工业论坛

泛在计算时代的智能化运维论坛

2022年11月27日(8:55-12:00)



论坛简介

网络与信息技术的发展推动信息、社会和物理空间加速融合,带领我们进入人机物融合的泛在计算时代。由此产生的智慧城市、智能交通、智能汽车、智能工厂等人机物融合应用系统在云边端融合的计算平台支撑下以软件定义的方式实现人机物资源的按需融合,由此也带来了一系列问题和挑战。本论坛围绕人机物融合泛在计算应用系统的运行支撑以及运维保障,邀请了来自学术界和工业界的专家分享最新研究成果及实践经验。

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论坛日程

时间 报告题目 报告嘉宾
08:55-09:00 论坛开幕
09:00-09:25 管窥蠡测人机物融合系统软件技术 马晓星(南京大学)
09:25-09:50 软件定义的泛在原生智能系统 刘譞哲(北京大学)
09:50-10:15 人机物融合泛在计算:面向万物互联的超级自动化 彭鑫(复旦大学)
10:15-10:40 服务智慧城市智能化运维的超大规模动态仿真 杨旸(特斯联科技集团)
10:40-11:05 百度云原生应用托管与一站式交付实践 张立理(百度)
11:05-11:30 智能电动汽车关键部件的端云融合预测性维护 陈炯(蔚来)
11:30-11:55 地球科学云计算平台PIE-Engine的实践与探索 钱晓明(航天宏图)
11:55-12:00 论坛闭幕

论坛嘉宾




1.论坛嘉宾:杨旸(特斯联科技集团)

报告题目:服务智慧城市智能化运维的超大规模动态仿真

摘要: 智慧城市的建设和应用致力于最大程度地满足各种用户千变万化的个性化服务需求,这是一个超大规模的复杂动态系统,其随时随地产生的海量数据对智慧城市的实时运维和性能优化都造成了巨大挑战。传统的基于白盒的方法直接对系统的内部运行机制进行建模,因此需要处理大量的实测数据,存在成本高,耗时长等问题。基于黑盒的方法的可解释性差、泛化性差,因此难以适应动态环境。因此我们提出了一种新的基于灰盒的方法,即基于深度强化学习的约束集反演算法(DRESIA),建立了系统内部状态非线性相关性的定量模型,简化了白盒复杂的重构和预测机制,保留了模型的可解释性,提高了可行域的搜索效率,同时提高了泛化能力,进一步提高了建模环境的动态适应性,为系统建模提供了一种新的性能和效率的平衡方案。结合智慧城市的多个应用场景,仿真结果验证了新方法的准确性、鲁棒性和优越性。

简介: 博士,IEEE Fellow,现任特斯联科技集团首席科学家,鹏城实验室兼聘研究员,深圳市智慧城市科技发展集团有限公司高级顾问专家。曾任上海科技大学教授、科道书院院长、上海雾计算实验室主任;科技部“第五代移动通信系统(5G)前期研究开发”重大项目总体专家组专家;国家科技重大专项“新一代宽带无线移动通信网”总体组专家;福州物联网开放实验室首席技术官;中科院无线传感网与通信重点实验室主任;上海无线通信研究中心主任。研究领域包括5G/6G移动通信系统、智能物联网、多层次算力网络,开放无线测试验证平台等。已申请了120多项科技发明专利(已授权80多项),发表了300多篇学术论文,出版了六部中英文专著。回国前曾在香港中文大学、英国布鲁内尔大学(Brunel University)、伦敦大学学院(UCL)担任教职。他已牵头完成了国家科技重大专项(03专项)、国家863计划、国家自然科学基金重点等一系列前沿课题研究。目前,依托深圳市智慧城市科技发展集团有限公司,他牵头承担了国家重点研发计划“物联网与智慧城市关键技术及示范”重点专项项目《面向大湾区智慧城市群的5G泛在物联基础设施建设及示范》。





2.论坛嘉宾:马晓星(南京大学)

报告题目:管窥蠡测人机物融合系统软件技术

摘要: “人机物三元融合”和“软件定义一切”日趋深入。软件的角色正从负责系统中的信息处理环节、充当系统的万能集成器,向承载全系统解决方案的方向发展。系统复杂性亦因之向软件复杂性转移,要求以软件的方法和技术来应对。这一发展趋势要求我们重新审视软件的生命周期、架构模型、运行机理和可信保障等基本问题。本报告将讨论在相关方面的一些初步观察和思考。

简介: 南京大学教授。主要研究领域包括智能化软件工程、软件自适应技术、软件体系结构与中间件等。主持国家杰出青年科学基金、国家973/863项目课题、国家自然科学基金重大项目课题等科研项目,在国内外发表学术论文百余篇。曾两次获得国家科技进步二等奖(分别为第2、第4完成人)。





