【终轮征稿】NGDN 2025特设优秀评选！人工智能、网络安全、机器学习和数据挖掘等相关主题均可投递！！

张彦 教授

IEEE Fellow

挪威奥斯陆大学

张彦，挪威奥斯陆大学信息工程学院教授，IEEEFellow，IETFellow。入选欧洲科学院院士，挪威皇家科学院院士，挪威工程院院士,2018-2022连续五年全球“高被引科学家”近期主要研究方向为新一代无线通信网络和智能安全物联网。在相关领域研究成果被引用38000+次，H因子为100。现任多个IEEETransactions/Magazine期刊编委，包括IEEETWC,TH,TVT,TSUSC,

TGCN,TNSE,NETWORK,IoT,VTM,及SystemsJournal。并任国内多个核心期刊编委,包括中国通信,计算机科学,物联网学报,网络与信息安全学报，及数字通信与网络。

报告题目：人工智能在数字孪生中的应用

报告摘要：本次演讲将重点介绍我们在数字孪生领域的最新研究成果。首先阐述数字孪生

（DigitalTwin,DT）相关概念与基础模型，继而聚焦机器学习技术在数字孪生应用中的新研究挑战与创新成果，具体涵盖联邦学习、深度强化学习以及迁移学习等关键技术方向。

任磊 教授

国家杰青

北京航空航天大学 

任磊，工业互联网领域首个国家杰出青年基金获得者，国家重点研发计划工业软件专项首席科学家。北航二级教授、蓝天杰出教授，自动化学院和软件学院工业互联网和工业软件方向带头人，复杂产品智能制造全国重点实验室专委会副主任。研究领域包括工业互联网与工业软件、工业AI与工业大模型。主持国家重大科技专项、国家重点研发计划、自然科学基金重大研究计划等国家级和省部级项目30余项，含亿级1项和千万级3项。在IEEE汇刊等国际知名刊物发表论文100余篇，引用万余次，入选斯坦福全球前2%顶尖科学家终身影响力榜单。主持或参与制订国际/国家标准15项。获专利及软著70余项，核心技术服务于数十万家企业。获省部级一等奖3项。担任IEEE、CCF、CAAI、CAA等10余个国内外专委会委员，中国仿真学会智能物联专委会副主任、中国指控学会云控制与决策专委会副主任，中国仿真学会等常务理事，IEEETNNLS、TMECH等国际期刊编委。担任中国工业互联网产业联盟人才工作组副主席，在全国高校中率先开设了《工业互联网》课程。担任IEEE系列及国内外学术会议主席数十次，受邀做大会报告百

余次。

报告题目：工业物联网：迈向AI3.0时代

报告摘要：本报告总结了工业互联网与人工智能（AI）2.0融合创新的热点技术，并探索了面向AI3.0时代的工业具身智能与工业元宇宙理论框架。在此基础上，提出了工业大模型的定义内涵及其体系架构、构建方法和核心关键技术。围绕工业制造全生命周期应用，论述了工业大模型的典型场景。同时，针对工业大模型未来面临的挑战，展望了技术与产业发展前景。

李向阳 教授

IEEE Fellow，ACM Fellow

中国科学技术大学 

李向阳博士（英文用名Xiang-YangLi），中国科学技术大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师、新创讲席教授。现任中国科大信息与智能学部执行部长，计算机科学与技术学院执行院长，中国科学院无线光电通信重点实验室主任。前ACM中国联合主席，ACMPublicationBoard成员，现ACM中国指导委员会主席，ACMSigMobileChina联合主席。获评国家创新人才长期项目，ACMFellow，IEEEFellow,ACM杰出科学家（ACMDistinguishedScientist），基金委杰出青年基金获得者，国家重点研发计划物联网安全项目首席科学家。带领下一代移动计算

与数据创新团队（LINKE）入选全国高校黄大年团队（中国科大首批团队）；首次将射频识别室内定位精度提高到毫米级。作为首席科学家承担了国家重点研发计划、杰出青年基金、海外杰出青年基金、国家自然科学基金重点项目、和美国基金委重点项目等20余项。和国内多家知名企业进行科研合作，服务地方经济。独立/合作指导博士50余名，大部分在美国和中国高校担任教职。他的主要研究方向：无线网络、移动计算、智能物联网，安全隐私、数据共享与交易，大数据计算/网络经济学。

报告题目：工业多级智能体网络协同与优化

报告摘要：工业互联网是工业生产系统与互联网智能深度融合形成的新一代智能网络，其核心是感知、认知、分析、决策、控制一体化的信息与物理系统深度融合及应用。工业智能支撑下的工业互联网作为下一代工业基础设施，将助力工业生产的高端化、绿色化、智能化发展。智能物联网、端边云计算、人工智能和元宇宙等新一代技术作为工业互联网的核心支撑之一，正在深刻地改变着工业生产的方方面面。工业智能的主要核心任务是低耗泛在感知、稳定海量互联、异构设备协同、知识增强智能、工业求解优化和智能工业设计和生产。在这个报告中，我将和大家分享在搭建基于行业知识和工业数据的工业智能与优化的挑战，尤其是知识和数据融合下的行业智能、

高效的工业智能、智能工业优化求解等几个方面；并分享我们团队在离散制造业的工业智能相关的理论、技术、系统和应用方面的一些初步成果和探索。