11月3日，由大数据系统软件国家工程研究中心、清华大学大数据研究中心和清华大学软件学院联合主办的2023清华大数据智能软件论坛（BDAISS）在清华大学主楼后厅举行。清华大学副校长曾嵘，大数据系统软件国家工程研究中心主任、中国工程院院士孙家广出席论坛并致辞。

曾嵘致辞

       曾嵘表示，当今世界进入了人、机、物融合的时代，通过大数据与机器学习实现创新与价值提升的需求在不断增长。聚焦科技前沿，开展平台创新，是清华大学大数据交叉领域研究的重要发展方向。希望通过今天的交流，形成更加高效创新的科研群体和更加开放共赢的大数据智能软件研究生态圈，在大数据智能软件领域取得更多成果，为国家高水平科技自立自强作出更大贡献。

孙家广致辞

孙家广表示，希望通过本次论坛的举办更好地促进大数据和人工智能软件的融合，真正做出国家亟需的“能用、管用、好用”的工具系统。

本次论坛主题为“大数据、人工智能和软件”，报告环节邀请了四位国内外大数据智能软件领域的顶级科学家，围绕机器学习、大语言模型、元成像技术和智能工业物联网等重要领域展开学术分享。

迈克尔·欧文·乔丹作报告

       美国科学院院士、工程院院士、艺术与科学院院士，伯克利加州大学杰出教授，清华大学名誉教授迈克尔·欧文·乔丹在题为“去中心化机器学习中的契约、不确定性和激励”的分享中指出，我们的工作推进了经典契约理论，考虑将该框架应用于联合学习、数据收集和推荐系统中，并且设计了最优和近似最优契约，以处理分布式环境中的两个基本机器学习的挑战。

艾昂·斯托易卡作报告

       伯克利加州大学讲席教授、清华大学杰出访问教授艾昂·斯托易卡（Ion Stoica）在题为“大语言模型软件栈：从云编排到大模型评价”的分享中提出，随着ChatGPT的发布，大型语言模型席卷了世界，开启新的应用开发模式，加剧了GPU短缺，并对其答案的准确性提出了新的问题。

戴琼海作报告

       中国工程院院士、清华大学信息学院院长戴琼海分享了从显微镜到天文学的元成像研究，介绍了近期在元成像技术方面的工作进展，并表示，未来元成像有可能成为一种通用的成像架构，在生物学、医学和天文学中被广泛应用。

王建民作报告

       清华大学软件学院院长、大数据系统软件国家工程研究中心执行主任王建民以“智能工业物联网数据系统软件”为题，针对工业物联网时序数据这一“大场景”，总结了十余年来工业物联网数据的实践并结合工业物联网数据库管理系统IoTDB的研制，重点介绍了覆盖采集、管理、处理、分析、推理与执行等生命周期的工业物联网时序大数据系统软件架构。

论坛现场

       大数据系统软件国家工程研究中心共建单位代表，清华大学大数据研究中心相关院系代表等参加论坛。本次论坛还吸引了来自校内外师生、各科研院所和科技企业代表等200余人参会。

与会嘉宾合影

       大数据智能软件论坛是一年一度的清华大学数据交叉论坛的升级版本，旨在从学术研究和产业发展的双重角度，深度透视大数据智能软件的现状、挑战和未来的发展脉络，激发更多中国学者创新大数据智能软件的理论、技术与应用，促进我国大数据智能软件开源创新和相关产业协同发展。

供稿：软件学院

附：论坛视频