3.论坛嘉宾:刘譞哲(北京大学)

报告题目:软件定义的泛在原生智能系统

摘要: 智能化已经成为计算机软件的重要能力和特征之一。在泛在计算环境下,随着机器学习模型结构日益复杂、异构硬件不断涌现、算力需求持续增长、以及对数据安全隐私的逐渐重视,如何保证智能任务的高效高质运行,对系统软件的设计和实现提出了新的挑战,也带来了新的机遇。本次报告将介绍北京大学系统软件团队近年来在软件定义的泛在原生智能系统方面的研究进展,包括面向大规模模型训练任务和原位模型训练任务的系统设计、异构服务资源编织协同调度方法、情境动态切换的内存优化等方面的工作。

简介: 北京大学长聘教职研究员,北京大学软件研究所副所长,入选国家级青年人才计划。主要研究方向为系统软件、服务计算等。在TSE、TOSEM、ICSE、FSE、ASPLOS、WWW、NSDI、MobiCom等期刊和会议发表论文第一/通讯作者论文80 余篇,获中国首个WWW最佳论文奖、《Science China Information Science》5年高影响力论文奖等10余次国际期刊/会议优秀论文荣誉。曾获国家技术发明一等奖、教育部“青年科学奖”、CCF-IEEE CS“青年科学家奖”、IEEE TCSVC Rising Star Award、北京大学“十佳教师”、北京大学“教学卓越奖”等;主持多项国家和省部级科研项目;担任IEEE TMC、ACM TIST等期刊的Associate Editor,国际会议IEEE ICWS 2023和Edge 2020的PC Co-Chair,WWW、ICSE、KDD等会议程序委员会成员。





4.论坛嘉宾:彭鑫(复旦大学)

报告题目:人机物融合泛在计算:面向万物互联的超级自动化

摘要: 随着网络与信息技术向人类社会和物理世界的全方位延伸,人类社会、信息系统、物理空间之间以软件为纽带不断融合,形成了软件定义的智能汽车、智慧园区、智能工厂等具体场景,人机物融合泛在计算正在逐渐成为现实。人机物融合泛在计算实现了面向万物互联的超级自动化,支持以用户为中心的人机物资源按需融合和应用场景构造。本次报告将围绕这一主题,从人机物资源接入与抽象、基于最终用户编程的应用构造、云边端融合的计算基础设施以及基于云原生技术体系的运行支撑等方面介绍我们的技术构想和初步实践。

简介: 复旦大学计算机科学技术学院副院长、教授、博士生导师。CCF软件工程专委会副主任、开源发展委员会常务委员,《Journal of Software: Evolution and Process》联合主编,《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》等多个期刊编委。2016年获得NASAC青年软件创新奖。主要研究方向包括软件智能化开发与运维、人机物融合泛在计算、机器人软件工程等。研究工作获得ICSM 2011最佳论文奖、ACM SIGSOFT杰出论文奖(ASE 2018/2021、ICPC 2022)、IEEE TCSE杰出论文奖(ICSME 2018/2019/2020)、IEEE Transactions on Software Engineering年度最佳论文奖(2018)。





5.论坛嘉宾:钱晓明(航天宏图)

报告题目:地球科学云计算平台PIE-Engine的实践与探索

摘要: 随着对地观测技术以及民用航空航天产业的发展,人类获取数据的方式及频率获得了前所未有的提升,直接导致了多源异构时空数据的爆发式增长。然而海量时空数据的应用一直受制于软件、算力、存储等条件的制约,对科研、教育及社会经济的价值尚有巨大的挖掘空间。PIE-Engine在公有云上提供了超过7PB的遥感及专题数据集,是“数据+算法+算力”为一体的科学计算平台,以实时脚本计算、SaaS服务及Web API等形式构建了一个商业化的生态圈,允许用户以极低的成本在科研过程或业务系统中使用云端时空数据产品及实时计算的能力。

简介: 钱晓明,高工,现任航天宏图信息技术股份有限公司总工程师,PIE-Engine云平台负责人,地理信息安全技术工委会副主任委员,计算机软件专业,毕业于北京航空航天大学,从事遥感大数据处理和云服务平台的设计和实现工作。曾参与多项国家重点研发专项及国家电子政务自然资源和地理空间基础信息库的建设,负责过省部级卫星数据服务系统的设计与实施,多次获得过测绘科技进步奖、航天科工双创优秀人才等奖励,目前领导公司遥感云产品和人工智能平台的研发工作。





6.论坛嘉宾:张立理(百度)

