边缘计算技术研讨会参会程序册

原创

wx58e1de80345fc 2021-08-11 11:05:57 ©著作权

文章标签 数据云计算计算技术大数据异构 文章分类 后端开发

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本文共15329字，阅读差不多30分钟。2019第三届边缘计算技术研讨会程序册，参加本届研讨会和对本届研讨会感兴趣的同学，建议收藏本文。以下是程序册全文：

边缘计算技术研讨会参会程序册_计算技术

目录

一、会议简介

二、会议组织架构

三、会议举办单位

四、会议赞助单位

五、会议日程概览

六、详细会议日程

七、大会主题报告简介

报告1 边缘计算的智能物端系统研究

报告2 面向自组织生产系统的工业互联网边缘计算体系架构

报告3 边缘计算：对基础软件提出的新挑战

报告4 ECC及华为在边缘计算领域的思考与实践

报告5 从移动服务计算到移动边缘计算

报告6 边缘计算和智能网联驾驶

报告7 边缘服务器系统软件与架构

报告8 边缘实时操作系统

报告9 边缘计算-移云时代与跨界融合

报告10 中国移动边缘计算技术探索与实践

报告11 移动边缘计算资源协同与应用探索

报告12 Pynq: 融入Python生态开源可定制边缘计算框架

报告13 面向大数据的异构并行处理方法与技术

报告14 基于边缘计算的去中心化网络在智慧医疗领域的应用探索

报告15 基于边缘计算的视频智能应用探索

报告16 边缘智能在AIoT上的产品化应用与探索

报告17 视频边缘智能服务在IoT场景中的应用

报告18 Open Source OpenHardware for Edge Computing

报告19 自动驾驶边缘计算的机遇与挑战

报告20 边缘智慧与智慧边缘

八、会场位置

一、会议简介

随着万物互联趋势的不断加深，数据的增长速度远远超过了网络带宽的增速。同时，智能制造、无人驾驶等众多新型应用的出现，对延迟提出了更高的要求。边缘计算作为一种新的计算模式，通过将从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算、存储和网络资源，组成统一的平台为用户提供服务，使数据在源头附近就能得到及时有效的处理。这种模式不同于云计算要将所有数据传输到数据中心，绕过了网络带宽与延迟的瓶颈。在产业界和学术界的合力推动下，边缘计算正在成为新兴万物互联应用的支撑平台。

边缘计算模型是随着万物互联的飞速发展及广泛应用，不断扩大的数据规模以及数据处理的计算需求而产生的，边缘计算将让万物更智能，支持构建健硕的边缘应用生态。边缘计算并不是为了取代云计算，而是对云计算的补充和延伸，为移动计算、物联网等提供更好的计算平台。边缘计算模型需要云计算中心的强大计算能力和大量存储的支持，而云计算也同样需要边缘计算中边缘设备对于大量数据及隐私数据的处理，从而满足实时性、隐私保护和降低能耗等需求。

目前，边缘计算在智慧城市、智能汽车、智能制造、智能家居、智慧医疗等领域已经具有了一定的应用，但在边缘操作系统、编程架构、中间件、应用与服务调度、网络与命名规则、数据隐私保护及安全、商业模式等方面，还存在诸多挑战性关键问题。

2019第三届边缘计算技术研讨会由杭州电子科技大学和之江实验室主办，浙江工业大学和浙江科技学院承办，浙江大学、边缘计算产业联盟、浙江省计算机学会云计算专委会、复杂系统建模与仿真教育部重点实验室、CCF杭州分部、CCF YOCSEF杭州、边缘计算社区协办，于2019年5月10日至12日在杭州召开。

2019第三届边缘计算技术研讨会邀请了国内外在边缘计算领域的知名企业专家和高校从事相关研究的知名学者做大会主题报告，涵盖了边缘计算的不同应用场景，从边缘体系结构、边缘操作系统、云边融合、边缘安全及隐私等方面对边缘计算各方面的最新进展进行讨论和交流。

第一届边缘计算技术研讨会于2017年7月在合肥召开，由中国科学院计算技术研究所和安徽大学承办，注册参会人员50余人。第二届边缘计算技术研讨会于2018年5月在西安召开，由西安电子科技大学承办，注册参会人员100余人。2019年第三届边缘计算技术研讨会注册参会人员200人，参会人员主要为企业相关技术人员和高校从事边缘计算相关研究的学者。

