論壇背景在全國一體化算力網(wǎng)與新質(zhì)生產(chǎn)力加速發(fā)展的背景下,邊緣算力正從云邊協(xié)同的補(bǔ)充能力,演進(jìn)為分布式算力網(wǎng)絡(luò)的核心底座。面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、自動駕駛、實(shí)時(shí) AI 等場景,低時(shí)延、高可靠、廣覆蓋的分布式邊緣算力網(wǎng),成為打通 “云-邊-端” 全域算力協(xié)同、實(shí)現(xiàn)算力普惠供給的關(guān)鍵路徑。 本論壇聚焦分布式邊緣算力網(wǎng)的技術(shù)體系、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、產(chǎn)業(yè)實(shí)踐與生態(tài)構(gòu)建等,匯聚高校、科研院所、運(yùn)營商、算力企業(yè)與行業(yè)用戶,共議邊緣算力規(guī)?;渴?、跨域協(xié)同調(diào)度、智能任務(wù)分發(fā)、端邊云協(xié)同推理等關(guān)鍵技術(shù)突破,推動分布式邊緣算力網(wǎng)從技術(shù)原型走向工程化、標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)模化落地,為構(gòu)建高效、彈性、安全、泛在的國家級算力基礎(chǔ)設(shè)施提供支撐。
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論壇主席及介紹
吳帆 教授上海交通大學(xué)
吳帆,現(xiàn)為上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院特聘教授、常務(wù)副院長,2020年國家自然科學(xué)基金杰出青年科學(xué)基金獲得者。在移動端智能計(jì)算、大小模型協(xié)同智能、分布式智能系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)管理、智能博弈等領(lǐng)域取得了一系列科研成果,已發(fā)表學(xué)術(shù)論文300余篇,論文發(fā)表在TMC、TPDS、TOC、TKDE等國際著名期刊,以及MOBICOM、OSDI、NeurIPS、AAAI、IJCAI、ICDE、VLDB、KDD等重要國際會議,并出版英文專著一部。先后擔(dān)任IEEE Transactions on Mobile Computing等4個國際學(xué)術(shù)期刊編委,以及Journal of Computer Science and Technology青年編委和中國計(jì)算機(jī)學(xué)會通訊專題編委。曾獲國家級教學(xué)成果獎二等獎、教育部自然科學(xué)獎一等獎2項(xiàng)、上海市科技進(jìn)步獎一等獎、CCF科技進(jìn)步獎一等獎、ACM中國新星獎、CCF-IEEE青年科學(xué)家獎、仲英青年學(xué)者、CCF-騰訊犀牛鳥卓越獎、CCF-Intel青年學(xué)者提升計(jì)劃、上海市浦江人才,以及包括IEEE/ACM IWQoS 2020在內(nèi)的7次國際學(xué)術(shù)會議論文獎。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人承擔(dān)科技創(chuàng)新2030“新一代人工智能”重大項(xiàng)目、國家自然科學(xué)基金、上海市科委項(xiàng)目20余項(xiàng)。
講者簡介:董瑋,浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副院長,國家重大人才工程特聘教授。中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(CCF)杰出會員,ACM中國SIGMOBILE副主席,CCF物聯(lián)網(wǎng)專委、互聯(lián)網(wǎng)專委、分布式計(jì)算與系統(tǒng)專委執(zhí)行委員,浙江省計(jì)算機(jī)學(xué)會嵌入式與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)專委秘書長。曾獲全國優(yōu)博論文提名、CCF-Intel青年學(xué)者提升計(jì)劃、浙江省杰出青年基金、國家級青年人才計(jì)劃。在ACM MobiCom、MobiSys、SenSys、IMWUT/UbiComp等著名國際會議以及IEEE/ACM Trans on Networking、IEEE Trans on Mobile Computing等著名國際期刊上發(fā)表論文200余篇。主編教材/專著2部,授權(quán)發(fā)明專利30余項(xiàng)。以第一完成人,獲2023年浙江省科技進(jìn)步一等獎,2025年中國計(jì)算機(jī)學(xué)會技術(shù)發(fā)明二等獎,2021年中國計(jì)算機(jī)學(xué)會科技進(jìn)步杰出獎。指導(dǎo)多位博士生獲CCF優(yōu)秀博士論文激勵計(jì)劃、國家自然科學(xué)基金博士生基金、華為天才少年計(jì)劃等。報(bào)告題目:大模型賦能物聯(lián)網(wǎng)報(bào)告摘要:大模型的發(fā)展使物聯(lián)網(wǎng)朝更智能的方向進(jìn)一步發(fā)展,同時(shí)也帶來一系列新的挑戰(zhàn)。報(bào)告針對面向物理世界感知、理解與控制中面臨的跨域感知精度低下、復(fù)雜專業(yè)問題理解困難、控制規(guī)則生成精度不足等挑戰(zhàn),介紹了團(tuán)隊(duì)最新研究的幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),包括基于大模型隱式知識注入的跨數(shù)據(jù)識別方法、多智能體辯論驅(qū)動的視覺感知理解方法、面向橋梁智能運(yùn)維領(lǐng)域的專業(yè)大模型構(gòu)建方法,以及大模型驅(qū)動的控制規(guī)則生成方法等。最后展望了大模型賦能物聯(lián)網(wǎng)未來與愿景。
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