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别只盯大模型,边端多智能体自治与协同,才是真落地关键 | CCF数图焦点第106期
2026-05-0915

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编者寄语

具身智能让个体机器能够感知、学习、决策与行动,但真正复杂的现实任务——从自动驾驶车队的协同行驶,到智能工厂中设备的联动控制,都需要多个智能体共同完成。这种跨设备、跨场景的需求,催生了云边端智能协同时代。它让智能不仅存在于每个“具身”之内,更存在于它们之间。


在这种新型架构中,智能沿着“云—边—端”的结构层层部署:云端负责全局的任务规划与模型训练,边缘节点承担场景的计算与协调,而端侧设备则实现本地感知与即时决策。好比云端提供战略,边缘组织战术,端侧执行行动,三者协同组成了一个分布式的智能体系,让人工智能变得更近、更快、更懂现场。


本期专题整合边端智能领域前沿研究与工程实践,系统阐释多智能体云边端分布式架构,拆解自治、协同、群智决策等核心主题,覆盖端侧感知执行、多智能体协作机制、复杂场景群体优化等关键技术。


编委主任:

苏金树 CCF会士 军事科学院教授

本期主编:

邓水光 CCF服务计算专委副主任 浙江大学教授

胡   博 CCF服务计算专委常委 深圳市畅想人工智能产业促进中心正高级工程师

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