洪日昌，合肥工业大学教授、博士生导师。现任合肥工业大学计算机与信息学院院长、软件学院院长，合肥综合国家科学中心数据空间研究院副院长，安徽省人工智能学会理事长。主要从事人工智能相关方向的研究工作，发表高水平论文300余篇，论文引用超过20000次。担任国际多媒体建模大会指导委员会委员和包括IEEE大数据汇刊、ACM多媒体计算汇刊在内的五个知名国际期刊编委，先后主持科技部863计划项目、科技部重点研发计划、基金委优秀青年科学基金项目和重点基金项目。研究成果获得2015年度国家自然科学二等奖、2017年度安徽省自然科学一等奖和2020年度安徽省科技进步一等奖，教学成果获得2023年度国家教学成果一等奖。获得2019年安徽省青年五四奖章，入选中组部万人计划和教育部长江学者奖励计划。

郭嘉丰，博士，中国科学院计算技术研究所研究员，中国科学院大学岗位教授，现任中科院网络数据科学与技术重点实验室常务副主任，国家优青获得者，中科院青促会优秀会员，北京智源学者，联想青年科学家。长期从事信息检索、自然语言理解、机器学习与大数据分析系统方向的研究。在本领域国际重要学术会议与期刊上发表学术论文100余篇（如TKDE、SIGIR、AAAI、CIKM等），获得ACM CIKM 2011最佳论文奖，ACM SIGIR 2012最佳学生论文奖，ACM CIKM 2017最佳论文Runner-up奖，ACM WSDM 2022最佳论文奖。担任本领域国际重要学术期刊ACM TOIS、Information Retrieval Journal的编委以及主要国际会议的程序委员会高级评审委员、委员等，获得ACM CIKM 2017杰出评审委员。研究形成的相关成果应用于国家相关业务单位以及今日头条、搜狗等互联网公司，获得2020 年国家技术发明奖二等奖 、2012年国家科技进步二等奖、2011年中国电子学会科技进步奖一等奖、2012年中国中文信息学会 “钱伟长中文信息处理科学技术奖——汉王青年创新奖”一等奖。

王卅，中国科学院计算技术研究所副研究员，硕士生导师，中国科学院特聘研究岗，中国科学院青年创新促进会会员，中国科学院计算技术研究所学术百星。研究兴趣包括云计算、虚拟化、操作系统、分布式系统、系统建模与性能分析等，负责信息高铁测调管控系统，成果发表于MICRO，EuroSys，VLDB，PACT，ICS，JCST等国内外知名期刊会议，先后主持国家重点研发计划课题，中国科学院先导项目子课题，国家自然科学基金青年及面上等项目，同时与华为、腾讯、美团、阿里等多家云计算公司开展合作，获IEEE Micro's Top Picks，阿里巴巴最佳合作奖，美团卓越创新奖等。

周傲英，华东师范大学“智能+”研究院院长、贵州（大数据应用）研究院院长、数据学院教授，中国计算机学会会士、常务理事、数据库专委会主任，教育部长江学者特聘教授、国家杰青。主要研究兴趣包括数据库、数据管理、区块链、数字化转型、金融科技等。现担任第八届国务院学科评议组成员、第八届教育部科技委委员、上海市计算机学会理事长、上海市人工智能与社会发展研究会会长、《计算机学报》副主编。曾任复旦大学计算机系主任（1999-2002）、华东师范大学副校长（2016-2023）；获得过国家科技进步二等奖和教育部、上海市技术发明和科技进步一等奖等奖励。

报告题目：数据基础设施：从数据库到数据赋能平台

报告摘要：互联网催生了很多新词，“赋能（Empower）”就是典型的互联网热词。数据是第五生产要素，又不同于传统经济学意义下上产要素，数据是人们对于客观世界的认知结果在计算机世界中的表示，这是我们的基本数据观。数据之于数字化，正如电力之于电气化，数据可比拟成能源动力，因此数据可以赋能行业数字化转型。信息技术的发展正在从“以计算为中心”向“以数据为中心”转变，数据基础设施的目的就是实现数据赋能。从这个意义上来说，数据库就是早期成功的数据基础设施，回顾数据库发展历史，可以凝练出数据库哲学。数据赋能平台是我国互联网界在生产实践中提出的概念，体现了数据基础设施的基本理念。从数据库到数据赋能平台是数据基础设施发展之道。

