一、科研团队概况

       智能物联网研究中心聚焦物联网、大数据、地球科学与信息科学交叉方向开展研究。重点研究大规模复杂图网络中数据、信息、知识的表达与度量的基础科学问题。主持研发了首个亿级规模学术知识图网络系统Acemap，构建了迄今全球最大的多模态地学知识图谱。图谱涵盖1900万余个实体，1.4亿余条实体间关联关系。系统运行10年积累193万行源代码，吸引了全球199个国家或地区6400余万次访问。相关成果已应用于首个由我国科学家主导的国际大科学计划“深时数字地球”（Deep-time Digital Earth），并在联合国教科文组织总部发布。

       团队承担了国家自然科学基金创新研究群体项目、原创探索计划，科技部重点研发计划等各类基础和应用研究项目。研究成果在ICML，NeurIPS，ICLR，SIGCOMM，MobiCom等顶级会议和IEEE/ACM Transactions on Networking，IEEE Transactions on Information Theory，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering等顶级期刊发表。主持编写了《移动互联网导论》教材，已累计更新至第四版，覆盖超过全国290余所高校。58位毕业生在国内高校担任教职、18位在海外高校担任教职，其中3位学生获评ACM中国、中国电子学会、中国通信学会优秀博士论文。

团队网站：http://iiot.sjtu.edu.cn/

二、团队人员

学术带头人：王新兵

团队成员：甘小莺，俞晖，刘伟，傅洛伊，金梦，丁家昕，赵世振，李帅，江波，陈东尧，向立瑶，温颖，郑冠杰，叶南阳

三、研究方向

（1）图网络信息结构化表达与计算

       移动互联网的迅猛发展推动了信息的爆炸式增长，急需发掘多源异构信息的结构化关联，重点突破网络信息从无序到有序的结构化表达与计算新方法，设计以复杂网络分析、图神经网络等前沿技术的基础理论与计算方法。

（2）学术大数据挖掘与知识度量

团队积累十年研发了自主知识产权的亿级节点学术知识图网络系统Acemap。在学术文献骤增的情况下，科研人员面临着获取知识的能力与信息生成速度之间日益突出的矛盾。重点突破如何通过机器自动化阅读，实现“图-文-数”一体化的细粒度学术大数据挖掘，并对学术文献内部蕴含的知识进行度量。

（3）地球科学与信息科学交叉方向（AI for Science）

       地球的时间历经46亿年，空间跨越数千公里，涵盖了广袤的陆地、海洋和大气。然而，受限于时空范围、试验设备、科研经费等，大量的地学研究聚焦于区域性、片断性的小尺度研究；追溯深时地球过程留下的数据“痕迹”更是呈现高度稀疏、碎片化特点，亟需构建全球大规模地球科学数据库、探究人工智能分析新方法，实现全局系统性认知。

四、实验条件

实验室拥有先进的人工智能与通信网络技术研究开发设备和开发软件，包括高性能计算显卡与计算集群、统计信号处理服务器、高清晰度监视器等重要设备。

五、团队照片