学术会议｜第六届知识图谱论坛CNCC-知识图谱赋能大数据大算力

2022 年 11 月 14 日 开放知识图谱

CNCC2022将于12月8日至10日在贵州省贵阳市国际生态会议中心举办，今年CNCC技术论坛数量达到122个，内容涵盖了“计算+行业、人工智能、云计算、教育、安全”等30个方向。本文特别介绍将于12月9日举行的【第六届知识图谱论坛-知识图谱赋能大数据大算力】。

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知识图谱作为推动人工智能发展的核心驱动力之一，极大地推动了人工智能的智能化发展，传统意义上的人工智能大多以数据驱动为核心，但离智能化还有一定的差距。知识图谱作为以知识为驱动的核心，将促使人工智能应用以知识赋能，促使计算机更具有推理力、解释性。无论是企业还是个人都自觉或不自觉地使用知识图谱，将解决问题的想法和过程相互关联。知识图谱技术可以让其更加明确，为实现智能决策的数字化经济提供支持和保障。

本次论坛是“知识图谱-CNCC系列论坛”的第六届，以“知识图谱赋能大数据大算力”为主题，执行主席由同济大学王昊奋特聘研究员和中国科学院信息工程研究所的林俊宇高级工程师共同担任，论坛非常荣幸邀请到IEEE Fellow和AAAS Fellow，之江实验室高级研究专家、俄罗斯工程院外籍院士吴信东教授，华南师范大学汤庸教授、中国人民大学高瓴人工智能学院赵鑫教授、百图生科算法总监王太峰主任工程师、达观数据副总裁王文广高级工程师、阿里安全内容风控算法团队负责人黄龙涛高级算法专家、浙江大学陈华钧教授围绕数据、知识、算法、算力等要素，探讨以知识驱动与数据驱动融合的人工智能发展新技术，Panel环节将针对知识图谱目前在产业发展中构建方法限制、隐私安全、知识产权等的多个挑战，论坛将从多个角度进行研讨。

论坛安排

顺序	主题	主讲嘉宾	单位
1	用组织智能成就智能组织：HAO打卡系统	吴信东	之江实验室
2	以学者为中心的学术知识图谱构建与应用	汤庸	华南师范大学
3	基于预训练语言模型的知识库问答技术	赵鑫	中国人民大学
4	面向内容风控的知识与数据双驱动技术探索与实践	黄龙涛	阿里巴巴集团
5	大规模知识图谱在创新药物设计中的应用和研究	王太峰	百图生科
6	智能制造知识图谱的探索与挑战	王文广	达观数据
	Panel环节	陈华钧及部分讲者	浙江大学

论坛主席

王昊奋

CCF 计算机术语审定工作委员会副主任

CCF 上海会员活动中心秘书长

同济大学特聘研究员

长期在一线人工智能公司担任CTO之职，拥有前沿科技视野及丰富的研发管理经验，荣获徐汇区学科带头人人才计划。他是全球最大的中文开放知识图谱联盟OpenKG发起人之一。他负责参与多项国家级AI相关项目，发表100余篇AI领域高水平论文，被引用次数达到2700余次，H-index达到25。他构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像—“琥珀·虚颜”；所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过10亿人次。目前，他担任CCF SIGKG主席，中国中文信息学会理事，语言与知识计算专委会副秘书长，上海市计算机学会自然语言处理专委会副主任，上海交通大学AI校友会秘书长等社会职位。

论坛共同主席

林俊宇

CCF理事、CCF计算机应用专委会副秘书长

中国科学院信息工程研究所副研究员

CCF杰出会员，CCF职业伦理与学术道德委员会常务委员，CCF计算机术语审定工作委员会常务委员，现任中科院信工所网络空间技术实验室主任助理，参加完成国家自然科学基金、国家信息安全专项、中科院战略性先导科技专项、各类国防科技项目和省部级项目30余项。获省部级科技进步二等奖1项，科技发明类二等奖1项，申请获得专利授权和软件著作权12项。在国际期刊会议上发表学术论文60余篇。主要研究方向：大数据，未来网络，知识工程。

