人机物融合群智计算

随着物联网和人工智能技术的快速发展与加速融合，智能物联网（AIinIoT，AIoT）正成长为一个具有具有广泛发展前景的新兴前沿领域。物联网智能应用和服务已经逐步融入国家重大需求和民生的各个领域，如智慧城市、智能制造、无人驾驶、智慧农业、健康卫生、国防军事等。在智能物联网背景下，人（智能手机、可穿戴设备等）、机（云设备/边缘设备）、物（物联网终端）这三种基础要素正在走向协作和融合，迈向人机物融合群智计算时代。人机物融合群智计算（CrowdHMI）是指利用人/机/物感知能力的差异性、计算资源的互补性、节点间的交互性，通过协同感知、分布式学习、群智知识迁移等来解决单独利用某种智能难以解决的复杂问题，进而构建具有自学习、自组织、自适应、可迁移能力的智慧空间。其潜在的研究挑战包括人机物群智融合机理，人机物协作群智感知，自学习增强与自适应演化（深度模型压缩、迁移学习、元学习、终身学习等），群体分布式学习模型（边缘智能、端边云协同计算、多智能体强化学习、联邦学习等）方面。本书将为大家介绍人机物融合群智计算的基础理论、概念模型、研究挑战与关键技术、典型应用，并对其未来发展方向进行展望。本书可以为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域的科研人员和IT从业者提供创新的发展视角及相关理论、方法与技术支撑，也可作为相关专业高年级本科生和研究生课程教材。