2019年11月28日，由中國自動化學會主辦、中科院沈自所承辦的第13期智能自動化學科前沿講習班在北京香格里拉飯店隆重舉行。會議邀請了近年來在邊緣計算領域做出突出成績的專家學者，來自中國科學技術大學、清華大學、中國科學院、東北大學、遼寧電力科學技術研究院、上海交通大學等單位的8位專家到會，分享了多媒體邊緣計算中計算、通信模式和資源調度，邊緣智能架構中資源優化分配，邊緣計算與知識圖譜技術，AI端邊云協同、面向大規模工業網絡的高實時、高可靠傳輸調度技術，電網分布式保護控制，工業互聯網邊緣計算軟件開發模式與智能管控等內容，全面展現邊緣計算的最新研究動態。
本期講習班學術主任中科院沈自所所長助理曾鵬研究員主持會議，并做邊緣計算進展報告。
.png)
圖1中科院沈自所所長助理曾鵬研究員做邊緣計算進展報告
物聯網與人工智能的融合將創造出一個萬物互聯的智能世界，而充當融合二者的重任顯然是邊緣計算。邊緣計算和人工智能彼此賦能,將催生新的計算模式“邊緣智能計算”。 中國科學技術大學黃劉生教授做題為《邊緣智能架構中資源優化分配問題研究》精彩報告，針對邊緣智能計算的挑戰，即邊緣節點的資源有限性和智能邊緣的環境動態性，重點探討了滿足不同服務質量需求的智能邊緣架構中資源優化分配問題。
.png)
圖2 中國科學技術大學黃劉生教授做題為《邊緣智能架構中資源優化分配問題研究》精彩報告
如何利用邊緣節點的計算、存儲和網絡資源實現計算靠近數據進而融入數據，內容分發跟隨需而動，從而支撐更低延遲、更高帶寬需求的多媒體應用，已逐漸成為新的研究熱點，清華大學孫立峰教授探討了多媒體邊緣計算與內容分發對計算模式、通信模式和資源調度所帶來的問題與挑戰，介紹了本領域的前沿工作和研究團隊的最新研究成果。
.png)
圖3 清華大學孫立峰教授做題為《多媒體邊緣計算》精彩演講
人工智能、知識圖譜是目前的研究熱點。中國科學院微電子研究所陳曙東研究員剖析了梳理人工智能技術的發展路徑，介紹人工智能應用的兩大驅動技術，即深度學習和知識圖譜。然后以影像分析、企業征信、輿情監控等不同的場景為例，闡述了邊緣計算、語義融合、知識推理等關鍵技術的應用，最后分析了相關技術的未來發展趨勢。
.png)
圖4 中國科學院微電子研究所陳曙東研究員做題為《邊緣計算與知識圖譜技術趨勢與應用研究》精彩演講
旋轉機械特別是大型旋轉機械往往是企業的核心設備，在工業生產中占有舉足輕重的地位。清華大學劉勇攀教授首先回顧了旋轉類設備監測技術經歷的人工、自動化以及智能化的發展階段。隨后，論述了監測技術向端云協同方向演進時面臨的核心挑戰，即邊緣計算、高能效人工智能芯片和端云協同架構。最后，以端云協同的旋轉型機械設備健康監測系統為例對上述技術的產業化進行了說明。
.png)
圖5 清華大學劉勇攀教授做題為《AI端邊云協同---賦能旋轉類設備智能化升級》精彩報告
為滿足工業數據的高實時、高可靠傳輸需求，傳輸速率相對較低的無線網絡需避免高延時管控，而支持多種需求數據流混合傳輸的有線網絡需避免資源分配不均導致的傳輸餓死。針對上述問題，東北大學鄧慶緒教授介紹了分布式實時調度方法，用以減少突發動態數據的交互管控延時；針對有線網絡，介紹了時間敏感網絡交換機中隊列的分配方法，用以均衡多種數據流的傳輸性能。
.png)
圖6 東北大學鄧慶緒教授做題為《面向大規模工業網絡的高實時、高可靠傳輸調度技術》精彩報告
電力系統的安全運行有著極為重要的意義。國網遼寧電科院首席專家于同偉做題為《分布式人工智能保護和控制》精彩報告。報告探討了電網在人工智能、泛在網和區塊鏈技術趨勢下的發展趨勢，提出了基于邊緣計算的分布式保護控制的整體架構，介紹了電力分布式智能的關鍵理論基礎和應用場景。
.png)
圖7 國網遼寧電科院首席專家于同偉做題為《分布式人工智能保護和控制》精彩報告
工業互聯網智能制造是重要的邊緣計算應用場景。中科院沈自所劉意楊研究員做題為《工業互聯網支撐制造業轉型升級》精彩報告。對照中國工業互聯網的體系架構，介紹了平臺、網絡等領域的前沿技術、成果以及構建出的工業互聯網技術體系在流程、離散制造業的一些應用案例。
.png)
圖8中科院沈自所劉意楊研究員做題為《工業互聯網支撐制造業轉型升級》精彩報告
具備高柔性、高生產率、高質量和低成本的基于邊緣計算的新型工業云+邊緣系統來替代傳統工業自動化系統，使資源得到最有效地利用，達到生產經營能力整體優化的目的。上海交通大學戴文斌教授做題為《工業互聯網邊緣計算節點自我管控與邊緣端數據處理》精彩報告，針對工業互聯網下邊緣計算節點自我管理與邊-云協作的數據處理與機器學習進行了討論。
.png)
圖9 上海交通大學戴文斌教授做題為《工業互聯網邊緣計算節點自我管控與邊緣端數據處理》精彩報告
.png)
圖10 會上專家與聽眾進行了熱烈的討論
來源：CAA邊緣計算專委會
