個人簡介：郭斌，CCF理事、CCF普適計算專委會秘書長、工學博士，西北工業大學計算機學院教授、副院長，國家杰出青年科學基金獲得者，人機物融合群智計算教育部重點實驗室副主任，工信部智能感知與計算重點實驗室副主任，西北工業大學計算與藝術交叉研究中心主任。入選教育部“新世紀優秀人才”（2012）和國家青年拔尖人才（2017），愛思唯爾中國高被引學者，《麻省理工科技評論》 “2023中國智能計算創新人物”。主要從事智能物聯與普適計算、群體智能、移動群智感知等方面研究。在IEEE/ACM匯刊等國內外重要期刊和會議上發表論文150余篇，出版《人機物融合群智計算》《智能物聯網導論》等專著，且面向智慧城市、社會治理等國家重大需求開展領域應用和技術推廣。曾獲得教育部自然科學一等獎、陜西省自然科學一等獎、CCF自然科學二等獎以及ACM SenSys’24、IEEE UIC’17、BIBM’20等國際會議“最佳論文獎”。擔任《IEEE Transactions on Human-Machine Systems》《Frontiers of Computer Science》《ACM IMWUT》等國際權威期刊編委。IEEE高級會員，CICC認知與行為專委副主任。

報告主題：人機物融合群智計算：LLM vs. 分布式集群智能

報告摘要：近來，在智能物聯網、邊緣智能、群體智能等興起背景下，跨空間人、機、物異構智能體協作增強將成為新一代群智感知計算最重要的演進方向——即“人機物融合群智計算”。人機物融合群智計算涉及物聯網、人工智能、生態學、復雜系統科學、社會學等多學科交叉，探索自然集群交互協同與人工群智能體間協作增強間的隱式關聯和映射機理，將通過異構群智能體的有機交互、協作、競爭與博弈，構建具有自組織、自學習、自適應、持續演化等能力的智能感知計算空間。本報告將探討人機物融合群智計算的基礎理論、科學挑戰及關鍵技術，并介紹我們在這方面的研究進展。

個人簡介：英國埃克塞特大學計算機學科講席教授，高性能計算與網絡實驗室主任。一直致力于計算機網絡和分布式系統的研究，在移動互聯網、云計算與邊緣計算、大數據、人工智能等領域取得了一系列創新性研究成果，在國際重要學術期刊/會議發表論文共計380多篇。作為項目的總負責人或首席科學家主持過20多項重要科研和產業化項目。任IEEE Transactions on Computers，IEEE Transactions on Cloud Computing等計算機學科頂級國際期刊的編委。

報告主題：智能邊緣網絡資源部署和服務優化

報告摘要：智能邊緣網絡憑借算力下沉的優勢，成為推動社會智能化發展的關鍵力量。然而，其資源分散異構的特性引發了資源碎片化嚴重的問題。為了解決該問題，實現智能邊緣網絡系統性能與服務質量的提升，本報告從“邊緣算力–網絡資源–邊緣應用”三個維度，介紹混合與靜態邊緣服務器部署架構、細粒度結構感知的邊緣服務部署機制、以及動態鏈路感知的邊緣實時視頻流分析框架，為智能邊緣網絡的資源部署和服務優化提供了解決方案，有助于推動邊緣算力網絡大規模建設。

個人簡介：郭松濤，重慶大學二級教授、博士生導師，重慶大學計算機學院副院長，信息物理社會可信服務計算教育部重點實驗室常務副主任。主要在智能邊緣計算、移動云計算、無線傳感器網絡、無線自組織網絡等方面開展研究。在 TC、TMC、TPDS、TCC、TSC、TCOM、TVT、TMM、TNSE、TNSM、INFOCOM、IPDPS、SECON、IWQOS、計算機學報等著名期刊和會議上發表高質量論文220多篇，多篇論文入選 ESI 高被引論文。科學出版社出版專著 3 部。研究成果獲重慶市自然科學一等獎2 項（分別排名第 1 和 3），重慶市科技進步一等獎1項（排名第1）。主持千萬級軍工重大項目2項、國家自然基金項目 5 項，重慶市自然基金重點項目3 項、千萬級重大橫向項目 1 項等 20余項項目。

