2025年第六届智能决策与博弈分会学术年会暨“面向新质生产力的数智化管理决策与博弈”研讨会

智能决策与博弈分会第六届学术年会暨“面向新质生产力的数智化管理决策与博弈”研讨会 会议主题：面向新质生产力的数智化管理决策与博弈 2025年5月9日～11日，中国 ·合肥

新质生产力是我国经济高质量发展的核心动力，以数字化、网络化、智能化等新一代信息技术为支撑，实现技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级。新质生产力不仅是指传统生产要素的简单叠加，更是传统技术与大数据、人工智能、物联网、区块链、 5G 等数智技术的深度融合，通过实现资源的网络化联通与集成化协同，推动生产力在质量、效率、动力层面的变革与提升。

在信息技术不断革新的时代，如何在新质生产力驱动下有效利用数据和智能工具进行科学决策，以及如何利用博弈方法为复杂决策过程提供理论支撑与策略指导，成为亟待探索的重要议题。为探讨发展新质生产力、数智化决策与博弈所面临的新理论、新技术和新问题，实现数智技术嵌入新质生产力，本届学术年会以“面向新质生产力的数智化管理决策与博弈”为主题，聚焦于数智技术背景下，通过数智化决策与博弈模型推动新质生产力的形成与发展，围绕数智化决策技术、博弈理论应用、产业结构优化及其协同发展等领域展开深入探讨，分享国内外最新的学术成果与研究进展。诚邀国内外专家学者，齐聚一堂，共同交流在新质生产力驱动下数智化决策与博弈领域的创新理论、方法及发展趋势。

年会主要议题（包括但不限于）：数智决策，数智计算，应急管理与决策，数智评价与决策，数智商务与智慧预算决策，管理统计与决策，交通运输管理与决策，绩效测评与管理，企业信用评价，区域可持续发展评价，数智供应链与运营管理，智慧服务与管理，企业数字化转型与创新，大数据与区块链技术，数智算法与深度学习，数智博弈，网络博弈，环境与治理。

年会将组织大会报告、专题分论坛等各项活动，将邀请数智化决策与博弈相关领域的专家学者、硕博研究生及企业界同行进行互动交流。热忱欢迎您和您的研究团队参加本届大会。

会议语言：中文、英文

会议主要内容

1. 特邀报告：邀请国内外数智化决策与博弈相关领域的院士、杰出学者，围绕学科发展前沿问题作大会主题报告。

2. 分会场专题论坛：智慧决策，博弈理论与应用，应急管理与决策，数智供应链与运营管理，智慧服务与管理，大数据与区块链技术，智能算法与深度学习，绿色金融与市场监管等，设立专题分会场进行学术交流与研讨。

3. 高质量论文评选汇报与评审交流会：会议论文通过评审后可参加本届年会的高质量论文评选交流会。请参加高质量论文评选的作者准备 5～10 分钟 PPT 作论文汇报，并现场向专家评审组提交 3 份纸质论文。

4. 期刊座谈会：期刊《中国管理科学》、《运筹与管理》、《系统科学与数学》、《International Journal of Fuzzy System Applications》、《Modern Supply Chain Research and Applications》主编（或编辑部主任）和参会代表座谈会。

5. 理事会会议：举行第二届第二次理事会会议，探讨智能决策与博弈分会未来发展，并商定下届学术年会承办单位。

以下内容为GPT视角对智能决策与博弈分会学术年会暨“面向新质生产力的数智化管理决策与博弈”研讨会相关领域的研究解读，仅供参考：

智能决策与博弈研究现状

一、智能决策的研究现状

智能决策是现代决策科学的重要分支，它利用人工智能技术来辅助或替代人类进行决策。随着大数据、云计算和人工智能技术的不断发展，智能决策在各个领域得到了广泛应用。

技术进展：

人工智能算法在数据处理、模式识别和预测分析等方面取得了显著进步，为智能决策提供了强大的技术支持。

机器学习、深度学习等技术在智能决策中的应用日益广泛，能够自动提取数据特征、优化决策模型，提高决策效率和准确性。

应用领域：

智能决策在金融、医疗、制造、交通等领域发挥着重要作用。例如，在金融领域，智能决策可以应用于风险评估、投资策略制定等方面；在医疗领域，智能决策可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。

