作為邊緣計算的旗幟項目，KubeEdge自開源以來就受到了產(chǎn)業(yè)界和學術(shù)界的廣泛關(guān)注和支持。隨著KubeEdge已廣泛應(yīng)用智能交通、智慧城市、智慧園區(qū)、智慧能源、智慧工廠、智慧銀行、智慧工地、CDN等多個行業(yè)和場景，業(yè)界對其價值的認可也在持續(xù)走高，高校實驗室、科研院所、師生群體以及行業(yè)開發(fā)者對于項目本身在學術(shù)及應(yīng)用層面開放、深度交流的需求正在不斷增加。

為促進相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者及從業(yè)人士更高階的學術(shù)交流，探索學術(shù)研究新方向，并進一步完善邊緣計算行業(yè)生態(tài)，第一屆云原生邊緣計算學術(shù)研討會The 1st KubeEdge Academic Workshop(KEAW'22)于11月16日-11月17日圓滿召開。此次研討會以“探索，邊緣新未來”為主題，聚集學界領(lǐng)軍專家和技術(shù)愛好者，共同洞察邊緣計算前沿技術(shù)及趨勢，匯集邊緣計算學術(shù)研究及實踐案例，開拓行業(yè)發(fā)展新機遇。

大咖云集，共探云原生邊緣計算新未來

CNCF大使，KubeEdge聯(lián)合創(chuàng)始人王澤鋒發(fā)表了KEAW'22開幕致辭。他表示，KubeEdge是CNCF首個云原生邊緣計算項目，近年來KubeEdge社區(qū)已經(jīng)吸引了超過16萬開發(fā)者，并且始終處在一個持續(xù)上升的活躍開發(fā)狀態(tài)之中。與此同時，KubeEdge也在不斷探索多學術(shù)圈合作方式，并且成功入駐開源發(fā)展委員會指導提供的開源創(chuàng)新服務(wù)平臺GitLink。在今后KubeEdge社區(qū)也將嘗試與CCF開源發(fā)展委員會更深入的合作形式，包括走進高?；顒?、高校開發(fā)者創(chuàng)新大賽等，并且也希望更多的人能夠參與到社區(qū)貢獻之中。

王澤鋒 - KEAW'22開幕致辭

CCF開源發(fā)展委員會常委、復旦大學計算機科學與技術(shù)學院副院長彭鑫教授圍繞“云原生邊緣計算助力人機物融合泛在計算”議題，為此次KEAW'22研討會的Edge Computing Day致辭。他表示人機物融合泛在計算將云計算的思想拓展到人機物三元空間，需要建立人機物融合應(yīng)用平臺及相應(yīng)的低代碼“編程”體系，通過云原生邊緣計算來支撐設(shè)備接入和管理以及算力保障，其中利用機器人的任務(wù)完成能力幫助人機物融合應(yīng)用能夠更好地實現(xiàn)自動化閉環(huán)。未來希望建立人機物融合應(yīng)用的“開發(fā)運維一體化”，實現(xiàn)快速反饋、敏捷適應(yīng)、持續(xù)演進等方面的目標。

彭鑫 - 云原生邊緣計算助力人機物融合泛在計算

邊緣智能的下一站在分布式人工智能，將主要集中于分布式的任務(wù)執(zhí)行與管理、分布式的機器學習、分布式的邊緣節(jié)點自主合作三方面，打造具備深度學習能力與深度融合匯聚的AIoT生態(tài)。香港理工大學人工智能與物聯(lián)網(wǎng)研究院 (RIAIoT) 院長、IEEE Fellow曹建農(nóng)在題為《Future Edge Computing：Towards Distributed Intelligence》的Keynote演講中指出，作為基于微服務(wù)的新興技術(shù)，分布式人工智能將集成物理世界與虛擬世界，以車載網(wǎng)、元宇宙、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療健康等場景化應(yīng)用，借助云計算龐大的算力資源進行任務(wù)執(zhí)行與深度學習，打造實時性、智能性、可靠性、高效益的技術(shù)支撐，服務(wù)異構(gòu)豐富、高度耦合的未來生態(tài)。