会议网址：http://www.sec-china.net

二、会议组织架构

边缘计算技术研讨会参会程序册_数据_03

边缘计算技术研讨会参会程序册_大数据_04

三、会议举办单位

主办单位

杭州电子科技大学

之江实验室

承办单位

浙江工业大学

浙江科技学院

协办单位

浙江大学

边缘计算产业联盟

浙江省计算机学会云计算专委会

复杂系统建模与仿真教育部重点实验室

CCF杭州分部

CCF YOCSEF杭州

边缘计算社区

四、会议赞助单位

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五、会议日程概览

边缘计算技术研讨会参会程序册_云计算_08 边缘计算技术研讨会参会程序册_异构_09

六、详细会议日程

边缘计算技术研讨会参会程序册_大数据_10 边缘计算技术研讨会参会程序册_云计算_11 边缘计算技术研讨会参会程序册_异构_12 边缘计算技术研讨会参会程序册_大数据_13

七、大会主题报告简介

（按报告先后顺序排列）

报告1

边缘计算的智能物端系统研究

Ecosystem of Things in Edge Computing

摘要：如果说PC机和智能手机是面向用户的人端系统，面向物理世界的万亿物体新世界需要研究智能物端计算机系统。物端系统和人端系统都是边缘计算的重要组成部分，其中物端系统是发展瓶颈。中国科学院计算技术研究所已经在边缘计算相关领域从事了七年的前瞻研究工作。本报告介绍国际动向与中科院计算所的研究进展，包括SWoT边缘计算模型、T-REST体系结构风格、面向控域的体系结构（ZOA）、智能物端系统F-Stack。

徐志伟

徐志伟，1987年获南加州大学博士学位，长期从事高性能计算体系结构与网络计算科学研究。曾获得国家杰出青年科学基金资助、国家科技进步奖、中国计算机学会王选奖。历任曙光信息产业有限公司总工程师，中科院计算所研究员、副所长、总工程师、学位委员会主任、学术委员会主任。目前主持的科研项目包括：基金委重点项目“面向大数据内存计算的计算机体系结构”、科技部云计算与大数据重点专项“软件定义云计算”项目。2001年以来，他的志愿者服务包括：科技部“中国云”科技专项总体专家组成员，中科院“未来信息技术先导专项”专家组成员，欧盟“网格操作系统”重大项目专家组成员；Journal of Computer Science and Technology执行主编，《计算机研究与发展》主编，IEEE Transactions on Computers等国际期刊编委。

报告2

面向自组织生产系统的工业互联网边缘计算体系架构

摘要：边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘计算能够有效地解决云计算架构的缺点，满足系统对低延迟、高可靠性、安全性等方面的要求。在本报告中，首先介绍工业互联网边缘计算的最新进展，其次介绍边缘计算在个性化定制自组织生产系统中的应用，主要讨论当前个性化定制自组织生产系统中存在的一些挑战性问题，并给出了一种自组织生产系统的边缘计算体系架构。最后本报告给出了一些初步的应用实例来说明该体系结构的有效性。

曾鹏

曾鹏，国家万人计划创新领军人才，中国自动化学会边缘计算专委会主任委员，中科院沈阳自动化所所长助理，研究员，博士生导师，中国科学院网络化控制系统重点实验室主任。主要从事边缘计算、工业通信技术的研究工作。作为项目负责人承担国家重点研发计划“工业互联网边缘计算节点设计方法与运行关键技术”等一系列边缘计算相关的国家级重大项目。建立了我国自主产权工业无线WIA-PA技术体系，已成为国际三大主流工业无线技术之一，核心专利被德国弗劳恩霍夫协会评为中国工业4.0 Top10专利。开发了WIA-PA无线控制系统，实现经济效益3亿元以上。WIA-FA技术入选 2017中国智能制造十大科技进展。先后获得国家标准创新贡献一等奖、辽宁省技术发明一等奖、辽宁省科技进步一等奖、辽宁省自然科学学术成果一等奖、中国自动化学会科学技术进步一等奖等省部级科技奖励6项。

