本次学术年会上共邀请5位国内著名专家做了特邀学术报告。中国科学院自动化研究所徐波研究员的报告题目是“紫东太初三模态大模型-通用人工智能路径探索”，主要介绍引入语音以后的首个图-文-音三模态大模型 “紫东太初”。该模型通过一个统一语义网络表达和生成多种模态，不仅可以实现跨模态理解，还能实现跨模态生成，同时做到理解和生成认知能力的平衡，实现了通过语义网络以图生音，以音生图的功能。三模态大模型实践使我们在迈向具有艺术创作能力、强大交互能力和任务泛化能力的通用型人工智能道路上又迈出了一小步。

中国科学院自动化研究所徐波研究员作大会特邀报告

百度首席技术官王海峰博士的报告题目是“知识增强的深度语义理解”，主要介绍2020年以来，依托分布式大规模训练技术，通过对海量知识的持续学习，在自然语言理解与生成、跨模态理解与生成、机器翻译等领域不断取得突破，广泛应用于制造、能源、交通、政务、医疗、教育、金融等行业。以飞桨深度学习平台、文心大模型等为核心的AI大生产平台已成为 AI 新型基础设施，赋能各行各业创新发展，加速产业智能化升级。

百度首席技术官王海峰博士作大会特邀报告

清华大学孙茂松教授的报告题目是“自然语言处理：目前的基本态势与挑战”，主要介绍基于深度学习的自然语言处理正沿着“极大数据、极大模型、极大算力”的轨道“无所不用其极”地一路奋进。这形成了目前基本态势的主要方面。但这条路即使走到极致，也不大可能导致通用人工智能（虽然它应该是通用人工智能的一个基础部件），但其呈现出来的奇妙（或者奇特）性质却值得我们深入研究，或许会牵引出新的探索路径。目前基本态势的另一个重要方面是对“小数据+大知识”范式的研究，也正在披荆斩棘的过程中，面临着深刻的困难。报告围绕相关问题进行讨论。

清华大学孙茂松教授作大会特邀报告

中国科学院信息工程研究所李凤华研究员的报告题目是“隐私计算研究进展及发展趋势，该报告首先阐述了密码学、数据安全、可信计算、机密计算、隐私保护与隐私计算的研究范畴及关联关系，“可算不可识”、“可用不可见”等目标实现的技术方法；然后，着重介绍了隐私计算的理论与技术研究进展，全面阐述了为什么要研究隐私计算、什么是真正的隐私计算、如何研究隐私计算以及隐私计算如何演化发展等内容；最后介绍了隐私计算的未来发展趋势。

中国科学院信息工程研究所李凤华研究员作大会特邀报告

中国科学院计算技术研究所程学旗研究员的报告题目是“网络大数据广谱关联计算”，网络大数据分析系统旨在从网络空间大数据中发现目标、追踪线索和预测态势。从超大规模动态网络数据中挖掘微弱、隐性、小概率的目标线索，如同大海捞针。面临高维稀疏、强不确定性挑战。该报告围绕网络大数据广谱关联计算，从特征提取、目标网络构建、可信推断、高效数据处理四个方面展开介绍。

中国科学院计算技术研究所程学旗研究员作大会特邀报告

12月18日下午，大会进行了主题为“预训练语言模型是自然语言处理的未来吗？”的专题讨论，由清华大学计算机系刘知远副教授主持。该专题讨论邀请了5位领域专家：车万翔教授（哈尔滨工业大学计算学部）、兰艳艳教授（清华大学智能产业研究院）、邱锡鹏教授（复旦大学计算机学院）、严睿副教授（中国人民大学高瓴人工智能学院）、张家俊研究员（中国科学院自动化研究所），各位专家围绕议题，探讨预训练语言模型相关的态势观点，对该领域未来发展趋势展开深入讨论。

大会专题讨论现场