2023年6月11日，CCF YOCSEF南京于江苏省计算机大会期间在江苏省溧阳市天目湖豪生大酒店成功举办了第七届江苏省青年计算机精英论坛。本次论坛以计算机网络是否需要人工智能化为主题，有幸邀请到北京邮电大学张娇教授、南京理工大学李泽超教授和南京信息工程大学许小龙教授作为引导嘉宾，东南大学凌振教授、南京邮电大学周剑教授作为思辨嘉宾。
CCF YOCSEF南京AC委员戴海鹏（南京大学）、郑嘉琦（南京大学）、CCF YOCSEF南京AC主席刘野（南京农业大学）担任本次论坛执行主席。CCF YOCSEF南京AC学术秘书蔡惠（南京邮电大学）担任本次论坛执行秘书。本次论坛分为引导发言和观点思辨两个环节，共计50余位专家学者和高校学生参与了本次论坛活动。
在引导发言环节，北京邮电大学张娇教授做了题为“AI时代下的高性能数据中心网络”的精彩发言。她指出以大模型为代表的人工智能发展对数据中心算力基础设施提出了更高的要求。随着数据中心节点间带宽从传统的1G/10Gbps发展到现在的200Gbps，高速端侧数据处理给CPU带来了巨大计算开销。因此，近几年RDMA网卡在数据中心网络中开始大规模使用，以此来释放CPU通用算力资源。然而，利用RDMA网卡处理高速网络数据也带来了新的挑战和问题，其中两个关键点分别为高速RDMA网络拥塞控制和RDMA端主机故障瓶颈定位。为解决以上问题，张娇教授介绍了如何通过从端网协同、通用RDMA端侧瓶颈定位的角度设计新型RDMA网络拥塞控制以及通用RDMA端侧瓶颈定位系统，来保障RDMA网络的低延时、大吞吐和高可靠性能。 接着，南京理工大学李泽超教授做了题为“标注数据受限环境下视觉内容识别与推理”的精彩发言。他指出图像视频大数据智能分析与识别在多种实际应用中具有至关重要的作用，比如无人驾驶、网络空间内容安全以及社会安全等。然而，实际应用中多媒体内容类别粒度多样且标注数据受限。因此，标注数据受限环境下视觉内容识别与推理是实现未来智慧网络应用的一项关键挑战。为解决以上问题，李泽超教授介绍了基于知识迁移和数据增强的小样本识别、小样本细粒度分析、弱监督语义哈希、深度协同因子分解模型、以及基于奇异值微调的小样本语义分割模型等技术。在此基础上，他介绍了以上技术在高铁道床裂缝监测、高铁固定设施保障识别，以及高速铁路接触网图像检测与分析的实际应用。 最后，南京信息工程大学许小龙教授做了题为“钦天观象：天地一体化智慧气象服务”的精彩发言。他指出构建国家天气雷达观测网络是气象现代化基础设施体系的重要组成部分，是完善国家自然灾害防治体系的有效途径。当前，人工智能和大数据等数字技术的深度应用让气象服务迎来新的革新，智慧气象正在成为数字经济新基建的“基石”。他围绕基于深度学习的天地一体化智慧气象服务网络展开，介绍了一系列解决方案。在此基础上，他从智慧气象赋能数字经济的角度，对智慧气象服务的行业应用进行展望。 在思辨环节，本次论坛围绕以下三个议题分别展开深度讨论。思辨议题一：适用于未来应用的网络体系架构需要满足何种要素？ 参与讨论的观点认为适用于未来应用的网络体系架构需要具备（1）弹性和可靠性、（2）智能化的管理和优化、（3）安全性和隐私保护、（4）可扩展性和灵活性，以及（5）开放性和互操作性等要素。第一，弹性和可靠性能够应对网络流量的快速增长和不断变化的需求，自适应性地扩展和收缩能够确保网络始终保持高性能和可靠性；第二，人工智能技术可以在网络体系架构中应用于智能化的管理和优化。通过对网络数据进行实时分析和预测，人工智能可以帮助网络管理人员做出更加智能和有效的决策，优化网络资源的分配和利用，提高网络性能和效率；第三，需要具备强大的安全性和隐私保护机制，通过实时监测和分析网络流量，检测和预防网络攻击与入侵，并保护用户的隐私信息；第四，未来网络体系架构需要具备良好的可扩展性和灵活性，能够应对不断增长的网络规模和不断变化的应用需求。