报告3

边缘计算：对基础软件提出的新挑战

摘要：随着5G部署的临近，5G使能行业数字化驱动计算边缘化加速，低时延、海量数据、隐私安全和本地自治等4大因素推动边缘计算快速发展。本报告从边缘计算关键场景出发，探讨边缘计算的发展对基础软件的关键挑战。

崔爱国

崔爱国，华为哥德尔实验室主任，实时嵌入式基础软件专家。毕业于东南大学，2004年入职华为，长期从事实时嵌入式基础软件设计、开发和创新工作。参与和主导了华为3G，4G，5G基站实时基础软件的设计开发，构筑了新一代基站实时操作系统和华为SingleRAN基站实时基础软件平台。2018年组建哥德尔实验室，聚焦新一代实时嵌入式和边缘计算领域基础软件的技术探索、创新和突破。

报告4

ECC及华为在边缘计算领域的思考与实践

摘要：边缘计算2.0从业务本质、核心特征以及主要落地形态维度补充对边缘计算的定义。介绍ECC（边缘计算产业联盟）在边缘计算领域的实践以及未来工作规划，以及华为在边缘计算领域的总体能力以及实践。

黄还青

黄还青，华为技术有限公司标准与产业发展部高级产业发展经理。边缘计算产业联盟需求与总体工作组副主席。研究方向包括边缘计算、工业物联网、物联网、电信网络、企业网络。拥有超过10年的电信领域及企业业务领域战略规划经验，超过5年边缘计算领域产业发展经验，对边缘计算、工业互联网、电信及企业业务有深刻的理解。

报告5

从移动服务计算到移动边缘计算

摘要：移动服务计算是以移动通信技术为基础，以移动设备为载体，通过移动网络互联，向移动终端用户交付内容并完成服务交互过程的应用模式，具备计算主体移动、计算资源受限、计算情景位置感知等特点。本报告从服务计算的概念和发展谈起，着重介绍和展望了移动服务计算的研究问题，之后就移动边缘计算中的应用部署、服务缓存、计算卸载等问题展开讨论。

邓水光

邓水光，浙江大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师，麻省理工学院、斯坦福大学访问学者，国家万人计划青年拔尖人才，获IEEE TCSVC Rising Star、中国青年五四奖章、微软学者等荣誉称号。担任国际期刊IEEE Access、IETCyber-Physical Systems: Theory & Applications副主编。目前是IEEE Senior Member、中国计算机学会服务计算专委会常委、中国计算机学会软件工程专委会委员。主要研究方向为云计算、服务计算和边缘计算等，在国际权威期刊和会议上发表论文100余篇，授权国家发明专利50余项，出版三部学术专著，获国家科技进步二等奖1次，省部级科技进步一等奖4次。

报告6

边缘计算和智能网联驾驶

摘要：智能网联和自动驾驶是边缘计算的一个重要应用场景，在这个报告中，施巍松教授将介绍他领导的实验室在这方面的最新进展和一些迫切需要解决的问题。

施巍松

施巍松，IEEE Fellow，ACMDistinguished Scientist，美国韦恩州立大学计算机科学系 Charles H. Gershenson 杰出教授，移动与互联网系统结构实验室主任，智能驾驶实验室主任，校级信息物理融合系统（CPS）和智能健康计划项目主任。全国百篇优秀博士论文获得者，美国国家科学基金会杰出青年教授奖获得者（NSF CAREERAward）， 2013到 2015年间担任美国国家科学基金会(NSF)项目主任， 2012-2016年间担任IEEE 计算机协会Internet专业技术委员会主席。

施巍松1995年7月本科毕业于西安电子科技大学计算机系，2000年1月在中科院计算所获得博士学位。施巍松教授的研究兴趣包括计算机系统，边缘计算和可持续计算，在分布式共享存储系统，移动互联网计算，高效能系统结构和边缘计算系统等领域取得多项重要研究成果。他是边缘计算这一研究领域的早期提出者之一和倡导者，2016年发表的“EdgeComputing：Vision and Challenges”一文，已经被他引 930多次。施巍松教授长期致力于边缘计算在工业界的推广，是 ACM/IEEE 国际边缘计算大会（SEC）的创始人。目前担任中国自动化学会边缘计算专业委员会副主任委员，中国边缘计算联盟专家委员会委员。他独立主持和作为课题负责人的项目经费超过九百万美元，已经毕业了16名博士，14名硕士和13名访问学者，正在培养12名博士生，并在相关领域的顶级期刊和会议上发表了200多篇论文，其中SCI论文100多篇，论文被他引7000次以上，H-Index值为40。他编写的《Foundationsof Computer Systems Research》一书2010年由高等教育出版社出版，全球发行。由他领导编著的《边缘计算》一书 2018 年由科学出版社出版，是世界上第一本关于边缘计算的教科书。

