报告题目：大数据大模型强算力加速智能化转型

报告时间：2026年4月27日（周一），15:00-18:00

报告地点：工程中心重点实验室报告厅303

报告人：施鹏飞

报告人单位：上海交通大学

报告人简介：

施鹏飞，教授，享国务院特殊津贴专家。曾任上海交通大学电子信息学院副院长，图像研究所所长，NSF及科技部973项目咨询专家。主要从事数字图像处理，模式识别，计算机视觉及人工智能的教学和研究。承担过国家自然科学基金，省部及国家级科技项目20余项，培养硕士/博士生120余人。2022年获CCF计算机视觉专委会“终身学术贡献奖”。

报告摘要：

当前，全球正处于智能化变革的关键时期，海量多源异构数据为模型训练提供了基础燃料，大模型通过深度学习和泛化能力显著提升了知识表达与任务处理效率，而高性能计算集群与专用芯片则为大规模模型训练与实时推理提供了不可或缺的算力支撑。三者的深度融合，正加速制造、金融、医疗、城市治理等领域的智能决策、自动化流程与个性化服务创新。然而，数据质量与安全、模型可解释性、算力能耗与成本等问题仍是主要挑战。本报告聚焦于大数据、大模型与强算力三大核心要素对智能化转型的协同驱动作用，探讨怎样推动“数据-模型-算力”的协同优化与生态共建，深化算法突破与边缘智能部署，构建绿色高效的基础设施，从而实现更普适、可信、低成本的智能化转型，助力数字经济高质量发展。

邀请单位：电子信息学院