吴 彪
2021年6月,加拿大工程院公布了本年度新增的院士名单,其中香港理工大学计算机系教授郭嵩与其他51位杰出学者成功当选。郭嵩是云计算、边缘人工智能、大数据和分布式系统领域的国际知名研究员、教育家和技术领导者。目前,他已经带领实验室开发出众多边缘人工智能技术且成功商业化,并广泛实现民用,让普通人也能享受到AI技术带来的便利与实惠是他一直努力在做的事。
“云计算、边缘计算、大数据、人工智能技术,这些领域可以浓缩成人、机、物的融合泛在计算。”谈到自己所做的研究工作,郭嵩解释道。这就好比是将以人为本的理念贯彻于计算机与网络一体化的信息服务处理过程中,在任何时间、任何地点、以任何方式,都可以通过一个泛在平台对信息进行处理和获取。
近年来,云计算方兴未艾,“边缘计算”这一新兴概念又进入人们的视线。随着5G网络、边缘计算的规模建设,如雨后春笋般出现的新兴应用将加速驱动数据处理由云端向边侧、端侧的扩散。泛在计算的出现,恰好为云计算、边缘计算的发展指出了一个新的方向。
在郭嵩看来,边缘计算的来袭可以算是对云计算的补充。“如果将云计算中心比喻为大脑,那么边缘计算更像是遍布全身的神经系统,联结到各个智能终端。我们实验室的名字就叫边缘智能。”多年来,郭嵩带领实验室团队一直为云计算与边缘计算的融合尽心尽力,在他看来,边缘计算和云计算相辅相成,缺一不可,对未来科技和技术发展的影响也将不可估量。
随着5G时代的来临,如今无论是在家、在路上,还是在工作中,大量的场景下都会产生大量的数据,而这些数据量也将毫无疑问变得更加巨大、复杂,对计算会提出更高的要求,同时也为发展人工智能、边缘计算带来了新机遇。如果说3G、4G是云计算的时代,那么5G就可以算得上是边缘计算时代,因为5G通信网络更加去中心化,需要在网络边缘部署小规模或者便携式数据中心,以满足超高可靠、超低时延通信的需求。
作为5G衍生概念,边缘计算究竟有何魔力?
伴随着人工智能和物联网的高速发展,如今边缘计算已经成为科技界、学术界、商界竞相追捧的热门领域。特别是随着智能驾驶、智能安防、智慧商业等行业对终端AI技术能力的要求越来越高,边缘计算的魔力变得更大,也就更需要背后的深度神经网络在算法层面、应用层面不断创新。
边缘计算的加入,可以让庞大的数据量有条不紊地被处理,也能使数据在进入云计算中心前就被妥善“解决”,且有着巨大的应用潜力。郭嵩介绍,在智慧城市的建设中,如果增加大量边缘设备,就可以轻而易举观测到城市车辆、人流和发展状况;在公共安全领域,视频监控中加入边缘计算模型,能够提高其高清视频数据的处理速度,快速锁定想要寻找的人或物;再者,寻找失踪人口时,只需要将失踪者的照片或视频送给目标区域内的所有边缘视频终端,就会搜索相关区域内的视频,同时将照片上传到云端,自动帮助寻找……
而在郭嵩心中,未来边缘计算的魔力绝不仅限于此。他表示,随着日后互联网的飞速发展,数据会越来越往云端、数据中心迁移,计算也会慢慢转移到云端;与此同时,从移动互联网到物联网,计算则出现另外一个趋势,即从中央向边缘迁移。“边缘计算已经有了突飞猛进的发展,不再处于边缘化,目前中国移动、电信、联通三大运营商已经开始逐步推动各自边缘计算的发展;‘工业4.0’与‘中国制造2025’概念的提出,也同样都是致力于实现信息技术与先进制造业结合,强调虚拟网络世界与实体物理系统的融合。未来边缘计算将会辐射到越来越多的领域。”郭嵩对边缘计算的发展很有信心。