施巍松教授领导的科研团队研究开发的软件被学术界和工业界广泛使用，包括 Intel、阿里巴巴等等。其中基于MapReduce 的基因序列对准软件 CloudAligner 已经被来自十几个国家的研究教育机构下载 1500 次以上，进程级功耗分析工具pTop 在过去五年里被 30多个国家的科研人员下载使用700 多次，软件功耗分析工具SPAN/Safari也被下载 500多次。他在博士期间的工作JIAJIA软件分布式共享存储系统也被世界20多个国家120多个大学和研究机构使用。施巍松教授是 Elsevier Smart Health 期刊的首任主编，IEEE Internet Computing Magazine的副主编，以及IEEE Transactions on Services Computing， ACM Transactions on Internet of Things，英文计算机学报（JCST）等8个学术期刊的编委。施巍松教授是 IEEE/ACM CHASE (Connected Health) ，IEEE Conference on Connected and Autonomous Driving(MetroCAD) 等会议的创始人以及多个国际学术会议的组织者。他还担任过多个科学基金会的特邀评审专家，如美国国家科学基金委、加拿大基金会、中国科学院、中国国家自然科学基金委、香港研究资助局、以色列基金委和卡特尔国家研究基金委等。2017、2018、2019年IEEE计算机协会的Fellow评审委员会委员。

施巍松教授获得过韦恩州立大学2009年度“CareerDevelopment Chair”奖，韦恩州立大学2015 Charles H. Gershenson杰出教授奖，2016年工程学院优秀研究奖，2004年度IFIP Web 工程会议（ICWE）的最佳论文奖，2005 年 IEEE 国际并行和分布处理会议(IPDPS) 的最佳论文奖，2012年全国高性能计算年会优秀论文(HPCChina)奖， 2012年IEEE国际负载分析会议(IISWC)最佳论文奖，2014年ACM普适计算会议(UbiComp) 最佳论文提名奖，2015年 HealthCom 的最佳学生论文奖，2017年度IEEE eHealth 技术委员会最佳论文奖等。

报告7

边缘服务器系统软件与架构

摘要：边缘计算作为一种新兴的数据处理范式，其将大部分计算沉降在靠近设备的边缘服务器，从而为应用提供了低延时、高带宽的数据处理能力。我们对当前边缘计算环境下的服务器系统架构进行了深入地分析与研究。在数据处理架构层面，将FPGA加速器引入边缘集群，为边缘计算环境下的流数据处理设计了新的框架；在系统软件层面，研究了适用于边缘服务器的轻量级虚拟化技术，根据容器、Unikernel等轻量级虚拟化技术的特点，分别提出了针对边缘计算环境的系统优化方法。研究成果发表于ICDCS’19、MSST’19、HPDC’19等重要学术会议，部分原型系统已经开源。

吴松

吴松，华中科技大学教授，博士生导师，现任华中科技大学计算机学院副院长、并行与分布式计算研究所所长、“服务计算技术与系统教育部重点实验室”和“集群与网格计算湖北省重点实验室”副主任，获教育部新世纪优秀人才资助和湖北省杰出青年基金资助。主要从事云计算与虚拟化领域的研究。获得国家科技进步二等奖1项、教育部自然科学一等奖1项、教育部科技进步一等奖1项、湖北省科技进步一等奖1项；获得国内外发明专利授权40余项、软件著作版权10余项。在IEEE/ACM Transactions等国内外重要学术期刊和HPDC，IPDPS，ICDCS、MSST、HiPEAC等国际重要会议上发表论文100余篇。研究成果应用于腾讯、华为、阿里、浪潮等公司的大规模生产性云计算系统和软件产品以及全国40多所高校的数据中心等。