报告及讲者介绍

吴信东

之江实验室高级研究专家、俄罗斯工程院外籍院士

海外杰青、长江学者，IEEE Fellow、AAAS Fellow（美国科学促进协会会士）。现任之江实验室高级研究专家。营销智能国家新一代人工智能开放创新平台负责人；大数据知识工程教育部重点实验室主任；国家重点研发计划项目首席科学家；教育部创新团队带头人。2022年4月，当选为俄罗斯工程院外籍院士。

报告题目：用组织智能成就智能组织：HAO打卡系统

考勤打卡作为企业管理的一个核心组成部分，其重点是通过考勤保障企业工作纪律，衡量员工工作效率，为企业绩效工作和决策支持提供数据支撑。现有的打卡系统主要分为三类: 基于RFID、基于生物特征和移动的考勤系统。这三类打卡系统的现有工作存在有设备成本、隐私安全、数据管理等问题。针对这些问题，我们集成人类智能（HI)和人工智能（AI)，以组织智能（OI)为抓手，构建了一个轻量级智能打卡平台——HAO打卡系统。HAO打卡系统综合多用户多组织的特点，引入组织架构，构建知识图谱，有效解决考勤管理不规范、数据没有有效利用等问题。通过权限分配和精细化考勤，推动考勤方式的智能化变革，激发组织和个人的活力，以组织智能成就智能组织。

汤庸

CCF理事、CCF协同计算专委主任

华南师范大学校学术委员会副主任

学者网创始人，教授，广东省服务计算工程中心主任，教育部数据科学课程群虚拟教研室负责人，广东省计算机学会常务副理事长。曾任中山大学计算机系主任、信息学院副院长，华南师范大学计算机学院/软件学院院长，YOCSEF广州创始主席、ACM广州主席等。国务院政府特殊津贴专家、教育部新世纪优秀人才，以第一完成人获省部级一、二等奖9项。

报告题目：以学者为中心的学术知识图谱构建与应用

学术知识图谱为学术文献分析、学术社区发现和学术推荐等提供重要的基础。我们以学者网（SCHOLAT）大数据为基础，开展了以学者为中心的学术知识图谱研究。SCHOLAT大数据基本特征是以学者为中心的图关系，学者是中心实体，与论著、知识产权、科研项目、机构等学术实体之间蕴含丰富的关联关系，为构建学术知识图谱提供了独特的基础。这里，将简要介绍基于SCHOLAT的学术知识图谱构建方法，以及学者智库构建、智慧问答、学术搜索和推荐系统等应用实践。

赵鑫

中国人民大学高瓴人工智能学院教授

2014年7月于北京大学获得博士学位，随后进入中国人民大学工作至今。研究领域为信息检索与自然语言处理，共计发表论文80余篇。荣获2020年吴文俊人工智能优秀青年奖、ECIR 2021时间检验奖（Test of Time Award）等，入选中国科协青年人才托举工程、北京智源青年科学家、2021年度CCF-IEEE CS青年科学家。

报告题目：基于预训练语言模型的知识库问答技术

知识库问答（KBQA）任务是一个重要的自然语言处理任务，旨在通过对于问题的理解在知识库（KB）上进行有效推理，使之能够找到正确的答案实体。在这个任务中，对于问题的编码以及在知识库上进行推理是关键步骤。随着预训练语言模型的广泛使用，可以设计更为有效的问题编码和推理组件，从而实现更好的问答效果。本次报告将围绕这一主题展开，将会介绍基于预训练模型知识库问答的最新研究进展。

黄龙涛

阿里安全内容风控算法团队负责人

主要从事基于知识驱动的NLP算法技术研发，研究方向包括自然语言处理、知识图谱、AI安全等。曾就职于中国科学院信息工程研究所，任副研究员。目前还担任中国科技新闻学会数据新闻专业委员会常务理事，中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会委员。在ACL、AAAI、IJCAI、WWW、SIGIR等人工智能领域顶级会议及期刊发表论文30余篇，Google Scholar累计引用1400余次，曾入选第二届中国科协优秀科技论文遴选计划、中科院青促会。