挑战与机遇：

智能决策面临数据质量、模型泛化能力、决策解释性等方面的挑战。为了提高智能决策的可靠性和准确性，需要不断优化算法、加强数据治理和模型验证。

同时，智能决策也为各个领域带来了新的发展机遇，如提高生产效率、降低运营成本、优化资源配置等。

二、博弈研究现状

博弈论是研究决策过程的数学理论和方法，它关注个体或组织在竞争或合作环境下的策略选择和行为规律。近年来，博弈论与人工智能技术的结合推动了博弈智能的发展。

技术进展：

博弈智能融合了人工智能和博弈论各自方法的优势，通过对博弈关系的定量建模实现最优策略的精确求解。

深度神经网络、强化学习等技术在博弈智能中的应用取得了显著成果，如AlphaGo等围棋AI的崛起。

应用领域：

博弈智能在游戏、网络攻防、军事推演等领域具有广泛应用前景。例如，在游戏领域，博弈智能可以应用于游戏AI的设计和训练；在网络攻防领域，博弈智能可以辅助防御方制定最优防御策略。

挑战与机遇：

博弈智能面临多人对抗博弈中策略鲁棒性和多样性、复杂动态场景下最优策略求解等挑战。为了推动博弈智能的发展，需要深入研究博弈论与人工智能技术的结合方式，探索新的算法和模型。

同时，博弈智能也为相关领域带来了新的发展机遇，如提高游戏AI的智能化水平、优化网络攻防策略等。

三、智能决策与博弈的交叉研究

智能决策与博弈在多个领域存在交叉研究，如智能交通、智能物流、智能金融等。这些领域的研究不仅关注个体或组织的策略选择和行为规律，还关注如何利用人工智能技术优化决策过程和提高决策效率。

智能交通：

在智能交通领域，智能决策与博弈的研究可以应用于交通流量预测、路径规划、交通信号控制等方面。通过优化交通决策和博弈策略，可以提高交通系统的运行效率和安全性。

智能物流：

在智能物流领域，智能决策与博弈的研究可以应用于货物调度、仓储管理、运输路径优化等方面。通过利用大数据和人工智能技术优化物流决策和博弈策略，可以降低物流成本、提高物流效率。

智能金融：

在智能金融领域，智能决策与博弈的研究可以应用于风险评估、投资策略制定、金融市场预测等方面。通过利用机器学习、深度学习等技术优化金融决策和博弈策略，可以提高金融市场的稳定性和盈利能力。

智能决策与博弈研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、金融行业

风险管理：利用大数据和人工智能技术，分析历史数据并预测信贷风险，帮助金融机构做出更明智的放贷决策。

投资策略：通过机器学习和深度学习算法，分析市场数据，为投资者提供更精准的投资策略建议。智能决策系统还可以根据市场变化实时调整投资组合，以最大化收益并降低风险。

金融市场预测：结合博弈论中的纳什均衡、零和博弈等概念，分析金融市场中的竞争与合作关系，预测市场走势和价格变动。

二、医疗健康行业

个性化治疗：利用大数据和人工智能技术，分析患者的基因、生活习惯等数据，为患者提供更个性化的治疗方案。

药物研发：通过机器学习和深度学习算法，预测药物与生物体的相互作用，加速新药研发过程。

病历分析：利用自然语言处理技术，对海量病历进行深度分析，帮助医生更准确地诊断疾病并制定治疗方案。

三、交通行业

智能交通管理：通过大数据和人工智能技术，实时监测交通状况，优化交通信号灯配时，提高城市交通运行效率。

智能驾驶：利用机器学习和深度学习算法，训练自动驾驶系统，提高驾驶安全性。同时，博弈论可以应用于智能驾驶中的路径规划和决策制定，以确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全性和效率。