其实,这份信心很早就在郭嵩内心生长了。小时候,父亲在部队里从事无线通信工作,耳濡目染中,郭嵩内心已经将电信视为一种“高大上”的科技。在父亲的影响下,郭嵩本科在华中科技大学主修计算机,辅修了无线电专业,并梦想着朝电信道路一直走下去。“在那个年代,电信就是最有生机的一个行业。”郭嵩所说的正是电信行业茁壮起飞的20世纪90年代,那时各大运营商和设备商相继崛起,国家已经制定了跨世纪的电信发展目标,电信也成为政府优先发展的部门,整个行业活力满满。
完成本科学业后,被电信行业的活力所感染的郭嵩,来到了北京邮电大学攻读研究生,从事智能网络交换机的研究。继续沿着计算机与电信研究道路前进,使郭嵩在研究生期间对网络世界充满了好奇。“那时只能用PC端上网,就算整个北邮校园也找不到几个会上网的人,更别说用手机连接网络了。”回忆起当时的场景,郭嵩仍历历在目。
尽管行业活力四射,但技术手段跟不上,发展速度必然会放缓。郭嵩一心想要深入研究计算机,找到计算机网络发展的突破口,在导师的指导和推荐下,硕士毕业后,郭嵩远赴加拿大渥太华大学进行计算机科学的博士生学习。一到加拿大,郭嵩立刻就感受到了计算机网络的另类风采。“加拿大当时的计算机网络已经发展得非常成熟,并开始朝着泛在计算方向发展,这就意味着不仅仅是要将网络连起来,还要把虚拟网络和实体物也连起来。”事实证明,郭嵩感知的确实没错,此后不到十年时间,加拿大就成功引进了传感器网络,也就是今天的物联网,这就相当于人类可以通过传感器感知世界,同时也可将自身的行为反馈给网络,从而进行信息交换和通信。
读博期间,郭嵩主要针对传感器网络进行了深入研究,积累了丰富的理论基础与经验。“我最深的体会就是先要把科研工作做得扎实,才能有资本进一步去谈创新。”在郭嵩内心,打好科研基础,积累学科经验就是为下一步的创新做准备,这样的学习与工作态度一直贯穿于郭嵩此后多年的科研生涯中。回想起那段异国求学岁月,郭嵩也是感慨颇深。加拿大地处高纬度地区,一年中有近一半的时间都处于寒冷的冬季,一旦下起雪能积起一两米的厚度,而对于郭嵩来说,每天工作到凌晨两三点又是常态。无论多晚,无论多冷,5年间,郭嵩都是这样一步步往返于宿舍与实验室,也正是在这一步一个脚印中,郭嵩接受着新事物,熟悉着新事物,也在应用新事物中,一点点感受计算机网络带来的便利,为后来在云计算与大数据、分布式系统、无线通信及移动计算的科研与教学工作获取了扎实的专业知识与丰富的实践经验。
郭嵩的学习能力从小就很强,遇到难题时,他总会主动去思考、去实践,想办法找到解决方法,从事科研工作以后亦是如此。2016年,在国外多年的郭嵩回国来到香港理工大学计算机系从事大数据、边缘计算、联邦学习、区块链等不同方向的研究。而就在2015年,郭嵩已经逐渐开始针对泛在计算展开探索,这恰好为他接下来的研究打好了基础。
来到香港理工大学工作的这几年中,郭嵩增长了学识,也积累了经验。手握越多的科研“法宝”,他就越发能感受到云计算与边缘计算的重要性。在此期间,他不断加强与其他高校在边缘计算等方面的交流与学习,相继主持参与了多项国家级科研项目,并从一个人的“光杆司令”带出了如今一支近30人的优秀团队。“来到香港理工大学,我们主要处理人工智能、大数据等领域的基础理论问题,以及为进一步找到解决问题的关键技术做准备。”郭嵩谈道。
有想法是一瞬间的事情,但要落到实处,却是漫长而严谨的科学工作过程。经过几年积累,郭嵩心里渐渐有了底气,2019年,他成功申请了国家自然科学基金项目“面向边缘智能的资源配置与部署优化关键技术研究”。据郭嵩介绍,为了能实时获取边缘智能,越来越多的应用都需要对采集到的数据进行高效处理,但是用传统的云平台既不能实现实时处理数据,也不能保护客户数据的隐私。在这种情况下,随着云计算概念的延伸,出现了一种新的面向物联网的分布式计算基础设施,也就是雾计算,它能将计算能力和数据分析应用都扩展至网络的“边缘”,使客户能够在本地分析和管理数据,从而通过联结获得即时的见解。
