智研简报2023第2期

智研简报

Sdaict Monthly

智能计算 计算未来

2023年02月第2期 | 总26期

中国 · 济南

山东产业技术研究院智能计算研究院

CONTENTS

目录

01

齐鲁理工学院领导到山东产研院参观交流

9位院士及12位专家联合发表长文：人工智能的进展、挑战与未来

苗春燕院士一行到访山东产业技术研究院

04

05

02

《山东省新一代信息技术创新能

力提升行动计划（2023-2025年）》部门解读

06

 聚焦“智能模型服务网”，两地三院进行圆桌讨论

03

智研院农业团队与山东华坤自然资源数字产业集团开展合作交流

       2023年2月22日上午，新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院院长、新加坡工程院院士、山东产研院智能计算研究院学术委员会主任委员苗春燕，山东大学软件学院院长崔立真一行，到山东产业技术研究院交流座谈，山东产研院院长孙殿义、山东产研院智能计算研究院院长陈益强等出席座谈。双方就下一步业务开展及合作模式进行了深入交流。

       孙殿义院长对苗春燕院士表示热烈的欢迎，对苗春燕院士推动山东产研院与新加坡南洋理工大学交流合作表示衷心的感谢。他表示，山东产研院全力支持新加坡南洋理工大学的成熟技术在山东产业化，也可以将已经应用的技术，开发出新的应用场景，达成产业、知识产权以及人才团队的深入合作。

苗春燕院士一行到访

山东产业技术研究院

智研快讯

       苗春燕院士介绍了南洋理工大学在学科交叉研究与发展、人工智能产学研合作以及高层次人才的培养等方面的优势资源，在产业应用方向提出了几个合作推广的切入点，如癌症切除机器人、纳米减肥机器人等医疗机器人，在人才教育方面联合培养硕士研究生，最后，苗院士邀请孙殿义院长和陈益强院长前往新加坡考察，商谈具体合作事宜。

       苗春燕院士是南洋理工大学校长讲席教授，计算机科学与工程学院院长，新加坡南洋理工大学与加拿大英属哥伦比亚大学百合卓越联合研究中心联合主任，两次获新加坡总统励志导师奖。她因在Agent/多Agent系统、人工智能等研究领域取得突出的研究成果于2019年当选新加坡工程院院士。南洋理工大学是世界著名的一流研究型大学，新工科教育国际联盟成员、国际科技大学联盟的发起成员、全球高校人工智能学术联盟创始成员。作为新加坡的一所科研密集型大学，南洋理工大学目前位列2022QS世界大学排名第12位；QS世界年轻大学排名第1位，在人工智能领域的科研影响力近年来排名稳居全球前三。

       2023年2月14日-15日，“智能模型服务网”圆桌会在济南举办。来自中科院计算所泛在计算系统研究中心、山东产业技术研究院智能计算研究院、济南中科泛在智能计算研究院的20位科研团队成员参与本次圆桌会。

 聚焦“智能模型服务网”

两地三院进行圆桌讨论

智研快讯

       圆桌会聚焦“智能模型服务网”，围绕如何使以智能算法和智能模型为核心的众多泛在智能研究和应用在不同应用场景下形成共性基础平台，并且使得模型能够流转、更新、自适应等问题展开探讨。

       会上，科研团队规划了智能模型服务网总体规划、技术架构以及实施路径，为2023年的协同工作奠定基础。

       2月11日，智研院农业数据智能技术研究中心负责人代锋、工程师马成龙、马跃辉受邀到山东华坤自然资源数字产业集团（以下简称“数字产业集团”）进行技术交流。山东华坤自然资源数字产业集团网络信息部、事业发展部、市场部和技术部部长参加了交流座谈。

智研快讯

       数字产业集团网络信息部部长任学申介绍了集团的基本概况、业务板块和项目开展情况，数字产业集团是山东省土地发展集团组建的研究型、服务型平台公司，业务覆盖智慧国土、智慧应急、智慧生态等，建设了全省首个行业国土空间大数据应用服务平台，着力打造“山东土地国土空间大数据运营商”优势服务品牌。

       智研院代锋老师介绍了研究院的基本情况、科研团队、发展战略等，重点介绍了中科院的呼伦贝尔农垦项目、智能农机装备、农业智能系统，以及智研院目前开展的泛在智慧生产服务平台、精细化种植管理平台、自动化遥感平台等。