曹建農(nóng) - Future Edge Computing: Towards Distributed Intelligence

在KEAW'22會議次日的Edge AI Day上，ACM SIGBED China主席、IEEE Fellow劉劼圍繞“嵌入式智能與系統(tǒng)”議題為Edge AI Day 致辭，指出嵌入式的AI計算具備實時響應(yīng)、隱私保護、資源共享等優(yōu)勢，同時也受到資源受限、數(shù)據(jù)分離、運算異構(gòu)等限制。一方面，為了更大程度發(fā)揮有限資源的能力，團隊設(shè)計模型訓練技術(shù)、云邊協(xié)同技術(shù)、分塊分區(qū)、并行推理加速、調(diào)度框架以及GPU加速計算。另一方面，為了更好利用分布式的數(shù)據(jù)資源，團隊提出了泛聯(lián)邦學習概念，在不同維度下，將分布式的計算和隱私保護的機制有效融合，將隱私、可信、高效三者進行了統(tǒng)一衡量。

劉劼 - 研討會Edge AI Day致辭：嵌入式智能

香港中文大學信息工程系教授、IEEE Fellow邢國良圍繞車路協(xié)同與智能健康體系兩方面內(nèi)容在KEAW'22上發(fā)表Keynote演講，分享實驗室近期學術(shù)成果。其實驗室團隊首先在車路協(xié)同方面，通過部署智慧燈柱，基于網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)實現(xiàn)將近100兆的帶寬。在有限的資源條件下，支持車路協(xié)同的前提是要支撐多個深度學習任務(wù)，完成點對點的融合以及物體級別融合。其次在智能健康系統(tǒng)方面，主要針對阿爾茨海默癥的應(yīng)用，試圖解決數(shù)據(jù)隱私、系統(tǒng)技術(shù)能力、數(shù)據(jù)長尾分布等問題。其實驗室團隊今年也獲得了ACM MobiCom 2022 Best Paper Award Runner-up以及ACM Sensys Best Poster Award。

邢國良 - Edge AI for Autonomous Driving and Smart Health

北京郵電大學計算機學院副院長、IET Fellow王尚廣是今年年度唯一的KubeEdge Academic Award the 1st place獲得者。在題為《衛(wèi)星邊緣計算研究與探索》的邀請演講中，王尚廣表示，如今星上計算處于“天上不成網(wǎng)”“地上不成面”的建設(shè)初期，網(wǎng)網(wǎng)不同、星星并存、算算失衡，讓時空連通動態(tài)性、高緯資源復雜性、混合業(yè)務(wù)差異性受到諸多挑戰(zhàn)。而在衛(wèi)星邊緣計算上，也存在空間、算力、能源、散熱等方面的限制，造成網(wǎng)絡(luò)計算難滲透、站點計算融合難等問題，因此在衛(wèi)星邊緣計算研究中，需要多方進行前沿技術(shù)探索，啟發(fā)企業(yè)跟進夯實技術(shù)體系，以“生態(tài)+體系”的優(yōu)勢姿態(tài)參與全球博弈。

王尚廣 - 衛(wèi)星邊緣計算研究與探索

群策群力，落實云原生邊緣計算新應(yīng)用

在空天信息網(wǎng)絡(luò)與工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)中，“云-邊-端”架構(gòu)由于具有節(jié)省帶寬、減少延遲、安全性和隱私性強等特點，正在成為行業(yè)發(fā)展的主流選擇。2022 KubeEdge Academic Award Honorable Mention獲得者，電子科技大學副教授賴俊宇作為項目負責人持續(xù)主導KubeEdge相關(guān)邊緣計算相關(guān)科研項目，基于KubeEdge構(gòu)建空天網(wǎng)絡(luò)仿真平臺，現(xiàn)底層網(wǎng)絡(luò)仿真與邊緣計算架構(gòu)之間的聯(lián)動，完善全方位、立體化、等層次的邊緣計算服務(wù)。

賴俊宇 - KubeEdge在空天網(wǎng)絡(luò)及工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用探索

