12月13-15日，2024中国人工智能大会（CCAI 2024）在北京成功举办。围绕AI大模型、认知智能、智能决策、联邦学习、智能光计算、农业人工智能等前沿领域，大会特邀徐宗本院士、何友院士、赵春江院士、戴琼海院士、杨强院士、刘成林研究员、方璐教授，7位专家学者作主旨报告，交流分享最新的观点思考和研究成果，分析解答热门学术问题，为相关技术方向上的理论突破和行业应用提供新方向、新思路、新启发。
CCAI 2024
大模型何时涌现智能？
中国科学院院士徐宗本在《大模型的极限理论：解读智能涌现现象》主旨报告中提出了认识和刻画大模型智能涌现的极限观点及模型。通过对大模型智能涌现机理的分析，提出了通过“无限”系统的行为来认识“有限”的大模型的新颖观点，并构建了研究极限架构存在性和度量大模型架构性能的全新数学工具。报告指出了大模型智能涌现存在的条件与尺度率存在条件，为从理论出发，扎实科学地研究与构建大模型提供了重要的理论依据和实践指南。
徐宗本院士
大模型的“决策”逻辑
中国工程院院士何友在《AI大模型与智能决策》主旨报告中阐述了AI大模型在智能决策中的关键作用，分析了其在复杂场景下的适用性与挑战。报告提出通过大模型提升数据分析能力、优化决策效率，并强调多模态数据融合、自主学习与人机协同的核心技术路径，为智能决策的创新与落地提供了前瞻性思路。
何友院士
农业的智能进化之路
中国工程院院士赵春江的《农业人工智能发展展望》主旨报告，聚焦AI技术在农业领域的创新应用与未来前景，提出通过人工智能赋能生物育种、智能农机与智慧生产等领域，提高农业生产效率与资源利用率。强调多模态数据融合、深度学习与自主决策等智能技术在现代农业不同场景中的关键作用，分析了新一代人工智能技术与传统农业深度融合发展的路径。
赵春江院士
从感知智能迈向认知智能
中国工程院院士戴琼海的《关于人工“智“、“能”的一些思考》主旨报告剖析了人工智能发展的关键问题与未来趋势，提出从感知智能迈向认知智能的技术路径，强调跨学科融合、强化自主学习与因果推理能力的必要性。强调人工智能需进一步突破理论与技术边界，实现从数据驱动到知识驱动的转变，为复杂问题提供系统性解决方案。
戴琼海院士
大小模型互融互助互促
加拿大工程院院士、加拿大皇家学院院士杨强分享了《联邦大小模型协同》主旨报告。报告探讨了联邦学习与大小模型协作学习的创新实践，提出通过数据隐私保护与多方协作提升模型训练效果，分析了小模型在特定场景中的高效应用与大模型的全局优势，强调二者结合的技术路径与实际价值，为构建安全、可持续的AI生态提供了新思路。
杨强院士
AI“做题家”求解数学问题
中国科学院自动化所副所长刘成林分享了《几何题自动求解方法探索》主旨报告。聚焦人工智能在几何推理中的应用，报告提出基于符号计算与深度学习相结合的方法，探索自动求解几何问题的新路径，阐释了几何问题的结构化特征、推理难点及模型优化策略，强调多模态理解与逻辑推理能力的重要性。
刘成林研究员
让计算和“光”一样快
清华大学电子工程系教授方璐在《“智能光计算”的一些思考》主旨报告中探讨了光计算在人工智能领域的前沿应用与技术突破，介绍了智能光芯片“太极”的研究成果，提出以光子技术为基础的计算架构创新。报告还分析了光计算在高速并行处理、低能耗计算中的优势及挑战，强调光电子集成与智能算法协同发展的重要性。
方璐教授
站在“创新驱动、智启新程”的时代潮头，院士与专家们的前沿性成果和前瞻性洞见彰显了我国在人工智能领域的科研实力与创新活力，为人工智能深度拓展与广泛应用夯实了理论与实践基础。
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