但这种数据的“实时处理”也有“失手”的时候,一旦缺乏足够的资源支撑和合理的部署策略时,雾计算架构就失去了“活力”,不再能够实时获取边缘智能信息。
有挑战才有施展空间,开发新技术、破解“卡脖子”问题,没有基础研究的积累,拍脑袋是做不出来的。郭嵩团队有着多年人工智能、大数据、边缘计算的研究积累和国际交流经验,这也许是他们惊险过关的制胜法宝。
有了法宝,郭嵩找到了自己施展拳脚的舞台,为了找到雾计算架构的“活力”,他在项目研究过程中,以高效边缘智能信息获取的新视角出发,对雾计算中的资源配置和部署优化展开一系列研究。首先要解决的是找到能更高效且灵活地获取边缘智能的方法,为此郭嵩从传统的分布式深度学习算法中获得灵感,将训练好的神经网络下发到多样化的终端设备或雾节点,再根据客户对任务精度的不同需求来选择最适合的节点进行部署,这样就能随时获取到边缘智能。其次,郭嵩意识到,当有多个任务同时发出资源需求的指令时,如何对这些任务进行资源配置也很棘手,但通过研究多任务下的协同资源配置以及基于任务性能指标优先级这两种资源配置策略后,团队最终成功找到了最优配置方法。
研究中,郭嵩还遇到一个问题,那就是以往的研究中多是以静态为前提进行资源部署,然而许多实际场景中,资源都是动态的,为此郭嵩改变策略,面向边缘智能QoS的资源部署与优化问题展开研究,他在应用资源需求动态变化条件下,重新思考了边缘资源应该如何部署的问题,并针对资源的需求预测进行了新的资源部署优化。
“要做的事情很多,边缘计算、智慧医疗、大数据、区块链……”一项研究完成,郭嵩又一刻不停地开始新的思考。为了充分发挥边缘设备和大数据的潜能,他主持了“边缘学习:云端和边缘融合环境中分布式大数据分析的实现技术”项目,并获得了530万港元的香港研究资助局研究影响基金的资助。他带领团队提出“边缘学习”的概念,把机器学习模型的训练和推断过程引入边缘环境中,以在云端和边缘环境中进行大数据分析。这种方法与云端运算方法相辅相成,既能避免在数据传输过程中浪费过多的资源,也能保证隐私安全。一想到能够通过这一项目,将边缘学习的概念在智慧城市、智慧医疗等智能化应用中得到实现,他的内心充满激情、充满热情。
为了能尽快看到科研成果应用于智慧城市、智慧医疗等智能化应用,郭嵩团队开始了技术推广与实践的道路。郭嵩表示,近年来电话、平板计算机、传感器等一些边缘设备变得越来越普及,这些设备通常会定期产生大量的数据,并构成大数据,而大数据的学习对于大部分智能应用都有至关重要的作用。善于发现问题、寻找新思路的郭嵩,认为不能拘泥于基于云端运算的传统方法,“边缘学习”的概念就这样应运而生。
但在将理论变为现实的路上,郭嵩遇到了难题,团队成功将训练和推断过程移至边缘环境中进行,但却遇到边缘设备资源有限、边缘环境危机四伏等挑战。为了找到突破口,郭嵩带领团队相继开辟出协作学习架构、面向学习的通信方案、容错和弹性策略、隐私保护和安全保证,以及训练好的模型部署和更新等多种新的边缘学习技术。此外,团队还计划开发边缘学习平台,以便可以让机器学习的应用程序以高效且安全的方式在边缘环境中进行,从而更好地支持智慧城市中的人工智能服务。
付出总会有回报,边缘学习技术的应用在智慧城市、智慧医疗等多领域里发光发亮。例如在智慧城市的建设中,应用通常需要将数据上传云端,经过计算再对收集的数据进行分析处理。然而世事难料,城市中潜藏着层出不穷、难以预想的危险与意外,此时时间就是生命,为了应对意外,找到及时发现危机并解决的方法至关重要。针对这种情况,郭嵩团队运用边缘学习技术实现了对视频流的实时处理,成功应对城市复杂环境下的风险预警和响应。团队还与香港理工大学房地产系、电子工程系等团队进行合作,共同推动了基于边缘智能的风险管理技术在工地安全保障方面的深入研究。