报告8

边缘实时操作系统

摘要：边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，提供实时响应服务，具有很强的自适应能力、可靠性、安全性以及可用性，已经成为学术界和工业界的研究热点。研究显示，到2025年，全球数据量将以10倍速增至163ZB，这个数据量远超任何互联网公司现在所储备的数据量。处理如此大批量的数据，并且需要在实时性、可靠性、低能耗的环境下进行计算，大量计算需要在边缘端完成。然而，为了满足边缘数据实时高效的处理，在每个边缘节点上需要一个高可靠实时操作系统。不但要求管理边缘节点高度异构的硬件资源，如CPU、GPU、FPGA、ASIC等各类计算单元，实现复杂异构资源的发现、组织、管理和回收，屏蔽资源的异构性，更重要的是提供高可靠的实时数据处理。相比于传统的实时系统，边缘实时系统对高可靠性有更高的要求。

贾刚勇

贾刚勇，男，博士，杭州电子科技大学计算机学院副教授，硕士生导师。2013年博士毕业于中国科学技术大学，主要从事操作系统、边缘计算、物联网相关研究，在国内外期刊与会议发表论文50余篇，其中在IEEETransactions on Industrial Informatics、IEEE Internet of ThingsJournal、IEEETransaction on Cloud Computing、Journal of Network and Computer Application、EnterpriseInformation Systems、Sensors、 IEEE ACCESS、Personal and Ubiquitous Computing、ICPADS、ICA3PP、《软件学报》、《计算机研究与发展》等期刊/会议以第一作者发表论文30余篇，现主持国家自然科学基金青年项目1项，浙江省自然科学基金2项，参与5项国家自然科学基金，2项浙江省重点研发计划项目。目前是IEEETransactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Computers、IEEECommunications Magazine、IEEE Transactions on Modeling and Performance Evaluation ofComputing Systems、IEEE IoT Journal和IEEE Network等期刊审稿人。

报告9

边缘计算-移云时代与跨界融合

摘要：伴随5G和产业互联网时代的到来，未来应用和市场态势都将发生巨大变化。本技术报告将围绕新应用、新技术和新型商业模式三个主题来探讨边缘计算的机遇和挑战。

陈刚

陈刚，百度资深系统工程师，LinuxFoundation Edge Board Member，毕业于北京邮电大学电路与系统专业，博士学位，现为百度5G边缘计算团队负责人。在互联网服务架构、电信网络、IP网络、NFV/SDN领域拥有十年以上工作经验，也是IETF/3GPP/GSMA多个国际化标准的主要作者。

报告10

中国移动边缘计算技术探索与实践

摘要：边缘计算将帮助运营商打造“连接+计算”的新型智能基础设施，本报告将分享中国移动在边缘计算领域技术探索的最新思路，并介绍中国移动边缘计算统一技术体系、全栈服务能力、开放合作生态的发展理念。目前，以边缘计算开放实验室为中心，中国移动研发了边缘计算PaaS平台产品体系-Sigma，并发布了面向边缘场景定制的OTII服务器。同时，开放实验室陆续立项了15项涵盖多类垂直领域的试验床并积极推进试验床的试点应用。2019年，中国移动将重点推进边缘计算节点评估、行业能力引入以及合作伙伴推广工作，继续推动边缘计算技术落地。

耿亮

耿亮，博士，毕业于英国剑桥大学，目前工作于中国移动研究院，担任网络与IT技术研究所边缘计算研究室主任，主要负责中国移动边缘计算总体技术及策略的研究工作。同时，还承担新型数通网络架构与协议的研究，包括产业互联网网络技术以及OICT网络融合技术等领域。近期活跃于IETF、CCSA、AII、ECC等国内外标准化及产业联盟组织，牵头负责多个标准立项工作。

报告11

移动边缘计算资源协同与应用探索

摘要：边缘计算能根据用户需求将计算从终端或云迁移到网络边缘，从而在物联网与大数据技术兴起的今天有了广泛应用场景，例如实时视频分析、智慧城市、车联网等。其中，城市中目标追踪是一类应用范围广泛且极具增长潜力的场景，具有数据来源分散、时延敏感性较高等特点，适合在边缘计算环境下运行，讨论该类任务的联合调度与优化具有重要意义。但是，目标追踪受到目标移动方式、监控信息采集点布局、视频分析速度与精度等因素的影响。因此，如何利用无人机及地面监控摄像头等多种资源对任务目标进行持续性追踪，并且尽量避免因遮挡等因素造成的目标丢失，是极具挑战的问题。本报告首先回顾国内外边缘计算技术的样例及发展情况，然后介绍在目标跟踪过程中可能遭遇的资源瓶颈、目标消失等问题，最后探讨对应的解决方案。

