相聚秀湖，共探非神经网络模型与先进芯片的交汇与突破

摘要：第二十六期CCF秀湖会议在CCF业务总部&学术交流中心成功举办，来自学术界与工业界的二十余位专家围绕“神经网络之外的机器学习模型与先进芯片”展开了探讨和交流。本次会议的报告和讨论从非神经网络模型与计算芯片、脑启发模型与计算芯片、AI计算加速与芯片设计、符号与知

第二十六期CCF秀湖会议在CCF业务总部&学术交流中心成功举办，来自学术界与工业界的二十余位专家围绕“神经网络之外的机器学习模型与先进芯片”展开了探讨和交流。本次会议的报告和讨论从非神经网络模型与计算芯片、脑启发模型与计算芯片、AI计算加速与芯片设计、符号与知识学习模型以及新型学习模式与计算加速五个方面展开，深入探讨了如何通过算法与硬件的紧密结合，构建更高效、可解释且低功耗的下一代人工智能系统。这些前沿方向不仅有望突破现有技术瓶颈，也为人工智能的未来发展开辟全新的路径。

▲部分与会专家合影▲

2025年4月19日至21日，第二十六期CCF秀湖会议在苏州CCF业务总部&学术交流中心举办，会议为期三天，围绕“神经网络之外的机器学习模型与先进芯片”进行深入研讨和交流。本次秀湖会议的执行主席为CCF会士、中国科学院计算技术研究所陈云霁研究员和南京大学俞扬教授。会议特别邀请CCF会士、常务理事、南京大学周志华教授、南京大学施毅教授、华为基带首席架构师、华为公司Fellow蔡华先生等二十余位专家学者出席会议（名单后附）。CCF会士、秀湖会议AC主席、CCF监事长、北京大学金芝教授出席并致辞。

▲金芝致辞▲

▲陈云霁致辞▲

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特邀报告 | 开宗明义

▲周志华作特邀报告▲

南京大学周志华教授以“非神经网络深度学习模型的探索”为题带来了本次会议的第一个特邀报告。周志华教授从根本上重新审视深度学习模型，指出大家一般都认为深度学习模型就是深度神经网络，然而现实世界中并非所有规律性质都是可微的或者可以通过可微构件实现最优建模的，机器学习中也有很多不可微构件，无法通过反向传播算法进行训练。为此，周志华教授分享了团队在基于非可微构件、非神经网络的深度学习模型做的大量研究与探索，提出了“深度森林”模型。从学术上来说，这是第一个非神经网络、不使用反向传播算法训练的深度学习模型。

▲施毅作特邀报告▲

南京大学的施毅教授带来了“面向AI加速的二维半导体集成电路芯片”特邀报告。施毅教授从2004年石墨烯发现谈起，介绍了经过二十多年的研究，二维材料所取得的进步。接着，施毅教授分享了其团队在二维半导体集成电路芯片设计方面所取得的成果与前沿进展，最后，施毅教授强调未来在后摩尔时代，随着人工智能大算力的需求不断出现，二维材料集成电路芯片的发展能够为AI计算加速做出新的贡献。

▲蔡华作特邀报告▲

华为基带首席架构师、华为公司Fellow蔡华先生的特邀报告题为“AI推理系统的技术挑战与建议”，指出要构建万物互联的智能世界，需要研究脑启发的AI逻辑架构、需要全面的产学研合作，从神经网络的感知、AI大脑、具身智能三个层面建立连接，认为我们有望在2030年实现神经网络感知层面1000倍的成本下降，AI大脑层面100倍的成本下降，并对通用人工智能的发展做出展望。

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专题分享 | 精彩纷呈

本次会议设置了“非神经网络模型与计算芯片”、“脑启发模型与计算芯片”、“AI计算加速与芯片设计”、“符号与知识学习模型”以及“新型学习模式与计算加速”五个专题，每个专题均安排了若干观点分享报告。与会嘉宾们从脑启发的神经网络架构、神经网络与符号推理的融合、大模型时代的AI芯片设计等多个方面介绍了自身的研究进展与应用实践，同时分享了自己的观点和看法。嘉宾们的报告内容精彩纷呈，既有前沿学术研究成果分享，又有行业概况与落地实践，既有理论与算法突破，又有硬件协同创新。

专题一：非神经网络模型与计算芯片

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左起：杨军、吴秀龙、韩军

专题二：脑启发模型与计算芯片

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左起：钱学海、李国齐、刘伟强、李秀星、孙亚男

专题三：AI计算加速与芯片设计

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左起：孙宏滨、卓成、刘强、罗韬

专题四：符号与知识学习模型

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左起：李凡长、张拳石、岳晓冬、戴望州

专题五：新型学习模式与计算加速

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左起：苗夺谦、俞奎、钱鸿

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开放讨论 | 观点碰撞

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在集中研讨环节，与会专家们深入辨析了深度学习模型仍面临的挑战、AI发展过程中软件与硬件的关系、如何实现数据与知识的融合等重要问题，从基础理论、技术路线、应用场景等多个层面对未来人工智能系统的发展进行展望。

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赏湖健步 | 姑苏风光

在思想碰撞与热烈讨论之余，会议组织与会嘉宾移步户外，在风景秀美的阳澄湖与重元寺健步，在共赏春日姑苏美好风光的同时继续增进了解并交换观点。嘉宾们普遍认为，围绕超越经典神经网络的机器学习新范式与革新性计算芯片的协同创新，能够为人工智能未来发展的注入新动力。

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思想汇聚 | 求同存异

▲会议执行主席：陈云霁、俞扬▲

在会议最后，与会嘉宾围绕本次会议主题进行研讨，一方面在会议讨论的基础上进行总结并形成共识，另一方面就如何共同推动机器学习新范式的发展与计算芯片的创新发出倡议。经过热烈的讨论，嘉宾们围绕如何通过软硬结合，构建更高效、可解释且低功耗的下一代人工智能系统进行了智慧碰撞，形成了初步共识。

CCF将持续推进相关话题的讨论与总结，请持续关注CCF的后续报道。

秀湖会议是CCF全新打造的小型精品国际学术讨论会品牌，借鉴德国达堡研讨会(Dagstuhl Seminars)、日本湘南会议模式，旨在深入探讨计算机相关领域的科学、技术、应用、教育和产业等问题，为未来计算技术的发展和应用提供新思路和新建议。每个研讨会均针对某一个具体的前沿问题讨论交流为主，仅限发起人邀请的一线专家参与，不对外开放，会期3天以上，要求参会者全程参会，不能中途离会，引导科学家、企业技术专家及教育专家在浮躁的社会中沉下心来钻研学术。

参会专家名单

特邀嘉宾（姓氏拼音排序）

蔡华华为

施毅南京大学

周志华南京大学

参会嘉宾（姓氏拼音排序）

戴望州南京大学

韩军复旦大学

李凡长苏州大学

李国齐中国科学院自动化所

李秀星北京理工大学

刘强天津大学