报告摘要：智能城市的可持续发展和服务提供需要功能强大、技术先进并相对稳固的智慧基础体系作为保障。本报告介绍了以城市计算理论体系为支撑，以五网融合、三屏联动和数字孪生为理念指引的智能城市基础体系。其中，城市计算理论体系确保建设的智能城市能不断迭代、自我演进，并具备国际领先性。五网融合包括城市状态一网感知、城市数据一网共享、城市治理一网统管、政务服务一网通办、政府办公一网协同。三屏联动是信息流转的方式和行动一致的保障，大屏观态势、中屏管处置、小屏作执行。数字孪生是虚实映射的桥梁、人机交互的界面。本报告结合北京、雄安等多个城市的实战经验，分享智能城市基础体系支撑的不同应用场景和创造的社会价值。

个人简介：CCF杰出会员。京东集团副总裁、京东科技首席数据科学家，北京市智慧城市专家委员会委员，他还是上海交通大学讲座教授、南京大学、香港科技大学等多所知名高校的客座教授和博士生导师。他是城市计算领域的先驱和奠基人，也是大数据和人工智能领域的领军人物和实践者，论文引用48000余次（H-Index 98），由他的两本个人专著《Computing with Spatial Trajectories》和《Urban Computing》成为多国高校的英文教材。他的多项研究成果历经行业十年的验证，分别获得数据挖掘领域最高奖项SIGKDD2022 Test-of-Time Award、IEEE MDM 2023 Test-of-Time Award和三次时空数据领域国际最高奖项SIGSPATIAL 10-Year-Impact Award。曾担任人工智能顶尖国际期刊ACM TIST的主编，是国家重点研发计划项目负责人。他带领团队设计和研发的城市操作系统成为雄安智能城市建设的数字基石，被中国计算机学会授予科技进步奖。他作为总负责人在南通建设了中国第一个市域治理指挥中心，成为市域治理现代化的国家级标杆。2013年被MIT科技评论评为全球杰出青年创新者；2016年评为美国计算机学会杰出科学家；2019年，他作为大陆首位受邀学者在国际人工智能顶尖会议AAAI上发表主旨演讲。2020年11月，他因在时空数据挖掘和城市计算领域的杰出贡献，被评为IEEE Fellow。2021年，因为他在智能城市领域做出的杰出贡献，被授予首都劳动奖章。2021年8月，他当选ACM数据挖掘中国分会主席。

个人简介：CCF高级会员，CCF-AI专委会执行委员。长期从事时空人工智能、城市计算方面的科技创新与产业化工作，发表论文70余篇，文章引用8000多次。入选北京市科技新星。担任AI权威期刊ACM TIST编委。连续三年入选AI 2000人工智能全球最具影响力学者提名。曾获CCF科技进步杰出奖、教育部自然科学二等奖、两次中国专利奖。带领团队研发的时空AI技术入选2021年度京东十大科技突破，在数十个智慧城市项目中得到应用。是ACM/IEEE Senior Member。

报告摘要：人类正在进入“人机物”融合万物智能互联的时代。随着物联网和人工智能技术的飞速发展，智能物联网（AIoT）正成长为一个极具前景的新兴领域，它以人工智能、边缘计算与物联网等技术的深度融合为基础，在感知、通信、计算和应用中通过AI技术赋能，构建具有更高灵活性、自组织性、自适应性、持续演化的物联网系统。本次报告将分享西工大在智能物联网概念体系、前沿探索与系统创新方面的最新进展。

