YEF2025横琴闭幕，聚焦青年成长，探讨科技创新

摘要：5月24日YEF2025大会上午2场特邀报告、1场思想秀以及2024年度王选杰出青年学者奖颁奖典礼精彩呈现。至此，YEF2025圆满闭幕，现场逾1200人参加会议。

5月24日YEF2025大会上午2场特邀报告、1场思想秀以及2024年度王选杰出青年学者奖颁奖典礼精彩呈现。至此，YEF2025圆满闭幕，现场逾1200人参加会议。

特邀报告环节由CCF YOCSEF AC主席，中国科学院计算技术研究所研究员沈华伟主持。CCF会士、中国科学院外籍院士、英国皇家学会院士、深圳计算科学研究院首席科学家樊文飞首先作特邀报告。

沈华伟主持特邀报告

樊文飞在特邀报告《基础软件：国家需求下的使命担当》中，主要阐述了以下四方面内容：

1、基础软件的重要性与挑战：通过对比中美软件企业市值，强调基础软件的战略价值，指出其创新和标准化难度高，且面临国际技术封锁风险（如开源软件受限）。他以Oracle为例，分析了国产替代的难点，如性能、稳定性、一致性及迁移成本等问题。

2、国产突破与实践成果：介绍深圳计算科学研究院自主研发的数据库系统“崖山”，其技术已实现与Oracle无缝切换，并在金融、国防、智慧城市等领域成功应用，性能甚至超越国际主流产品。

3、AI时代的新挑战与机遇：指出大模型存在幻觉、可解释性等缺陷，强调高质量数据（如专业领域标注）的重要性，并展示研究院的数据处理系统“采石矶”在精度上优于国际龙头Scale AI，呼吁重视垂直领域数据优势。

4、使命担当与创新呼吁：强调真正的创新在于提出新问题、开辟新领域，而非论文数量；鼓励国内学者和企业在基础软件领域潜心攻关，实现从0到1的突破，为国家需求贡献力量。

樊文飞作特邀报告

随后进行了2024年度王选杰出青年学者奖颁奖典礼，典礼由CCF杰出会员，北京大学王选所直属党支部书记、王选青年学者奖励基金项目秘书长赵东岩主持。CCF 118Club执行主席、上海交通大学教授陈全和四川大学教授吕琦获得2024年度王选杰出青年学者奖。

北京大学党委常委、副校长王博教授；北京大学王选青年学者奖励基金创立人、王选先生夫人、北京大学王选计算机研究所教授陈堃銶先生；中国工业与应用数学学会理事长，武汉大学校长，北京大学博雅讲席教授张平文院士；中国计算机学会秘书长唐卫清研究员；王选杰青奖学术委员会主任李国杰院士；王选杰青奖提名委员会主任高文院士先后致辞。

赵东岩主持颁奖典礼

王博致辞

张平文致辞

唐卫清致辞

张平文院士、王博副校长和唐卫清秘书长共同为2024年度王选杰出青年学者奖获得者陈全教授、吕琦教授颁发证书和奖杯。随后，两位获奖者发表获奖感言并作报告。

2024年度王选杰出青年学者奖颁奖仪式，左起：赵东岩、王博、陈全、吕琦、张平文、唐卫清

2024年度王选杰出青年学者奖获奖者，CCF 118Club执行主席、上海交通大学教授陈全作学术报告——《云原生计算系统研究进展与思考》，他主要介绍了云原生计算的研究方向及其关键技术挑战与解决方案。云原生计算通过将应用拆分为微服务，实现高效开发、部署和弹性扩展，是未来云计算的主流趋势。然而，其面临三大核心难题：封装开销大（大规模容器资源竞争）、运行效率低（中心化触发延迟高）、扩展不及时（负载阻塞效应）。针对这些问题，陈教授提出三项技术：

1、全栈资源隔离的协作式封装：通过共享只读数据与精细化硬件资源隔离，将容器启动时间降至毫秒级，减少性能冲突；

2、去中心化微服务触发机制：以数据流替代控制流，降低触发开销74.6%，并结合分布式调度优化通信延迟；

3、执行阻塞图模型与预扩展策略：通过建模依赖关系实现负载快速响应，将时延恢复速度提升一个数量级。

这些技术已在阿里、华为、联想等企业落地应用，并进一步拓展至AI领域，支持大模型训练的高效资源调度。最后他强调研究的核心在于解决真问题，需兼顾学术品位与工程实践，保持开放协作，推动技术迭代。

陈全作学术报告

2024年度王选杰出青年学者奖获奖者，四川大学教授吕琦作学术报告——《人工智能与控制论的协同进化》，吕教授首先介绍人工智能与控制论的紧密联系与融合发展历程。他指出，两学科本质相通——控制论强调信息反馈与系统调节（如蒸汽机调速、推荐系统），而人工智能（AI）则聚焦机器模仿人类思维与行为。两者在早期阶段（如感知机、专家系统）共享控制论的核心思想（反馈、黑箱模型），随后分道扬镳：控制论深耕工程实践（如航空航天），AI转向数据驱动。如今，两学科再度深度融合：AI解决了控制论长期难题（如将最优控制问题的求解维度从12提升至2万），而控制论为AI提供理论支撑（如稳定性理论保障深度学习调参收敛性，耗散性理论优化GAN训练）。典型应用包括机器人（视觉导航+PID控制）、无人机集群（强化学习+鲁棒控制）和智能电网（神经网络预测+控制分配）。他强调，面对复杂现实问题，两学科需协同创新，并建议研究者选择交叉领域（如能源系统）深耕，以理论结合实践推动突破。

