7月1日，CSIG-VIS 2018大数据可视化高峰论坛在太原理工大学成功举办，本次高峰论坛以“可视化和可视分析“为主题，旨在促进大数据可视化与可视分析相关研究的创新和推广应用，吸引了来自国内本领域知名专家学者和相关科技工作者参会交流。

会议现场

       会议上，北京大学研究员、CSIG-VIS专委会主任委员袁晓如，浙江大学计算机科学与技术学院院长助理巫英才，西南科技大学教授、计算机学院副院长吴亚东，清华大学软件学院产品副教授刘世霞分别作了特邀报告。太原理工大学强彦教授、张小龙教授共同担任本次高峰论坛的执行主席。

前沿技术精彩纷呈

袁晓如研究员作报告

       袁晓如研究员在题为《科学数据可视化的未来与挑战》的报告中提出，可视分析是把算法与决策关联起来的一种技术，为机器和人的交互建立桥梁。对科学家而言，无论是哪个方向的研究，都需要可视化方法，这已经成为他们分析数据的重要手段。接下来，袁晓如研究员从如何把信息可视化与科学可视化结合起来、如何在有限资源下提高效率两方面提出了自己的看法。

巫英才研究员作报告

       巫英才研究员在题为《体育数据可视化》的报告中提出，发展体育产业是重大需求，科技是推动体育产业发展的重要手段。体育大数据，则可以通过技术精准地分析以及高效解决各种体育相关问题。由于数据的海量、异构、多源等因素，可视分析成为解决这些问题的一大利器。紧接着，他从国际趋势出发，对乒乓球、足球数据的可视分析进行阐述，希望通过可视化和可视分析技术在体育数据上的应用，提高技战水平。

吴亚东教授作报告

       吴亚东教授在题为《通信数据可视化》的报告中提出，移动通信数据包含了人类活动的时空信息、社会关系等信息，对人类行为分析有着重要的价值。紧接着，吴亚东教授介绍了面向用户行为分析的移动通信数据可视化分析工作，探讨了移动通信数据可视分析技术在用户特定关系、社群划分、基站优化等领域的应用，对可视化在通信行业的应用进行了详细阐述。

刘世霞教授作报告

       刘世霞教授在题为《可解释机器学习》的报告中提到，机器学习已经在现实世界中有很多成功应用。然而，由于机器学习模型功能难以理解、工作机制不明确，大多数用户往往将其视为“黑匣子”。在不清楚模型如何工作以及为什么工作的情况下，高性能模型的开发通常依赖于耗时的试错过程。在报告中，刘世霞教授介绍了交互式机器学习的主要挑战，并举例说明了几种可视化分析技术和实例，包括模型理解和诊断。

如何快速入门可视化

       随后，论坛举办了Panel环节，对可视化在人才培养、企业需求、学术如何与产业界结合等方面如何发展进行了讨论。张小龙教授首先抛出问题“对可视化感兴趣的学生如何入门？”，各位嘉宾分别结合自己的经历对问题进行了回答。

Panel环节

       巫英才研究员认为，各大高校举办的可视化相关暑期学校是一个重要方式，其次，兴趣是最好的推动力，选择可视化研究领域一定要自己感兴趣。

       袁晓如研究员提出，可视化是一个与应用结合非常紧密的行业，可视化的入门可以在自己目前研究的角度上进行，尤其是与学校的强势学科结合。其次，熟悉可视化需要一个过程，可以先通过观看、接触、参加竞赛的方式逐步了解。

       刘世霞教授认为，与已有的可视化团队合作也是一个非常不错的途径，她说道，自己并非可视化科班出身，而是图形学背景，在IBM中国工作后，才接触到可视化，与可视化相关研究的团队合作。她认为，不要自己从头开始进行可视化的研究，可以站在已有团队的基础上进行研究。

       吴亚东教授结合自己的经历对如何入门可视化提出看法。首先，吴亚东教授提出最早做可视化是到袁晓如老师的暑期学校，接触到很多行业顶尖高手，对行业有一个基础认知；其次，可视化是数据驱动型的学科，与任务、需求、数据联系非常密切，因此，要结合本地及自身特色开展工作。第三，可以多参加行业会议，比如ChinaVis，可以了解到全国做可视化比较好的团队有哪些，进行交流、合作。

如何加速可视化落地发展

       紧接着，有企业代表提问，如何才能促进可视化在产业上的落地，高校与企业之间用哪种合作方式更高效。

Panel环节

       对此，吴亚东教授结合自身经历谈到，目前接触到很多部门，在交流过程中遇到的最大问题是大家对可视化的认识。“比如，许多人认为可视化就是把东西呈现的好看。对此，我们花了许多时间解释可视化和可视分析与机器学习、UI设计的区别”，吴亚东教授解释，此外，用户觉得可视化是锦上添花，这个事情并不十分紧迫。因此，学校与企业的合作模式可以先本着学术研究的方向进行，在合作初期进行破冰，让合作方意识到可视化的重要性。另外，高校要找对自己的定位，高校并不适合做产品，只能做100步的前30步，如果再往后，建议找软件开发公司。

       刘世霞教授在回答中提出，自己比较幸运，源于企业界，知道工业界、学术界需要什么，必要时能够在二者之间做折中。在合作中，首先面临的是沟通问题。一定要及时沟通，不要让对方对你的期望过高或者过低。每个人都有生存压力，诚实可信非常重要。最重要的是让对方知道你能做什么，自身需要什么，二者能达成什么样的合作。

       袁晓如研究员提出，可视化领域的需求很大，但是合作要在恰当的时机进行，企业在不同时间、不同阶段的心态不一，合作中一定是人对人，一定要找到既能够决策，又能够正确评价价值的人，这样的合作才是长久的。他还提到，高校要避免做太多系统实现的工作，无论是人力，还是从学生角度来看，都不适合，应当做一些探索类的工作。

可视化饕餮盛宴即将开始

吴亚东教授介绍ChinaVis2018

       最后，吴亚东教授代表ChinaVis组委会对即将于7月25-28日在上海举办的ChinaVis 2018进行了介绍，中国可视化与可视分析大会 (ChinaVis) 由我国可视化业界工作者联合发起，宗旨是促进中国及周边地区的可视化与可视分析研究与应用的交流，探讨在大数据时代可视化与可视分析发展的方向与机遇，推动相关研究与应用的发展与进步，推进学科的发展，促进人才培养和交流。

       本次ChinaVis 2018作为第五届大会，在今年的规模将再创新高，将从特邀报告、论文报告、海报、展览、及专题研讨、课程等栏目上为大家带来可视化领域的“饕餮盛宴”。

可视化与可视分析专委会供稿