人工智能学会理事、IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence期刊副主编。

报告题目：基于多目标进化优化的生成模型推理加速

报告摘要：近年来，视觉生成模型在图像翻译、文生图、文生视频等任务上取得了突破性进展，实现了高质量内容生成，但面临算力消耗高和可控生成灵活性不足的问题。本报告将探讨如何利用多目标进化计算方法建模生成画质、计算开销、控制精度等冲突目标，在不降低生成内容质量的基础上，自动优化视觉生成模型推理效率与精细化可控生成能力。

西南交通大学数学学院博士后（合作导师：周正春教授），长期从事应用数学、人工智能和图像处理领域的交叉研究，聚焦多维数据的数学建模、优化算法设计与理论分析，以及其在卫星遥感、数据融合等国际前沿与国家战略应用。在CVPR、AAAI、Inf. Fusion、Inverse Probl. Imaging等国际权威期刊和会议上发表论文十余篇，其中ESI高被引、热点论文1篇。入选中国博士后创新人才支持计划。

报告题目：面向真实场景的遥感图像融合：变分建模、算法设计与高效泛化

报告摘要：遥感图像融合旨在综合多源观测数据的互补信息，生成具有更高空间与光谱质量的遥感影像，是提升遥感数据智能处理与服务能力的重要技术。面对真实场景中数据退化复杂、传感器差异显著以及模型泛化能力不足等问题，本报告将结合报告人在全色锐化和高光谱图像融合方面的系列研究，介绍遥感图像融合从模型驱动、数据驱动到生成式方法的发展思路，重点讨论如何发挥数学模型与深度学习方法的互补优势，提高融合结果的准确性、可靠性和场景适应能力，并展望高效、可信和通用的遥感图像融合方法及其在智能遥感服务中的应用前景与挑战。

现为电子科技大学计算机科学与工程学院（网络空间安全学院）特聘副研究员（师资博士后）, 博士毕业于电子科技大学。长期从事时序知识推理和问答研究，在相关领域发表10余篇CCF-A类或中科院1区论文。牵头国家级重点项目课题，并作为核心骨干，主研多项国家级重大重点科研项目，获2025年教育部工程技术研究成果奖二等奖。作为项目负责人和核心成员，带队多次获中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛、中国国际大学生创新大赛等国家级银奖。

报告题目：时序知识推理相关研究：问题、方法与思考

报告摘要：现实世界中的知识持续演化，事实的有效性、先后关系及其发展过程往往具有明确的时间约束。时序知识推理旨在建模知识随时间的动态变化，并据此补全缺失事实、预测未来事件，是支撑问答与决策分析的重要技术。本报告将介绍时序知识推理的研究背景、核心任务与相关方法，基于现有研究，分析时间关系建模、少样本推理、可解释性等关键问题。并结合部分工作，进一步探讨与分享时序知识推理与大模型和Agent结合的潜在研究价值。