吕琦作学术报告

颁奖典礼至此圆满结束，之后的特邀报告环节由CCF杰出会员、理事、副秘书长、青工委主任，清华大学长聘副教授崔鹏主持。

崔鹏主持特邀报告

CCF YOCSEF AC主席，中国科学院计算技术研究所研究员沈华伟作特邀报告。沈华伟在特邀报告——《从社会计算到社会认知计算》，他以个人成长经历为主线，讲述了从社会计算到社会认知计算的研究转型与科研心路历程。沈华伟回顾了博士阶段的困惑——在复杂网络社区结构研究中面临领域模糊、评价标准缺失的挑战，虽完成学业但未出国、缺实践的遗憾。毕业后通过翻译著作和哈佛访学打开视野，转向社会计算，初期从事描述性研究（如论文作者领奖行为预测），后发现数据解释的主观局限性，转而探索人类行为预测（如手机定位预测）和社会调控。随着研究深入，意识到需求驱动创新的重要性，2021年毅然走出学术圈，投身算法治理等实际问题，参与国家网信办等部门的算法监管工作，在实践中体会到技术理想主义与工程落地的张力。最后，沈华伟以莱特兄弟造飞机、钱学森突破超音速理论为例，强调科研既要扎根现实需求，又需理论突破，呼吁青年学者在时代变革中保持开放与坚持，在“再努力一下”的成长中寻找自己的开花时节。

沈华伟作特邀报告

今天的大会论坛主题为《人工智能2030》，由CCF YOCSEF上海分论坛AC主席，复旦大学教授邱锡鹏主持，邀请CCF杰出会员、YOCSEF天津分论坛候任AC主席，南开大学教授程明明；CCF杰出会员、体系结构专委会副主任，上海交通大学教授李超；CCF杰出会员，大连理工大学教授刘日升；CCF杰出会员，清华大学计算机系副教授东昱晓等多位专家，针对“人工智能2030”，从多方向进行探讨，助力我国人工智能的发展。

邱锡鹏主持大会论坛

李超教授在引导发言——《关注“更好”的智能机器》中指出，人工智能将深刻改变社会，他强调构建"好的智能机器"面临巨大挑战。为此提出了三层设计框架：物质层（技术实现）、精神层（情绪价值与模式识别）和思想层（道德判断与稳健行动）。他展望了智能机器的进化路径：从基础功能（1.0）到功利机器（2.0），最终发展为有道德的（3.0）和人道主义的（4.0）机器，并指出未来异构智能机器生态的治理问题亟待思考。李教授认为智能机器发展必须超越技术层面，纳入哲学和伦理学维度，才能真正造福人类社会。

李超作引导发言

刘日升教授的引导发言——《从优化视角看大模型时代人工智能的变与不变》从优化视角分析了人工智能的发展现状与未来方向。他指出，大模型（从语言到多模态、具身智能）已深刻改变研究范式，其多阶段训练流程（预训练-领域微调-价值观对齐）和动态推理方式（思维链、检索生成）显著区别于传统机器学习。尽管技术进步实现了内容生成、智能助手等突破性应用，但底层逻辑仍沿用90年代神经网络的基本方法（反向传播、正则化等），未能真正模拟生物智能本质。刘教授认为未来发展将沿两个路径：短期在现有范式下优化建模与计算手段（如算力提升）；长期需突破传统框架，探索全新智能范式，才能推动领域实质性进步。核心矛盾在于：尽管应用层面突飞猛进，但理论基础仍停滞在上世纪水平，亟需数学和计算范式的根本性创新。

刘日升作引导发言

程明明教授认为，传统计算机视觉的"单阶段黑箱预测"模式正被多阶段智能体（Agent）范式取代，这种常推理、多步骤的新范式虽能整合复杂任务，但存在幻觉累积风险——每个环节的小误差可能导致最终结果严重偏离。面对技术转型，高校教育面临双重挑战：一方面，论文数量爆炸式增长（日均200篇）使传统"全文献阅读"培养模式难以为继；另一方面，AI工具渗透迫使教育者重新定位人才培养目标——既不能让学生重复AI擅长的工作，又需解决计算机专业仍被大量低效人力工作占据的矛盾。他呼吁学界共同思考两个核心问题：如何应对从单步到多步智能的技术迁移机遇，以及如何在AI时代承担起跨学科期待，重构计算机人才培养体系。这些议题将深刻影响未来几年的科研与教育方向。

程明明作大会论坛分享

东昱晓副教授回顾五年前社交网络算法的研究经历，对比当下大模型浪潮，坦言若四年前未果断投身代码大模型领域必将后悔，同时预言到2030年若仍陷于"拼算力拼数据"的竞争模式同样会后悔。在肯定工程与数据极致追求价值的同时，强调需要超越当前同质化竞争，把握AI发展的本质方向——正如DeepSeek出现引发的行业思考所揭示的。最终以"跳进AI是否正确"的叩问，引发听众对科研战略选择与时代机遇的深度反思，暗示真正的机遇在于前瞻性布局而非跟风式投入。