2025年7月11日，由SIGKDD在中国的唯一官方分支机构ACM数据挖掘中国分会（KDD China）主办，西南交通大学计算机与人工智能学院、可持续城市交通智能化教育部工程研究中心、人工智能研究院、发展规划与学科建设处、唐山研究院、经济管理学院承办，四川省人工智能学会、西南财经大学计算机与人工智能学院、四川轻化工大学计算机科学与工程学院、特殊教育语言智能四川省哲学社会科学重点实验室、AEIC学术交流中心协办的KDD China 2025 数智未来研讨会暨Summer School在西南交通大学九里校区国际会议厅隆重召开。

        西南交通大学校长闫学东教授，西南交通大学发展战略咨询委员会主任杨丹教授，伊利诺伊大学芝加哥分校Philip Yu教授，欧洲科学院院士、南京大学副校长周志华教授，香港科技大学（广州）协理副校长、SIGKDD秘书长熊辉教授，KDD China主席、京东集团副总裁郑宇教授，KDD China副主席、百度集团执行副总裁沈抖博士，KDD China副主席、清华大学唐杰教授，KDD China秘书长、西南交通大学计算机与人工智能学院院长李天瑞教授，KDD China司库、中国科学技术大学陈恩红教授，以及来自全国各地的KDD China委员、候补委员和青年学者们齐聚蓉城，围绕“数据驱动智能、  AI重塑未来”的主题，共同擘画科技发展的宏伟蓝图。会议包括开幕致辞、奖项颁发、主旨演讲、委员报告和圆桌论坛等多个环节。
 

开幕致辞

        西南交通大学校长闫学东教授代表承办单位致辞。闫学东教授介绍了学校在支撑国家轨道交通事业发展中的卓越成就，以及正积极布局以交通大数据为核心、通过“智能+”与“+智能”交叉融合构建的特色学科生态。他希望与会专家学者能围绕“数据驱动智能  AI重塑未来”的主题，碰撞思想火花，深化科研合作。闫学东校长强调，数据挖掘是激活数据潜能、推动数字经济发展的关键支撑，期待本次大会能以人工智能技术为发展新质生产力赋能，共同推动中国数据挖掘事业的进步。

        KDD China主席、京东集团副总裁郑宇教授在大会上回顾了KDD China过去九年的发展历程。他重点强调，KDD China通过持续举办暑期学校、研讨会等一系列高水平活动，积极推动中国大数据与人工智能技术的产学研一体化进程。这些活动不仅深化了学术界与产业界的交流合作，也显著提升了中国在数据科学领域国际舞台的影响力，为该领域的长远发展奠定了坚实基础。

奖项颁发

        KDD China按照委员提名、专家推荐、权威评审的总体原则，评选了本年度的KDD China Innovation Award（KDD China杰出成就奖）、KDD China Service Award （KDD China卓越服务奖）、KDD China青年科学家奖、KDD China Test-of-Time Award（KDD China 论文时间检验奖）和KDD China优秀博士论文奖五大奖项，在本次会议上进行了公布和颁发。

        百度集团执行副总裁沈抖博士荣获了KDD China Innovation Award，以表彰他对数据挖掘领域作出的杰出贡献。沈抖博士引领了数据挖掘领域的发展，打造了服务数万家企业的一站式平台，为人工智能技术的大规模应用和产业升级创造了显著的经济与社会效益，对行业具有深远而持久的影响力。伊利诺伊大学芝加哥分校Philip Yu教授为沈抖博士颁发了奖杯和证书。

        天眼查CEO柳超博士荣获了KDD China Service Award。他是将人工智能与产业深度融合的探索者和实践者，在KDD China组织和重要活动中发挥了关键性作用，获得了广大会员的一致认可。柳超博士为KDD China事业的发展贡献了热忱、优质的服务，扩大了KDD China在行业中的影响力。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉教授为柳超博士颁发了奖杯和证书。

        来自南京大学的马兰霁弘博士（导师：周志华教授）荣获了KDD China优秀博士学位论文奖，来自清华大学的郑瑜博士（导师：金德鹏教授）荣获KDD China优秀博士学位论文提名奖。马兰霁弘博士的学位论文《开放动态环境下目标变化的自适应机器学习方法研究》聚焦于开放环境下的自适应学习，其提出的框架突破了传统机器学习中学习目标固定的假定，在智能驾驶等领域具有重要影响力。郑瑜博士的学位论文《图上表征学习与决策技术及其应用研究》构建了以人群网络为基础的应用故障诊断与决策方法，其研究成果已在微信、美团、腾讯云等企业实际应用中成功落地，在智能交通等领域具有重大的理论与应用价值。西南交通大学校长闫学东教授为两位获奖者及其导师颁发了奖杯和证书。