邓晓衡

邓晓衡，男，博士，1974年出生，现为中南大学计算机学院教授、博士生导师、副院长，湖南省数据传感与交换设备工程中心主任，是湖南省计算机学会常务理事、CCF长沙执委，曾任CCFYOCSEF 2009-2010年度长沙主席。2010年获得“湖南省青年骨干教师”计划资助。2006年中南大学博士毕业留校工作至今，其中2011年-2012年到加拿大维多利亚大学访学，2017-2018年到美国佛罗里达大学访学。长期从事无线和分布式系统/网络优化、工业互联网与信息系统安全领域研究，主持和参加包括国家自然科学基金、国家“863”计划课题、教育部重点项目、教育部高等学校博士点专项基金、湖南省自然科学基金、湖南省科技计划项目以及大型企业信息化项目等纵横向科研项目30余项，具有扎实的理论研究和丰富的工程实践经验。在国内外权威的刊物与国际会议上发表研究论文120余篇，申请与授权发明专利15项，发表著作2部，获省、部级科技成果奖2项。

报告12

Pynq: 融入Python生态开源可定制边缘计算框架

摘要：PYNQ是一套可在XilinxZynq异构平台上快速部署的开源软硬件框架。PYNQ支持Python生态的同时，提供了面向应用的各种硬件加速Overlay。在PYNQ开源社区中已经提供了上百个硬件加速Overlay，软件开发者通过Python编程就可以将FPGA并行计算和可灵活配置的特性应用于端设备，适用于加速广泛的应用，其中包括AI推断、机器视觉、数据压缩、机器人控制、数字信号处理等。基于Python的强大生态，PYNQ框架可轻松实现端设备与云计算服务平台的无缝连接。

陆佳华

陆佳华， Xilinx学术与创新生态高级经理。主要负责Xilinx公司在亚太区学术合作、前沿技术孵化、开源社区等工作。陆佳华同时还兼任中国计算机学会体系结构专委会常务委员、信息技术新工科产学研联盟-可定制计算人才培养工作委员会秘书长等社会职务。

报告13

面向大数据的异构并行处理方法与技术

摘要：近年来，大数据在全球迅猛发展，给学术界和工业界带来了重大的发展机遇与技术挑战，传统的计算技术在处理大数据时面临诸多的技术困难。同时，当前国际上计算能力的发展异常迅速，异构并行处理系统等计算平台蓬勃发展。如何高效利用异构计算资源强大计算能力进行面向大数据的处理和分析是亟需研究的问题。从高效性、适用性、可靠性、可编程性等方面入手，介绍面向大数据的基于异构并行计算资源的大数据内存计算系统框架模型，提升该平台处理性能的异构资源调度技术、高效的通信方法等。一方面，异构并行计算资源，特别是超级计算强大计算能力的充分利用将大大提升大数据处理的性能。另一方面，相关方案的提出也将有利于拓宽和推动超算的应用范围和水平。

李肯立

李肯立，男，1971年出生，湖南大学信息科学与工程学院院长，湖南大学国家超级计算长沙中心主任，教授，博士生导师，教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者。先后入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”、“湖南省杰出青年基金”、湖南省“芙蓉学者”特聘教授、科技部中青年科技创新领军人才等。作为项目负责人主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金国际合作与交流重点项目等国家和省部级项目34项。以排名第一获得湖南省技术发明一等奖、湖南省科技进步一等奖、湖南省自然科学奖二等奖和教育部科技进步二等奖等。主要研究领域为并行分布式处理、超级计算与云计算、面向大数据和人工智能的高效能计算等。在IEEE-TC、IEEE-TPDS、IEEE-TCC、IEEE-TSP、IEEE-TSC、IEEE-TKDE、VLDBJ、AAAI、ICPP、CIKM、ICDCS、中国科学、计算机学报、软件学报等国内外高水平计算机学术刊物上发表论文200余篇。

