（通讯员 黄静）5月18日，第七届世界智能大会在国家会展中心（天津）举办，本届大会以“智行天下 能动未来”为主题，聚焦数字经济、人工智能产业发展，天津大学智能与计算学部共计十余项科研成果参展，向嘉宾展示TSpark面向国产TrustZone环境的Spark大数据安全计算系统、5G基础设施智慧化运维平台、工业物联网综合感知平台、应急融合通信指挥平台等最新智能科技成果。
本次参展项目吸引众多大会观众现场使用和交流，其中“海河·谛听”言语交互意图深度理解大模型、仁文伏羲1.0中文大模型、中医药大模型知识图谱智能问答系统吸引天津日报、中国商报、今晚报等多家知名媒体广泛报道。
部分参展科研成果介绍：
1.“海河·谛听”言语交互意图深度理解大模型
国内首个自主可控言语交互意图理解大模型，可以结合语音文本内容、情感等要素进行精准的聚合式生成对话，已初步做到“聆听弦外之音”，实现言语交互意图深度理解，由智能与计算学部人工智能学院副院长王龙标教授负责的认知计算与应用重点实验室研发。
2.仁文伏羲1.0中文大模型
该模型采用自主研制路线，在数据、分布式训练、对齐、评测等方面取得了多项突破，基于海量中文数据的“自监督学习”及大规模指令数据的“模仿学习”，模型展现了问答、生成、对话、意图捕获、价值对齐等能力，由智能与计算学部熊德意教授负责的自然语言处理团队研发。
3.数字文化遗产数据的智能化分析及利用方案
针对文化遗产保护领域智能化程度相对迟滞的现状，联合敦煌研究院等文博单位形成了国内首个数文图像标准数据集、半自动数文图像标注平台以及智能计算引擎OpenDCH，由智能与计算学部万亮教授负责的视觉智能实验室依托国家重点研发计划项目研发。
4.工业物联网综合感知平台
该平台立足于提高工业物联网相关实验的开展效率，实现工业物联网场景下智能感知、拓扑优化、协议解析、边缘计算与可信数据共享等关键算法的快速实验与验证，有效支撑制造业的现代化智能化升级，获得2022年天津市科技进步奖一等奖，由智能与计算学部邱铁教授负责的智能物联网研究组研发。
5.5G基础设施智慧化运维平台
该平台基于边缘计算和大数据等先进技术，有效实现密集组网下的基站状态多维度、实时态的远程监控，内嵌云边协作的机器学习训练与推理机制，智能化管控5G基站群组的能耗，自适应的根据实际环境调节控制策略，达成最优化能源管理，由智能与计算学部计算机学院副院长王晓飞教授负责的边缘计算与算力网络团队依托天大-电信数字政府-城市智慧治理联合创新实验室研发。
6.TSpark面向国产TrustZone环境的Spark大数据安全计算系统
基于主流大数据处理引擎Spark和华为鲲鹏服务器TrustZone安全环境研发的大数据安全计算系统，在保证性能的情况下，通过应用加解密等技术，保证数据从读取、存储、传输至计算全过程的安全可信，保障隐私数据的安全可靠。该系统由智能与计算学部副主任于策教授和汤善江副教授负责的高性能计算与体系结构团队研发。
7.中医药大模型知识图谱智能问答系统
该系统利用大语言模型和知识图谱等人工智能新技术，实现中医药专业知识的智能问答，能够根据用户描述的症状进行中医药方剂智能推荐，形成中医药专业知识智能专家系统，由智能与计算学部人工智能学院副院长王鑫教授负责的数据库实验室研发。
8.面向高性能计算中大规模通信网络的可视探索系统
该系统可以让领域专家充分利用我国世界领先的超算硬件资源，以非root用户探索网络延迟的所在，并为用户提供可能的解决方案，助力领域专家构建更大规模的高精度仿真，由智能与计算学部毕重科副教授负责的VIS&HPC实验室研发。
9.应急融合通信指挥平台与工业互联网平台
应急融合通信指挥平台，依照相关应急预案将决策指挥命令在第一时间传达到全区域相关职能部门，可以在1-3分钟之内下发到事件处置部门并实施处置，根据国家“一案三制”的要求，为应急管理部门在日常管理和应急处置的各个关节提供全流程一体化的解决方案，真正实现应急预案的可落地、可执行，该平台已经在中新生态城落地。工业互联网平台将大数据分析算法融合到工业场景中，科研成果实际落地到工业生产管控中并取得良好应用，实现了物联网数据感知与工艺流程可视化配置功能，通过异常检测等算法实现对生产线的风险预警与预测性运维，为烟气治理行业提供了一整套安全、智能的一站式工业互联网解决方案。由智能与计算学部王文俊教授负责的智慧城市与大数据智能团队研发。
天津大学智能与计算学部成立于2018年，下设计算机科学与技术学院、软件学院、网络安全学院以及人工智能学院。2021年获批教育部首批特色化示范性软件学院和教育部基础学科拔尖学生培养计划2.0基地（计算机科学）。目前，计算机学科位列ESI全球前1‰，学部拥有14个科研团队，参与建设3个国家级科研平台，拥有13个省部级科研平台，并与多家知名企业共建29个校企联合实验室、14个院企联合实验室等。未来，学部将紧紧把握全球人工智能发展的新机遇，深入推动学科建设，加大人工智能基础理论和前沿技术研发，围绕5G+工业互联网、数字经济与实体经济融合、智能制造、智能网联汽车技术等方向深入产学研融合，助力科技智能化发展。
