智能计算的系统模型如何构成？

神经形态计算领域的最新研究成果是怎样的？

基于忆阻器的CIM技术的最新进展如何？

无人驾驶飞机比人类飞行员飞得更好吗？

光子计算如何突破通用计算方面的挑战？

可用于智能计算的新型铁电材料和器件的优势和关键挑战是什么？

10月19-20日，之江实验室联合Science共同举办了第二届智能计算创新论坛，来自海内外知名高校院所、企业的专家学者聚焦“面向智能的计算和智能驱动的计算”主题进行了精彩的演讲，并围绕智能计算领域十大科学问题展开了圆桌讨论，全方位呈现了新型计算理论、体系架构以及前沿计算技术的研究进展。

在论坛首场主旨演讲中，之江实验室数字反应堆首席架构师潘爱民提出了一个智能计算的系统模型，它由任务、算法、算力、数据和知识组成。对于智能计算的任何一个场景，该系统模型形成一个闭环，并随着更多的数据和知识的加入而不断优化。潘爱民进一步介绍了之江实验室智能计算的最新实践。目前，之江实验室研发了一个进行算力聚合和任务调度的平台——“之江瑶光”智能计算操作系统。该系统能够面向不同的计算任务提供相应的算法、函数或框架，具备算力聚合和数据编排的能力，可以让数据高效地到达计算集群和节点，实现规模化算力的高效使用，支撑各领域的计算需求。

两天的论坛中，多位专家带来了新型计算技术的研究分享。英特尔神经形态计算实验室主任Mike Davies以英特尔芯片Loihi 2和Lava软件框架为例，分享了该领域的最新研究进展。神经形态计算的目标是弥合生物大脑和当今计算技术在效率、适应性和速度方面的数量级差距。过去几年，神经形态计算研究取得了重大突破，英特尔的Loihi等芯片首次证明，从感官感知到数据高效学习再到组合优化，神经形态计算都取得了令人瞩目的成效。

我们能让无人驾驶飞机比人类飞行员飞得更好吗？苏黎世大学机器人与感知学教授Davide Scaramuzza在演讲中提出这个问题。自主无人机在搜索与救援、运输和检查任务中发挥着至关重要的作用。然而，在速度、多功能性和稳健性方面，它们与人类飞行员仍相去甚远。Davide Scaramuzza展示了如何将基于模型和机器学习的方法与新型低延迟传感器相结合，使无人机仅依靠机载计算就能实现前所未有的速度和鲁棒性。

布鲁塞尔自由大学教授、蚁群算法创始人Marco Dorigo也带来了智能机器人领域的报告分享。Marco Dorigo在报告中提出了一种新型的自组织层次机器人集群结构，并展示了最新的实验结果。该集群结构结合了自组织控制和集中式控制的优点，可以分割和合并独立控制的子群体，在分层网络中的任意点替换故障机器人，并动态地修正集群行为。

清华大学电子工程系副教授方璐分享了光子计算的研究成果。光具有高速和低损耗传输的优点，在推动下一代计算技术革新方面显示出巨大的潜力，但光子计算在实现通用计算方面也面临着各种挑战，例如缺乏可重构性、学习能力和可扩展性等。为应对这些挑战，方璐介绍了一种包含数百万参数的大规模可重构光衍射处理器（DPU），可以用于构造各种光学神经网络（ONN）架构，将计算效率提高几个数量级。

东京大学教授Masashi Sugiyama、清华大学集成电路学院院长吴华强、维也纳科技大学计算机科学教授Schahram Dustdar、牛津大学计算机科学系主任Michael Wooldridge、上海交通大学特聘教授陈海波、国家天文台FAST首席科学家李菂、中国科学院计算技术研究所教授韩银和、西安电子科技大学教授韩根全、代尔夫特理工大学教授Guido de Croon分别围绕各自的研究领域进行了精彩报告。

论坛上，之江实验室与Science联合发布了智能计算领域十大科学问题（点击跳转阅读）。之江实验室智能计算基础理论研究中心副主任万志国，杭高院访问学者、成功大学物理系特聘教授张为民，阿里云高校合作与科技公益总监李贝，之江实验室高级研究专家、华中科技大学教授蒋文斌，浙江大学教授唐华锦，Science Robotics主编Michael Lee，Intelligent Computing期刊执行主编张宏纲围绕十大问题展开了深入讨论。

“十大问题的发布对于智能计算领域乃至科学界而言是一件大事。希望这场论坛能够解答大家的问题，也引发更多新问题的提出，更期待未来智能计算能够从理论研究更多转向实际应用，涌现更多成果。”Michael Lee说道。

今年是之江实验室、Science/AAAS连续第二年合作举办智能计算创新论坛，论坛吸引了1.8万人在线参与。之江实验室党委副书记赵新龙表示，两天的论坛内容充分显示，智能计算已成为全球先进计算与软件领域专家学者的关注焦点，是推动数字文明发展的基础技术。今后，之江实验室将协同全球专家学者，持续推动智能计算技术发展，迭代并发布智能计算领域的重大科学问题，将智能计算创新论坛打造成为开放的国际学术交流平台。

“智能计算在计算机科学领域中正逐步形成自身体系，开始走向纵深发展。我相信，通过开展持续和深入的国际合作交流，打造智能计算创新生态，将会加速推动智能计算在科学研究、产业发展、社会治理等领域的应用。”中国工程院院士、之江实验室人工智能领域首席科学家潘云鹤表示。