CCF嵌入式系统专委走进四川大学

2026年10月23日，CCF嵌入式系统专委李哲涛教授、杜军朝教授、李超教授、郭少勇教授团队（肖轶涛）、翟季东教授等一行人来到四川成都，走进四川大学进行报告与交流。

由中国计算机学会（CCF）主办，CCF嵌入式系统专委和四川大学承办的“CCF走进高校”活动，于10月23日在四川大学计算机学院（软件学院）举行。学院教师及研究生代表近百人参会，CCF嵌入式系统专委主任、四川大学计算机学院（软件学院）副院长郭兵教授致开幕辞后大会正式开始。

暨南大学李哲涛教授作报告

暨南大学信息科学技术学院院长李哲涛教授以《模型互联网》为题作了报告。李教授从计算机与互联网发展历程切入，梳理了人工智能模型从神经网络、深度学习到大模型的发展阶段，指出未来人工智能将更多走向“模型互联”。针对硬成本巨大、软成本昂贵、质量增益微弱等现实挑战，他介绍了模型私有化、轻量化、专业化等研究方向，并引出“模型互联网”概念。报告进一步阐释了模型互联网的系统定义、应用层—交互层—服务层—资源层结构、模型路由以及模型评价与互联安全等关键环节，展示了团队相关研究成果，并对未来研究方向进行了展望。

西安电子科技大学杜军朝教授作报告

西安电子科技大学“华山学者”领军教授杜军朝教授以《端云协同的智能体训练、推理优化与具身智能交互研究》为题作了报告。杜教授在报告中介绍了“感知中国”背景下物联网作为国家战略在生态环境、智能交通、智能电网等领域的应用，并概括了“感传算”研究挑战：感知层面追求“看得清”，传输层面追求“联得到”，计算层面追求“干得好”。他指出，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具身智能、空间智能、世界模型是推动AI从数字世界迈向物理世界的关键路径。随后，他围绕AI Agent训练与推理优化展开介绍，梳理了LLM与AI Agent的发展历程及分阶段优化思路，指出训练已升级为“数据、工具、环境、反馈”的闭环优化；在推理方面介绍了Prefill与Decode的优化差异，以及ReAct、Plan-and-Execute等范式和相关工程优化。最后，他阐述了具身智能由“能跑会动”迈向“场景作业”、走向“懂人共情”的发展趋势。

上海交通大学李超教授作报告

上海交通大学李超教授以《面向异构智算基础设施的资源效率优化探索》为题作了报告。李教授在报告中介绍了异构智算基础设施的发展背景，指出通用CPU引入加速单元使硬件形态日益异构化，复杂智算应用与异构硬件映射关系更加多变，导致运行时不确定性上升、资源效率优化空间扩大，给系统资源管理带来新挑战。他分析了算网融合趋势下跨域资源管理面临的资源盲区，以及集群规模扩展、资源视图更新不及时带来的调度盲区。针对上述问题，李教授提出以“解构”为切入点的解构式架构设计优化思路，通过解构负载、解构流程、解构关系获取更多时空细节，强调以“减法”暴露并利用软硬件视角下的资源盲区，精准消除设计瓶颈。在资源优化探索方面，他介绍了理解盲区、聚焦微观执行单元管控、面向端侧复杂模型调度优化等工作，并展望了新一代智算基础设施“两横两纵”的资源管理优化。

郭少勇教授团队作报告

北京邮电大学计算机学院副院长郭少勇教授团队的报告题目是《新型电力物联操作系统技术探索》，围绕新型电力系统面临的挑战、电力物联操作系统发展现状、架构及典型应用、智能体与电力物联操作系统融合技术、未来发展趋势五个方面展开。报告指出，电力物联操作系统面临系统技术架构不统一、操作系统多样，向下异构算力资源适配难，向上支撑业务可靠运行保障难等挑战，亟需打造高实时、高算力、高可靠的全栈国产化电力专用物联操作系统；其团队致力于采用“操作系统分层解耦、云边端垂直整合”的思路，将业务系统的互联、协同、安全、调度等公共服务能力内生，构建具有异构多内核调度能力的云边端同构化电力专用物联操作系统，保障新型电力系统可靠运行；在智能体与电力物联操作系统融合方面，存在相关场景指令容错要求极低、模型知识尚未内化到本体等瓶颈，并提出通过物理规则逐句验证的融合思路。展望未来，Agent将向Agent OS方向演进，从单智能体能力走向系统级智能协同与软硬件闭环。

清华大学翟季冬教授作报告

清华大学计算机系翟季冬教授以《面向国产智能算力的训推系统》为题作了报告。报告指出AI赋能全行业背景下，大模型预训练、后训练、微调、推理等全生命周期均离不开算力且成本高昂，数据、算法、算力协同发展使算力国产化势在必行；国产算力持续增长，智算中心、超算中心加快建设，但利用率普遍偏低，仍面临使用难、效率低及软件生态挑战。围绕上述问题，翟教授介绍了团队在大模型训练系统“八卦炉”的工作，包括研发图算融合智能编译器EniNet、开源并行MoE大模型训练系统FastMoE，面向沐曦集群从算子性能、并行方案、底层支持等方面进行优化。翟教授同时介绍了细粒度MoE模型训练时的显存波动问题的应对思路。在推理方面，他指出主流推理引擎对国产芯片缺少有效支持，强调构建“国产芯片+国产模型+国产引擎”生态闭环。报告为国产智能算力训推系统的软件生态建设与工程化应用提供了有益参考。

此次学术交流活动不仅为师生们提供了深入了解计算机学科最新发展动态的机会，也加强了四川大学计算机学院（软件学院）与国内一流高校的交流与合作，扩大了学术影响力。CCF四川大学学生会员研修营后续还将开展研究生学术沙龙等丰富多样的学术交流系列活动来拓展研究生的研究方向，提高研究水平。