“天算星座”是面向科研工作者所搭建的服務(wù)平臺，由兩顆主星、兩顆輔星、兩顆邊緣性構(gòu)成，依托服務(wù)計算、控制面網(wǎng)元和數(shù)據(jù)面網(wǎng)元，徹底打通星地鏈接脈絡(luò)。今年2月27日，王尚廣教授團隊基于KubeEdge研制的星地服務(wù)供應(yīng)平臺系統(tǒng)部署在“創(chuàng)星雷神號”上發(fā)射升空，并與“寶醞號”成功實現(xiàn)了星地分布式組網(wǎng)和星地云服務(wù)供應(yīng)。該系統(tǒng)為衛(wèi)星應(yīng)用提供通信、網(wǎng)絡(luò)、計算等云原生基礎(chǔ)算力，以及云邊、邊邊協(xié)同能力，完成了星地感知計算、遙感推理等應(yīng)用場景的部署、管控與協(xié)同，并成功開展了全球首次星地鏈路QUIC協(xié)議在軌試驗，并獲得2022年IEEE衛(wèi)星技術(shù)創(chuàng)新獎。

王尚廣 - 衛(wèi)星邊緣計算研究與探索

全球服務(wù)機器人市場規(guī)模在2030年預計將達到900-1700億美金。為探索云原生技術(shù)在機器人產(chǎn)業(yè)應(yīng)對的痛點問題及其商業(yè)價值，畢業(yè)于香港中文大學的周順波博士和畢業(yè)于香港理工大學的鄭子木博士分別從服務(wù)平臺和AI算法層面進行分享。面向當前機器人行業(yè)高定制化、運管和部署慢，各環(huán)節(jié)能力及資產(chǎn)規(guī)?；瘡椭齐y等問題，以云為底座打造機器人平臺能夠使能邊云協(xié)同開發(fā)與運行數(shù)據(jù)流，人工智能則更進一步從感知、操作、決策、多機協(xié)同、人機交互角度促進機器人能力躍遷。會上也分享了基于KubeEdge及其子項目Sedna的智能機器人智能導航乃至物資遞送demo，也為會上觀眾提供應(yīng)用和算法開發(fā)的實用工具、公開發(fā)表的多篇學術(shù)論文。鄭子木博士也由于其學術(shù)成果和社區(qū)貢獻，獲得2022 KubeEdge Academic Award Honorable Mention。

鄭子木 - 邊云協(xié)同終身學習在智慧園區(qū)及工業(yè)領(lǐng)域創(chuàng)新探索及落地

同濟大學教授賈金原在題為《KubeEdge助力Web3D關(guān)鍵技術(shù)支撐元宇宙基礎(chǔ)平臺》的演講中表示，元宇宙被稱之為新一代互聯(lián)網(wǎng)，Web3D是元宇宙平臺的天然選擇。圍繞傳輸調(diào)度、網(wǎng)頁在線渲染三方面，通過3D大規(guī)模場景輕量化預處理技術(shù)、3D復雜模型的細粒度化預處理技術(shù)、3D大數(shù)據(jù)的漸進式分布加載調(diào)度機制、輕量級Web3D全局光照在線高品質(zhì)渲染、輕量級Web3D在線互動編輯技術(shù)、輕量級Web3D基礎(chǔ)平臺支撐、輕量級Web3D在線可視化創(chuàng)新應(yīng)用七大關(guān)鍵技術(shù)初步構(gòu)成輕量級Web3D元宇宙支撐平臺框架。

賈金原 - KubeEdge助力Web3D關(guān)鍵技術(shù)支撐元宇宙基礎(chǔ)平臺

在新一代信息技術(shù)與制造業(yè)融合的大背景下，AI要成為企業(yè)生產(chǎn)力，就必須以工程化的技術(shù)來解決模型開發(fā)、部署、管理、預測、推理等全鏈路生命周期管理。為了更加敏捷地應(yīng)對業(yè)務(wù)環(huán)境和需求的變化，北京郵電大學吳振宇老師項目組基于K8S+KubeEdge開源框架設(shè)計研發(fā)了云原生的云邊協(xié)同工業(yè)智能業(yè)務(wù)環(huán)境，為工業(yè)智能模型提供生命周期管理和工程化生產(chǎn)力工具。項目組基于軸承故障診斷場景開發(fā)了相應(yīng)demo系統(tǒng)以驗證方案的可行性，并嘗試進一步面向5G汽車裝備制造產(chǎn)線智能運維場景進行應(yīng)用驗證與示范。

