11月12日上午，行知学院工学院邀请上海大学童维勤教授在报告厅举行智能计算技术的发展和应用讲座。出席本次讲座的有工学院院长倪应华和其他相关专业的教师，一同参加的还有计算机科学与技术、网络空间安全和人工智能专业的学生。
童维勤教授以上海智能计算系统工程技术研究中心为例，向我们主要介绍了以下当下智能计算系统共性技术的研究方向：
（1）智能计算创新平台建设：建设融合了多种计算部件（如CPU、GPU和FPGA等）的异构计算平台和自研自强智能计算管理系统，以实现提供数据治理与AI模型快速训练一站式的服务。
（2）异构智能计算：在该领域主要研究内容为算子、共性算法、计算框架和智能计算平台。如今遇到的主要问题是计算资源的异构性（编程语言的多样）而导致的系统可编程性、易用性差。
（3）边缘智能计算：在终端设备异构性、网络环境动态性、计算需求实时性问题存在的情况下，需要边缘智能计算这一计算体系结构与技术来完成软硬件协同，即完成软件层面和硬件层面的互相耦合。
（4）多元算力调度：我国著名的东数西算即来源于此。这一方向上如今所遇到的主要是各地区之间的计算分配协同和数据运输两大问题。既能完成海量数据的远距离传输，又能实现各地区之间的计算合理分配是现阶段各工程中心所追求的目标。
（5）深度学习可解释性：随着AI的发展，深度学习这一块愈发重要。但于我们而言，这一领域的知识仍然是不够详尽的，故称深度学习仍是一个“黑匣子”。童维勤教授将AI深度学习类比成学生进行题海战术，在经历过大量的刷题之后却依旧难以确保每次考试成绩的高低，其过程的不可解释性也就成了当下最需要攻破的一点。
随后，童维勤教授结合自身经历及团队基础，讲述了工程中心的建设基础条件，筹建目标和未来任务，并用几项上海智能计算系统工程技术研究中心所取得的研究成就，与部分高校和企业技术交流的学术报告，向我们介绍了该工程中心的贡献及其对行业的影响力。
童维勤教授还提到了工程中心的人才队伍建设和未来发展规划，并阐述了工程中心对人才的需求和未来的目标。
童维勤教授讲话结束后，网安专业的邓大勇老师询问有关老师的教学和学生的学习这两方面的问题，并向教授寻求建议。童维勤教授认为在教学方面，老师更应该放开课内知识对学生的限制，尝试开阔学生的眼界，重点培养学生的逻辑思维能力；学生则应该主动去拓宽自己的知识面，在大学期间应该着重强化自己的自主学习和理论实践能力。
倪应华院长做讲座总结，强调了我院师生应听取教授建议，发展自身并向更高一层看齐。后指明了计算机三大专业的未来发展方向和前景，以此鼓励工学学子在大学期间应明确学习方向、树立目标，努力提升自身实力为以后的道路奠定基础，也表达了对学生未来的期待。
讲座最后，倪应华院长再次表达了对童维勤教授的感谢，并且诚挚邀请童维勤教授成为行知学院的兼职教授。