报告摘要：城市计算是计算机科学以城市为背景，跟城市规划、交通、能源、环境和经济等学科融合的新兴领域，通过不断获取、整合和挖掘城市中不同领域的大数据来解决城市痛点，是当今城市通向智慧城市的途径。本报告将介绍城市计算平台的架构和多种时空AI 算法，分享基于人工智能的商业选址、火力发电优化、空气质量预测和违章停车智能监测等案例，以及基于大数据和人工智能技术的信用城市体系建设。更多信息可参看城市计算主页：http://icity.jd.com。

郑宇教授，京东集团副总裁、京东智能城市研究院院长、京东数字科技首席数据科学家。他还是上海交通大学和香港科技大学等多所知名大学的讲座教授、客座教授和博士生导师。在加入京东之前，郑宇博士在微软亚洲研究院工作近12年时间，担任城市计算领域的负责人。郑宇博士提出了“城市计算”的理念，发表高质量国际论文百余篇，多篇论文成为了城市计算领域奠基性的论文，被引用23000余次，H-Index：70。由他主编的《Computing with Spatial Trajectories》一书被多个国家的高校选用为教材，被Springer评为（全球华人撰写的）最受欢迎的十本计算机类图书之一。他的个人专著《Urban Computing》由麻省理工出版社发行，是国际上城市计算领域的第一本教科书。担任人工智能顶尖国际期刊ACM TIST的主编、大数据领域知名国际会议ICDE2014和CIKM2017的工业界主席、IJCAI 2019的工业界主席和AAAI2019的领域主席。他是大陆首位受邀在AAAI上作大会主旨演讲的嘉宾（keynote speaker），也是数据挖掘领域顶尖国际会议KDD大陆首位被邀请的圆桌主题演讲者（Plenary Keynote Panel）和IJCAI 2019工业界主题演讲者。郑博士在技术的转化和科研成果落地方面也有突出的贡献。他拥有24项国际发明专利，主持研发的Urban Air首次利用大数据和人工智能技术来监测和预报细粒度空气质量，该服务覆盖了中国的300多个城市，并被中国环境保护部采用。2016年，他主持了城市大数据平台的设计和实施，并成功在中国大数据示范基地贵阳市部署。目前，他正在为雄安等20多个城市提供智慧城市的技术服务。2013年，他因在城市计算领域的贡献被《MIT科技评论》评为全球杰出青年创新者（TR35）；2014年被《财富》评为中国40位40岁以下商界精英；2016年被评为美国计机学会杰出科学家。2017年在乌镇互联网大会上被评为中国AI英雄风云榜十大技术创新人物。 更多信息请参看个人主页：http://urban-computing.com/yuzheng

报告摘要：利用无处不在的商用WiFi和4G/5G无线信号进行非侵扰、非接触人体行为感知在智慧城市、智能家居和智能终端等众多领域具有很好的应用前景。我们将原用于光学和通讯领域的菲涅尔区模型(Fresnel Zone Model)引入到无线非接触智能感知领域，在国际上首次揭示了无线信号在空间中感知人体、物体活动的机理及感知极限, 奠定了WiFi和4G/5G信号实现毫米级人体行为状态感知的理论基础。基于菲涅尔区模型和相应的无线感知技术，我们不仅可将呼吸、手势等微小人体活动的感知范围、性能做到国际最佳，也可实现对大尺度人体活动的实时连续识别。本报告将介绍我们提出的菲涅尔区模型和系列感知理论/技术，解释为什么目前大多基于WiFi的定位和行为识别系统无法稳定工作。报告还将演示团队开发的基于WiFi的无接触呼吸监测、手指输入、入侵检测、连续行为识别等一系列可应用于居家环境的原型系统。