       双方在智慧农业，尤其是自动化遥感平台方面展开了深入的探讨，数字产业集团希望后期有机会来我院考察和学习，共同探讨合作机会、挖掘合作机遇。

       座谈上，杨校长介绍了齐鲁理工学院的发展和建设情况，产研院各机构分别介绍了齐鲁卫星平台、智能计算平台及公共实训基地、MEMS硅基微纳制造公共服务平台、国家机器人创新中心等创新平台的建设情况。

       齐鲁理工学院袁教授提出可以考虑以微纳材料、智能制造作为合作的切入点，开展科技攻关和场景应用。计算机与信息工程学院付海燕院长详细了解了智能计算公共实训基地的情况，希望在学生联合培养方面达成进一步的合作。杨院长对智研院的智能计算公共实训基地、医康养创新平台非常关注，希望以此次交流为契机，深化交流落实合作，携手实现共同发展。

       2月23日，齐鲁理工学院副校长杨振宁、科研处长郭培全、山东省“中国虹计划”协同创新中心主任、山东大学先进信息技术研究院常务副院长，齐鲁理工学院计算机与信息工程学院、智能制造与控制工程学院名誉院长袁东风一行到山东产研院高科技创新园参观洽谈。山东产研院技术经济部副部长周同金、微电子与系统技术研究所（筹）副所长马天军、智能计算研究院项目管理部负责人杨建、卫星信息技术研究院综合管理部部长姜荣莹、智能机器人研究所业务拓展部长王伟等进行接待。

       齐鲁理工学院领导在各机构相关人员的陪同下参观了齐鲁卫星平台、微纳工程平台、智能计算研究院等创新平台，齐鲁理工学院杨校长高度肯定了产研院在创新平台建设方面取得的成绩，希望双方加强互访交流与合作。

齐鲁理工学院领导

到山东产研院参观交流

智研快讯

政策导读

“

”

       为深入贯彻落实党中央、国务院和省委、省政府关于加快新一代信息技术发展的战略部署，全面提升新一代信息技术自主创新能力，加快数字强省建设，推动绿色低碳高质量发展，我们研究制定了《山东省新一代信息技术创新能力提升行动计划（2023-2025年）》（以下简称《行动计划》）。

       《行动计划》立足我省实际，以加快提升我省新一代信息技术创新能力为目标，包括总体要求、重点任务和保障措施三个部分，主要内容有：

       第一部分为总体要求。一是总体思路。提出了全面贯彻党的二十大精神，坚持“四个面向”，锚定“走在前、开新局”，以提升自主创新能力为主线，实现创新链、人才链、教育链和产业链的深度融合发展。二是行动目标，提出到2025年，元宇宙、新型显示等领域创新能力显著提升，国家级创新平台达10家左右，信息领域科技型企业群体达万家以上。

       第二部分为重点任务。提出了开展“策源”“攻坚”“强企”“筑巢”“聚英”“领航”“硕果”七大专项行动。一是聚焦基础理论短板，开展“策源”行动，提升基础科学研究能力。二是瞄准产业关键环节，开展“攻坚”行动，推进关键技术攻关，产出重大技术和产品。三是壮大科技创新主体，开展“强企”行动，提升企业技术创新能力。四是强化科技平台赋能，开展“筑巢”行动，推动重大创新载体建设。五是加快高端人才集聚，开展“聚英”行动，加强信息领域高层次人才引育。六是打造产业创新高地，开展“领航”行动，打造一流创新型产业集群。七是促进科技成果转化，开展“硕果”行动，推动科技成果转化。

       第三部分为保障措施。从完善工作机制、加大支持力度、深化交流合作、加强绩效评估等方面提出了4条保障措施。

       人类社会正从信息社会进入智能社会，计算已成为推动社会发展的关键要素。在万物互联的数字文明新时代，传统的基于数据的计算已经远远不能满足人类对更高智能水平的追求。近年来，计算和信息技术飞速发展，深度学习的空前普及和成功将人工智能（AI）确立为人类探索机器智能的前沿领域。自此产生了一系列突破性的研究成果，包括Yann LeCun提出的卷积神经网络和Yoshua Bengio在深度学习因果推理领域的成果。

