2019年11月28日，由中国自动化学会主办、中科院沈自所承办的第13期智能自动化学科前沿讲习班在北京香格里拉饭店隆重举行。会议邀请了近年来在边缘计算领域做出突出成绩的专家学者，来自中国科学技术大学、清华大学、中国科学院、东北大学、辽宁电力科学技术研究院、上海交通大学等单位的8位专家到会，分享了多媒体边缘计算中计算、通信模式和资源调度，边缘智能架构中资源优化分配，边缘计算与知识图谱技术，AI端边云协同、面向大规模工业网络的高实时、高可靠传输调度技术，电网分布式保护控制，工业互联网边缘计算软件开发模式与智能管控等内容，全面展现边缘计算的最新研究动态。

本期讲习班学术主任中科院沈自所所长助理曾鹏研究员主持会议，并做边缘计算进展报告。

 

图1中科院沈自所所长助理曾鹏研究员做边缘计算进展报告

物联网与人工智能的融合将创造出一个万物互联的智能世界，而充当融合二者的重任显然是边缘计算。边缘计算和人工智能彼此赋能,将催生新的计算模式“边缘智能计算”。 中国科学技术大学黄刘生教授做题为《边缘智能架构中资源优化分配问题研究》精彩报告，针对边缘智能计算的挑战，即边缘节点的资源有限性和智能边缘的环境动态性，重点探讨了满足不同服务质量需求的智能边缘架构中资源优化分配问题。

 

图2 中国科学技术大学黄刘生教授做题为《边缘智能架构中资源优化分配问题研究》精彩报告

如何利用边缘节点的计算、存储和网络资源实现计算靠近数据进而融入数据，内容分发跟随需而动，从而支撑更低延迟、更高带宽需求的多媒体应用，已逐渐成为新的研究热点，清华大学孙立峰教授探讨了多媒体边缘计算与内容分发对计算模式、通信模式和资源调度所带来的问题与挑战，介绍了本领域的前沿工作和研究团队的最新研究成果。

 图3 清华大学孙立峰教授做题为《多媒体边缘计算》精彩演讲

人工智能、知识图谱是目前的研究热点。中国科学院微电子研究所陈曙东研究员剖析了梳理人工智能技术的发展路径，介绍人工智能应用的两大驱动技术，即深度学习和知识图谱。然后以影像分析、企业征信、舆情监控等不同的场景为例，阐述了边缘计算、语义融合、知识推理等关键技术的应用，最后分析了相关技术的未来发展趋势。

 

图4 中国科学院微电子研究所陈曙东研究员做题为《边缘计算与知识图谱技术趋势与应用研究》精彩演讲 

旋转机械特别是大型旋转机械往往是企业的核心设备，在工业生产中占有举足轻重的地位。清华大学刘勇攀教授首先回顾了旋转类设备监测技术经历的人工、自动化以及智能化的发展阶段。随后，论述了监测技术向端云协同方向演进时面临的核心挑战，即边缘计算、高能效人工智能芯片和端云协同架构。最后，以端云协同的旋转型机械设备健康监测系统为例对上述技术的产业化进行了说明。

 

图5 清华大学刘勇攀教授做题为《AI端边云协同---赋能旋转类设备智能化升级》精彩报告 

为满足工业数据的高实时、高可靠传输需求，传输速率相对较低的无线网络需避免高延时管控，而支持多种需求数据流混合传输的有线网络需避免资源分配不均导致的传输饿死。针对上述问题，东北大学邓庆绪教授介绍了分布式实时调度方法，用以减少突发动态数据的交互管控延时；针对有线网络，介绍了时间敏感网络交换机中队列的分配方法，用以均衡多种数据流的传输性能。

 

图6 东北大学邓庆绪教授做题为《面向大规模工业网络的高实时、高可靠传输调度技术》精彩报告

电力系统的安全运行有着极为重要的意义。国网辽宁电科院首席专家于同伟做题为《分布式人工智能保护和控制》精彩报告。报告探讨了电网在人工智能、泛在网和区块链技术趋势下的发展趋势，提出了基于边缘计算的分布式保护控制的整体架构，介绍了电力分布式智能的关键理论基础和应用场景。

 

图7 国网辽宁电科院首席专家于同伟做题为《分布式人工智能保护和控制》精彩报告 

工业互联网智能制造是重要的边缘计算应用场景。中科院沈自所刘意杨研究员做题为《工业互联网支撑制造业转型升级》精彩报告。对照中国工业互联网的体系架构，介绍了平台、网络等领域的前沿技术、成果以及构建出的工业互联网技术体系在流程、离散制造业的一些应用案例。

 

图8中科院沈自所刘意杨研究员做题为《工业互联网支撑制造业转型升级》精彩报告

具备高柔性、高生产率、高质量和低成本的基于边缘计算的新型工业云+边缘系统来替代传统工业自动化系统，使资源得到最有效地利用，达到生产经营能力整体优化的目的。上海交通大学戴文斌教授做题为《工业互联网边缘计算节点自我管控与边缘端数据处理》精彩报告，针对工业互联网下边缘计算节点自我管理与边-云协作的数据处理与机器学习进行了讨论。

 

图9 上海交通大学戴文斌教授做题为《工业互联网边缘计算节点自我管控与边缘端数据处理》精彩报告

 

图10 会上专家与听众进行了热烈的讨论

来源：CAA边缘计算专委会