2022年8月6日，中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCF YOCSEF）武汉分论坛举办了技术论坛（论坛编号：CCF-YO-22-WH-1FT）。本次论坛以“如何更好促进时空大数据智能赋能各行各业？”为主题，邀请了南方科技大学、中国地质大学（武汉）、京东、浙江大学，国防科技大学，烟台大学的专家和学者作为论坛嘉宾进行发言和技术思辨讨论。本次论坛由YOCSEF武汉AC、华中科技大学副教授郑渤龙，YOCSEF武汉通讯AC、华中科技大学副教授郑龙共同担任执行主席；YOCSEF武汉AC、湖北大学副教授肖奎，YOCSEF武汉AC、湖北第二师范学院副教授陈宇共同担任线上执行主席。
图1 论坛背景
论坛的引导发言环节邀请了3位嘉宾，分别是：南方科技大学的宋轩教授、中国地质大学（武汉）的宋轩教授以及京东的隋远。
宋轩教授于2010年在北京大学获得博士学位，2010-2019年在日本东京大学任职博士后研究员，特任助理教授，特任副教授和副教授。2019年入职南方科技大学，目前是国家重点研发计划项目负责人，日本国家卓越研究员，“南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心”执行主任。宋轩教授带来了题为“人工智能和大数据驱动的城市智能化管理”的引导发言，介绍如何通过整合各类城市大数据，并结合新一代的人工智能技术，实现对城市尺度的人流移动行为的分析、建模、理解、模拟以及预测。从而实现高效的城市智能交通调度，城市应急管理，灾难人道救援和重大传染病防疫等城市智能化管理的核心应用。
图2 宋轩：《人工智能和大数据驱动的城市智能化管理》
姚尧博士现任中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院教授、博士生导师，日本东京大学空间信息科学研究中心研究员，住建部中国城市科学研究会高级会员、城市大数据专业委员会委员，湖北省“晨光计划”项目支撑科技人才，阿里巴巴集团数据技术与产品部访问学者。姚尧教授带来了题为“时空大数据智能赋能商业选址、广告推荐和物流优化“的引导发言，从智能商业和部分商业数据出发，结合机器学习技术和地理智能优化理论，尝试探讨如何从地理信息从业者角度思考商业选址、广告推荐和物流优化三大落地场景，并介绍中国地质大学（武汉）高性能空间计算智能研究中心（HPSCIL）团队在商业智能领域的研究工作和落地。为时空大数据赋能商业选址和线下经济提供参考。
图3 姚尧：《时空大数据智能赋能商业选址、广告推荐和物流优化》
隋远，毕业于北京师范大学地理学与遥感科学学院，CCF会员，现任京东科技集团时空数据组负责人，在时空数据领域有15年研究与工作经验，涉及GIS、定量遥感、智能城市等领域，曾参与过多个国家级地理信息数据系统的建设工作。目前致力于将工业界先进的IT技术与学术界前沿理论相结合，打造可落地的时空数据产品。隋远带来了题为“京东城市时空数据引擎JUST架构与项目实践“的引导发言，介绍了京东城市时空数据引擎JUST架构以及项目实践。
图4 隋远：《京东城市时空数据引擎JUST架构以及项目实践》
在思辨环节，参与论坛的所有专家和老师就以下三个议题进行了激烈的探讨：（1）时空大数据智能，理论先行还是应用先行？（2）时空大数据智能发展的瓶颈在哪里？数据，算法，还是系统？（3）时空大数据智能，谁的时空？谁的大数据？如何赋能？这三个问题也是目前时空数据智能在学术界和工业界共同关心的问题。
图5 时空大数据智能，理论先行还是应用先行
针对思辨点1时空大数据智能，理论先行还是应用先行，专家和老师们进行了热烈的讨论。
京东隋远认为：工业场景中，这是一个矛盾点，建议采用敏捷开发，先去试用解决部分问题，当用户有需求过来就迭代，把项目和产品结合的更好。
南方科大宋轩教授认为：至少要有真实的应用场景，面向国家重大需求，现在大多数研究还在理论阶段，首先问题就是拿不到工业级应用的数据，没有海量数据就发现不了真正的科学问题，倾向于应用先行。
南方科大唐博教授认为：一定要先理论先行，做时空大数据的没有足够影响力的模型，有了大模型在去做应用，智能就会多点。
烟台大学于自强副教授认为：时空大数据方向里获取数据是大问题，时空大数据发展历史积淀不够，关注人也不多，所以影响力的成果还比较缺乏。深度学习发展有个特点是把领域的界限模糊了，模型能在各个领域通用。
中国地质大学（武汉）姚尧教授认为：不管是技术还是理论都是非常重要的，技术门槛较低，数据门槛较高。能不能用技术反哺政府决策。学生培养先打技术基础，再搞理论。
国防科技大学甘新标副教授认为：需求先行，确定需求后，找到技术问题和理论问题。
图6 时空大数据智能发展的瓶颈在哪里？数据、算法、还是系统
针对思辨点2时空大数据智能发展的瓶颈在哪里？数据、算法、还是系统，专家和老师们进行了热烈的讨论。
南方科大宋轩教授认为：个人感觉真正麻烦的问题是数据，国家监管越来越严，个人隐私和国家安全要求会越来越高，还有可能研究成果因为敏感原因不能发表！
中南大学王森章教授认为：开放数据集，国外有opendata。涉及到个人隐私确实不好绕开，未来可能更多在开放数据集上做研究。
烟台大学于自强副教授认为：如何利用时空数据来优化出租车调度，都很难解决，我觉得最大的问题是人的意识。
南方科大宋轩教授认为：我国现阶段收集个人轨迹是：一种利用APP搜集；一种是通讯公司基站的数据。建议研究就用第一种。
图7 时空大数据智能，谁的时空？谁的大数据？如何赋能
针对思辨点3时空大数据智能，谁的时空？谁的大数据？如何赋能，专家和老师们进行了热烈的讨论。
浙江大学陈璐教授认为：根据应用场景来定谁的时空和谁的大数据，赋能可以数据挖掘和人工智能解决具体场景。
南方科大唐博教授认为：赋能关键点：数据变现、算法变现、平台变现。
本次论坛历时3个多小时，通过引导发言、论坛思辨，讨论了如何更好促进时空大数据智能赋能各行各业的主要问题和困惑。通过本次技术论坛中各位专家和老师的发言与讨论，将更好地推动时空大数据智能在各行各业的赋能。
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