张大庆教授是北京大学博雅讲席教授，欧洲科学院院士，IEEE Fellow，中国计算机学会（CCF）普适计算专委会候任主任。1996年获得意大利罗马大学博士学位。曾任法国巴黎国立电信学院、法国科学院一级终身教授, 新加坡资讯通讯研究院智能家庭实验室创建主任, 情景感知系统部创建主任。主要研究方向包括普适计算、情境感知计算、城市计算、大数据分析和物联网等。在相关国际期刊、会议发表学术论文 280余篇，国际国内专利20余项。所创的情境感知模型被国际普适计算、移动计算和服务计算学术界广泛采用, 并被普适计算领域顶级会议 IEEE PerCom 2013 授予“十年最具影响力论文奖”。张大庆教授近年来在感知大数据分析、群智感知和无线非接触感知等新兴研究方向工作, 先后获得中国计算机学会推荐的全部4个普适计算国际会议的最佳论文或提名奖，包括CCF A类会议ACM UbiComp 2015、2016 的最佳论文提名奖和IEEE UIC 2019颁发的“十年最具影响力论文奖”。张大庆教授是普适计算顶级期刊IEEE Pervasive Computing、ACM会刊IMWUT、 ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology的编委, 担任过10多个国际会议的大会或程序委员会主席, 应邀在20多个国际会议做大会特邀报告。

报告摘要：滴滴出行是中国最大的共享出行平台，为超过5.5亿用户提供出行服务。每天滴滴出行平台产生超过100TB的数据，处理超过400亿条路径规划请求以及超过150亿条定位请求。在这个报告里，叶杰平博士将分享滴滴出行如何利用大数据和AI的技术来分析出行数据，并为亿级用户提供高效的出行服务。

叶杰平，滴滴出行副总裁、滴滴AI Labs负责人，美国密西根大学终身教授，智源学者。他的专业方向为大数据、机器学习、数据挖掘、及其在出行和生物医药领域的应用。他是多个国际顶级AI会议的资深委员会会员、区域主席和委员会副主席，包括NIPS、ICML、KDD、AAA、IJCAI、ICDM和SDM等。他也是多个顶级AI期刊的副主编，包括DMKD、IEEE TKDE和IEEE TPAMI等。他于2010年获得美国国家自然科学基金会生涯奖。他的研究成果被选为顶级AI会议KDD和ICML的最佳论文。

报告摘要：近年，由于深度学习、强化学习等前沿技术的导入，自然语言对话系统的性能有了大幅度的提升，核心技术也由基于规则的方法、基于机器学习的方法，逐渐演进到了基于深度强化学习的方法。各种对话系统逐渐在各种不同场合被人们频繁使用。但是，另一方面当前技术的局限性也凸显无遗。本报告首先总结自然语言对话技术的现状、成果、挑战，及实用技术。之后，指出为用户创造价值对对话技术发展的重要性。接着，综述近来涌现的对话技术的发展机会。最后，提出设计和开发对话系统应该遵循的一般原则。

李航，字节跳动科技有限公司人工智能实验室总监，北京大学、南京大学客座教授，IEEE 会士，ACM 杰出科学家，CCF 高级会员。他的研究方向包括信息检索，自然语言处理，统计机器学习，及数据挖掘。李航于1988年日本京都大学电气工程系毕业，1998年获得日本东京大学计算机科学博士。1990年至2001年就职于日本 NEC公司中央研究所，任研究员。2001年至 2012年就职于微软亚洲研究院，任高级研究员与主任研究员。2012年至 2017年就职于华为技术有限公司诺亚方舟实验室，任首席科学家、主任。李航一直活跃在相关学术领域，曾出版过三部学术专著，并在顶级国际学术会议和顶级国际学术期刊上发表120多篇学术论文，包括 SIGIR、WWW、WSDM、ACL、EMNLP、ICML、NIPS、SIGKDD、AAAI和IJCAI，以及CL、NLE、JMLR、TOIS、IRJ、IPM、TKDE、TWEB和TIST。李航参与了多项产品开发，包括 Microsoft SQL Server 2005、Microsoft Office 2007、 Microsoft Live Search 2008、 Microsoft Bing 2009、Bing 2010、Office 2010和Office 2012。他拥有 42 项授权美国专利。李航还在顶级国际学术会议和顶级国际学术期刊担任许多重要工作，如大会程序委员会主席、资深委员及期刊编委，包括SIGIR、WWWW、SDM、ACL、NAACL、EMNLP、NIPS、SIGKDD、ICDM、ACML和IJCAI，以及 CL、IRJ、TIST、JASIST和JCST。

