郭得科

国防科技大学

郭得科，国防科技大学教授、博士生导师，主要研究方向包括网络计算与系统、分布式计算与系统、网络空间安全等。获得2019年湖南省自然科学一等奖（排名第1）、2020年CCF-IEEE CS青年科学家奖，2021年中国电子学会自然科学二等奖（排名第1）、2023年中国发明协会“发明创业奖创新奖一等奖（排名第1）、2023年CCF自然科学二等奖（排名第1）、2023年湖南省第四届湖湘智库研究优秀成果奖（排名第1）；发表中英文学术论文300余篇，其中CCF推荐的A/B类论文140余篇、ACM/IEEE Transactions文章80余篇，获得IEEE ICNP 2019最佳论文；以第一完成人出版学术专著3部，以第一发明人获得中国和美国授权发明专利70余项。入选国家级领军人才、国家级青年人才、军队学科拔尖人才、教育部新世纪人才计划、湖南省杰青等。担任CCF分布式计算与系统专委会主任、《中国计算机学会通讯》专栏主编等学术任职。                            

陈旭

中山大学

陈旭，中山大学计算机学院教授、担任先进网络与计算系统研究所所长以及国家地方联合工程实验室副主任，入选德国洪堡学者、国家级青年人才项目和广东省高层次人才项目。承担包括国家自然科学基金联合重点项目、NSFC-广东省大数据中心项目、国家重点研发计划、广东省创新团队等项目与课题。曾获得IEEE Distinguished Lecturer、香港青年科学家奖、IEEE计算机学会年度最佳论文奖亚军， IEEE INFOCOM/IWQoS/ICC最佳论文奖项等学术荣誉。目前担任国际知名期刊IEEE JSAC Series、TWC、TVT、中国工程院信息院刊等编委，以及CCF分布式计算与系统专委会副主任。                            

杨柳青

香港科技大学（广州）

杨柳青，现任香港科技大学（广州）讲席教授、低空经济研究院（LASERi）署理院长、以及智能交通（INTR）学域主任。2015年获选IEEE Fellow，在世界顶尖科学家榜单中领域排名前0.5%，并于2021年获选AAIA Fellow。2004年在美国明尼苏达大学获得博士学位后曾在佛罗里达大学、科罗拉多州立大学和明尼苏达大学担任教职。 发表学术专著5部、书籍章节4部、论文400余篇并获9项最佳论文奖，主持和参与国内外国家级和工业界项目总金额逾5000万元人民币，是极少数同时荣获美国海军研究局杰出青年学者奖(ONR-YIP)和美国国家科学基金杰出青年职业奖(NSF-CAREER)的学者之一，也是获评IEEE Fellow 时最年轻的学者之一。在超宽带系统、水声通信、车联网和智能交通等领域均为本领域公认的专家学者。曾任IET Communications主编, IEEE Transactions on Wireless Communications 执行编委, 以及一系列包含IEEE Transactions on Signal Processing, IEEE Transactions on Communications, IEEE Transactions on Intelligent Transportation System在内的IEEE顶级期刊编委。在IEEE ComSoc和IEEE ITSS中担任职务，并参与多个学术会议的组织工作。

报告题目：低空车联网跨域协同边缘计算

报告摘要：低空车联网是在地面车联网的基础上引入无人机、低空飞行器等低空设备所构成的空路车一体化网络，可以支撑空路车之间数据的高效可靠传输，为未来低空立体化智慧交通提供了有力保障。随着低空飞行器和智能网联汽车的快速发展，低空车联网中大规模智能化应用使得空域实时计算需求激增，存在多样化任务需求差异化大、跨域资源配置动态性高、区域间计算负载不均衡等问题；同时，低空经济场景中智能体还有着严格的隐私保护需求。针对上述挑战，本报告围绕低空边缘计算场景，聚焦低空车联网跨域可信协同计算策略的研究，构建了无人机赋能的车辆雾计算（Vehicular Fog Computing）架构，充分利用具备计算和通信能力的无人机和车辆雾节点，有效降低低空车联网计算任务的传输和处理时延。与此同时，针对跨域协同的有效性问题，提出了一种基于多智能体强化学习的层级化跨域计算任务卸载方案，实现了多层次、跨区域的计算任务和计算资源间时空优化耦合，有效解决了区域间计算负载不均衡导致的全局计算服务降级问题；针对低空车联网中开放性智能体作为雾计算节点的可信协同问题，提出了基于区块链的零信任联邦协作计算架构，基于“持续验证、动态授权”的思想设计持续验证机制，并基于区域间经验差异自适应调整任务卸载决策模型的联邦训练过程，在信息受限和隐私保护的低空边缘计算场景中相比现有雾计算方案取得了显著优势。此外，为进一步验证和优化低空车联网场景下雾计算方案的实际应用效果，团队研发了一个轻量化、模块化的开源仿真平台AirFogSim，以支持低空车联网场景下边缘计算的技术验证和学术研究。

