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我院师生参加"新计算模式与应用高峰论坛"

发布日期:2019-01-22 发表者:陈治国 浏览次数:次








(图文|通讯员杜明伟)1月18日,由中南大学、影子科技联合主办的"计算创新驱动智能农牧——新计算模式与应用高峰论坛"在长沙中南大学举办。我院副院长李国亮教授带队,15名师生参加会议。中国工程院院士张尧学教授、影子科技首席执行官何京翔博士、武汉大学崔晓晖教授、中山大学陈旭教授、Intel技术总监吴明、Cisco大数据总监刘贺锋等嘉宾出席会议。


计算创新应用于农牧业,从而驱动农牧业向智能化、数字化转型升级。边缘计算、透明计算、雾计算等的新计算模式可以解决智能农牧应用的哪些问题,带来哪些变革?未来的农场会是什么样?这些问题引出了此次高峰论坛。


圆桌论坛环节,由中南大学张德雨博士主持,中南大学任炬教授、我院副院长李国亮教授、清华大学周悦芝研究员及影子科技姜海涛博士参与论坛。各方就产业互联网技术应用于农牧业的意义、前景和面临的困难和挑战进行了深度探讨,同时还探讨了新型计算给智能农牧带来的变革和未来农业的发展场景。


中国工程院张尧学院士首先作主旨报告,探讨"网络计算的演变及应用展望"。张院士从以云计算为代表的网络服务模式变化(从IaaS、PaaS到SaaS)引出当前云计算服务模式在物联网和大数据时代所面临的挑战和发展目标。他指出,如何在高度异构的轻量级物联网终端实现可拓展、低时延、低功耗、高安全的跨平台服务成为推动物联网产业发展的关键。而透明计算正是解决物联网跨平台服务供给挑战、推动物联网产业发展的一种代表性技术。报告中,张院士重点介绍了透明计算技术的关键思想,及其最近提出的一种基于透明计算的流式服务模型(BaaS),并以BaaS在轻量级物联网终端的实现为例,探讨了透明计算应用于物联网系统的关键技术和代表性产品。无论是透明计算,还是近几年兴起的雾计算和边缘计算等新型计算模式,都以"计算下行"为主流,通过充分利用终端设各和边缘设备的计算存储能力,在云端智能的基础上实现实时化、高性能和高安全的边缘智能服务,因此,张尧学认为新型计算模式的发展将会进一步排动云端、边绿端和终端的深入融合,而云边端融合的智能系统是农牧业,乃至大多数行业智能演进的发展方向。


影子科技CEO何京翔博士分享了"新计算模式在农牧业的应用和思考"。何京翔介绍和对比了目前主流的3种计算模式——以数据中心为核心的云计算模式、以用户驱动为核心的应用商店模式、以应用流为核心的透明计算模式。他强调,BaaS ( Block stream as A Service,即"流式服务模式")计算模式集合了前3种计算模式的优势,更适合IoT应用场景。FPF未来猪场是一个典型的IoT设备应用场景,BaaS与FPF未来猪场应用场景完美契合,通过BaaS云服务进行动态资源调配。BaaS云服务将应用程序、数据等以模块流的方式输送给边缘服务器,再由边缘服务器输送给分布在猪场各处、数以万计的IoT设备和手机app等终端智能设备,并能实现终端设备数据实时更新回传,还能自动调节平衡服务器工作负载,从而建立安全、可控、稳定的数据平台。


Intel技术总监吴明介绍了在从PC到IoT发展变革中透明计算在英特尔公司的实践和对未来的展望。吴明介绍,Intel透明计算团队多年来一直和学术界、产业界合作构建生态系统,其主要产品是Intel透明计算软件解决方案。他认为,透明计算未来会从传统的PC计算领域扩展到包括IoT在内的更广泛的计算领域,Intel工程团队会继续通过更加开放的方式,帮助推进透明计算生态系统的建设。


Cisco研发中心大数据业务总监刘贺锋在论坛上阐述了思科的物联网大数据解决方案。刘贺峰认为,物联网时代已经来临,如何利用物联网、大数据及人工智能技术来帮助提升行业洞察,应对具体业务挑战,是包括农业在内的各行各业必须思考的问题。他指出,人类社会第四次工业革命——智能化的基础是使用信息物理融合系统,其实现有赖于雾计算模式的应用。什么是雾计算?他解释,雾计算是云计算模式的扩展,它类似于云,但离"地面"更近,即雾计算架构将云扩展到物的物理世界,雾计算、网络和存储功能更接近边缘的位置。


下午高峰论坛分别由影子科技姜海涛博士、武汉大学国家网络安全学院崔晓辉教授、中山大学数据科学与计算机学院教授陈旭作主旨报告,并举行圆桌论坛。


姜海涛博士在"端到端的FPF未来猪场解决方案"报告中提到,影子科技与扬翔股份、德里克设备和华中农大共同研发的FPF未来猪场,是一个端到端的、面向养猪行业的智能农牧解决方案。他全面介绍了FPF未来猪场的设计理念、整体架构和主要功能,并分享了在开发和部署FPF软硬件过程中所面临的各种挑战和对应解决方案。最后,他对FPF所依托的影子智能平台的未来战略方向提出了思考和展望。


武汉大学崔晓辉教授以"区块链在农业物联网和食品安全上的应用"为题作主旨报告,他分别介绍了农业物联网与食品安全现状及挑战,并提出了区块链与物联网、区块链与食品安全方案。他指出,目前食品供应链追溯存在着信息流通不畅、产品伪造与丢失、追责难度大、自动化程度低、溯源防伪多样性等问题。而食品安全区块链能让所有利益相关者(农民、包装工、加工商、杂货店、餐馆、商人等)都能参与产业链全过程,具有透明度高、可追溯、安全、效率高等优势。未来武大、华农将进一步加强与影子科技的合作,基于区块链技术在生猪流通、屠宰加工、市场销售等产业链各环节的应用,建立猪肉生产全产业链管控云,共同构建猪肉生产流通全链条的食品安全保障平台。


中山大学陈旭教授在"面向智能物联网应用的边缘智能计算"主旨报告中指出,作为直接推动机器学习蓬勃发展的关键核心技术,深度学习已迅速成为学术界与工业界关注的焦点。然而,由于深度学习模型的高精度需求往往会引发对计算资源的大量消耗,因此将一个深度学习模型部署到资源受限的移动设备面临巨大挑战。他介绍了一个基于边端协同的、按需加速深度学习模型推理的实时边缘智能计算框架,,通过深度学习模型分割与模型精简实现加速,有望在网络边缘端高效支撑农业智能物联网应用。


参会学生表示,本次论坛让他们不仅能更广泛了解到计算机学科的前沿动态,还更深入了解了实务界的计算创新在智能农牧领域的应用成果。智能农牧在技术层面的实现打开了更深入、更多元的视角,为推进智能农牧发展呈现出了科技赋予的无限可能。