人机物融合群智计算

概述：随着物联网和人工智能技术的快速发展与加速融合，智能物联网（AI in IoT，AIoT）正成长为一个具有具有广泛发展前景的新兴前沿领域。物联网智能应用和服务已经逐步融入国家重大需求和民生的各个领域，如智慧城市、智能制造、无人驾驶、智慧农业、健康卫生、国防军事等。在智能物联网背景下，人（智能手机、可穿戴设备等）、机（云设备/边缘设备）、物（物联网终端）这三种基础要素正在走向协作和融合，迈向人机物融合群智计算时代。人机物融合群智计算（CrowdHMI）是指利用人/机/物感知能力的差异性、计算资源的互补性、节点间的交互性，通过协同感知、分布式学习、群智知识迁移等来解决单独利用某种智能难以解决的复杂问题，进而构建具有自学习、自组织、自适应、可迁移能力的智慧空间。其潜在的研究挑战包括人机物群智融合机理，人机物协作群智感知，自学习增强与自适应演化（深度模型压缩、迁移学习、元学习、终身学习等），群体分布式学习模型（边缘智能、端边云协同计算、多智能体强化学习、联邦学习等）方面。本书将为大家介绍人机物融合群智计算的基础理论、概念模型、研究挑战与关键技术、典型应用，并对其未来发展方向进行展望。本书可

这是一本深度探讨物联网、人工智能、边缘计算等技术融合背景下，智能物联网（AIoT）发展及其在人机物融合群智计算中的应用的著作。该书以人机物三元世界的融合趋势为切入点，全面阐述了人机物融合群智计算的基础理论、概念模型、研究挑战与关键技术、典型应用，并对其未来发展方向进行了展望。 全书首先介绍了泛在的智能感知计算背景，探讨了物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展与融合，以及这些技术如何推动智能物联网成为具有广泛发展前景的新兴前沿领域。接着，该书详细阐述了智能物联网(AIoT)的发展前景，指出AIoT在智慧城市、智能制造、无人驾驶等多个国家重大需求和民生领域的应用前景。 在探讨人机物三元世界的融合趋势时，该书深入分析了人、机、物这三类要素如何通过协作增强，实现对社会、信息和物理空间的全面刻画、深度挖掘和精准管控。同时，该书也详细介绍了群智能体分布式学习研究，探讨了如何通过分布式学习或联邦学习等技术，实现云边端多用户、多群组、多设备的协同学习。 此外，该书还深入探讨了深度学习模型的自适应演化，以及移动群智感知的发展与挑战，为读者提供了关于如何通过深度学习模型的自适应演化，以及移动群智感