报告摘要：待定

苏中是IBM中国研究院的研究总监，大数据及认知计算研究方向首席科学家。在2002年获得清华大学计算机系博士学位后加入IBM。在中国研究院先后参与了文本分析、企业搜索、元数据管理、数据集成、社会化计算及信息可视化等方面的研究。他所领导的多项技术研发被IBM软件产品采用，并在国际以及国内的多次技术评估中得到第一名，也因此数次获得IBM全球研究技术成就奖，在2008，2010, 2014以及2016年度获得IBM全球研究杰出技术成就奖。苏中在2007年被评为IBM发明大师，担任研究院专利评审委员会主席。迄今为止已经在国际顶级会议及期刊发表学术论文60余篇，50余项发明专利及专利申请。他目前兼任南开大学兼职教授，上海交通大学APEX实验室客座教授，IBM大中华区技术专家委员会主席，中国中文信息学会理事，CCF人工智能与模式识别专委会委员。

报告摘要：随着人工智能(AI)的广泛应用，AI系统所面临的大数据挑战也日益凸显。一方面，AI系统的成功离不开大数据，另一方面，社会对于用户隐私的泄露也越来越不能容忍。最近，欧洲推出了严厉的个人数据隐私法案，而部门和机构之间的隔阂也使得部门墙成为数据孤岛间难以逾越的障碍。面对这一严峻挑战，我们提出“联邦迁移学习”，用以建立机构间的桥梁，使得不同数据控制方可以参与联合建立AI模型，并协作使用模型来进行决策。各方数据不出本地，而用户隐私得到最好保护。我将举例描述联邦迁移学习这一技术的几个功能，包括数据确权定价，利益合理分配，安全联合建模。

陈一昕博士是华夏基金（ChinaAMC）的CDO首席数据官、董事总经理，负责金融AI创新和资管数据应用。美国伊利诺大学香槟分校计算机博士，美国华盛顿大学计算机系教授，大数据科学中心主任。研究领域为数据挖掘, 机器学习，金融优化算法, 人工智能等. 拥有15年以上的前沿性研究，承担美国政府和企业项目，及管理大型研发团队、开发商业产品的丰富经验。其研究连续承接美国国家科学基金委、国家卫生局、能源部、美国微软公司、美国斯隆凯特琳癌症中心、美国巴恩犹太医疗基金重点项目。在大数据、人工智能领域有国际领先水平的研发成果，并带领团队，研发出一系列应用成果，在柳叶刀、JHM、AIJ、NIPS、ICML、KDD等国际顶级期刊会议上发表论文130余篇，并多次获得人工智能领域国际级奖项。包括2004年和2006年获得国际人工智能规划竞赛第一名，2010年AAAI国际人工智能大会最佳论文奖（为首位华裔科学家获奖者），2015年美国医疗信息化大会最佳论文奖， 2018年CHI国际人机交互大会最佳论文奖提名。

报告摘要：传统的金融数据在应用中存在更新频率低、来源偏差和市场不透明等问题，微众银行研发的揽月系统利用AI技术深度挖掘海量、非结构化另类数据（alternative data），如利用卫星遥感数据、手机定位数据、POI数据等时空大数据来预测全球尤其是中国的经济和商业活动趋势，为金融市场、商业、政府和非盈利机构提供实时、客观的洞察。 微众揽月系统的卫星遥感数据全面覆盖多个国家、地区和行业，可以实时识别投资风险，洞察投资机遇。通过自主研发的AI算法来分析遥感影像，微众揽月系统可以监测并预测中国、一带一路以及全球的宏观经济发展趋势，分析和预测行业或企业运行状况，预估大宗商品产量与价格，并生成投资信号。此外基于另类数据，包括新闻舆情、供应链及股权的关联等，微众揽月系统研发了实时、客观的公司ESG评级分析系统，识别ESG风险和机遇，提供全方位的组合ESG分析工具，帮助投资者管理组合的ESG风险、归因可持续的alpha。

吴海山博士现任微众银行人工智能部副总经理。之前在全球最大的资产管理公司BlackRock担任董事，负责基于人工智能的经济和投资研究。吴博士2011年从复旦大学计算机学院毕业之后，在美国普林斯顿大学任博士后研究员，2014年回国加入百度大数据实验室。吴海山博士在多个顶级的学术期刊和学术会议发表多篇学术论文，包括PNAS、Current Biology等。他的研究多次获得国内外多家媒体的专题报道，包括华尔街时报、华盛顿邮报、彭博社、商业周刊、经济学人等。吴海山博士被MIT Technology Review评为2018年中国35位35岁以下的科技创新青年（35Under35）。