华为云边缘云创新Lab

Bring Cloud Closer To Everyone!

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研究方向

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活动规则

活动对象：华为云电销客户及渠道伙伴客户可参与消费满送活动，其他客户参与前请咨询客户经理

活动时间： 2020年8月12日-2020年9月11日

活动期间，华为云用户通过活动页面购买云服务，或使用上云礼包优惠券在华为云官网新购云服务，累计新购实付付费金额达到一定额度，可兑换相应的实物礼品。活动优惠券可在本活动页面中“上云礼包”等方式获取，在华为云官网直接购买（未使用年中云钜惠活动优惠券）或参与其他活动的订单付费金额不计入统计范围内；

活动对象：华为云电销客户及渠道伙伴客户可参与消费满送活动，其他客户参与前请咨询客户经理

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方向介绍

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边云协同应用管理

面向百万级别分布式边缘站点、千万级边缘应用，支持Serverless容器、函数跨边云、边边秒级平滑迁移，构建边云协同、按需加速、多层次边缘统一管理的分布式“边缘OS”。

产品与应用

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华为云智能边缘平台 IEF

华为智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric）是基于云原生技术构建的边云协同操作系统，可运行在多种边缘设备上，将丰富的AI、IoT及数据分析等智能应用以轻量化的方式从云端部署到边缘，满足用户对智能应用边云协同的业务诉求。

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云原生边缘计算开源框架 KubeEdge

KubeEdge是一个开源系统，用于将容器化应用程序编排功能扩展到Edge的主机。它基于kubernetes构建，并为网络应用程序提供基础架构支持，云边之间的部署和元数据同步。

KubeEdge的目标是创建一个开放平台，使能边缘计算，将容器化应用编排功能扩展到边缘的节点和设备，后者基于kubernetes构建，并为云边之间的网络，应用部署和元数据同步提供基础架构支持。

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方向介绍

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构建高性能、低门槛的分布式协同AI框架，降低边云协同机器学习服务构建与部署成本、提升模型性能、保护数据隐私等。

- 边云协同推理：边云多模型协同推理，提升边缘推理准确度，研究内容包括：多目标的协同模型组训练方法 , 模型协作算法, 深度模型自动切分等。

- 边云协同训练：针对边缘样本少、冷启动、样本Non-IID和数据隐私问题，边-边-云协同、持续分布式增量训练，原始数据不上云，模型持续更新。研究内容包括：边云系统迁移学习, Non IID条件联邦学习，边云协同终身学习等。

产品与应用

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边云协同AI开源框架 Sedna

Sedna是在KubeEdge SIG AI中孵化的一个边云协同AI项目。得益于KubeEdge提供的边云协同能力，Sedna可以实现跨边云的协同训练和协同推理能力，如联合推理、增量学习、联邦学习、终身学习等。Sedna支持目前广泛使用的AI框架，现有AI类应用可以无缝迁移到Sedna, 快速实现边云协同的训练和推理，可在降低成本、提升模型性能、保护数据隐私等方面获得提升。

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边缘AI研发落地生态挑战调研报告

随着边缘设备的广泛使用和性能提升，将机器学习相关的部分任务迁移到边缘，也即边缘AI技术，已成为必然趋势。但仅凭技术是不足够完成落地和产业转化，边缘云创新Lab发起了边缘AI研发落地生态挑战调研，并根据调研结果，发布了《边缘AI研发落地生态挑战调研报告》，对学界、业界在边缘AI技术落地过程遇到的困难进行了分析。

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学术论文

18
07月 2021
2021-07-18

Dai, Quanyu, Xiao Shen, Zimu Zheng, Liang Zhang, Qiang Li, and Dan Wang. "Adversarial training regularization for negative sampling based network embedding." Information Sciences 579 (2021): 199-217.
11
01月 2021
2021-01-11

Zheng, Zimu, Feng Wang, Dan Wang, and Liang Zhang. "An Urban Mobility Model with Buildings Involved: Bridging Theory to Practice." ACM Transactions on Sensor Networks (TOSN) 16, no. 1 (2020): 1-24.
18
09月 2020
2020-09-18

Zheng, Zimu, Jie Pu, Linghui Liu, Dan Wang, Xiangming Mei, Sen Zhang, and Quanyu Dai. "Contextual Anomaly Detection in Solder Paste Inspection with Multi-Task Learning." ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) 11, no. 6 (2020): 1-17.
13
11月 2020
2020-11-13

Zheng, Zimu, Yimin Dai, and Dan Wang. "DUET: Towards a portable thermal comfort model." In Proceedings of the 6th ACM International Conference on Systems for Energy-Efficient Buildings, Cities, and Transportation (ACM BuildSys), pp. 51-60. 2019.
16
08月 2019
2019-08-16

Zheng, Zimu, Yuqi Wang, Quanyu Dai, Huadi Zheng, and Dan Wang. "Metadata-driven Task Relation Discovery for Multi-task Learning." In IJCAI, pp. 4426-4432. 2019.
30
07月 2019
2019-07-30

Zheng Z, Chen Q, Fan C, Guan N, Vishwanath A, Wang D, Liu F. An edge based data-driven chiller sequencing framework for HVAC electricity consumption reduction in commercial buildings. IEEE Transactions on Sustainable Computing (TSUSC). 2019 Jul 30.
07
07月 2019
2019-07-07

Chen, Qiong, Zimu Zheng, Chuang Hu, Dan Wang, and Fangming Liu. "Data-driven task allocation for multi-task transfer learning on the edge." In 2019 IEEE 39th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS), pp. 1040-1050. IEEE, 2019.

方向介绍

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云机器人

研究如何基于端边云架构，打造高效的机器人应用开发、仿真、运行、AI、知识共享平台，面向物流、公共服务等机器人应用场景，为客户提供更柔性、更低成本、更加智能的机器人技术。

产品与应用

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KubeEdge Robotics SIG介绍

近年来机器人场景应用越来越广泛，如工厂、家庭、医疗、公共服务等，但机器人的开发和运行效率仍面临非常大的挑战，机器人与云计算的结合也已经成为机器人行业的主要技术趋势，Robotics SIG基于KubeEdge云-边-端融合架构，构建开源云原生机器人系统，为机器人提供边云应用统一管理、数据采集与分析、边缘智能等能力，让机器人更柔性、更加智能。欢迎加入Robotics SIG开源社区，共同打造云原生机器人生态，繁荣机器人产业。

微信APP扫描如下二维码，后台回复 “申请加入KubeEdge Robotics SIG” 即可被邀请入 “KubeEdge Robotics SIG” 官方微信群。