为落实持续推动北京国际科技创新中心建设需求，深刻把握互联网3.0发展趋势机遇，深入实施《北京市促进科技成果转化条例》，促进高精尖科技成果与高质量科技企业精准对接，北京科技成果转化服务中心、北京市通州区科学技术委员会共同主办2023互联网3.0——北京城市副中心元宇宙专场项目路演活动。本次路演活动将于7月6日（星期四）通过线上线下相结合的方式进行路演，中技所作为承办单位将全程直播此次路演活动。
时间地点
时间
7月6日（星期四）14:00-16:30
地点
线上：1. 腾讯会议：625-715-298
2.中技直播
活动报名
组织机构
主办单位
北京科技成果转化服务中心
北京市通州区科学技术委员会
承办单位
活动议程
13:30-14:00
签到
14:00-14:10
主持人开场并介绍与会嘉宾——首发展科技服务公司 苏文星
14:10-14:40
“元宇宙产业相关技术及发展趋势”报告——余飞 教授
报告主要内容：元宇宙发展现状和应用技术；人工智能、区块链、大数据等先进技术在元宇宙设计开发中的应用及实例等。
14:40-15:55
项目路演
项目一 千亿基座的对话模型ChatGLM
项目二 AI可信验证技术
项目三 高逼真数字人的构建与交互
项目四 基于大模型的垂类技术应用
项目五 基于联邦学习的异构数据融合
15:55-16:30
交流讨论
项目简介
项目一 千亿基座的对话模型ChatGLM
智谱AI科技情报事业部 仇瑜 首席技术官
对话机器人ChatGLM（alpha内测版：QAGLM），是一个初具问答和对话功能的千亿中英语言模型，并针对中文进行了优化，目前已完成第一轮内测，生成的token量超过730万。与此同时，团队开源了最新的中英双语对话 GLM 模型——ChatGLM-6B，结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。ChatGLM-6B大大降低了用户部署的门槛，并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。
项目二 AI可信验证技术
北京工业大学 宁振虎 信息安全研究员
主动免疫可信计算是指计算运算的同时进行安全防护，计算全程可测可控，不被干扰，只有这样方能使计算结果总是与预期一样。这种主动免疫的计算模式改变了传统的只讲求计算效率，而不讲安全防护的片面计算模式；主动免疫可信计算采用了一种安全可信策略管控下的运算和防护并存的主动免疫的新计算节点体系结构，以密码为基因实施身份识别、状态度量、保密存储等功能，及时识别“自己”和“非己”成分，从而破坏与排斥进入机体的有害物质，相当于为网络信息系统培育了免疫能力。
项目三 高逼真数字人的构建与交互
北京理工大学 包仪华 博士
自研光场采设备结合智能解耦算法构建数字孪生，赋予数字人细致到毛孔的皮肤；自研四维采集装置结合自动解算代替人工绑定表情，通过对细节的精准把控，可实现惟妙惟肖的表情变化。北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心、北京理工大学虚拟人团队是以翁冬冬老师为首，专注于超逼真虚拟人打造以及高智能人机交互，团队曾多次在大学生创新创业中取得成绩，具体奖项如下：第十三届挑战杯中国大学生创业计划竞赛全国金奖，第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业计划竞赛全国银奖，具有多项发明专利，发表多篇高水平学术论文
项目四 基于大模型的垂类技术应用
北京邮电大学 王敬宇 教授
通过大规模的数据采集和深度学习算法训练，形成了一系列高质量、高性能的预训练大模型，能够对自然语言的语义和意图进行准确的理解和判断。这些大模型包含了丰富的知识和语义信息，能够广泛适用于各行业的下游任务。发表高水平论文100余篇，包括ToN、JSAC、TDSC、ACL、TIP、CVPR等国际顶级论文，荣获人工智能顶级会议AAAI2023年杰出论文奖，获全球挑战赛AITrans、SemEval冠军。团队在基于大模型的意图理解方向已经积累了丰富的成果，并形成了预训练大模型和知识图谱，能够支持跨行业的下游任务适配，应用场景涵盖问诊、导购、智能运维、智能客服等多个领域。项目成果已经将预训练大模型和知识图谱技术应用于多个领域，包括问诊、导购、智能运维、智能客服等。例如，在问诊领域，我们开发了一款智能诊断系统，能够根据用户输入的症状和历史病例，对疾病进行精准的诊断和治疗建议；在导购领域，我们开发了一款个性化推荐系统，能够根据用户的购物偏好和历史记录，为用户提供精准的商品推荐和购物建议；在智能运维和智能客服领域，我们也开发了一系列解决方案，能够自动识别系统故障和用户需求，提供快速的解决方案和答案。
项目五 基于联邦学习的异构数据融合
北京邮电大学 张宇超 副教授
项目成果对多部门场景下异构联邦模型的融合共建问题进行了分析，设计了各部门网络在系统异体、数据异质、模型异构条件下的数据融合机制，解决部门网络组网方式不同、硬件设备性能差异、采集数据分布特征不同、各训练模型。结构中的差异性问题。结合联邦学习建模特征，本团队利用异步融合方式、基于联邦学习数据增强和模型蒸馏策略建立了多边缘网络间异构联邦模型，为部门间数据融合建设以及多网融合技术需求提供了必要的支撑。已产出多篇国际高水平论文、国家发明专利，目前正在尝试在车联网、智慧医疗等场景的应用。
联系方式
中技所新媒体矩阵
微信公众号
微博
头条号
中技直播
视频号
中技所官网
往期精选
活动邀请｜国家科技计划成果路演行动——哈尔滨高新区专场
活动邀请 | 国家科技计划成果路演行动——大连高新区专场
活动邀请｜国家科技计划成果路演行动——合芜蚌高新区专场