这样的体系架构需要能够方便地添加新的网络节点和服务，并且能够适应不同类型的应用和设备；第五，需要具备开放性和互操作性，能够与其他网络和服务进行无缝集成和互联，并且支持标准化的协议和接口，能够与不同供应商和技术进行互操作。 参与讨论的观点认为，在利的方面，第一，引入人工智能可以实现计算机网络的自动化和智能化管理，减少人工操作的工作量，提高网络管理的效率和准确性；第二，人工智能技术可以分析大量的网络数据，优化网络资源的分配和利用，提高网络的性能和吞吐量；第三，人工智能可以实现网络的自适应和灵活性，根据实时的网络状况和需求进行动态调整和优化，提供更好的用户体验和服务质量；第四，人工智能可以应用于网络安全领域，通过实时监测和分析网络流量，检测和预防网络攻击和威胁，提高网络的安全性和隐私保护能力。 在弊的方面，第一，引入人工智能技术需要投入大量的研发和部署成本，并且需要专业人员进行维护和管理，增加了网络运营的复杂性和成本；第二，人工智能需要大量的数据作为训练和学习基础，可能涉及到用户隐私的收集和使用，增加了数据泄露和安全风险；第三， 人工智能算法的决策过程和结果可能是不确定的，难以解释和理解，给网络管理带来困扰和不可预测性。思辨议题三：传统计算机网络理论和技术的突破（非人工智能演化路径）是否同样可以满足未来应用需求？ 参与讨论的观点认为传统计算机网络理论和技术与人工智能演化路径二者并不冲突，可以相辅相成。 首先，传统计算机网络理论和技术一直在不断演化和创新，包括更高速率的传输技术、更高容量的网络设备和更灵活的网络架构等。这些演化路径仍然可以在未来满足一定程度的需求。其次，传统计算机网络理论和技术在可靠性、稳定性和安全性方面具有一定优势。这些技术通过标准化和规范化的方法来实现网络的可靠传输和安全保护。在一些特定领域和应用中，这些非人工智能的演化路径仍然可以提供稳定和可信赖的网络服务。 然而，传统计算机网络的演化路径可能存在一些限制，无法满足未来更加复杂和多样化的需求。例如，网络设备和传输技术的物理限制可能导致性能瓶颈，而传统的网络架构可能无法应对大规模的数据流量和设备连接。但人工智能可以作为补充和增强的技术来应对未来的需求。人工智能可以通过智能化的决策和自适应的优化来提升网络的性能、灵活性和安全性。同时，人工智能可以通过大数据分析和预测来提供更加智能的网络管理和资源调度。 本次论坛历时4个小时，通过这场思辨讨论，与会者们不仅对适用于未来应用的网络体系架构需要满足的要素有了更深入的理解，也就计算机网络是否需要人工智能化的利与弊形成了更加明晰的认识。同时，论坛为与会者们提供了一个相互交流和分享观点的平台，促进了学术界和业界的深入合作与探索。本次江苏省青年计算机精英论坛的成功举办为相关领域的研究和实践提供了新的思路和方向。未来，CCF YOCSEF南京将继续举办系列性论坛，促进江苏省计算机领域更加创新和智慧化的发展，为社会提供更高效、可靠和安全的网络服务。
2011年3月27日，中国计算机学会青年科技论坛（CCF YOCSEF）南京分论坛在南京大学科技馆报告厅举办成立大会。自2011年至今，按照时间顺序，YOCSEF南京AC主席分别是吕建（南京大学）、陶先平（南京大学）、王箭（南京航空航天大学）、许峰（河海大学）、张天（南京大学）、耿新（东南大学）、孙国梓（南京邮电大学）、郭延文（南京大学）、肖亮（南京理工大学）、陈振宇（南京大学）、戴海鹏（南京大学）、夏彬（南京邮电大学）、吉旭（北京掌引科技有限公司），现任AC主席刘野（南京农业大学）。欢迎各界热心人士加入CCF YOCSEF南京大家庭！加入联系：刘野(18260038118，微信同号)合作联系：沈杰(13770337370，微信同号)
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