矿井下的传感器，如何“借”来云端算力？

学校人工智能学院师生论文被 IEEE 顶级期刊录用，影响因子 50.6 居 IEEE 期刊首位

本网讯  近日，学校人工智能学院师生合作完成的综述论文《A Survey on Cloud-Edge-Terminal Collaborative Intelligence in AIoT Networks》（《智能物联网中的云—边—端协同智能综述》），被通信与网络领域国际顶级期刊 IEEE Communications Surveys & Tutorials（IEEE COMST）录用。该刊最新影响因子为 50.6，在 IEEE 全部期刊与杂志中排名第一。论文第一作者为人工智能学院博士吴佳奇，田子建教授参与指导研究。

算力之困：数据究竟该在哪里“算”？

工厂车间里的摄像头、矿井下的传感器、田间地头的监测设备，每天都在产生海量数据。把这些数据全部传回云端处理，带宽吃不消、时延等不起，数据跨域流动还带来隐私风险；可如果都交给设备自己算，算力、存储和电池又难以支撑。

“云—边—端协同智能”（CETCI）正是为解这道题而生。通俗地说，云端像“中央厨房”，负责大规模模型训练和全局调度；边缘节点像“社区前置仓”，就近处理、快速响应；终端设备则像“家里的灶台”，只完成最必需的那一步。三者分工协作，才能既快又省。

2021—2025 年相关研究的发表与引用趋势

一张“地图”：四大组件、两类协同

这篇综述要做的，是给一个快速生长的领域“立一张地图”。

论文搭建了智能物联网（AIoT）中云—边—端协同智能的总体架构，以云层、边缘层和终端层的深度协同为基础，涵盖多元应用领域、底层使能技术与关键性能指标。在此基础上，论文从“基础设施协同”与“模型协同”两个相互关联的维度出发，提炼出四大核心组件——智能资源管理、协同学习、数据管理与通信、安全与隐私，并把任务卸载、资源分配与系统调度，以及模型训练、推理与持续更新纳入统一视野。过去，这些环节常被分开讨论；如今，它们被放进了同一个框架。

云—边—端协同智能架构图及核心组件

“协同学习”是其中最具想象力的一块。论文梳理了四类主要范式：联邦学习、分布式深度学习、云—边模型演化与强化学习优化。以联邦学习为例，各设备不必把原始数据传出去，只上传训练好的模型参数——好比“各自在家做菜，只把菜谱交上来”，既守住隐私，又共享经验。模型压缩、知识蒸馏等技术，则让庞大的 AI 模型“瘦身”后装进算力有限的终端，就像老师把毕生所学浓缩成一本薄薄的手册，交到边远山区的学生手中。

四类协同学习范式

效率与安全如何两全？论文进一步分析了安全隐私与数据通信机制，揭示出模型性能、系统效率与安全可信之间的权衡关系——三者往往此消彼长，如何取舍，正是工程落地的关键。

面向未来，论文还总结了大规模协同智能系统在可扩展性、设备异构性、互操作性和可信运行等方面面临的挑战，并对大语言模型与智能体、下一代通信网络、数字孪生等方向展开讨论。

从矿井到云端：让智能真正落地

这项研究与矿山智能化建设的需求紧密相连。矿井环境复杂，多源感知、设备监测与智能分析任务密集，而井下终端算力有限、通信条件多变。如何在这样的条件下保障智能服务的实时性和可靠性，是一道有实际价值的考题。

论文形成的系统性梳理，可为矿山场景下的边缘智能部署、分布式协同感知与智能计算提供方法参考，也为“人工智能+煤矿”领域的后续研究提供支撑。

论文第一作者吴佳奇，是学校人工智能学院博士、加拿大英属哥伦比亚大学联合培养博士，现为清华大学自动化系博士后/助理研究员。从矿井复杂环境中的智能感知，到视觉语言模型与分布式边缘智能，他的研究始终围绕一个朴素的问题：在条件不够好的地方，怎样让机器照样“看得清、算得动”。

读博期间，他主持 2026 年国家自然科学基金青年科学基金项目、2026 年中国博士后科学基金会与中国煤炭科工集团有限公司联合资助（特别资助）项目（全国共资助 54 人，“智能识别”子方向仅资助 1 项）；担任 2027 IEEE ICASSP（CCF B 类会议）专题“Distributed Multimodal Signal Understanding with Foundation Models”的 Leader Chair，并担任多个国际顶级期刊和会议的审稿人。他以第一作者或通讯作者发表及录用高水平学术论文 15 篇，其中 CCF A 类论文 4 篇、中科院一区及 CCF B 类论文 7 篇，另有国家发明专利 1 项；曾获 2024 年度博士研究生国家奖学金、2024 年度国家留学基金委奖学金、2025 年度北京市优秀毕业生（博士）等荣誉。

IEEE Communications Surveys & Tutorials 由 IEEE 通信学会主办，主要刊发通信与网络领域具有系统性、前瞻性的综述与教程类论文。按 2025 年 CiteScore 统计，该刊在电气与电子工程领域排名 1/1030，在“电信”和“计算机科学：信息系统”两个学科类别中均排名第一，具有重要的国际学术影响力。

此次论文录用，展现了学校师生在协同智能领域的研究积累，以及研究生培养与国际学术合作的积极成效。

本期编辑：刘澍涛

一审：姚利梅

二审：杨恬

三审：董会泽