王尚广

北京邮电大学

王尚广、北京邮电大学特聘教授、计算机学院（国际示范性软件学院）院长、网络与交换技术全国重点实验室副主任、国家杰出青年科学基金获得者、天算星座发起人兼首席科学家。研究方向包括：卫星计算、服务计算、边缘智能、核心网系统、卫星操作系统等，先后主持/完成包括国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目在内的各类项目50余项、发表高水平学术论文100余篇，获得USENIX ATC、IEEE ICWS等多个国际会议最佳论文奖。

报告题目：基于天算星座的卫星计算研究与实践

报告摘要：地上千仿万算、不如星上跑一遍”，当前卫星互联网试验验证环境的缺乏是计算机领域科研人员从事卫星互联网研究面临的一个主要难题，为此，我们构建了空天计算在轨试验开放开源平台即天算星座，并基于天算星座，在卫星算力测试、星地协同推理、卫星操作系统、太空服务器、卫星大数据等卫星计算领域开展了多项探索研究。“地上计算太卷、天上寻找亮点”，在自然科学还没有新突破的情况下，希望能够和众多科研人员一起去拓展人类计算的边界。

孙滔

中国移动研究院

孙滔，中国移动研究院主任研究员，集团级首席专家，正高级工程师。长期从事网络新技术研究及国际标准化工作，曾任3GPP SA2副主席，中国科协全委会委员，CCF分布式计算与系统、服务计算专委会执委，中国通信学会标准化工作委员会委员。获省部级奖项11项，北京优秀青年工程师标兵，享受国务院政府特殊津贴，入选国家创新领军人才计划，2019年被授予“最美奋斗者”称号。

报告题目：从端边云协同到算网业一体

报告摘要：移动通信已经进入5G-A时代。“边缘计算”在5G前期阶段的移动通信系统中主要以“本地分流”的方式展现，已成为5G服务垂直行业的标志性能力。更进一步，算力将成为6G的重要元素，面向更广泛的场景，需实现“算力”“网络”“业务”一体化的感知和协同，将博弈的三方变为可协同优化的统一的资源配给。这需要网络架构、运行环境、任务设计等多方面的工作。本报告对这个趋势进行分析并以XR沉浸式通信为例，初步展示了在网络辅助的情况下，通过不同的计算卸载模式，为系统容量、体验时延等带来的业务服务的增益。

曾德泽

中国地质大学（武汉）

曾德泽，现任中国地质大学（武汉）计算机学院副院长，教授、博士生导师，智能地学信息处理湖北省重点实验室副主任，人工智能研究院副院长，主要从事边缘计算、泛在智算与物联网等方向的研究工作。入选国家级及湖北省高层次青年人才计划，获ACM-武汉新星奖。在ATC、SC、JSAC、TPDS、TC、INFOCOM等期刊会议上发表论文150余篇，出版学术专著3部，获国际学术会议/期刊最佳论文奖6次。担任IEEE TSUSC期刊副主编，JNCA、FCS、OJ-CS等期刊编委。担任CCF分布式计算与系统专委秘书长，CCF理事。现为IEEE高级会员、CCF杰出会员。

报告题目：边缘原生计算：趋势、探索与展望

报告摘要：云原生计算基于低开销容器化的运行方式非常契合算力资源相对匮乏的边缘计算，将云原生技术应用于边缘计算，发挥云原生的优势，构建边缘原生计算，具有很大潜力。然而，相较于云计算，边缘计算具有资源广分布、高异构、多碎片特征，亟需云原生的适应性融合。本报告将从系统层面挖掘云原生相关技术的特征（如容器的分层结构）与问题（如容器冷启动时间长），从资源分配与任务调度优化角度探讨如何利用这些特征，提升边缘原生计算效能。

陈旭

中山大学

陈旭，中山大学计算机学院教授、担任先进网络与计算系统研究所所长以及国家地方联合工程实验室副主任，入选德国洪堡学者、国家级青年人才项目和广东省高层次人才项目。承担包括国家自然科学基金联合重点项目、NSFC-广东省大数据中心项目、国家重点研发计划、广东省创新团队等项目与课题。曾获得IEEE Distinguished Lecturer、香港青年科学家奖、IEEE计算机学会年度最佳论文奖亚军， IEEE INFOCOM/IWQoS/ICC最佳论文奖项等学术荣誉。目前担任国际知名期刊IEEE JSAC Series、TWC、TVT、中国工程院信息院刊等编委，以及CCF分布式计算与系统专委会副主任。报告主题：边缘智能大模型高效协同推理与微调技术                                

报告题目：边缘智能大模型高效协同推理与微调技术

报告摘要：以ChatGPT为代表的AIGC应用崛起，在全球范围内掀起了一场关于大模型的竞速赛，由此导致AI算力需求急速攀升。边缘算力在成本、时延、隐私上具有天然优势，可作为云端算力的补充可，更好支撑大模型赋能千行百业。本报告将介绍边缘大模型多设备高效协同推理和分布式微调技术，以及边缘大模型赋能的网联智能无人系统应用。