        KDD China Test-of-Time Award授予了王灏教授的论文《Collaborative Deep Learning for Recommender Systems》。该奖项旨在表彰十年前发表且对数据挖掘领域产生深远影响的杰出工作。这篇论文因其卓越的学术贡献和持久的影响力获此殊荣，充分体现了其穿越时间的价值。Philip Yu教授为获奖代表颁发了奖杯和证书。

        童咏昕教授荣获KDD China青年科学家奖，以表彰其在中国数据挖掘领域的突出成就与重要贡献。他在大模型联邦系统及大数据挖掘等方向取得了具有国际影响力的成果，获得了学界的高度认可。作为青年学者的杰出代表，他的工作有力推动了该领域的发展。Philip Yu教授为童咏昕教授颁发了奖杯和证书。

组织迭代
委员增补

        KDD China委员会包括指导委员会、执行委员会、组织委员会及候补委员，本次大会迎来了新的一批候补委员。根据KDD China章程，通过组委会委员的推荐及全体委员投票，最终认定复旦大学徐增林教授和澳门大学杨丁奇副教授两位专家当选候补委员。KDD China主席郑宇教授为两位新增候补委员颁发了荣誉证书。

委员晋升

        按照KDD China章程，候补委员任职两年以上，经提名与执行委员会评审通过后，可晋升为正式委员。本年度，清华大学李勇教授与北京邮电大学石川教授晋升为KDD China正式委员。KDD China主席郑宇教授为两位新晋委员颁发了荣誉证书。
 

主旨报告

        伊利诺伊大学芝加哥分校Philip Yu教授作了题为《Towards Graph Foundation Models with Riemannian Geometry》的主旨报告。为突破欧式空间对图学习的表达瓶颈，他提出转向黎曼空间，利用其不同曲率精准捕捉图的复杂几何结构，旨在构建真正的图基础模型。该方法性能优越，为传统图神经网络的过平滑难题提供了富有潜力的解决方案，为构建深度图网络开辟了新道路。

        欧洲科学院院士、南京大学副校长周志华教授以《反绎学习：数据知识双驱动的人工智能新范式》为题作了主旨报告，针对大模型固有的可信性难题，强调只有将机器学习与逻辑推理深度结合，才是解决问题的关键。他提出的“反绎学习”范式，通过数据与知识的双向驱动、循环迭代，旨在构建更可信的人工智能，并展示了其在司法、医疗等领域的成功应用与广阔前景。

        香港科技大学（广州）协理副校长熊辉教授作了题为《大模型时代全空域智能》的主旨报告。熊辉教授反思了人工智能对教育的冲击，并阐述其科研哲学：通过在全空域进行创新数据采集，以突破“感知盲区”来探索“认知盲区”，并展示了其团队在智能交通等领域的重大突破及荣获国际大奖的成功应用。

        KDD China主席、京东集团副总裁郑宇教授作了题为《城市计算：以时空AI发掘城市数据价值、驱动城市具身智能》的主旨报告。郑宇教授指出，城市计算是实现城市级具身智能的核心理论框架，通过构建通用框架、知识体系与时空AI大模型，并提出四类数据融合哲学，旨在解决城市数据孤岛等瓶颈，最终发掘数据价值，驱动城市与物理世界的闭环智能交互。

        加拿大皇家科学院和工程院院士、香港理工大学杨强教授以《联邦学习与智能体》为题作了主旨报告，针对大模型面临的数据隐私与成本挑战，提出了创新的“联邦师生大模型”框架。该框架通过云端“老师”模型指导本地“学生”模型，在保护数据安全的同时实现知识迁移，为大模型在金融、医疗等领域的安全落地提供了新路径。

        百度执行副总裁沈抖博士作了题为《大模型真的有用吗？》的主旨报告，通过医疗、交通等行业案例与“一句话创建应用”的现场演示，生动展示了大模型正成为重塑行业的生产力工具，并介绍了百度千帆从算力到应用的全栈技术布局，旨在帮助各行各业用好大模型。