       2016年3月，DeepMind推出的AI围棋程序AlphaGo与世界顶尖围棋高手李世石对战，在世界范围内引起了前所未有的关注。这场划时代的人机大战以AI的压倒性胜利而告终，成为将AI浪潮推向全新高度的催化剂。

       AI的另一个重要推动者是大型预训练模型的出现，这些模型已经开始广泛应用于自然语言和图像处理，以在迁移学习的帮助下处理各种各样的应用。其中最具代表性的是自然语言处理模型GPT-3，已经证明具有高度结构复杂性和大量参数的大模型可以提高深度学习的性能。

       计算能力是支撑智能计算的重要因素之一。面对信息社会中庞大的数据源、异构的硬件配置和不断变化的计算需求，智能计算主要通过垂直和水平架构来满足智能任务的计算能力要求。

       垂直架构的特点是同质化的计算基础设施，主要通过应用智能方法提高资源利用效率来提升计算能力。

       相比之下，水平架构对异构和广域计算资源进行协调和调度，使协作计算的效果最大化。例如，2020年4月，针对全球COVID-19研究的计算需求，Folding@home在三周内联合40万名计算志愿者，实现了2.5Exaflops的计算量，超过了世界上任何一台超级计算机。尽管在智能和计算方面取得了巨大成功，但我们在这两个领域仍然面临着一些重大挑战：

         

       近日，海内外9位院士及12位专家在Science《科学》合作期刊Intelligent Computing发表长篇综述论文《智能计算的最新进展、挑战和未来》。文章全面阐述了智能计算的理论基础、智能与计算的技术融合、重要应用、重大挑战和未来前景，将为 学术界和工业界的相关研究人员提供全方位的参考和对智能计算领域的指引性见解。

行业资讯

INDUSTRY INFORMATION

       二、智能计算基础

       智能计算是数字文明时代支撑万物互联的新型计算理论方法、架构体系和技术能力的总称。利用智能计算可以实现许多经典和前沿研究领域的创新，以解决复杂的科学和社会问题。智能计算的基本要素包括人的智能、机器的能力以及由万物组成的物理世界。

       在理论框架中，人是智能计算的核心和智慧的源泉，代表着原始的、与生俱来的智能，称为元智能。

       元智能包括理解、表达、抽象、推理、创造和反思等人类高级能力，其中包含人类积累的知识。元智能以碳基生命为载体，是由个体和生物群体经过百万年的进化产生的，它包括生物具身智能、脑智能（尤其是人脑）和群体智能。所有的智能系统都是由人类设计和建造的。

       因此，在智能计算的理论体系中，人类的智慧是智能的源泉，计算机是人类智能的赋能。我们称计算机的智能为通用智能。

       通用智能代表计算机解决具有广泛外延的复杂问题的能力，以硅基设施为载体，由个体和群体计算设备产生。生物智能可以在以下四个层次上移植到计算机上：数据智能、感知智能、认知智能和自主智能。元智能和通用智能如图2所示。

       智能方面的挑战。

       使用深度学习的AI目前在可解释性、通用性、可进化性和自主性方面面临着重大挑战。与人类智能相比，当前大多数AI技术的作用都很弱，而且只能在特定领域或任务中发挥良好作用。从基于数据的智能升级到更多样化的智能，包括感知智能、认知智能、自主智能和人机融合智能等，也面临着重大的理论和技术挑战。

       计算方面的挑战。

       数字化浪潮带来了应用、连接、终端、用户以及数据量前所未有的增长，所有这些都需要巨大的计算能力。满足如此快速增长的计算能力需求变得越来越具有挑战性。智能社会中的巨型任务依赖于各种特定计算资源的高效组合。此外，传统的硬件模式不能很好地适应智能算法，制约了软件的发展。

       迄今为止，智能计算还没有一个被普遍接受的定义。考虑到世界的三个基本空间，即人类社会空间、物理空间和信息空间日益紧密融合，我们从解决复杂的科学和社会问题的角度提出了智能计算的新定义：

       智能计算是支撑万物互联的数字文明时代新的计算理论方法、架构体系和技术能力的总称。智能计算根据具体的实际需求，以最小的代价完成计算任务，匹配足够的计算能力，调用最好的算法，获得最优的结果。