吳振宇 - 基于云原生的云邊協(xié)同工業(yè)智能業(yè)務(wù)環(huán)境與應(yīng)用驗證

同濟大學在讀碩士研究生尤錢湖作為開源之夏KubeEdge社區(qū)參與者之一，完成“基于KubeEdge-Sedna邊云協(xié)同平臺的行人Re-ID特性，算法性能自動化測試”特性。目標跟蹤與重識別是邊緣AI的熱門研究方向，也是智慧城市、智能安防等領(lǐng)域的關(guān)鍵功能點，尤錢湖同學的工作基于Ianvs提供了相關(guān)算法基準測試案例，同時在本次KubeEdge學術(shù)研討會上使用進行了全流程演示，為開發(fā)者使用Ianvs和Sedna完成實際邊緣AI應(yīng)用開發(fā)、測試、部署提供了重要參考，為拓展社區(qū)影響力添磚加瓦。尤錢湖也因此同時榮獲2022 KubeEdge Academic Award Honorable Mention，也是本屆學術(shù)獎項中唯一的在校學生代表。

尤錢湖 - 基于KubeEdge-Ianvs的邊云協(xié)同行人Re-ID算法性能自動化測試

隨著云原生邊緣計算技術(shù)的成熟，云邊協(xié)同的需求也進一步釋放。CCF開源發(fā)展委員會常委彭鑫指出，云邊協(xié)同與邊緣計算的緊密協(xié)同，能夠幫助企業(yè)在業(yè)務(wù)自動化和流程自動化的基礎(chǔ)上，逐步實現(xiàn)組織的全局自動化以及自主化的自動化，從而滿足豐富的場景化需求與個性化需求。同時，同濟大學教授賈金原也表示，云邊協(xié)同真正意義上將網(wǎng)絡(luò)、基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)和應(yīng)用程序鏈接起來。可以預料到，未來五到十年，云邊協(xié)同這個領(lǐng)域的應(yīng)用極有可能呈現(xiàn)一個爆發(fā)式的增長。

攜手互通，開創(chuàng)邊云協(xié)同新未來

預計到2025年，全世界75%的數(shù)據(jù)將會產(chǎn)生于邊緣，邊緣計算的規(guī)模將會比云大4倍，在這之中，Kubernetes已經(jīng)成為邊緣生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵部分，持續(xù)推動其集成和運維。此次由CNCF及KubeEdge主辦、開源之夏和華為云聯(lián)合主辦的云原生邊緣計算學術(shù)研討會(KEAW'22)的成功舉辦，不僅為云原生邊緣計算領(lǐng)域的產(chǎn)學研有識之士搭建了一個更高階的學術(shù)交流平臺，也向外界展示了KubeEdge在各個領(lǐng)域的應(yīng)用以及基于KubeEdge平臺的邊緣計算實踐成果，進一步彰顯了KubeEdge在商業(yè)應(yīng)用基礎(chǔ)及其在全球多個重要領(lǐng)域的關(guān)鍵作用。

面向邊緣計算領(lǐng)域，中國科學技術(shù)大學計算機科學與技術(shù)學院談海生教授(2022 KubeEdge Academic Award Runner-up)、浙江大學才振功教授、天津大學計算機科學與技術(shù)學院王曉飛教授從在線智能、去中心化邊緣集群管理、任務(wù)調(diào)度、云邊協(xié)同資源優(yōu)化調(diào)度等方面分享研究成果，進一步說明云原生邊緣計算的必要性及大趨勢以及邊云協(xié)同的重要性，對推進和擴展邊緣計算技術(shù)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用有重要指導意義;面向邊緣人工智能領(lǐng)域，西北工業(yè)大學郭斌教授(2022 KubeEdge Academic Award Honorable Mention)、哈爾濱工業(yè)大學(深圳)計算機科學與技術(shù)學院蘇敬勇教授、中山大學先進網(wǎng)絡(luò)與計算系統(tǒng)研究所張曉溪教授等從人機物融合群智計算、開放域檢測、云邊協(xié)同的分布式機器學習等方面分享應(yīng)用經(jīng)驗，進一步指出人工智能與邊緣計算融合發(fā)展趨勢，再度表明邊緣計算研究在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化過程中起著舉足輕重的作用。

多位教授面向邊緣計算、邊緣人工智能領(lǐng)域的精彩分享

面向未來，也希望能夠更多有志之士以及相關(guān)機構(gòu)、企業(yè)參與到云原生邊緣計算建設(shè)中，共建KubeEdge社區(qū)新生態(tài)，共創(chuàng)邊云協(xié)同新未來。

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