委员分享

        东南大学张敏灵教授作了题为《Learning from Complementary Labels》的报告。针对数据标注成本高昂的困境，张敏灵教授介绍了其团队如何利用更易获取的“不相关”（互补）标记进行学习。其团队通过设计无偏风险估计器等创新方法，有效解决了多标记分类中的学习难题，为大幅降低AI训练的数据成本提供了新路径。

        南京大学黎铭教授作了题为《代码差异性学习》的报告。报告聚焦“软件挖掘”领域，系统介绍其团队在代码差异性建模上的系列创新工作。黎铭教授深入剖析了如何通过对“修改”本身的建模，解决代码审查等智能化软件开发中的核心挑战，为利用数据挖掘技术赋能软件工程提供了深刻见解与前沿方案。

        清华大学崔鹏教授作了题为《通用因果大模型》的报告。崔鹏教授指出，当前AI在高风险场景中泛化能力差、不可信的根源在于其混淆了“关联”与“因果”。为此，他创造性地提出了构建“通用因果大模型”的构想，旨在通过预训练，让模型学会通用的因果规律，从而能直接对任意领域的结构化数据进行可靠的因果分析，为可信AI的发展开辟了新路径。

        北京邮电大学石川教授作了题为《图学习赋能电路设计》的报告。报告聚焦于图学习在国家战略关键领域——电子设计自动化（EDA）的应用。他介绍了如何将电路建模为图，利用GNN高效的预测电压降等关键参数，旨在将耗时数天的仿真缩短至分钟级，为突破芯片设计瓶颈提供AI新范式。

        清华大学李勇教授作了题为《世界模型：从城市到具身》的报告。报告阐述了其团队从分解到整合，构建高保真“城市世界模型”的实践。该平台模拟城市物理与社会系统，并利用奖励模型加速决策智能体训练。此思路可拓展至通用具身智能，为通往通用人工智能描绘了一条重要路径。

        北京航空航天大学童咏昕教授作了题为《联邦智能计算：从大数据到大模型》的报告。报告回顾联邦计算的演进，并针对大模型“双不动”的挑战，指出当前焦点是利用联邦学习增强现有大模型。他重点介绍了联邦微调与联邦RAG两种主流范式，并展望了联邦强化学习、思维链等未来方向。

        复旦大学徐增林教授作了题为《面向隐私安全的联邦大模型》的报告。他指出标准联邦学习存在泄露风险，并提出一种平衡隐私、性能和效率的混合方案。该方法通过使客户端更新在统计上近似随机噪声来保护隐私，已在主流大模型上成功验证，旨在构建负责任的AI未来。

        澳门大学杨丁奇副教授做了题为《Animating the Crowd: Building Mobility Digital Twins for Smart Campuses》的报告。团队利用Wi-Fi日志，精准预测校园人流并模拟个体轨迹。其亮点是开创性地提出基于下游任务的功能性“图灵测试”，用以评估生成轨迹的真实性，为移动数据生成领域提供了新范式。

圆桌论坛

        KDD China主席郑宇教授主持了以“巅峰对话——大模型的机遇、挑战与未来”为主题的圆桌论坛，嘉宾为百度执行副总裁沈抖博士、清华大学唐杰教授、北京交通大学于剑教授、伊利诺伊大学芝加哥分校Philip Yu教授，中国人民大学张静教授为书记员。论坛围绕中文数据破局、AI发展中人的角色、国产芯片瓶颈、AI对人类思维的规训等热点话题展开深入探讨。现场观点碰撞激烈，为大模型的发展提供了深刻的洞见与思考。

        历经一年的沉淀与期盼，KDD China 2025数智未来研讨会暨Summer School于盛夏再次回归。这场知识激荡的盛会再次汇聚智慧光芒，点燃创新火花，与会者反响强烈，收获满载！
        盛会的圆满成功，离不开各位专家学者的真知灼见和全体参与者的热忱投入。会议持续为全国数据科学领域的探索者们打造卓越的交流互鉴平台，生动展现了人工智能领域的澎湃脉搏与未来图景，有效促进了产学研各界的前沿对话与深度协作，为数据挖掘与知识发现领域的突破性发展积蓄了深厚力量。
        “长亭外，古道边，芳草碧连天。晚风拂柳笛声残，夕阳山外山。”愿我们与五湖四海的同仁们情谊长存，持续携手，“云帆”共济数智蓝海！