个人简介：CCF杰出会员、CCF西安分部主席。西北工业大学计算机学院教授、副院长，国家杰出青年科学基金获得者，人机物融合群智计算教育部重点实验室副主任，工信部智能感知与计算重点实验室副主任，西北工业大学计算与艺术交叉研究中心主任。2009年在日本庆应大学获博士学位，2009-2011年在法国国立电信学院进行博士后研究。入选教育部“新世纪优秀人才”（2012）和国家“万人计划”青年拔尖人才（2017），爱思唯尔中国高被引学者。主要从事智能物联与普适计算、群体智能、人机物融合群智计算等方面研究。在IEEE/ACM汇刊等国内外重要期刊和会议上发表论文150余篇，曾获得教育部自然科学一等奖、陕西省自然科学一等奖以及IEEE UIC’17、ISI’19、BIBM’20等国际会议“最佳论文奖”。担任《IEEE Transactions on Human-Machine Systems》、《IEEE Communications Magazine》、《ACM IMWUT》等国际权威期刊编委。IEEE高级会员。

报告摘要：以数据为中心的智慧城市建设，需要建立涵盖政务、交通、安防、建筑等多个领域的城市知识体系。目前，领域知识图谱构建面临着专业性强、标注样本少、构建成本高的挑战。针对以上挑战，提出了人在环路的领域知识图谱构建方法，通过本体、规则、数据的多粒度人机交互，将领域知识注入知识图谱构建过程，提高了构建的质量与效率；具体将介绍自举式的关系抽取规则发现算法，通过规则扩大标注样本的数量，同时降低标注样本的噪音，提高了关系抽取的鲁棒性；以及基于原型网络的大语言模型提示学习方法，通过原型网络进行提示构建和调优，缓解了关系抽取过程中样本不均衡带来的过拟合问题。在此基础上，还将介绍团队研发的知识图谱构建平台以及在智慧城市领域的应用。

个人简介：CCF高级会员、数据库专委会执行委员。武汉大学信息管理学院教授、博士生导师。现任武汉大学大数据研究院院长助理、技术研发中心主任，信息管理学院大数据系书记、副主任；入选武汉大学优秀青年学者、珞珈青年学者。在TKDE、TKDD、SIGSPATIAL等国内外高水平学术期刊和会议上发表论文60余篇，撰写中英文专著4部。获得高等教育国家级教学成果一等奖等奖项，以及10余项国内外专利与软著授权。先后承担国家重点研发计划，国家自然科学基金重点项目、面上项目、青年项目等各类科研项目。成果在多个企事业单位得到应用。

报告摘要：本报告探讨了将生成式人工智能（AIGC）与城市模拟器相结合，以革新城市移动系统的变革性影响。通过利用人工智能生成和逼真的虚拟环境，将AIGC与城市模拟器集成，为重新塑造人和物在城市内的流动方式提供了前所未有的机会。报告将深入探讨AI生成内容和洞见如何赋予城市模拟器进行基于数据的城市流动场景模拟的过程。这些模拟使得对城市交通流量、基础设施设计、公共交通规划和流动服务等各个方面进行全面分析和优化成为可能。通过利用基于数据的模拟，决策者、城市规划师和交通专家能够做出明智决策，提高效率，缓解拥堵，增强安全，并建立可持续和未来可靠的城市系统。

个人简介：清华大学电子系长聘副教授、博士生导师，教育部长江学者。长期从事数据科学与智能方面的科研工作，在KDD等CCF A类国际会议与Nature子刊等国际期刊发表学术论文100余篇，文章引用19000余次，6次获国际会议最佳论文/提名奖。先后入选全球“高被引科学家”名单、国家“万人计划”青年拔尖人才计划，获IEEE ComSoc亚太区杰出青年学者奖、教育部科技进步一等奖、吴文俊人工智能优秀青年奖等。

报告摘要：理解和利用数据是信息技术发展的迫切需求，可视分析为人类洞察数据的内涵、理解数据蕴藏的规律提供了重要的手段和高效的人机界面，在一些重要场合将起到不可替代的作用。本次报告将介绍城市数据可视化的内涵，阐述学术界的近期关注重点，并展示多个案例。

个人简介：CCF杰出会员。浙江大学求是特聘教授，国家高层次人才，浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室副主任，中国计算机学会CAD专委会秘书长（2019-2023）。