近日，上海市计算机学会公布了2025年度上海市计算机学会科学技术奖评选结果，计算机学院老师们获三项奖励。

2025年度上海市计算机学会科学技术奖一等奖（技术发明奖）

项目名称：面向数据智能的分级存储关键技术与应用

主要完成人：吴晨涛、谷云飞、薛广涛、李颉、徐尔茨、薛栋梁、李小勇、游录金、殷树、杨威锋、张海军、张立强、杨洪山、张泰乐、袁戎

主要完成单位：上海交通大学、上海霄云信息科技有限公司、上海科技大学、济南浪潮数据技术有限公司、星环信息科技（上海）股份有限公司、方一信息科技（上海）有限公司、北京忆恒创源科技股份有限公司

主要完成人介绍：

吴晨涛，上海交通大学计算机学院教授、博导，国家级青年人才，国家重点研发计划首席科学家。研究方向：云存储系统、大数据存储系统。现任上海市计算机学会存储专委会主任，CCF体系结构专委常委、副秘书长。研究领域涵盖高可靠存储系统和持久内存系统，在IEEE TC、IEEE TPDS、IEEE TDSC、OSDI、ATC、HPCA等期刊会议上发表论文130余篇。曾获2019年国家技术发明二等奖、2018和2022年上海市技术发明一等奖等奖励。

成果简介：（面向数据智能的分级存储关键技术与应用）：

随着人工智能大模型快速发展，海量数据的高效存储与供给成为制约AI系统性能的核心瓶颈。本成果围绕分级存储系统的三大关键挑战，构建了系统性技术体系。（1）系统可靠性：针对异构介质故障模式复杂的难题，提出全栈故障预测与劣化检测方法，实现高精度预警与低开销在线诊断，支撑跨层快速修复，显著降低停机风险。（2）数据供给效率：针对多模态AI训练与推理场景下I/O与计算资源难以协同的问题，提出跨层协同调度、时空关联预取与键值缓存重用策略，有效提升系统吞吐、降低推理延迟并减少介质损耗。（3）可扩展性与成本治理：针对千亿级规模下元数据瓶颈与介质磨损问题，提出KV分离扁平元数据、磨损感知自适应迁移及智能分级去重压缩机制，实现稳定扩展与存储总拥有成本的有效降低。成果整体达到国内领先水平，已广泛应用于金融、云计算、云存储、电商等领域，服务用户超2亿人，近三年新增产值23亿元。共获授权专利126项，发表高水平论文130余篇，总引用超6000次。

2025年度上海市计算机学会科学技术奖一等奖（科技进步奖）

项目名称：服务流程自适应建模与智能管控关键技术及应用

主要完成人：曹健、赵海燕、钱诗友、汤敬华、方楠、薛广涛、朱能军、王伟、关威、顾扬

主要完成单位：上海交通大学、上海理工大学、声通科技股份有限公司、上海大学、江阴逐日信息科技有限公司

主要完成人介绍：

曹健，上海交通大学计算机学院长聘教授、博导，主要研究方向为业务流程管理，智能数据分析、服务计算和分布式人工智能。主持多项国家重点研发计划课题、国家863计划课题、国家自然科学基金课题，上海市科委重点项目。获得省部级科技进步特等、一等、二等等各类科技奖项9项，入选教育部新世纪优秀人才资助计划。成果应用于金融、医疗、旅游等行业。在国内外发表论文300多篇。目前为IEEE高级会员，中国计算机学会杰出会员，上海市计算机学会协同计算与信息服务专委会主任，上海市人工智能学会可信智能系统专委副主任。