李肯立，湖南大学教授，副校长，CCF会士。高性能计算应用软件技术教育部工程研究中心主任。国家超级计算创新联盟副理事长、新一代人工智能产业技术创新联盟专家委员会委员、湖南省计算机学会副理事长。

报告题目：超声影像智能云平台与应用

报告摘要：当前，产前诊断和出生缺陷筛查主要通过胎儿超声切面来检查，其结果高度依赖医生经验水平，使得检查效率和标准化程度低，导致胎儿疾病筛查误诊、漏诊率高。随着人工智能（AI）技术应用的不断深入，智能产前超声质量控制和辅助诊断为实现智慧医疗提供了有效手段。本报告在分析产前超声AI国内外研究现状的基础上，设计了面向不同切面识别的改进深度学习模型，提高了胎儿超声AI中的识别准确率；提出了基于超声计算机体系结构的异构并行算法，保证了超声筛查的实时性；对超声智能检查的领域大模型技术进行了初步探索。最后展望超声AI云的应用模式与前景。

李东升 博士，国防科技大学计算机学院教授、并行与分布计算全国重点实验室副主任。国家杰出青年基金、首批国家优秀青年基金、全国优秀博士学位论文获得者，入选教育部新世纪优秀人才计划。兼任中国计算机学会体系结构专委会副主任、大数据专委会委员等职。主要从事并行与分布式计算、高性能数据中心、数据智能处理等方面研究工作，在《中国科学》、IEEE/ACM Transactions等学术期刊和会议上发表学术论文100 余篇，主持研制的系统在国家重要领域得到应用。获国家科技进步二等奖、军事科技进步一等奖、湖南省自然科学一等奖、湖南省教学成果特等奖、中国青年科技奖、国务院政府特殊津贴等。

报告题目：分布式深度学习训练：挑战与探索

报告摘要：近年来，大数据、大模型对分布式深度学习训练技术提出了迫切需求。报告首先分析大规模分布式深度学习训练面临的一系列技术挑战，如模型训练计算/存储/通信关系复杂（并行难）、分布式训练参数通信频繁密集（通信墙）、大型模型训练存储访问开销大（内存墙）等；然后对分布式深度学习训练的并行任务划分技术、面向大模型多维度混合并行训练的通信调度优化方法、内存优化等技术开展探讨。

杨东，教育部“长江学者”特聘教授，中国人民大学人事处处长、区块链研究院执行院长。担任国务院反垄断反不正当竞争委员会专家咨询组成员、教育部创新创业教指委委员、教育部人工智能高层次人才培养专家委员会委员、公安部第六届党风政风警风监督员、中央网信办中欧数字经济专家组成员、工信部信息通信科技委员会委员、工信部通信经济专家委委员、国家互联网金融安全技术专家委员会委员、国家发改委大数据流通国家工程实验室专家委员、中国计算机学会CCF区块链专委会创始常务委员、CCF数据治理发展委员会常务委员、北京数字经济与数字治理法治研究会会长等职务。长期从事区块链、数字经济、元宇宙、数据要素等交叉科学研究和人才培养，承担国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家社会科学基金等国家级项目10余项，完成《数据要素教程》《元宇宙教程》《元宇宙与数据资产》等多部扎根于中国特色社会主义的数字经济相关著作。完成了全国首个全景式数字经济立法研究报告。首创提出的“共票”（Coken）、“以链治链”等概念及建议得到习近平总书记等党和国家领导人长文批示，并被中央网信办、科技部等以政策形式采纳。相关成果荣获高等教育国家级教学成果一等奖、高等学校科学研究优秀成果奖二等奖、北京市优秀成果奖一等奖等奖励。

