CNCC | 人机物融合群智计算：万物智联时代的探索与挑战

郭斌

CCF西安主席

西北工业大学计算机学院副院长

CCF杰出会员，国家杰出青年科学基金获得者，工信部智能感知与计算重点实验室副主任。2009年在日本庆应大学获博士学位，2009-2011年在法国国立电信学院进行博士后研究。主要从事普适与泛在计算、移动群智感知、人机物融合群智计算方面研究。在IEEE/ACM汇刊等国内外重要期刊和会议上发表论文150余篇，曾获得教育部自然科学一等奖、陕西省自然科学一等奖以及IEEE UIC’17等国际会议“最佳论文奖”。担任《IEEE Transactions on Human-Machine Systems》、《IEEE Communications Magazine》、《ACM IMWUT》等国际权威期刊编委。

王柱

西北工业大学教授/博导

入选陕西省青年科技新星。主要从事智能无线感知与普适计算方面研究工作。先后主持国家自然科学基金面上，参与国家自然科学基金重点等国家级重点项目。在 IEEE TMC、IEEE TKDE、ACM UbiComp、IEEE ICDE等CCF推荐期刊/会议上发表论文80余篇，Google学术引用4000余次；4篇论文入选ESI高被引论文，5篇论文获得领域国际知名学术会议最佳论文奖。受邀担任World Wide Web Journal、IEEE WoWMoM 2022等多个CCF推荐期刊/会议的客座编委/程序主席。曾获教育部高等学校科技进步一等奖1项、自然科学二等奖1项，陕西省科学技术一等奖1项。

於志文

CCF常务理事

哈尔滨工程大学副校长

CCF杰出会员，国家杰出青年科学基金获得者。人机物融合群智计算教育部重点实验室主任，智能感知与计算工信部重点实验室主任。主要从事普适计算、人机系统、社会感知等领域的研究工作。曾获CCF优秀博士学位论文奖、CCF青年科学家奖、国家级教学成果二等奖、教育部自然科学一等奖和陕西省科学技术一等奖。

CrowdOS群智系统平台的起源和发展

移动群智感知利用大众的广泛分布性、灵活移动性和即时连接性进行大规模时空感知，成为一种新型感知模式，克服了传统静态感知网络在灵活性、时空覆盖方面的内在缺陷。报告将介绍群智系统平台CrowdOS的起源、平台主要功能，以及开源探索和实践。

杨天若

海南大学副校长、计算机学院院长

加拿大工程院院士，欧洲科学院院士，IEEE/IET/AAIA 会士，科睿唯安全球高被引学者，ACM 杰出科学家。主要从事人-机-物智能的研究。曾获得多项国际性奖励与荣誉: 加拿大工程研究院 John B. Stirling Medal 奖章 (2021), IEEE Sensor Council 技术成就奖(2020), IEEE Canada C. C. Gotlieb 计算机成就奖(2020）等。

人机物智能

随着信息技术、计算机技术和通信技术的迅猛发展，人类社会逐渐成为一个人、机、物紧密耦合的三元混合空间，也称之为信息-物理-社会空间。如何在这个混合空间中为人类提供个性化、前瞻性的服务，人机物智能研究的终极目标之一。为此，本报告重点讲述了它的背景、现状以及我们一直从事的人机物智能的研究和应用。 

彭鑫

CCF软件工程专委会副主任

复旦大学计算机科学技术学院副院长

CCF杰出会员，主要研究方向包括软件智能化开发、云原生与智能化运维、泛在计算软件系统、智能网联汽车等。研究工作多次获得IEEE Transactions on Software Engineering年度最佳论文奖、ACM SIGSOFT杰出论文奖、IEEE TCSE杰出论文奖等奖项。担任《Journal of Software: Evolution and Process》共同主编（Co-Editor），《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》、《Empirical Software Engineering》、《Automated Software Engineering》、《软件学报》等期刊编委，以及2022年与2023年CCF中国软件大会（ChinaSoft）组织委员会主席与程序委员会共同主席。带领复旦大学CodeWisdom研究团队开展软件智能化开发与运维以及软件供应链治理平台的研究，研究成果在多家大型企业进行了实践应用。

软件定义的人机物融合应用编程与运行支撑

随着网络与信息技术向人类社会和物理世界的全方位延伸，人类社会、信息系统、物理空间之间以软件为纽带不断融合，形成了软件定义的智能汽车、智慧园区、智能工厂等具体场景，人机物融合泛在计算正在逐渐成为现实。人机物融合泛在计算实现了面向万物互联的超级自动化，支持以软件定义的方式实现人机物融合应用编程并提供相应的运行支撑。本次报告将围绕这一主题，从基于云原生边缘的人机物融合系统整体架构、人机物资源抽象与管理、云边融合任务调度与协同、基于云边融合环境的系统可观测性与运维管理等方面介绍我们的技术构想和初步实践，同时还将分析智能机器人在其中所扮演的角色并介绍我们在基于大模型的人机物融合智能编程上的初步探索。 

刘云新

清华大学国强教授/博导、清华大学智能产业研究院研究员

清华大学（智能产业研究院）-亚信科技（中国）有限公司5G智能物联网联合研究中心主任

国家重点研发计划项目负责人。曾任微软研究院异构计算研究组负责人，长期从事AIoT、移动计算、边缘计算、异构计算等研究。发表学术论文100多篇，获得发明专利20余项，研究成果应用到微软的多项产品中。获得2022 CCF科技进步一等奖，MobiSys 2021最佳论文奖，SenSys 2018最佳论文Runner-up奖，MobiCom 2015最佳演示奖等奖项。现任或曾任MobiSys 2023程序委员会共同主席，MobiHoc 2021大会共同主席，IEEE Transactions on Mobile Computing编委，和ACM SIGBED China副主席。

边缘智能：让智能无处不在

随着计算机软硬件和人工智能的快速发展以及新型应用的不断涌现，计算模式正在从以云计算为中心的集中式智能向面向边缘计算的分布式智能逐步演变。在边缘智能时代，如何利用人工智能赋能于资源受限又形态各异的边缘设备，满足丰富多样的智能应用的实际需求，面临着诸多技术挑战，也提供了很多研究课题。本报告简述边缘智能中的主要挑战和机遇，介绍相关研究工作的近期进展，重点关注如何充分利用异构计算资源提升深度模型推理的性能。

童咏昕

CCF会员与分部工委副主任、走进高校工作组组长

北京航空航天大学教授/博导

CCF杰出会员，国家自然科学基金优秀青年基金获得者。主要研究方向包括：联邦学习、时空大数据分析与处理、众包计算与群体智能等。发表论文百余篇，谷歌引用9000余次。曾获中国电子学会自然科学一等奖（排名1）、首届阿里巴巴达摩院“青橙奖”和多个国际一流学术会议/竞赛的最佳论文与冠军；担任《FCS》执行编委、《IEEE TKDE》等国际期刊编委。

互联网群体行为驱动的共享资源动态分配研究

如何将线下服务资源有效地分配给线上大规模用户是提升互联网经济效率的核心计算问题之一，已成为众多互联网经济服务的共性基础。其本质是有限资源供给与海量用户需求间矛盾形成的复杂问题。传统方法受限于资源静态分配假设，导致分配低效、固化，无法解决互联网环境中群体规律难以发现、资源供需失衡和资源分配固化的挑战。本报告首先回顾共享资源动态分配研究的背景，随后介绍互联网群体行为驱动的资源分配框架。最后结合产业应用，剖析上述分配框架在智慧交通与智慧物流等服务中的落地实践。