       智能计算的新定义是为响应人类社会、物理世界和信息空间三元融合快速增长的计算需求而提出的。智能计算以人为本，追求高计算能力、高能效、智能和安全。其目标是提供通用、高效、安全、自主、可靠、透明的计算服务，以支持大规模、复杂的计算任务。图1为智能计算的整体理论框架，它体现了支持人类社会—物理世界—信息空间集成的多种计算范式。

              ▲图1：基于人类社会空间、物理空间和信息空间融合的智能计算总览

                                         ▲图3：智能计算的计算能力智能计算

       在理论技术上具有以下特点（图4）：理论技术上的自学习和可进化性，架构上的高计算能力和高能效，系统方法上的安全性和可靠性，运行机制上的自动化和精确性，以及服务性上的协作和泛在性。智能计算包括两个本质方面：智能和计算，两者相辅相成。

                                                  ▲图4：智能计算的特征

       智能促进了计算技术的发展，计算是智能的基础。提高计算系统性能和效率的高级智能技术范式是“智能驱动的计算”。支持计算机智能发展的高效、强大的计算技术范式是“面向智能的计算”。

       两种基本范式从五个方面进行创新，提升计算能力、能源效率、数据使用、知识表达和算法能力，实现泛在、透明、可靠、实时、自动化的服务。

       提高计算的普适性对智能计算至关重要。现实场景中的问题，例如模拟、图（gragh）（图5）等，需要进行各种计算。智能计算的另一个关键点是如何提高计算的智能化水平。从经验上来说，我们常常需要向自然界的智能生物学习，计算也不例外，例如三大经典智能方法：人工神经网络（图6）、模糊系统和进化计算，都是受生物智能启发提出的算法。智能计算理论包括但不限于以上几种计算，以实现高度的泛在化和智能化。

                    ▲图5-6：图计算的技术架构、典型神经元的结构和人工神经元的结构

       典型的例子包括智慧城市管理、自动潜水系统、智能防御系统和自主机器人。感知智能研究中最热门的领域是模拟人类的五种感觉能力，视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉。

       此外，智能传感还包括温度、压力、湿度、高度、速度、重力等，需要大量的计算或数据训练来提高其性能。

       近年来，随着模式识别和深度学习技术的全面应用，机器的感知智能已经超过人类，在语音、视觉和触觉识别方面取得了重大进展。由于其日益增长的重要性和日益拓宽的应用领域，智能传感器受到了广泛关注。如图7所示，智能传感器具有各种形式以满足不同应用的需求，并且更新更好的型号正在被不断的开发出来。

                           ▲图7：工业中需要连接到物联网的的各种传感器类型

       认知智能是指机器具有像人一样的逻辑理解和认知能力，特别是思考、理解、总结和主动应用知识的能力。它描述了智能体在真实环境中处理复杂事实和情况的能力。数据识别是感知智能的核心功能，需要对图像、视频、声音等各类数据进行大规模的数据采集和特征提取，完成结构化处理。相比之下，认知智能需要理解数据元素之间的关系，分析结构化数据中的逻辑，并根据提炼出的知识做出响应。

       认知智能计算主要研究机器的自然语言处理、因果推理和知识推理（图8）等领域。通过对人脑的神经生物学过程和认知机制的启发式研究，可以提高机器的认知水平，以使其获得帮助、理解、决策、洞察和发现的能力。

                                                   ▲图8：知识推理概述

       机器从被动输出到主动创造有两个关键要素：强泛化模型和与外部环境的持续交互。自主智能的发展路径从学习单一任务开始，举一反三，逐步达到与环境动态交互的主动学习，最终实现自我进化的高级智能。当前可以通过迁移学习、元学习和自主学习等技术寻找生成自主智能的可行路径。尽管在智能的四个层面上（数据智能，感知智能，认知智能，自主智能）取得了重大进展，但目前仅通过计算/统计模型还难以从极其复杂的场景中实现完全的智能。

       在这些场景中，人类应该继续在解决问题和决策中发挥不可或缺的作用，来探索人类认知过程中涉及的要素，并将其与机器智能相结合。下一步，将聚焦于人机交互、人机融合和脑机接口等技术。

       四、面向智能的计算

       AI的发现不断涌现，这在很大程度上归功于不断增长的计算能力。AI的快速变化是由新思想或革命性理论推动的。通常，最新的先进模型仅依赖于更大的神经网络和更强大的处理系统。