报告14

基于边缘计算的去中心化网络在智慧医疗领域的应用探索

摘要：“人工智能”在近年已被写入了全国政府工作报告，正在不断渗透于世界各个领域行业，包括医疗行业、教育行业、制造行业等。利用大量的高质量临床数据，不断对人工智能进行训练，促使其掌握“诊断”能力的闭环，是医疗人工智能应用发展的最核心环节。因此如何形成数据回馈闭环，并在此闭环数据流基础上不断优化算法是医疗人工智能领域发展竞争的关键。但是医疗数据的特殊性，包括大数据、重数据和特殊的数据隐私及数据安全要求都对该领域造成了巨大挑战。研境科技团队在过去两年尝试采用边缘计算结合IPFS协议作为底层来解决相关问题，并取得了一些初步进展，希望能通过交流为智慧医疗解决方案提供一个新的方向。

赵亮

赵亮，研境信息科技（上海）有限公司创始人，南开大学物理学学士，英国萨里大学医学物理学硕士，复旦大学数字医学研究中心博士。在国内大型综合三甲医院临床一线工作近十年，致力于用技术推动社会医疗水平的进步。发表SCI论文20余篇，累积影响因子100+，被引次数300+，单篇最高被引109次。主持多项国家、省部级研究项目。

报告15

基于边缘计算的视频智能应用探索

摘要：在物联网的信息中，有80%以上的数据是视频数据。在边缘端，利用好视觉智能对场景进行感知，可以在各行业开拓出大量的智能应用。当前，行业客户的智能应用需求旺盛，但落地不容易。我们尝试构建一个开放的视频智能应用生态环境，让智能应用变得容易，让更多的行业和个人受益。

沈林杰

沈林杰，海康威视研究院算法总监，从事边缘端智能算法应用落地工作。

报告16

边缘智能在AIoT上的产品化应用与探索

摘要：根据虹软多年行业落地实践，从多个领域（手机、汽车、新零售、人工智能开放平台等）阐述边缘智能的实际落地应用与行业产品探索。

徐科

徐科，ArcSoft虹软（杭州）产品总监，负责人工智能引擎开放平台以及行业场景应用落地。从事视频技术产业化和管理多年，在安防监控、智能家居、机器人等领域产品落地上具有丰富经验，对人工智能、深度学习、云计算、视觉AI等技术及行业应用上有深入的理解。

报告17

视频边缘智能服务在IoT场景中的应用

摘要：物联网迈向智联网的重要路径是实施云边端一体协同计算，让数据、计算能力和AI能力通过云边端协同的方式流动起来，从而实现万物智能。视频边缘智能使得开发者的算法能力可以在云边端协同工作，让物联更有价值，进而向智联跨越。

龙一民

龙一民，阿里云IoT事业部高级技术专家。研究生毕业于香港中文大学信息工程系。目前是阿里云IoT中台技术AI视频边缘智能的技术负责人，从事视频流媒体、图像等边缘智能的技术研发，致力于推广IoT视频智能化的行业解决方案。

报告18

Open Source OpenHardware for Edge Computing

摘要：SlapOS是一个完整提供IaaS、PaaS和SaaS服务的基于轻量级容器的操作系统，同时具有出色的资源分配和自动灾难恢复能力，使其成为边缘计算环境下理想的数据处理平台。本报告将介绍开源的操作系统SlapOS及其计费系统Vifib和ERP5的技术架构和应用实例（包括在中央银行业务系统和航空航天系统中的应用）。

Jean PaulSmets

Jean PaulSmets毕业于巴黎高等师范学校(Ecole Normale Superieure)，拥有计算机科学博士学位，以及高等巴黎矿业学院 (École des Mines de Paris)，拥有公共管理硕士学位(Master in Public Administration)。现为法国Nexedi公司CEO及位于上海自贸区的纳宇软件公司CEO。JeanPaul Smets博士是一位活跃的开源技术倡导者和开拓者，同时是多个开源/自由软件的代码贡献者，包括SlapOS、Vifib、ERP5、j-io等。Smets先生对欧洲、亚洲、非洲和美洲的开源运动有着广泛的接触和深刻的认知，认为中国将成为“后IT时代”新的产业创新中心。具有十几年在服装行业，石油行业\非营利组织和洛林地区公共管理的丰富的行业经验。

