GAITC2026主報(bào)告 | Rajiv Ranjan院士：物聯(lián)網(wǎng)邊緣系統(tǒng)中的環(huán)境智能

GAITC2026

2026年5月23日至25日，我國人工智能領(lǐng)域最具影響力的千人級巔峰盛會——2026全球人工智能技術(shù)大會（GAITC2026），即將在浙江杭州啟幕。本次大會以“交叉、融合、相生、共贏”為主題，秉承“國際化、高端化、專業(yè)化”的辦會理念，致力于搭建立足中國、面向世界的高端交流平臺，凝聚全球智慧，共同促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)繁榮發(fā)展。

會議將集結(jié)全球AI領(lǐng)域的“最強(qiáng)大腦”，邀請來自國內(nèi)外的頂尖科學(xué)家、行業(yè)專家、技術(shù)先鋒、企業(yè)高管、青年菁英齊聚一堂，分享具有前瞻性與引領(lǐng)性的專業(yè)見解和戰(zhàn)略思考。一場思想密度極高的智慧盛宴即將開啟，大會主報(bào)告嘉賓陣容與核心議程將陸續(xù)公布，敬請期待。

主報(bào)告嘉賓

Rajiv Ranjan

歐洲科學(xué)院院士

英國紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院校級講席教授

IEEE/AAIA Fellow

個人簡介：

分布式系統(tǒng)領(lǐng)域的國際頂尖學(xué)者，英國-澳大利亞電動汽車安全國際研究中心與英國國家邊緣人工智能創(chuàng)新中心創(chuàng)始主任。主要研究方向?yàn)榉植际较到y(tǒng)（云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)），發(fā)表學(xué)術(shù)論文近400 篇，谷歌學(xué)術(shù)引用 4.2萬余次，H-index 92+。兼任《IEEE計(jì)算機(jī)匯刊》《IEEE云計(jì)算匯刊》《ACM物聯(lián)網(wǎng)匯刊》、牛津大學(xué)《計(jì)算機(jī)》期刊、Springer 《計(jì)算技術(shù)》期刊以及《未來計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》在內(nèi)的多個國際頂級期刊編委，是兼具持續(xù)學(xué)術(shù)影響力與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用價值的創(chuàng)新者以及全球公認(rèn)、業(yè)績卓著的研發(fā)領(lǐng)軍人才。

報(bào)告題目：物聯(lián)網(wǎng)邊緣系統(tǒng)中的環(huán)境智能

Toward Ambient Intelligence in IoT-Edge Systems

報(bào)告摘要：

隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備日益深入現(xiàn)實(shí)環(huán)境，其持續(xù)生成海量真實(shí)世界數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)為關(guān)鍵服務(wù)模式的變革提供了重要支撐，涵蓋醫(yī)療健康、農(nóng)業(yè)、交通運(yùn)輸、智能電網(wǎng)以及災(zāi)害響應(yīng)等多個領(lǐng)域。與此同時，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，特別是分布式學(xué)習(xí)（Distributed Learning）與深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），通過對豐富且異構(gòu)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，為醫(yī)療診斷、城市智能與預(yù)測分析等領(lǐng)域提供了新的可能性。

然而，一個關(guān)鍵瓶頸依然存在：當(dāng)前大多數(shù)深度學(xué)習(xí)模型依賴于大規(guī)模計(jì)算資源以及集中式數(shù)據(jù)訪問，需要借助云數(shù)據(jù)中心來實(shí)現(xiàn)。這種中心計(jì)算模式往往帶來較高的通信延遲、帶寬開銷以及隱私風(fēng)險，難以滿足邊緣側(cè)對實(shí)時性與情境感知決策的需求。

為了應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，滲透計(jì)算（Osmotic Computing）等新興技術(shù)范式提出了更加動態(tài)且自適應(yīng)的智能分布機(jī)制，允許計(jì)算任務(wù)在云端、邊緣端以及移動邊緣環(huán)境中無縫切換。然而，現(xiàn)有研究仍缺乏在上述復(fù)雜環(huán)境中高效編排和擴(kuò)展分布式深度學(xué)習(xí)模型的系統(tǒng)性方法。

報(bào)告提出“滲透元學(xué)習(xí)（Osmotic Meta-Learning）”構(gòu)想，設(shè)計(jì)面向全球分布式異構(gòu)環(huán)境，兼具資源感知與數(shù)據(jù)感知能力的新型學(xué)習(xí)算法，展望人工智能從孤立系統(tǒng)向靈活協(xié)作、情境感知的智能形態(tài)轉(zhuǎn)變，使其能夠在萬物邊緣持續(xù)學(xué)習(xí)并執(zhí)行決策。

報(bào)告將重點(diǎn)圍繞以下幾個方面展開：

1. 滲透計(jì)算的基礎(chǔ)概念及其對未來環(huán)境智能發(fā)展的重要意義；

2. 資源動態(tài)變化和數(shù)據(jù)本地化特性約束下，構(gòu)建與協(xié)調(diào)分布式學(xué)習(xí)工作流的關(guān)鍵問題與實(shí)現(xiàn)挑戰(zhàn)；

3. 一種新型分布式深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練范式，可在全球范圍內(nèi)數(shù)千臺中型物聯(lián)網(wǎng)與邊緣設(shè)備上協(xié)同訓(xùn)練模型，從而擺脫對傳統(tǒng)高算力GPU云基礎(chǔ)設(shè)施的依賴；

4. 基于英國最大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)平臺“Urban Observatory”的初步部署結(jié)果。該平臺為可擴(kuò)展的滲透式人工智能系統(tǒng)提供了真實(shí)驗(yàn)證環(huán)境。

大幕將啟，更多大會重磅嘉賓與精彩議程將陸續(xù)揭曉，敬請鎖定2026年5月23日至25日，中國杭州。誠邀各界同仁持續(xù)關(guān)注GAITC2026，共同見證這場屬于人工智能領(lǐng)域的巔峰盛會。

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