報告主題：面向邊緣算力網絡的自適應聯邦學習

報告摘要：隨著移動計算和物聯網（IoT）的發展，各種算力正從傳統的云計算中心下沉到網絡邊緣，從而形成邊緣算力網絡。同時在邊緣算力網絡上對大量數據進行機器學習為人工智能創造許多新的應用場景，并促進人工智能的持續繁榮。傳統的人工智能（AI）方法需要將終端收集的大量感知數據（如視頻、照片和音頻）遷移到云數據中心進行模型訓練。然而，由于感知數據通常包含敏感和隱私信息，可能會導致嚴重的隱私泄露和數據濫用問題。所以我們將對新型分布式學習范式——聯邦學習展開討論，包括動態計算卸載和協作任務調度、網絡感知的自適應聯邦學習、移動邊緣計算中聯邦學習加速、自適應聯邦深度強化學習等，從而使參與的算力節點能夠協同訓練共享的AI模型，而不泄露隱私數據，并有效解決數據孤島問題。

個人簡介：王曉飛，天津大學智能與計算學部英才教授，博導，人工智能學院副院長，國家級青年人才，城市智能教育部國家工程中心副主任，北洋青年學者，中國計算機學會分布式計算專委會杰出青年學者，PPIO派歐云首席科學家，獲IEEE通訊協會Fred W. Ellersick Prize年度最佳雜志論文獎、IEEE通訊協會亞太地區年度杰出論文獎、天津市科技進步一等獎2項（分別排第1位和第3位）、天津市青年科技獎等，主要研究邊緣智能理論、云邊協同計算技術、算力網絡系統與調度算法等，發表高水平科研論文210余篇，其中包括中科院1區/CCF-A類論文50余篇，中科院2區/CCF-B類論文40余篇，引用11000余次，申請授權發明專利50余項，獲IEEE最佳論文獎10+項，擔任IEEE COMST（IF:34）、TCCN（IF:7.4）等多個一二區期刊副編委和專刊編委，主持了國家自然科學基金、科技部重點研發計劃課題等國家級省部級縱向課題十余項，負責了電信、移動、亞信、華為、電科院等企業項目二十余項。

報告主題：通用人工智能之路——面向大模型服務的分布式算力網絡

報告摘要：大模型技術掀起了通用人工智能時代的巨幕，而如何建設低時延、高效能、泛在彈性的算力基礎設施以支持大模型訓練推理和持續迭代成為了核心問題之一。報告將介紹邊緣云與算力網絡的發展歷史、現狀、趨勢和難點挑戰，從智能調度、服務保障、供需預測、算力交易等角度分享有關科研進展，并介紹相關產學研合作為代表的相關落地應用。

個人簡介：東方，博士，東南大學青年首席教授，博士生導師，入選國家級青年人才計劃，現任東南大學大數據計算中心主任。同時擔任ACM南京分會主席、江蘇省計算機學會高性能計算專委會副主任&云計算專委會委員。2011年3月畢業于東南大學計算機科學與工程學院，獲工學博士學位，師從羅軍舟教授。博士畢業后留校任教，在江蘇省“網絡與信息安全”重點實驗室從事教學科研工作，主要研究方向為云計算與邊緣計算。作為項目負責人主持科技創新2030重大專項及國家重點研發計劃項目課題1項子課題1項、國家自然科學基金3項、江蘇省產學研前瞻性聯合研究項目1項，并作為核心成員參加完成國家自然科學基金重點項目、國家科技攻關計劃等多項國家級項目。并獲得國家級教學成果二等獎。參加了丁肇中教授領導的AMS大型物理實驗，建設完成東南大學云計算中心及東南大學AMS科學數據處理中心（AMS-02 SOC）。在IEEE/ACM TON、IEEE TMC、IEEE JSAC、INFOCOM、WWW、ICNP、ICDCS、ICPP等國際國內重要期刊及會議上發表論文100余篇，并長期擔任IEEE TON、TMC、TSC、《計算機學報》等重要期刊的客座編輯及特邀審稿人，歷屆云計算與大數據國際會議（CBD 2013-2023）Program Co-Chair & Organization Co-Chair，全國高校云計算應用創新大賽組委會秘書長，申請發明專利23項、軟件著作權2項。

報告主題：從終端到邊緣：智能模型的自適應部署與協同演進

報告摘要：在邊緣計算場景中，資源受限的邊緣設備與動態異構的數據請求對彈性部署與實時運行高性能智能模型提出了嚴峻挑戰，亟需兼顧推理精度與響應延遲的高效解決方案。本報告聚焦智能模型的自適應部署與協同演進，首先，關注模型的自適應部署，面向異構終端設備，設計模型輕量化適配與端邊協同部署機制，保障模型在多樣化算力環境下高效穩定運行。其次，應對動態環境下的模型性能退化問題，進一步探討端端協同與端邊協同的模型分塊重訓練與持續學習優化機制，支撐模型在線演進與自適應優化，提升長期服務質量。報告從模型自適應部署到協同優化，探索智能模型在動態邊緣環境中的高效部署與持續演化，以實現低延遲、高精度的應用需求。