报告题目：面向内容风控的知识与数据双驱动技术探索与实践

互联网上与日俱增的内容也蕴含着巨大的内容风险藏身其中，色情、毒品、暴恐等不良有害信息不仅危害互联网的内容生态，更可能导致安全问题使业务发展遭受损失，内容风控已成为当下互联网业务发展最急迫也是最棘手的问题。通过AI技术提升内容风控的识别能力面临着发现难、对抗强、变异快等挑战，本次报告将介绍我们在实践中探索的数据与知识双驱动技术路线，构建风险知识图谱对领域专家知识进行沉淀，通过符号神经融合推理，实现专家知识注入算法模型，兼具符号规则的高时效可解释与神经网络模型的高泛化优势。

王太峰

百图生科算法总监

负责药物靶点发现的算法工作。在加入百图之间，先后在蚂蚁金服担任知识图谱和自然语言处理算法负责人，以及微软亚洲研究院机器学习组主管研究员，他的研究方向包括自然语言处理，深度图学习算法，大规模机器学习、数据挖掘、计算广告等。在国际顶级的机器学习会议上发表30+篇的论文，同时也是《分布式机器学习:算法、理论与实践》和机器学习开源软件lightGBM的作者之一。

报告题目：大规模知识图谱在创新药物设计中的应用和研究

随着当前人工智能算法的发展，以预训练大模型为基础，业务数据微调学习使得很多领域(如NLP/CV等)的任务得到了显著的提升。类比到药物靶点预测场景下，我们同样具备预训练大模型结合下游任务调优的可行性。细胞整体可以被认为是一个复杂的系统，相关组学数据成为这个系统中的组成部分，构成一个超大规模的知识图谱，通过知识图谱的推理为创新药物靶点的发现提供了一个新的方法。我们会在这里介绍我们相关的研究和创新工作。

王文广

达观数据副总裁/高级工程师，标准编制专家

CCF高级会员，CIPS语言与知识计算专委会委员，CAAI深度学习专委会委员。《知识图谱：认知智能理论与实战》作者，上海市AI技术标准化委员会委员，上海科委评审专家，曾获得多个国际国家级、省部级、地市级奖项，拥有数十项AI 领域国家发明专利和学术论文。在达观数据致力于将 NLP、知识图谱、CV、认知智能和大数据等领域的技术研究和产品开发，以OCR、IDPS、知识图谱等产品服务于金融、智能制造、贸易、半导体、汽车工业、航空航天、新能源、双碳等领域。

报告题目：智能制造知识图谱的探索与挑战

智能制造是社会发展最关键和基础性的行业，是中国从制造大国走向制造强国的关键，而实现智能制造的核心在于领域知识和专家经验的沉淀、使用、共享和传承。知识图谱技术蓬勃发展，为智能制造的领域知识和专家经验的沉淀、使用、共享和传承提供了新的、智能化的方法，使得工业大脑得以落地。本次分享将介绍知识图谱在智能制造的产品规划、研发设计、生产制造和售后服务等各个环节的构建、存储和应用等方面的技术进展和探索实践。同时，分享智能制造知识图谱的落地应用中所遇到的挑战，为研究人员提供思路，激发创新，推进认知智能的进一步发展。

Panel嘉宾

陈华钧

浙江大学教授

CNCC是级别高、规模大的高端学术会议，探讨计算及信息科学技术领域最新进展和宏观发展趋势，展示计算领域学术界、企业界最重要的学术、技术成果，搭建交流平台，促进科技成果转换，是学术界、产业界、教育界的年度盛会。今年邀请嘉宾包括ACM图灵奖获得者、田纳西大学教授Jack Dongarra，以及高文、管晓宏、江小涓、钱德沛、徐宗本、张平等多位院士及专家，还有七百余位国内外名校学者、名企领军人物、各领域极具影响力的业内专家，CNCC在计算领域的水准及影响力逐年递增。本届CNCC的主题是：算力、数据、生态。

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