GAITC2026主报告 | Rajiv Ranjan院士：物联网边缘系统中的环境智能

GAITC2026

2026年5月23日至25日，我国人工智能领域最具影响力的千人级巅峰盛会——2026全球人工智能技术大会（GAITC2026），即将在浙江杭州启幕。本次大会以“交叉、融合、相生、共赢”为主题，秉承“国际化、高端化、专业化”的办会理念，致力于搭建立足中国、面向世界的高端交流平台，凝聚全球智慧，共同促进人工智能产业生态繁荣发展。

会议将集结全球AI领域的“最强大脑”，邀请来自国内外的顶尖科学家、行业专家、技术先锋、企业高管、青年菁英齐聚一堂，分享具有前瞻性与引领性的专业见解和战略思考。一场思想密度极高的智慧盛宴即将开启，大会主报告嘉宾阵容与核心议程将陆续公布，敬请期待。

主报告嘉宾

Rajiv Ranjan

欧洲科学院院士

英国纽卡斯尔大学计算机学院校级讲席教授

IEEE/AAIA Fellow

个人简介：

分布式系统领域的国际顶尖学者，英国-澳大利亚电动汽车安全国际研究中心与英国国家边缘人工智能创新中心创始主任。主要研究方向为分布式系统（云计算、大数据和物联网），发表学术论文近400 篇，谷歌学术引用 4.2万余次，H-index 92+。兼任《IEEE计算机汇刊》《IEEE云计算汇刊》《ACM物联网汇刊》、牛津大学《计算机》期刊、Springer 《计算技术》期刊以及《未来计算机系统》在内的多个国际顶级期刊编委，是兼具持续学术影响力与产业应用价值的创新者以及全球公认、业绩卓著的研发领军人才。

报告题目：物联网边缘系统中的环境智能

Toward Ambient Intelligence in IoT-Edge Systems

报告摘要：

随着物联网（IoT）设备日益深入现实环境，其持续生成海量真实世界数据流。这些数据为关键服务模式的变革提供了重要支撑，涵盖医疗健康、农业、交通运输、智能电网以及灾害响应等多个领域。与此同时，人工智能技术的快速发展，特别是分布式学习（Distributed Learning）与深度学习（Deep Learning），通过对丰富且异构数据的学习，为医疗诊断、城市智能与预测分析等领域提供了新的可能性。

然而，一个关键瓶颈依然存在：当前大多数深度学习模型依赖于大规模计算资源以及集中式数据访问，需要借助云数据中心来实现。这种中心计算模式往往带来较高的通信延迟、带宽开销以及隐私风险，难以满足边缘侧对实时性与情境感知决策的需求。

为了应对上述挑战，渗透计算（Osmotic Computing）等新兴技术范式提出了更加动态且自适应的智能分布机制，允许计算任务在云端、边缘端以及移动边缘环境中无缝切换。然而，现有研究仍缺乏在上述复杂环境中高效编排和扩展分布式深度学习模型的系统性方法。

报告提出“渗透元学习（Osmotic Meta-Learning）”构想，设计面向全球分布式异构环境，兼具资源感知与数据感知能力的新型学习算法，展望人工智能从孤立系统向灵活协作、情境感知的智能形态转变，使其能够在万物边缘持续学习并执行决策。

报告将重点围绕以下几个方面展开：

1. 渗透计算的基础概念及其对未来环境智能发展的重要意义；

2. 资源动态变化和数据本地化特性约束下，构建与协调分布式学习工作流的关键问题与实现挑战；

3. 一种新型分布式深度学习训练范式，可在全球范围内数千台中型物联网与边缘设备上协同训练模型，从而摆脱对传统高算力GPU云基础设施的依赖；

4. 基于英国最大规模物联网实验平台“Urban Observatory”的初步部署结果。该平台为可扩展的渗透式人工智能系统提供了真实验证环境。

大幕将启，更多大会重磅嘉宾与精彩议程将陆续揭晓，敬请锁定2026年5月23日至25日，中国杭州。诚邀各界同仁持续关注GAITC2026，共同见证这场属于人工智能领域的巅峰盛会。

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