       Open AI研究人员在2018年进行了一项研究，追踪基于计算能力的最大模型的增长情况。利用AI研究史上训练的一些最著名的AI模型所需的计算量，他们发现了计算资源快速增长的两个趋势。

       开发突破性模型所需的计算能力的增长速度与摩尔定律大致相同，即在2012年之前，单个微芯片的计算能力往往每两年翻一番。但图像识别系统AlexNet在2012年发布时引起了人们的新兴趣。AlexNet的引入刺激了顶级模型的计算需求急剧增加，从2012年到2018年，这种需求每3到4个月翻一番，如图9所示。

       当摩尔定律失效时，超大算力主要依赖于海量计算、内存和存储资源的并行叠加。

       例如，“高性能计算”是指将大量计算机快速联网成一个“集群”以进行密集计算的做法，使用户能够比传统计算机更快地处理大量数据，从而获得更深入的洞察力和竞争优势。

       此外，得益于云计算（图10），用户现在可以选择增加其高性能计算程序的容量，从而继续提高算力。

                                       ▲图10：云、雾和边缘计算的表示

       推进智能计算架构创新的目标包括更高效的能源管理、更低的功耗、更便宜的总芯片成本以及更快速的错误检测和纠正。当涉及某些无法在CPU上执行的AI操作时，AI加速器可能会大大减少训练和执行时间。

       在短期内，所使用加速器的架构专业化将是保持计算能力增长的最佳方式，如图11所示为已公开发布的AI加速器和处理器的峰值性能与功耗。

       另外，内存计算是一个非常有效的方案，它能够使内存单元执行原始逻辑操作，因此它们可以在不需要与处理器交互的情况下进行计算，这是内存和处理器之间不断扩大速度差距的主要原因。

       复杂性是传统计算机进一步突破的瓶颈。当今高度复杂的AI模型（例如深度神经网络）在边缘设备中仍然难以实现普遍使用。这是由于运行这些模型的高级GPU和加速器存在功率和带宽紧缩的缺陷，导致处理时间长并且架构设计繁琐。

       由于这些问题，研究人员开始创造新的计算模式，主要包括：

       量子计算（图12），因为其具有纠缠或其他非经典相关性带来的量子优势，可以在许多复杂的计算问题中实现指数速度；神经形态计算（图13）的构造和操作受到大脑中神经元和突触的启发，因其能源效率高而非常适合计算，神经形态计算是事件驱动和高度并行化的，这意味着只有小部分系统同时工作，所以消耗的功率非常小；光子计算与电神经网络相比具有许多优势，包括超高带宽、快速计算速度和高并行性，所有这些都是通过使用光子硬件加速来计算复杂的矩阵向量乘法来实现的；生物计算是利用生物系统固有的信息处理机制发展起来的一种新的计算模型，主要包括蛋白质计算机、RNA计算机和DNA计算机，具有并行和分布式计算能力强、功耗低的优势。

       五、智能计算的应用

       如果要跟上当前科学的快速发展，就必须不断的进行革新。现在正在进行的计算机革命的融合将以前所未有的方式极大地推动科学发现的进步。几十年来，计算材料（图14）已成为研究材料特性和设计新材料的有力手段。然而，由于材料和材料行为的复杂性，它们的应用面临许多挑战，包括缺乏许多原子、离子以及原子和离子相互作用的力场和电位，分子动力学模拟中的不同热力学相，以及优化材料成分和工艺参数的巨大搜索空间。作为一种新的研究范式，AI集成到计算材料中是对传统计算材料的革命，并且已经在多长度、多时间尺度、多物理场耦合计算方面取得了巨大成功。

                                         ▲图14：材料/分子科学范式的比较

        作为最古老的观测科学之一，天文学在历史上收集了大量数据。由于望远镜技术的突破，收集到的数据爆炸性增长。天文学和天体物理学领域的特点是拥有丰富的数据和各种大口径的地面望远镜，例如即将推出的大型巡天望远镜和天基望远镜。使用高分辨率相机和相关工具，数据收集现在更加高效，并且在很大程度上实现了自动化，必须进行更高效的数据分析。因此，需要智能计算技术来解释和评估数据集。