报告题目:百度云原生应用托管与一站式交付实践

摘要: 将从云原生化的必要性与收益、业务云原生化过程的痛点和实施路径、一站式云原生DevOps平台、百度云原生特色实践、特定领域的云原生场景化包装进一步提升工程效能等方面介绍百度云原生研发与运维的理论与实践。

简介: 百度资深工程师,前端云原生一站式平台负责人,致力于提供、优化各类工程实践、效能提升工作,发起并维护多个研发相关产品及平台。





7.论坛嘉宾:陈炯(蔚来)

报告题目:智能电动汽车关键部件的端云融合预测性维护

摘要: 智能电动汽车的安全性和智能化功能的可用性是行业发展和用户体验提升的关键。电池、激光雷达、中央计算单元等关键零部件的安全可靠,直接影响整车的安全性和智能化功能的可用性。预测性维护是指预测零部件未来可能发生的故障,在故障发生之前,对其进行维修或更换,从而使因故障造成的损失降到最低,实现整体系统全生命周期收益最大化。把智能汽车看成一个智能终端,应用云端协同的架构和技术,可以更好地实现全生命周期管理。本报告主要介绍了智能电动汽车安全性和全生命周期管理方面的问题与挑战,以及蔚来汽车对这个问题的思考和实践。

简介: 清华大学电子工程系本科、博士,现任蔚来汽车技术规划数字系统专家,曾任伊顿(中国)研究院资深工程师,多年来从事系统设计和前瞻研究相关工作,作为主要技术负责人完成过多项预研项目,并进行产品转化。拥有60+项专利(多项同时在美国PCT申请),在国内外杂志和期刊上发表论文17篇。在伊顿中国研究院工作期间,带领全球团队完成多项产品开发和技术攻关项目,包括下一代智能开关柜和断路器的关键技术研发,电动汽车充电机关键技术研发,电动汽车纯电动系统及高压配电盒研发,液压管路健康状况监测关键技术研发等。在蔚来汽车工作期间,作为系统架构师,成功开发过蔚来第一代电动汽车充换电站,移动充电车等产品,也是蔚来自动驾驶第二代平台的核心架构师之一。



论坛主席





1.论坛主席:彭鑫(复旦大学)

简介: 彭鑫,复旦大学计算机科学技术学院副院长、教授、博士生导师。CCF软件工程专委会副主任、开源发展委员会常务委员,《Journal of Software: Evolution and Process》联合主编,《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》等多个期刊编委。2016年获得NASAC青年软件创新奖。主要研究方向包括软件智能化开发与运维、人机物融合泛在计算、机器人软件工程等。研究工作获得ICSM 2011最佳论文奖、ACM SIGSOFT杰出论文奖(ASE 2018/2021、ICPC 2022)、IEEE TCSE杰出论文奖(ICSME 2018/2019/2020)、IEEE Transactions on Software Engineering年度最佳论文奖(2018)。






2.论坛主席:谢涛(北京大学)

简介: 谢涛,北京大学计算机学院讲席教授,AAAS/IEEE/ACM/CCF Fellow,CCF软件工程专委会副主任,CCF-IEEE CS青年科学家奖评奖分委员会主席。曾获科学探索奖,国家自然科学基金委海外杰出青年科学基金以及其延续资助,美国NSF Faculty CAREER Award,ACM SIGSOFT杰出服务奖,IEEE TCSE杰出服务奖,ASE 2021最有影响力论文奖等。CNCC 2020程序委员会主席、ICSE 2021程序委员会共同主席、《软件测试、验证与可靠性(STVR)》Wiley期刊联合主编等。主要研究领域包括软件工程,系统软件,软件安全,可信人工智能。






3.论坛主席:张冬梅(微软)

简介: 张冬梅,现任微软亚洲研究院副院长,微软杰出科学家(Distinguished Scientist of Microsoft),从事和领导数据、知识和智能(Data, Knowledge, Intelligence)领域的研究工作,研究方向包括大数据分析、知识计算、数据可视化以及软件工程等。张博士带领团队在进行前沿研究的同时,与微软的众多产品部门进行了广泛而深入的合作。多年来,团队持续将研究和创新成果成功转移到了微软的多个核心产品之中,产生了重要的影响。






4.论坛主席:李青山(西安电子科技大学)

简介: 李青山,西安电子科技大学计算机科学与技术学院/国家示范性软件学院党委书记、软件工程一级学科负责人、智能软件与系统新技术研究所所长,西安市智能软件工程重点实验室主任,教育部省级重点学科“软件工程”学术带头人;CCF杰出会员、软件工程专委会、大数据专委会、青年工作委员、开源发展委员会委员。主要从事面向智能体的软件工程、软件体系结构、自适应软件演化、智能软件工程、大数据智能化分析技术等方向研究工作。