重要信息

官网：www.aiahpc.org（点击查看详情）

时间：2025年9月19-21日

地点：中国·合肥

征稿主题

1、高性能计算
并行和分布式系统架构 高性能计算的语言和编译器 并行和分布式软件技术 并行和分布式算法 嵌入式系统 计算智能 点对点计算 网格和集群计算	Web服务和Internet计算 云计算 效用计算 绩效评估和衡量 用于软件开发的工具和环境 分布式系统和应用程序 高性能的科学和工程计算 数据库应用和数据挖掘	生物/分子计算 协作和合作环境 移动计算和无线通信 计算机网络 电信 普适/无处不在的计算和智能 自动化，可靠性和容错性 信任，安全和隐私
2、人工智能与自动化
智能控制 机器学习 建模与识别 人工智能建模与仿真  人工智能的调度与优化 计算机视觉 数据挖掘 智能数据库系统 进化数据挖掘	机器人模糊系统 模糊控制与智能系统  模糊优化与设计 模糊模式识别 人机交互   仪表系统  过程控制 制造过程	网络控制  汽车控制系统 自动驾驶汽车 运输控制理论与方法 系统工程理论与实践 机器人技术及相关领域 工业自动化 电气自动化

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人工智能、自动化与高性能计算

引言

在当今信息化与智能化迅速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence，AI）、自动化（Automation）与高性能计算（High Performance Computing，HPC） 正在成为推动科技进步与产业升级的三大核心力量。人工智能通过机器学习、深度学习和知识推理等技术，使计算机能够模拟人类的认知与智能行为；自动化技术则通过传感器、控制系统与算法实现生产和服务过程的无人化与高效化；而高性能计算则为大规模数据分析与复杂模型训练提供了强有力的算力支撑。三者相互融合、相互促进，不仅为科学研究开辟了新方向，也为工业、交通、医疗、金融等行业带来了前所未有的机遇。

一、人工智能的核心技术与应用

人工智能是研究如何让机器具备“学习、推理、感知与决策”能力的学科。其主要分支包括 机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、智能决策与机器人技术。

1. 核心技术

• 机器学习与深度学习：通过大数据驱动模型，使计算机能够自动学习特征并进行预测与分类。

• 自然语言处理（NLP）：实现人机语义交互，应用于智能客服、机器翻译、语音识别等领域。

• 计算机视觉：通过图像识别、目标检测和三维重建，推动了智能安防、医疗影像分析、自动驾驶等应用。

• 强化学习与智能决策：适用于动态环境下的策略优化，如智能调度、机器人路径规划。

1. 典型应用
   人工智能正广泛应用于各行业：在医疗领域，AI 辅助诊断提高了早期疾病检测的准确率；在金融行业，智能风控与算法交易提高了资金运作效率；在制造业，AI 驱动的预测性维护有效降低了设备故障率；在教育中，智能化教学系统实现了个性化学习方案。

二、自动化技术的发展与价值

自动化技术的核心目标是减少人类在生产和服务环节中的干预，从而实现效率最大化与安全性提升。自动化发展经历了 机械自动化、电气自动化、信息化自动化，并逐步向 智能化自动化 过渡。

1. 关键组成

• 传感与感知：利用物联网传感器、机器视觉采集环境与过程数据。

• 控制系统：PLC、DCS、SCADA 等控制架构实现工业过程控制。

• 机器人与无人系统：应用于生产流水线、物流搬运、无人驾驶等场景。

• 智能调度与运维：结合 AI 与大数据，实现动态任务分配与自动优化。

1. 应用场景

• 工业 4.0 与智能制造：自动化生产线通过机器人和智能系统，提升了生产效率和质量。

• 交通运输：无人驾驶、智慧交通灯控制系统大幅提升道路安全与运输效率。

• 能源管理：智能电网、自动化电力调度系统有效提高了能源利用率。

• 服务行业：无人超市、智能餐饮机器人逐渐进入人们日常生活。

三、高性能计算的作用与发展趋势

高性能计算是利用并行计算、分布式计算和超级计算机来解决大规模、复杂计算问题的技术。它是人工智能和自动化得以大规模落地的算力基石。

1. HPC 的核心特征

• 高并行性：通过多核 CPU、GPU、分布式集群实现数百万甚至上亿级任务的并行计算。

• 高速通信：高带宽、低延迟的互连技术保证了海量数据的快速传输。

• 海量存储：面向 PB 级、EB 级数据的高效存储与读取。

1. 应用领域

• 科学研究：在气候模拟、天体物理、生物信息学等领域发挥关键作用。

• 人工智能模型训练：深度神经网络的训练需要海量算力，HPC 集群与 GPU 加速成为关键支持。

• 工业仿真与优化：在航空航天、材料设计、能源开采等领域，HPC 用于复杂过程模拟。

• 智慧城市与大数据分析：为交通预测、环境监测、公共安全等系统提供实时计算能力。

1. 未来趋势

• 异构计算：CPU+GPU+FPGA 协同计算已成为 HPC 的主流架构。

• 绿色节能计算：低能耗高性能架构将成为设计重点。

• 量子计算与 HPC 融合：未来可能实现传统计算与量子计算的协同，为解决 NP 难题带来突破。

四、人工智能、自动化与高性能计算的融合

人工智能、自动化与高性能计算并不是孤立存在的，而是紧密交织、相互促进的整体。

1. AI 与 HPC 的融合
   AI 的快速发展离不开 HPC 的算力支持，而 HPC 的应用方向也因 AI 而不断拓展。例如，ChatGPT 等大模型训练需要数千块 GPU 协同计算，这离不开 HPC 的并行优化。

2. AI 驱动的自动化
   人工智能赋予自动化系统自适应与学习能力，使其能够应对复杂多变的环境。例如，在智能制造中，AI 驱动的预测性维护、质量检测系统显著提高了自动化的智能化水平。

3. HPC 支撑自动化系统优化
   在大型工业流程、智慧电网和交通系统中，HPC 可以进行复杂的模拟与优化，帮助自动化系统实现全局最优调度。

五、挑战与发展前景

尽管人工智能、自动化与高性能计算的融合潜力巨大，但在实际发展中仍面临挑战：

1. 技术挑战：超大规模并行计算的能效问题、AI 模型的可解释性、自动化系统的鲁棒性仍待突破。

2. 数据与安全：数据隐私保护、跨系统数据共享以及网络安全成为制约发展的重要问题。

3. 人才与伦理：多学科复合型人才紧缺，AI 与自动化在社会应用中也引发了伦理与就业方面的争议。

未来，随着 量子计算、脑机接口、绿色能源技术 的发展，人工智能、自动化与高性能计算将进一步融合，推动智能制造、智慧城市、精准医疗和能源管理等领域实现跨越式发展。

结论

人工智能、自动化与高性能计算是当今科技发展的三大核心支柱，它们不仅在学术研究中发挥着深远的影响，更在产业和社会转型中起着关键作用。三者的深度融合，标志着一个 智能化、自动化与高效能并存的新时代 正在到来。通过跨学科的创新与应用，这些技术将为人类社会带来更加智能、安全与可持续的发展路径。