       药物设计同样受益于AI（图15），AI可以帮助科学家建立蛋白质的3D结构、模拟药物和蛋白质之间的化学反应以及预测药物的功效。在药理学中，AI可以用于创建靶向化合物和多靶点药物。利用AI还可以设计合成路线、预测反应产率并了解化学合成背后的机制。AI让重新利用现有药物来治疗新的治疗目标变得更加容易。此外，AI对于识别不良反应、测定生物活性和获得药物筛选结果至关重要。

             ▲图15：不同的基于深度学习的药物-靶点相互作用预测算法对应不同的输入特征。（a）基于配体的方法，（b）基于结构的方法，和（c）基于关系的方法

       随着大数据和AI技术使用的增长，作物育种开始进行融合与突破（图16）。AI技术可以支持服务的创建、模型的识别以及农业食品应用和供应链阶段的决策过程。AI在农业中的主要目标是准确预测结果并提高产量，同时最大限度地减少资源使用。因此，AI工具提供的算法可以评估产量，预测难以预见的问题或事件以及发生趋势。从种植到收获再到销售，AI促进了整个农业价值链。

                                                   ▲图16：作物育种融合与突破

       智能计算加速转型变革，导致经济和社会秩序的转变。由于技术进步，商品和劳动力市场正在发生巨大变化，数字社会正在逐渐形成（图17）。AI应该成为数字经济中每一个数据驱动战略的核心，包括工业4.0。例如，人工智能可以应用于预测性维护。预测性维护包括涉及通用设备或生产机械的维护，并使用来自生产线或运营线的传感器数据帮助降低运营费用或停机时间。

       另外。AI可以应用于城市治理，通过开发新的策略和方法，使城市更智能。智慧城市治理旨在利用最先进的信息技术同步数据、程序、权限等，造福城市居民，主要包含四个方面：

       智慧决策、智慧城市治理、智慧行政和智慧城市合作。

                                          ▲图17：数字社会的组成部分

        六、展望

       从新兴产业生态的角度来看，智能计算产业仍面临着一系列挑战，决定着其未来发展。

       第一，与传统计算理论相比，智能计算是语言和生物学驱动的计算范式的应用和发展。

       这意味着机器可以根据不同的场景模仿人脑解决问题和决策的能力。然而，硅基和碳基运算的底层逻辑存在根本差异，大脑智能的机制仍有待进一步探索。智能计算的下一步是通过深入探索类人智能的基本要素，其在宏观层面的相互作用机制以及在微观层面上支持不确定性生成的计算理论，进行彻底的改革。第二，探索人类如何学习并将其应用到AI的研究中具有重要意义。

       知识驱动的机器智能可以从人类活动中学习，模仿人脑的决策能力，使机器能够像人一样感知、识别、思考、学习和协作。需要探索多知识驱动的知识推理和持续学习的理论和关键技术，使智能系统具有类人的学习、感知、表示和决策能力，促进智能计算从数据驱动向知识驱动演进。

       第三，软硬件适配面临着巨大的挑战，如精度损失、调用困难、协作效率低下等。

       未来，计算机必须突破冯·诺依曼体系结构下固定的输入和处理范式，大力发展交叉学科的智能计算和仿生学。在算法层面进行设计，突破现有架构的局限，以更低的计算和硬件设计成本尝试更灵活、更人性化的数据处理方式。此外，开发高性能、低能耗的新型组件设计方案，提高软件和硬件的计算能力和效率，以满足快速增长的需求和智能计算应用也很重要。

       第四，智能计算的理论技术架构是一个复杂的系统，具有多个与其他学科相互作用的子系统。

       系统中的各种硬件需要更复杂的系统设计，更好的优化技术，以及系统调优的更大成本。高维计算理论复杂性的缺乏是大规模计算系统面临的主要挑战。

       七、结论

       当前，我们正迎来人类发展的第四次浪潮，正处于从信息社会向人类社会-物理世界-信息空间融合的智能社会的关键转型期。在这种转变中，计算技术正在经历变革，甚至是颠覆性的变化。

       智能计算被认为是未来计算的发展方向，不仅是面向智能的计算，而且是智能赋能的计算。它将提供通用、高效、安全、自主、可靠和透明的计算服务，以支持当今智能社会中大规模和复杂的计算任务。

       本文全面回顾了智能计算的理论基础、智能与计算的技术融合、重要应用、挑战和未来方向。

       我们希望这篇综述能为研究人员和从业者提供一个很好的参考，并促进未来智能计算领域的理论和技术创新。