智慧医疗方面,郭嵩也取得了重要收获。他们针对当前青少年脊柱侧弯筛查方法的种种缺陷,提出了远程筛查跟踪,以及家庭实时AI监控的运动康复治疗的新观点。团队基于移动端的体态筛查算法和实时运动康复跟踪算法,通过模型量化压缩后在移动端执行高效的推理计算,做到了远程体态在线评估和实时运动康复跟踪,成果成功推广应用于华西医院、香港复康会、扬州市青少年脊柱健康中心等机构。
沿着“边缘”行走多年,郭嵩内心早已将边缘计算作为他事业的根,也是他科学研究的根。如今,他再次将科研的根伸向更远的地方。
郭嵩提到,尽管物联网、边缘计算、人工智能等技术在得到快速发展的同时,边缘智能化应用也在加快普及,但不容忽视的一点是,目前我国针对云—边缘—终端(云边端)的协同学习架构研究仍处于低迷状态,无论是在学习架构、资源管理,还是学习算法、隐私安全方面都有许多亟待解决的问题。
在这种情况下,2021年,郭嵩带领实验室展开了新的探索——深圳市科技创新委员会基础研究重点项目“云边端协同学习架构与关键优化理论研究”,团队提出开展云边端协同学习架构与关键优化理论研究,并通过融合边缘计算、分布式机器学习、联邦学习等主要研究方向,确定了“学习架构—资源管理—学习算法—隐私安全”的研究主线,希望以此来研究面向云边端协同学习的方法和关键技术,实现既高效可靠,又保证精确与隐私安全的云边端协同学习框架。当然,郭嵩团队的研究目标不只要力争取得高质量的学术成果,还要形成具有自主产权的核心技术和国际标准,使云边端协同学习框架的智能化边缘服务能够广泛应用于经济、民生、安全等多方面,为我国的信息技术发展作出贡献。
目前,郭嵩团队初步完成了研究方向的设定,计划设计一种多层次、动态化的信息融合体系架构,使其能清楚地感知位置与通信,并使学习架构更好地适应各种边缘环境;此外,团队还提出在动态且复杂的网络环境中,要尽早实现面向学习框架的高效通信机制,为此团队在多方实验的基础上,计划接下来建立新的具有更高资源利用率及更低功耗的资源管理机制,通过这种机制,计算资源可以自行感知分配模型和通信资源并合理分配,从而可进一步平衡计算与通信,最终实现降低功耗,提高计算效率。
值得一提的是,在项目研究计划之外郭嵩还另有打算,在云边端协同学习框架构建成功后,团队还将在云边端环境下开发VR视频智能分析平台,利用平台来验证所提出的体系架构、理论模型、技术方法的合理性和正确性,并进一步将协同学习框架推广到智能监控、自动驾驶、智慧医疗、智能交通等领域。
心中有信仰,脚下有力量。无论何时,郭嵩都能对科研工作充满干劲和信心,在他看来,这不只源于兴趣,更是对科学的信念。如今,这份坚持延续到郭嵩对学生的培养中。谈起曾经教过的学生,郭嵩满是欣慰与自豪,“很多学生已经独当一面,成为世界各地高校的科研骨干”。不难看出,对于郭嵩来说,一名老师最大的成就,就是看着自己的学生能够在各自的领域里发光。
虽然时代在变化,为了适应不同时代的孩子的思想,老师的教育教学的方式也在不断变化,但教育的本质没变,为学生前途考虑和着想仍是每一名老师的心声。对于郭嵩来说同样如此,因材施教是他一直坚持的教学理念。“每一个学生都有闪光点,要看到学生不同方面的长处,帮助学生把闪光点放到最大。”多年来,郭嵩就这样坚定地用努力和汗水浇灌着每一名学生的科研道路。
回望过去,当一次次新技术研发成功的消息传来,郭嵩与团队也迎来了一次次的鲜花和掌声。但静下心来,郭嵩不免感慨,光荣和热闹总会过去,作为一名科技工作者,他将时刻准备着回到“冷板凳”上,进入下一轮的奋斗。