北京
GAITC2026
2026年5月23日至25日，我國人工智能領域最具影響力的千人級巔峰盛會——2026全球人工智能技術大會（GAITC2026），即將在浙江杭州啟幕。本次大會以“交叉、融合、相生、共贏”為主題，秉承“國際化、高端化、專業化”的辦會理念，致力于搭建立足中國、面向世界的高端交流平臺，凝聚全球智慧，共同促進人工智能產業生態繁榮發展。
會議將集結全球AI領域的“最強大腦”，邀請來自國內外的頂尖科學家、行業專家、技術先鋒、企業高管、青年菁英齊聚一堂，分享具有前瞻性與引領性的專業見解和戰略思考。一場思想密度極高的智慧盛宴即將開啟，大會主報告嘉賓陣容與核心議程將陸續公布，敬請期待。
主報告嘉賓
Rajiv Ranjan
歐洲科學院院士
英國紐卡斯爾大學計算機學院校級講席教授
IEEE/AAIA Fellow
個人簡介：
分布式系統領域的國際頂尖學者，英國-澳大利亞電動汽車安全國際研究中心與英國國家邊緣人工智能創新中心創始主任。主要研究方向為分布式系統（云計算、大數據和物聯網），發表學術論文近400 篇，谷歌學術引用 4.2萬余次，H-index 92+。兼任《IEEE計算機匯刊》《IEEE云計算匯刊》《ACM物聯網匯刊》、牛津大學《計算機》期刊、Springer 《計算技術》期刊以及《未來計算機系統》在內的多個國際頂級期刊編委，是兼具持續學術影響力與產業應用價值的創新者以及全球公認、業績卓著的研發領軍人才。
報告題目：物聯網邊緣系統中的環境智能
Toward Ambient Intelligence in IoT-Edge Systems
報告摘要：
隨著物聯網（IoT）設備日益深入現實環境，其持續生成海量真實世界數據流。這些數據為關鍵服務模式的變革提供了重要支撐，涵蓋醫療健康、農業、交通運輸、智能電網以及災害響應等多個領域。與此同時，人工智能技術的快速發展，特別是分布式學習（Distributed Learning）與深度學習（Deep Learning），通過對豐富且異構數據的學習，為醫療診斷、城市智能與預測分析等領域提供了新的可能性。
然而，一個關鍵瓶頸依然存在：當前大多數深度學習模型依賴于大規模計算資源以及集中式數據訪問，需要借助云數據中心來實現。這種中心計算模式往往帶來較高的通信延遲、帶寬開銷以及隱私風險，難以滿足邊緣側對實時性與情境感知決策的需求。
為了應對上述挑戰，滲透計算（Osmotic Computing）等新興技術范式提出了更加動態且自適應的智能分布機制，允許計算任務在云端、邊緣端以及移動邊緣環境中無縫切換。然而，現有研究仍缺乏在上述復雜環境中高效編排和擴展分布式深度學習模型的系統性方法。
報告提出“滲透元學習（Osmotic Meta-Learning）”構想，設計面向全球分布式異構環境，兼具資源感知與數據感知能力的新型學習算法，展望人工智能從孤立系統向靈活協作、情境感知的智能形態轉變，使其能夠在萬物邊緣持續學習并執行決策。
報告將重點圍繞以下幾個方面展開：
1. 滲透計算的基礎概念及其對未來環境智能發展的重要意義；
2. 資源動態變化和數據本地化特性約束下，構建與協調分布式學習工作流的關鍵問題與實現挑戰；
3. 一種新型分布式深度學習訓練范式，可在全球范圍內數千臺中型物聯網與邊緣設備上協同訓練模型，從而擺脫對傳統高算力GPU云基礎設施的依賴；
4. 基于英國最大規模物聯網實驗平臺“Urban Observatory”的初步部署結果。該平臺為可擴展的滲透式人工智能系統提供了真實驗證環境。
大幕將啟，更多大會重磅嘉賓與精彩議程將陸續揭曉，敬請鎖定2026年5月23日至25日，中國杭州。誠邀各界同仁持續關注GAITC2026，共同見證這場屬于人工智能領域的巔峰盛會。
掃描二維碼 購票參會
普通參會 3000元
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