重要信息

官網：www.aiahpc.org

時間：2025年9月19-21日

地點：中國·合肥

主題

1、高性能計算
并行和分布式系統架構 高性能計算的語言和編譯器 并行和分布式軟件技術 并行和分布式算法 嵌入式系統 計算智能 點對點計算 網格和集群計算	Web服務和Internet計算 云計算 效用計算 績效評估和衡量 用于軟件開發的工具和環境 分布式系統和應用程序 高性能的科學和工程計算 數據庫應用和數據挖掘	生物/分子計算 協作和合作環境 移動計算和無線通信 計算機網絡 電信 普適/無處不在的計算和智能 自動化，可靠性和容錯性 信任，安全和隱私
2、人工智能與自動化
智能控制 機器學習 建模與識別 人工智能建模與仿真? 人工智能的調度與優化 計算機視覺 數據挖掘 智能數據庫系統 進化數據挖掘	機器人模糊系統 模糊控制與智能系統? 模糊優化與設計 模糊模式識別 人機交互? ?儀表系統? 過程控制 制造過程	?網絡控制 ?汽車控制系統 自動駕駛汽車 運輸控制理論與方法 系統工程理論與實踐 機器人技術及相關領域 工業自動化 電氣自動化

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人工智能、自動化與高性能計算

一、引言

在信息技術迅速發展的今天，人工智能（Artificial Intelligence, AI）、自動化（Automation）與高性能計算（High Performance Computing, HPC）已經成為推動科技進步和產業變革的三大核心力量。AI 的快速演進使計算機具備了學習與推理的能力，自動化技術則提升了生產和管理效率，而 HPC 則為復雜科學計算、深度學習訓練以及大規模數據分析提供了算力支撐。三者之間相輔相成，正在深刻地影響社會經濟、工業制造、科學研究乃至人類生活方式。

二、人工智能：智能化的核心驅動力

人工智能作為近年來最受關注的前沿技術，已從最初的模式識別與簡單專家系統，發展到如今的深度學習、大模型和智能體系統。其研究方向包括：

1. 機器學習與深度學習
   通過算法和數據的結合，機器能夠自動識別特征、建立模型并完成預測與決策。深度學習在圖像識別、自然語言處理、自動駕駛等領域表現出色。

2. 自然語言處理（NLP）
   AI 通過語音識別、機器翻譯、智能問答和對話系統，使人機交互更加自然。例如，大模型 ChatGPT 的出現極大提升了語言智能水平。

3. 計算機視覺
   通過圖像處理與模式識別，AI 可以用于安防監控、醫學影像分析、自動駕駛感知等場景。

4. 強化學習與自主決策
   強化學習模擬生物的學習機制，通過試錯和反饋逐步優化策略，在機器人控制、游戲智能體以及資源調度中有廣泛應用。

5. 智能系統與行業應用
   AI 逐步深入金融風控、醫療診斷、智慧教育、工業質檢等場景，帶來生產效率和管理模式的革新。

人工智能的本質是讓機器具備“類人智能”，其發展離不開計算資源的支撐，而這正是高性能計算的重要意義所在。

三、自動化：智能化落地的橋梁

自動化技術強調的是在無人干預或少量人工干預的情況下完成復雜任務。其發展歷史從最初的機械自動化到電子自動化，再到如今的智能自動化。

1. 工業自動化
   借助 PLC（可編程邏輯控制器）、工業機器人和傳感器，實現生產流水線的自動控制與監測，大幅提高效率和精度。

2. 流程自動化與軟件機器人（RPA）
   在金融、物流、政務等行業，通過軟件自動執行重復性事務，降低人力成本，提高準確性。

3. 智能制造與柔性生產
   將自動化與 AI 相結合，形成“工業4.0”的智慧工廠，支持個性化定制與大規模生產并存。

4. 智慧交通與無人系統
   自動化控制技術應用于無人駕駛、無人機調度、軌道交通系統，實現安全與高效運行。

5. 醫療與服務自動化
   手術機器人、護理機器人、智能分診系統等逐漸應用于醫療場景，提升了醫療服務的質量和效率。

自動化不僅僅是“替代人工”，更重要的是與 AI 融合，形成“自主智能系統”，能夠在復雜和動態環境下完成自適應決策。

四、高性能計算：智能與自動化的算力基石

高性能計算（HPC）是指利用并行計算、超級計算機、大規模集群等手段，在短時間內完成海量數據處理與復雜計算任務。它是 AI 訓練和大規模自動化模擬的算力基石。

1. 并行計算與分布式計算
   HPC 通過 CPU、GPU、FPGA 等多核架構并行處理海量任務，提升運算效率。分布式集群計算使數千臺計算機協同工作，完成單機難以承擔的任務。

2. AI 模型訓練與推理
   如 GPT、Transformer 等深度神經網絡的訓練，需要上千張 GPU 支持的 HPC 平臺。沒有 HPC，就無法實現現有規模的大模型。

3. 科學計算與模擬
   HPC 在氣候模擬、天體物理、分子動力學、量子化學計算中發揮著不可替代的作用，推動科學探索的邊界。

4. 大數據與云計算融合
   HPC 與云計算結合，提供彈性算力，使科研機構和企業能低成本獲取強大的計算資源。

5. 能源與電力優化
   HPC 用于電網調度、核聚變模擬、新材料設計，助力能源結構轉型。

可以說，HPC 是人工智能和自動化落地的“強心臟”，為其提供了源源不斷的算力支持。

五、三者的融合與應用場景

人工智能、自動化與高性能計算的融合正在重塑產業格局：

1. 智慧制造

   • HPC 進行產品設計和仿真，AI 優化生產工藝，自動化實現柔性制造。

   • 典型應用：汽車制造中的數字孿生工廠。

2. 智慧城市與交通

   • AI 進行交通預測與控制，自動化實現紅綠燈調度，無人駕駛車輛參與運行。

   • HPC 支撐實時大規模交通仿真。

3. 醫療健康

   • AI 分析醫學影像、預測疾病，自動化實現輔助手術，HPC 支持基因測序與藥物設計。

4. 金融與商業智能

   • AI 進行風險預測，自動化執行交易策略，HPC 實現海量交易數據實時計算。

5. 能源與環境保護

   • AI 優化能源調度，自動化監測排放，HPC 用于新能源材料設計與氣候變化模擬。

六、未來發展趨勢

1. AI 與 HPC 融合更加緊密
   出現“AI for HPC”和“HPC for AI”的雙向促進關系。AI 優化 HPC 調度，HPC 支撐 AI 訓練。

2. 自主智能系統普及
   自動化將不再是固定邏輯，而是具備學習和適應能力的智能體，能夠應對復雜環境。

3. 量子計算與新型算力
   未來，量子計算與 HPC 融合將推動 AI 與自動化進入新階段。

4. 跨學科融合
   三者將與材料學、生命科學、環境科學、社會科學深度融合，推動智能社會全面到來。

七、結論

人工智能、自動化與高性能計算是當代信息科技的重要支柱。AI 提供智能化決策，自動化實現智能化執行，HPC 保障算力支撐。三者相輔相成，推動工業、醫療、金融、交通、能源等領域發生深刻變革。隨著技術不斷演進，它們將共同構建一個更加高效、智能和可持續發展的未來社會。

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