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中国工程科学2024年第26卷第1期
DOI10.15302/J-SSCAE-2024.01.011
端云协同智能计算的关键问题、方法和应用
1,222,32242,5*
张圣宇，况琨，吕承飞，李纪为，肖俊，吴帆，吴飞
（1.浙江大学软件学院，杭州310013；2.浙江大学计算机科学与技术学院，杭州310013；3.淘宝（中国）软件有限公司，
杭州310012；4.上海交通大学计算机科学与工程系，上海200240；5.浙江大学上海高等研究院，上海201203）
摘要：端云协同智能计算是大数据、云计算、边缘计算发展的产物，可在保护用户隐私的前提下显著提升数据利用率，实现
智能计算实时响应能力与服务鲁棒性的优势互补，而相应技术研发和实践应用具有复杂性。本文剖析了端云协同智能计算的
应用价值，凝练了端学习效率优化、端少样本过拟合、端模型定制化、分布差异下虚假关联学习、通信开销与计算效率平衡
等方面的技术难题；系统梳理了端云协同智能计算中主流方法研究进展，涉及作为应用基石的高效计算硬件、以端为中心的
协同计算、以云为中心的协同计算、端云双向协同计算、可信端云协同智能计算等主要方向；总结了推荐系统、自动驾驶、
安防系统、教育模式等端云协同智能计算的垂直领域应用情况。着眼端云协同智能计算的未来发展，需重点研究云资源在端
模型个性化中的应用策略、端云协同多目标优化算法、端‒端与云协同计算的优化策略。
关键词：端云协同；大小模型协同计算；端计算；可信协同；机器学习
中图分类号：TP18；TP393文献标识码：A
Device-CloudCollaborativeIntelligentComputing:
KeyProblems,Methods,andApplications
1,222,32242,5*
ZhangShengyu,KuangKun,LyuChengfei,LiJiwei,XiaoJun,WuFan,WuFei
(1.SchoolofSoftwareTechnology,ZhejiangUniversity,Hangzhou310013,China;2.CollegeofComputerScienceandTechnology,
ZhejiangUniversity,Hangzhou310013,China;3.Taobao(China)SoftwareCo.,Ltd.,Hangzhou310012,China;
4.DepartmentofComputerScienceandEngineering,ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai200240,China;
5.ShanghaiInstituteforAdvancedStudyofZhejiangUniversity,Shanghai201203,China)
Abstract:Device-cloudcollaborativeintelligentcomputing,anemergentresultofthedevelopmentinbigdata,cloudcomputing,and
edgecomputing,offerssignificantimprovementsindatauti
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