12月23日，2022年岭南科学论坛系列活动“粤港澳大湾区计算赋能加速数字化转型高端论坛”以线下+线上结合的形式在广州举行。在线参与学术交流人数达12万多人。

“粤港澳大湾区计算赋能加速数字化转型高端论坛”由省科协、省科技厅共同指导，省工商业联合会、省社会科学院支持，省计算机学会主办。来自中国科学院、华南理工大学、暨南大学、中山大学、哈尔滨工业大学等院士、教授、学者们，围绕数据驱动、数字经济、大数据治理、数字化转型关键技术与应用等话题进行学术交流。论坛由华南理工大学教授、现任省计算机学会理事长韩国强主持，香港科技大学（广州）的创校校长倪明选教授，澳门特别行政区特首选举委员会委员、广东工程师学会首届会士、澳门电脑学会会长温锦明致辞。

论坛上，国际知名的数学地球科学学家和矿产勘查学家、中国科学院院士成秋明，作题为《数据驱动科学创新、开放科学支撑可持续发展》学术报告。本次演讲中，简要介绍了深时数字地球（DDE）大科学计划，以及地球时空大数据与AI在南海周边矿产资源预测的应用。并同时指出，在大数据、互联网、云环境和人工智能等革命性数字技术的快速发展和应用背景下，人类如何共享科学知识，特别是开放科学出版物、研究数据、元数据、教育资源、软件、源代码和硬件等资源是制约全球合作的瓶颈。地球科学家，担着研究地球如何随时间演化、重大地质事件如何发生和改变地球以及与人类生活和社会发展密切相关的资源、能源、地质灾害等重大任务和使命。

华南理工大学计算机学院院长陈俊龙院士，在题为《数据及模型在数字经济的建设及其应用场景的探讨》演讲报告里透露出：为加快推动数字经济的建设，有效激发数据要素创新活力，加速数字产业化和产业数字化进程，催生新技术、新产业、新业态，和支撑经济高质量发展，国家已规划各城市以人工智能、物联网等技术的布局来促进新型产业的发展。此外，报告还详尽介绍了数据及模型的特性及重要性，以及数据在国家 “东数西算”工程中部署的探讨，在工业互联网场景的应用以及对“东数西算”的展望。

暨南大学的翁健教授在题为《协作机器学习安全》报告里指出，“数据孤岛”促使多方协作机器学习正成为一种趋势。然而，协作机器学面临数据隐私泄漏、信任缺失和激励缺乏等挑战。针对这些问题，围绕机器学习生命周期的模型训练、模型评估和模型预测服务阶段而展开。报告介绍了协作机器学习安全的一些研究成果，包括：激励兼容、隐私保护且计算可验证的联邦学习，实现多方在激励兼容的激励机制下共享隐私保护的模型参数，同时提供各方计算的可验证性；机器学习模型可信质量评估与公平交易，实现隐私保护下模型质量正确评估，与此同时，保证模型买卖双方之间交易的公平性；多模型集成预测服务和报酬公平分配，有效激励开放环境下多方提供真实且准确的模型预测结果；隐私保护且计算可验证的模型预测服务，实现模型和预测数据的双重保护，提供模型质量和计算的可验证性。

中山大学人工智能学院副院长，教授、博士生导师印鉴教授，作题为《大数据治理的全景式框架研究与实践》学术报告。他从系统的角度出发，从大数据和治理二个维度刻画大数据治理的过程，提出了一个全景式系统框架，阐述了该二维框架中每个单元的内容及彼此之间的关联关系。针对大数据维度的一个具体方面，介绍了在理论、方法与技术上的一些研究实践。