报告题目：新质生产力与数据空间基础设施建设

报告摘要：习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时强调，加快发展新质生产力，扎实推进高质量发展。从新质生产力的理论内涵来看，其昭示着生产力性质、本质的变革与相应新型生产关系的协调匹配。数据要素作为五大生产要素之一，具有区别于其他生产要素的鲜明特征，其是新质生产力培育发展的关键。由此，数据空间的基础设施建设是为新质生产力构建培育发展环境的必由之路。共票理论的引入可以为数据空间基础设施建设提供指导。通过共票理论的赋能，可以构建数据资产化的新范式、塑造数据资产收益分配机制、优化数据资产体系。基于共票理论的新质数据知识产权就是共票应用于数据领域的典型代表。通过收益凭证制度的构建，新质知识产权衡量各方对于数据要素价值创造的贡献度和应得利益，实现对远期收益的保证，摒弃传统产权观念对数据流通的阻碍。

刘金飞，浙江大学计算机科学与技术学院/网络空间安全学院百人计划研究员，博士生导师。2017年博士毕业于美国埃默里大学，荣获埃默里大学毕业生最高荣誉“Chris Schoettle杰出研究奖”，毕业后在佐治亚理工学院和埃默里大学任博士后研究员。2020年加入浙江大学计算机科学与技术学院/网络空间安全学院。刘金飞博士主要从事数据要素市场，数据安全与合规等方向的研究工作，带领浙江大学DIVER（Data prIVacy, sEcurity, and maRket）研究小组。发表了50余篇同行评议的会议与期刊论文，其中CCF-A类论文30余篇。是所有数据库领域旗舰会议（e.g., VLDB, SIGMOD, ICDE）和其他领域旗舰会议（e.g., CCS, NeuIPS, KDD, SIGIR, WWW）的程序委员会委员，参与国标《数据交易安全服务》和国际IEEE数字水印标准制定，主持国家自然科学基金、国家重点研发计划课题和浙江省重点研发计划。

报告题目：数据要素定价研究进展

报告摘要：数据是21世纪的“新石油”。数据要素市场连接起数据拥有者、数据中间商和数据购买者，为数据要素交易流通提供平台。数据要素定价是数据要素市场最关键的环节之一。近年来，数据要素定价在学术研究、政策法规和工业企业取得了蓬勃发展。本报告关注数据要素定价中的两个核心问题，数据产品定价与数据贡献评估，具体介绍如何根据不完全信息博弈理论实现数据产品定价，以及如何基于合作博弈Shapley值对数据产品各贡献方实现公平的数据贡献评估。

卢卫，中国人民大学吴玉章特聘教授，博导，中国计算机学会数据库专委执行委员。近年来主要从事跨域数据治理、数据库基础理论和分布式数据库等相关领域研究，在SIGMOD、VLDB、VLDB J等国际知名会议和期刊发表论文50余篇，主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金项目多项。作为主讲教师之一，课程《数据库系统概论》获得国家级线上线下混合式一流本科课程和国家级线上一流本科课程。曾获北京市高等教育教学成果一等奖、深圳市科技进步一等奖、首届华为云难题“火花奖”、微软亚洲研究院青年教师铸星计划、中国计算机学会优秀博士学位论文奖

报告题目：跨域数据治理技术：研究与挑战

报告摘要：跨域数据治理是构建数据空间基础设施的重要组成部分，旨在将限定于单域的孤立数据治理发展为面向数据高效共享流通的跨域数据治理，从而面向各方参与者建立高效的数据协同机制，形成语义可融合、查询可统一、隐私可保护、访问可信任的数据共享流通模式，实现数据价值的释放。本报告聚焦跨域数据治理技术，首先探讨跨域数据治理的基本内涵与关键挑战，接着介绍报告人团队在这一领域的研究进展，最后是对一些尚未解决的问题与未来的研究挑战进行探讨。