当前物联网、大数据和人工智能技术的快速发展和加速融合，催生了前景广阔的新兴前沿领域物联网（AIoT）。其中，人工智能模型和算法擅长从海量无序数据中发现模式和学习策略，而物联网则可以为数以亿计的物理设备建立广泛的连接。因此，人工智能与物联网的融合将在协同感知计算中发挥更强大的作用，但也将带来更多值得深入探索的问题和挑战。1、物联网将继续发展壮大，成为具有强劲势头的网络。预计2025年我国物联网连接节点将达到200亿，将远远超过互联网主体（即人类用户）的数量。谷歌预测，到2025年，世界将由物联网设备主导。因此，未来百亿异构设备和用户并发联网产生的数据分析和融合需求将导致物联网的深度融合和人工智能。与以人为本的互联网不同，AIoT是集电子、通信、计算机、人工智能四大领域技术于一体的新型网络。物与人、环境的广泛互联，从而将传统“互联网”和“物联网”的连接范围和连接方式升级为“人、机、物”三种类型的连接、共生和深度融合的异质性主题。2.AIoT背景下的群体智能协同研究面临新的研究挑战AIoT在架构和实现层面通常包括物理感知层、网络连接层、智能计算层和综合应用层。AIoT首先是对各种数据（环境数据、运营数据、业务数据、监控数据等）的理解和认知，如智能感知、目标识别、能耗管理、预测预警、自动决策等。近年来，智能物联网应用和服务逐渐融入智慧城市、智能制造、无人驾驶等多个国家重大需求和民生领域。由于海量AIoT设备具备全天候、多层次的感知、计算、存储和通信能力，不仅可以感知人和环境，还可以与人（群体用户）、机器（群体应用）、物（群智能）以满足应用程序驱动的性能要求。此外，随着终端智能化、云-边-端分级资源管控等新兴技术的不断推进，AIoT在感知、计算、通信、应用四个环节的整体联动需要人与人之间更深入的协作。、机器和东西。和互补。因此，如何让群体智能体以分布式、协同的方式通过自组织、自适应、自学习进行进化，实现群体信息在AIoT整个生命周期中的最优聚合和深度挖掘，始终保持整体性能和性能。蜂群应用的分布优化各类资源的能源效率之间的权衡已经成为一个重要的科学问题。3、AIoT分布式协同生态尚未成熟，但发展潜力巨大。微软、IBM、阿里巴巴、腾讯、华为、京东等公司近年来都在智能物联网领域积极布局。2017年，谷歌逐步推出TensorFlowLite框架，支持深度模型压缩和硬件加速，EdgeTPU、CoralDevBoard等硬件开发设备支持AIoT应用落地。微软在2019开发者大会上公布了AIoT的战略布局。2018年，阿里巴巴宣布进军物联网领域，定位为物联网基础设施建设者，提供物联网连接和AI能力，实现云、边、端一体化协同计算，发展轻量级物联网嵌入式操作系统AliOSThings。腾讯还推出了低功耗、低资源占用的物联网系统TencentOStiny。华为推出了面向物联网的华为鸿蒙操作系统。作为基于微内核的全场景分布式操作系统，在5G时代有着广阔的应用前景。京东也在2018年发布了“城市计算平台”，结合深度学习构建时空关联模型和学习算法，解决交通规划、火力发电、环保等不同城市场景下的智能化应用问题。然而，影响AIoT发展的阻碍因素之一是设备在计算资源（如计算能力、存储）、操作系统、算法框架等方面的异构性，统一的AIoT感知计算范式尚未成熟.在此背景下，如何通过分布式互补强化或竞争对抗的方式实现协同感知、学习、计算和通信以完成复杂任务成为重要的研究方向。本文节选自《人机物融合群智计算》（ISBN：978-7-111-70591-8），经出版社授权发布。
