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CCF YEF 2020 “泛在智能环境下的移动计算论坛”技术论坛成功落下帷幕
2020-06-18 阅读量:640 小字

    2020年6月6日下午,CCF YEF 2020大会的第二天,由中国计算机学会(CCF)主办,YOCSEF沈阳分论坛AC承办的以沈抚新区为主会场、北京为分会场举办了“泛在智能环境下的移动计算”为主题的技术论坛。论坛执行主席由CCF YOCSEF沈阳副主席赵亮副教授(沈阳航空航天大学、沈阳主会场)和徐乐西博士(中国联通网络技术研究院、北京分会场)担任。会议邀请了五位讲者,包括国家杰出青年科学基金获得者王兴伟教授(东北大学研究生院常务副院长、在线参与)、CCF杰出会员韩光杰教授(大连理工大学、在线参与)、IEEE高级会员策力木格副教授(日本电气通信大学、在线参与)IEEE高级会员周振宇教授(华北电力大学、北京分会场)IEEE高级会员胡欣副教授(北京邮电大学、北京分会场)为业内人士带来了一场学术盛宴。此外,CCF副秘书长唐卫清、CCF沈阳办事处负责人陈国威、CCF YOCSEF沈阳老主席东软睿道总裁助理谢尚飞、CCF YOCSEF沈阳主席辽宁大学潘宏、CCF YOCSEF沈阳副主席国网辽宁电力周小明、CCF YOCSEF沈阳副主席沈阳工业大学于霞等20余人在沈阳主会场现场参加论坛;值得一提的是,本论坛通过爱奇艺和腾讯会议在线直播,共有12.74万人在线观看。本论坛的所有PPT和视频均已上传CCF数字图书馆。


图:赵亮主持沈阳会场


图:徐乐西主持沈阳会场



图:沈阳、北京会场与讲者互动

首先,王兴伟教授带来了题目为《工业物联网、5G/B5G与边缘计算》的报告。期间,他介绍了工业物联网的由来,重点剖析了工业物联网与5G/B5G、边缘计算的相互关系与结合,深入讨论了其发展面临的巨大挑战和对策,预测了其发展趋势。王教授指出:“此方向将在工业领域得到广泛应用,我国工业互联网下一步发展核心,就系统的产业链而言,就是系统的智能化改造。此方面会为下游市场创造大量的需求,同时下游市场的需求,也将带动上游市场的蓬勃发展”。


图:王兴伟报告

韩光洁教授带来题目为《水声传感器网络中基于信任机制的安全定位方法研究》的报告,他介绍了UASNs定位算法基础知识和基本理论,全面回顾算法研究现状的基础上,介绍了他所研究的安全定位方法,该方法的研究主要包括三个方面:安全攻击特性分类研究,入侵节点检测和恶意攻击容忍,以此保证节点的定位精度和定位安全性。韩教授指出:“此方向未来将对流洋模型的一些海洋因素进行建模,同时涉及到多点协作的安全定位以及路径规划,以及相关的定位位置隐私保护”。


图:韩光洁报告

策力木格博士带来了题目为《计算智能与车辆物联网》的报告。此报告中,他介绍了一种以车辆为枢纽的空地协同智能架构。该架构中使用分布式通信技术、云计算、边缘计算、分布式机器学习技术来实现多个异构实体的智能协同工作。通过有效整合通信、计算、存储资源,满足新兴的服务,如智慧交通,等的高精度、超低延迟和大容量计算和通信需求。他指出:“需要进一步结合分布式组网和集中式组网方式,进行云边协同,完成多种资源通信计算和存储资源的联合分配”。

图:策力木格报告

    周振宇教授带来了题目为《泛在智能电力物联网关键技术研究》的报告,他介绍:电力物联网通过融合通信、传感、自动化、云计算等技术,实现对发电、输电、变电、配电、用电等环节信息的安全可靠传输与实时处理与研判,全面提升电网智能化水平,实现电网运行的全景全息感知、互联互通及无缝整合。5G的到来可以从万物互联、精准控制、海量量测、宽带通信等方面加速电力物联网的泛在智能化步伐。周教授深入探讨了泛在智能电力物联网的发展背景、场景与业务、关键技术与挑战。他表示:“电力物联网的智能化有助于我们国家未来能源革命发展所要必须争取的至高技术点”。





图:周振宇报告

胡欣博士带来了题目为《深度强化学习在无线通信中的应用探究》的报告,他表示在信息爆炸的今天,无线通信终端激增导致无线通信网络规模剧增。5G及未来通信技术发展,日益提高的无线通信需求对无线资源高效利用提出迫切需求。以启发式算法为代表的无线资源优化方法将会遇到瓶颈,人工智能的出现为解决这一类问题提供了全新思路。深度强化学习通过数据驱动可学习动态环境规律做出最优决策,深度强化学习赋能无线通信令智能通信成为可能。胡博士从无线资源管理、接入控制等方面探究深度强化学习在无线通信上的应用,探索智能通信实现途径。他表示:“未来6G和移动计算的发展都离不开新形人工智能算法的研究”。


图:胡欣报告



图:思辨环节问题1


图:思辨环节问题2


图:思辨环节问题3

    接下来,论坛进行了半个小时的思辨环节,主持人分别抛出三个问题。针对第一个问题“泛在+智能+移动计算都有哪些挑战和机遇”,王兴伟教授表示不同场景的挑战和机遇均有不同,如自动驾驶的时延要求是毫秒级的,而工业控制就不一样。韩光洁教授表示在海洋环境下,网络如何把海洋水下移动计算整合起来是未来的重点研究方向。针对第二个问题“各方面技术如何进行进一步融合”,策力木格博士表示网络资源的合理利用,对大数据进行处理,并进行更有效地控制,是进一步融合的关键。针对第三个问题“如何实现相关方向的成果转化”,周振宇教授表示要高校需要结合学校特色,进行合理的行业内成果转化是重点。胡欣博士表示对于年轻教师来说,需要紧密结合研究方向,在做好自己纵向研究的基础上,在国家项目的支持下,更好地开展成果落地工作。期间,现场和在线的观众们也和讲者进行了精彩的互动。

经过三个半个小时的报告和深入思辨,本论坛的基本观点总结如下:

1)未来,“泛在的互联”加上“智能”加上“移动计算”的研究推进仍需要不同的设备,包括卫星、飞行器、地面及水上、水下设备的互联互通为基础,进一步深入延展;

2)针对提供各维度的数据收集、处理和计算移动服务,需要云边的进一步协同,以及分布式和中心制的混合交互,其中,人工智能将起到重要作用;

3)人工智能算法的应用需要基于应用场景和计算设备的算力、能源需求,才能满足泛在网络的接入和计算需求。

总之,未来的世界急需泛在移动计算,而泛在移动计算离不开人工智能技术,相关方向的研究推进、落地则需要科研工作者们和工程师们的共同努力!


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