成果简介（服务流程自适应建模与智能管控关键技术及应用）：

在数字经济与全球产业变革的背景下，动态、不确定的业务环境已成为常态。传统的业务流程管理系统依赖于预定义的、静态的流程模型，其僵化的执行机制难以快速响应市场需求变化、组织架构调整或突发外部事件，导致运营效率低下和适应性差。在国家自然科学基金及多项企业横向课题的持续支持下，项目组围绕“模型如何智能构建与演化”、“系统如何弹性执行与优化”、“运行如何精准感知与调控”这三个科学问题，开展了从理论方法、关键技术到平台工具及应用推广的科研攻关。通过多年深入研究，项目取得了自进化服务流程建模与语义引导的智能优化技术、服务流程分布式自组织执行引擎、服务流程的自优化监控方法等代表性成果。项目组在国内外顶级期刊与会议上发表高水平学术论文43篇，其中CCF A类论文15篇，申请并获授权国家发明专利22项，其中6项核心专利已成功实现技术转让。研发的工具与系统已在智能客服、政务服务、智慧供应链、金融、智慧园区及大规模服装定制等十多个行业领域成功落地应用。近三年内，相关应用累计创造新增产值约25亿元。项目成果为推动我国企事业单位的数字化转型提供关键的技术工具与方法论，不仅有助于解决服务流程管理中的具体技术难题，更在理念上引领服务流程向自适应、智能化、数据驱动方向的演进。

项目名称：生物制药装备数智融合关键技术开发与产业化应用

主要完成人：陈晔洲、涂仕奎、汤卫华、王旭东、潘昊、李道全、张婷、杨岚青、陈学明、洪镇洲、丁典、由晓迪、叶靖、徐雷、王大海

主要完成单位：上海市计算技术研究所有限公司、上海交通大学、上海森松制药设备工程有限公司

主要完成人介绍：

涂仕奎，上海交通大学计算机学院长聘副教授、博导，国家级青年人才，研究方向是机器学习、及其与生化医药交叉研究，在Science、Cell正刊以及NeurIPS、ICML、ICLR等人工智能顶级国际会议发表论文100余篇，曾获吴文俊人工智能科学技术奖自然科学奖二等奖。

潘昊，上海交通大学计算机学院长聘教轨副教授。曾任微软亚洲研究院主管研究员。研究方向：移动计算、无线通信、嵌入式具身感知、可穿戴医疗和计算机视觉。以一作通讯发表11篇ACM MobiCom。获ACM China SigMobile 新星奖，上海市计算机学会青年科技英才等。

杨岚青，上海交通大学计算机学院助理研究员，研究方向为物联网、智慧感知，发表CCF A类论文10余篇，多篇文章发表在USENIX SECURITY、MOBICOM。主持国自然基金1项，上海市面上项目一项。获2021世界人工智能大会优秀论文提名奖。

丁典，上海交通大学计算机学院博士后，研究聚焦物联网系统智能感知与计算，入选2024年上海市"超级博士后"激励计划。在ACM MobiCom、IMWUT等国际会议期刊发表论文40余篇，获ACM MobiSys 2025最佳技术成果提名奖等国际学术奖项3项。

徐雷，上海交通大学致远讲席教授、上海市人工智能战略咨询专家委员会专家。香港中文大学Emeritus Professor。IEEE Fellow(01)、IAPR Fellow(02)、欧洲科学院院士(03)。获数个国内外主要奖项，如93年国家自然科学奖， 95年国际神经网络学会Leadership奖、06年亚太神经网络学会最高奖-杰出成就奖(首位获奖华人)。

成果简介（生物制药装备数智融合关键技术开发与产业化应用）：

紧扣生物制药工艺与装备制造的数智融合升级核心需求，深度整合森松集团全球40余国项目实践经验与海量生产数据，创新提出数智融合导向的因果发现多目标优化方法；将工业数字化经验与多目标优化技术相融合，成功研制出适用于生物制药装备的新一代智能平台。该平台突破了传统工业数字化平台在工艺优化维度的技术局限，通过将因果推断算法深度嵌入数据分析与决策环节，实现了从“数据关联分析”向“因果精准决策”的跃升，目前已成功集成至森松集团生物反应器、模块化厂房控制系统等核心装备，完成从技术研发到设备商产业化应用的全链条实施。相关技术装备已覆盖全球20余个国家和地区，服务超过50家国内外知名制药企业，2023-2025年相关产品销售新增产值31.09亿元，新增利润4.17亿元，创收外汇2.57亿美元，显著提升了我国生物制药装备在全球市场的竞争力，为行业提供了可复制的数智化转型方案。