报告19

自动驾驶边缘计算的机遇与挑战

摘要：自动驾驶汽车设计边缘计算生态系统的挑战是提供足够的计算能力、冗余和安全性，以保证自动驾驶汽车的安全。具体而言，自动驾驶系统并非一种技术，而是一个复杂系统，紧密集成了许多的技术点，包括传感、感知、决策、本地计算以及云平台。这些复杂性给自动车辆边缘计算系统的设计带来了许多挑战。首先，用于自动驾驶的边缘计算系统需要实时处理大量数据，并且这些数据来自于不同传感器，导致数据处理极具挑战性。其次，由于自动驾驶边缘计算系统是移动系统，有很强的功耗限制。因此，在设计时我们必须在合理的能耗下提供足够的算力，以确保自动驾驶车辆的安全，即使在高速下也是如此。其次，除边缘系统设计外，V2X系统为自动驾驶工作负荷提供冗余，并减轻边缘侧的严格性能和能量限制。最后，当无人驾驶边缘系统安全性受到损害时，后果不堪设想。因此，保护自动驾驶边缘计算系统免受感测和计算堆栈的不同层处的攻击是最重要的考虑因素。我们将介绍这些领域的最新进展，并探索应对这些挑战的潜在解决方案。

刘少山

刘少山，PerceptIn创始人，CEO。加州大学欧文分校计算机博士，研究方向为无人驾驶与机器人系统。刘少山博士有十数年的研究与从业经验。曾在国际顶级的研发机构如加州大学（UC IRVINE）、博通（BROADCOM）、英特尔研究院（INTEL RESEARCH）、法国国家信息与自动化研究所（INRIA）、微软研究院（MICROSOFTRESEARCH）、领英（LINKEDIN）以及百度美国研究院（BAIDU USA)从事人工智能与计算系统研究工作。期间在包括IEEE Computer、IEEETransactions、ACM Transactions等一流国际期刊上共发表五十余篇高水平研究论文。在无人驾驶与机器人方向，已申请了超过100个中国、美国、欧洲、日本和韩国专利。

刘少山博士创立的PerceptIn专注于无人驾驶与机器人领域，成立之初便获得华登国际 (Walden International)、芯片巨头ARM、经纬创投（MatrixPartners）以及电子巨头三星（Samsung Ventures）的投资。作为无人驾驶行业的开拓者，刘少山博士出版了《第一本无人驾驶技术书》，为无人驾驶技术在中国的普及做出了贡献。刘少山博士的英文版无人驾驶著作《Creating Autonomous VehicleSystems》已被国际电气和电子工程师协会计算机学会（IEEE ComputerSociety）推荐为国际标准无人驾驶教材。为进一步推动无人驾驶技术的全球化学术进程，刘少山博士领导创建了IEEE无人驾驶学术委员会(IEEE Special Technical Communities on Autonomous Driving)，并出任委员会常务副主席。刘少山博士是IEEE Senior Member、IEEE Computer Society Distinguished Speaker和ACM Distinguished Speaker。

报告20

边缘智慧与智慧边缘

摘要：本报告将从面向5G的移动网络边缘的视角，讲述协作边缘缓存、边缘计算与人工智能结合的相关工作。首先将介绍如何在移动网络的边缘蜂窝基站搭建层级异构的协作缓存体系，并利用机器学习算法对网内流量、网间流量以及用户延迟QoS角度进行优化。同时将介绍用深度增强学习来优化网络以及用联盟学习框架来优化边缘计算的初步成果。

王晓飞

王晓飞，博士，天津大学智能与计算学部教授，博导，国家青年千人，2017年IEEE通讯协会“年度最佳杂志论文奖(FredW. Ellersick Prize)”获得者，ACM RisingStar（Tianjin），天津大学北洋青年学者、天津市千人计划（青年）。研究方向主要包括下一代移动网络体系与优化技术、移动边缘计算等。发表论文约100余篇，含SCI论文40余篇（包括中科院1区/2区、CCF-A/B类论文25余篇），WoS引用1000+次，ESI高被引论文4篇，谷歌学术引用2100次。近期主要主持了NSFC青年基金、国家重点研发计划课题以及电信、华为HIRP等课题。