BIM建筑网2025年9月20日下午，第十届中国图学大会——“时空数据智能计算”分论坛在湖北武汉顺利召开。本次分论坛聚焦聚焦时空数据智能计算，围绕在感知技术与移动应用迅猛发展背景下，大规模时空数据实时获取带来的机遇（如智慧城市、社群检测、智能医疗、气候科学、灾害预警等领域的创新发展），以及多源时空异构数据、复杂时空表示和大规模数据存储带来的全新挑战展开研讨，吸引了来自全国多所高校和科研院所的专家学者参加。
论坛由中国图学学会图学大数据专业委员会召集，论坛召集人为山东大学软件学院张彩明教授，他对分论坛的举办表示热烈祝贺，并指出在感知技术与移动应用蓬勃发展的如今，大规模时空数据的实时获取这一突破为多个领域带来了创新机遇。
本次分论坛由山东财经大学范琳伟教授主持。她在开场中介绍了论坛的主题与议程，并简要回顾了“时空数据智能计算的发展脉络。研讨会邀请了来自山东大学、山东工商学院、西安交通大学等相关高校的专家学者，就时空数据智能计算带来的全新挑战作报告并展开深入讨论。
范琳伟教授主持
首先，山东大学宫永顺教授作了题为《预测问题中的时空异质性研究》的报告。他聚焦于预测问题中的时空异质性学习，分析了时间和空间的空间异质性、时序演变中的动态变化以及跨城市时空异质性带来的挑战，并介绍了双路城市流量预测的研究工作，为城市预测中的时空异质性建模和应用提供了有价值的参考。
宫永顺教授作报告
其次，西安交通大学赵国帅副教授作了《从环境感知到人文关怀：面向特定上下文的时空动态建模》的报告。他聚焦于设计特定领域上下文（如地理、时间、因果、个性化等）感知的深度学习模型，以解决不同领域时空数据建模难题，同时针对传统方法面临的挑战提出自己的解决方案，为解决现实世界复杂时空预测问题提供思路和方法。
赵国帅副教授作报告
最后，山东工商学院张帆教授作了《时间序列预测关键技术与应用》的报告。他聚焦于时间序列预测中的关键技术，介绍了团队在该领域的研究进展与创新成果，包括时间序列嵌入、周期结构建模、时序特征解耦等关键技术，展示了相关方法技术在真实复杂数据下的应用及其对生产活动的重要意义，该时间序列智能建模理论方法和关键技术的落地应用对促进国民经济发展有重要意义。
张帆教授作报告
本次论坛在热烈而深入的交流中圆满落下帷幕。与会专家学者围绕时空数据智能计算的前沿议题展开了多角度、多层次的报告与讨论，涵盖了从时空异质性建模、上下文感知的动态预测到时间序列关键技术与实际应用等多个重要方向。会议不仅展示了我国在图学与时空数据智能计算领域的最新研究成果，也凸显了该技术在智慧城市、环境监测、医疗健康、灾害预警等诸多领域的巨大潜力与价值。
通过此次研讨，与会代表进一步明确了当前时空数据处理所面临的关键挑战与发展机遇，特别是在多源异构数据融合、复杂时空模式挖掘以及大规模计算效率等方面仍需持续探索与创新。大家一致认为，推动跨学科协作、深化产学研融合、加强高水平人才培养将是未来突破技术瓶颈、实现理论创新与应用落地的重要路径。
此次分论坛的成功举办，为中国图学及相关领域的学者提供了一个高质量的交流平台，有效促进了学术观点的碰撞与合作网络的构建。展望未来，时空数据智能计算仍将是一个充满活力与机遇的研究方向，中国图学学会将继续发挥引领与桥梁作用，积极推动该领域的创新发展，为我国科技自强与产业升级贡献智慧与力量。
会后交流讨论