出行规划：通过分析用户出行习惯，为用户提供更便捷的出行建议。智能决策系统还可以根据实时交通数据调整出行路线，以避开拥堵路段。

四、教育行业

个性化学习：利用大数据和人工智能技术，分析学生的学习习惯和成绩，为每个学生提供个性化的学习建议。

教学辅助：利用虚拟现实和增强现实技术，辅助教师进行教学，提高教学质量。

招生管理：通过大数据和人工智能技术，预测学校的招生趋势，帮助学校制定更合理的招生计划。

五、零售行业

智能库存管理：利用物联网和人工智能技术，实时监测商品库存情况，提高库存周转率。

营销效果评估：通过A/B测试等方法，评估各种营销策略的效果，帮助企业制定更有效的营销策略。

商品推荐：通过分析用户的购买历史和浏览行为，为用户提供更精准的商品推荐。智能决策系统还可以根据用户反馈和市场变化实时调整推荐策略。

六、制造业

生产优化：利用智能决策系统优化生产计划、排程和资源配置，以提高生产效率和降低成本。

质量控制：通过大数据分析和机器学习算法，实时监测生产过程中的质量数据，及时发现并解决问题。

供应链优化：结合博弈论中的合作博弈和竞争博弈概念，优化供应链管理，以实现供应链各方的共赢。

七、能源行业

智能电网：利用大数据和人工智能技术，实时监测电网运行状态，优化电力调度和分配。

能源交易：结合博弈论中的价格竞争和合作博弈概念，优化能源交易策略，以实现能源市场的稳定和可持续发展。

八、服务行业

客户服务：利用自然语言处理技术，智能客服可以更好地解答客户疑问，提高客户满意度。

资源分配：在服务行业中，智能决策系统可以根据客户需求和服务资源情况，优化资源分配策略，以提高服务质量和效率。

智能决策与博弈领域有哪些知名研究机构或企业品牌

研究机构

中国科学技术大学管理学院运筹共学社：该学社依托自科基金委优青、中科院青促会等科研项目，以及智能决策博弈与数字经济创新安徽省哲学社会科学重点实验室等平台，在智能决策与博弈领域有着深入的研究。其团队主要研究方向为智能决策与博弈，运用线性规划、组合优化、鲁棒优化、强化学习等运筹管理和人工智能等学科中的方法，对交通、物流、制造、应急等场景中的决策与博弈问题进行研究。

中国科学院：根据《自然指数2024人工智能》数据显示，中国科学院在人工智能领域研究产出增幅位居全球前列，其在智能决策与博弈领域也有着丰富的研究成果和深厚的学术积淀。

企业品牌

特斯联：这是一家公域AIoT企业，凭借在“模型+系统”路径上的创新探索，以及针对多智能体协同打造的通用智能体Hali，在智能决策与博弈领域取得了显著成果。特斯联已构筑了覆盖经济、能源、医保等场景的系列领域大模型，这些大模型具备系统打通、可信推理、高效计算、多模交互、智能推演的能力特征，为智能决策提供了强有力的支持。

科大讯飞：作为知名的AI企业，科大讯飞在智能决策与博弈领域也有着不俗的表现。其利用先进的人工智能技术，为各个领域提供智能化的决策支持，推动了行业的创新发展。

此外，还有一些其他的企业品牌也在智能决策与博弈领域发挥着重要作用，如百川智能、零一万物、智谱、Minimax等。这些企业凭借各自的技术优势和创新实力，在智能决策与博弈领域不断探索和实践，为行业的创新发展注入了新的活力。

智能决策与博弈领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、算法工程师

岗位职责：

参与智能决策与博弈相关算法的研究与开发，包括机器学习、强化学习、多智能体系统、博弈论等。

优化现有算法，提高算法性能，以满足实际应用需求。

协同团队进行算法测试、验证与部署。

就业机会：

科研机构：如中国科学院、高校研究所等，进行前沿算法的研究与开发。

互联网公司：如腾讯、阿里、百度等，将算法应用于实际业务中，如推荐系统、广告优化等。

金融科技公司：利用算法进行风险评估、投资策略制定等。

二、程序开发工程师

岗位职责：

负责智能决策与博弈系统的开发与维护，包括前端界面、后端服务、数据库等。

协同算法工程师，将算法实现为可部署的软件系统。

进行系统的性能优化与故障排查。

就业机会：

互联网公司：负责智能决策系统的开发与维护。

软件开发公司：为各行各业提供定制化的智能决策解决方案。

金融机构：开发用于风险评估、投资决策等系统的程序。

三、数据分析师

岗位职责：

收集、整理和分析智能决策与博弈领域的数据，为决策提供数据支持。

利用统计方法和数据挖掘技术，挖掘数据中的有价值信息。

制作数据可视化报告，为团队提供直观的数据分析结果。

就业机会：

互联网公司：分析用户行为数据，优化产品与服务。

金融机构：分析市场数据，制定投资策略和风险管理方案。

咨询公司：为客户提供数据驱动的决策建议。

四、研究员/科学家

岗位职责：

从事智能决策与博弈领域的理论研究与创新，推动领域的发展。

发表高质量的学术论文，参与国际会议与学术交流。

协同团队进行前沿技术的探索与实验。

就业机会：

科研机构：如中国科学院、高校等，进行前沿理论的研究与创新。

互联网公司：负责新技术的研究与落地，推动公司的技术创新。

创业公司：作为技术核心，推动公司的产品研发与技术创新。

五、产品经理/项目经理

岗位职责：

负责智能决策与博弈产品的规划、设计与实施。

协调团队资源，确保项目的顺利进行与交付。

收集用户反馈，持续优化产品与服务。

就业机会：

互联网公司：负责智能决策产品的规划与实施。

金融科技公司：设计并优化金融决策产品。

软件开发公司：为客户提供定制化的智能决策解决方案。

六、运维工程师

岗位职责：

负责智能决策与博弈系统的运维工作，确保系统的稳定运行。

进行系统的性能监控与优化，解决系统故障。

协同开发团队进行系统的升级与迭代。

就业机会：

互联网公司：负责智能决策系统的运维工作。

金融机构：确保金融决策系统的稳定运行与数据安全。

软件开发公司：为客户提供系统运维服务。