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重載鐵路數(shù)字化轉(zhuǎn)型對提升鐵路運輸效能意義重大，云計算與邊緣計算協(xié)同應(yīng)用成為其關(guān)鍵支撐。文章以朔黃鐵路為研究對象，深入剖析二者在重載鐵路場景中的協(xié)同實踐。針對重載鐵路車地、機(jī)車、地面通信等多樣化業(yè)務(wù)需求，本研究采用定制化大功率站與擴(kuò)展型小基站多頻混合組網(wǎng)實現(xiàn)信號覆蓋，邊緣計算保障本地設(shè)備快速接入，云計算助力網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化。在核心網(wǎng)架構(gòu)上，本研究采用“總部集約管理、分省就近接入”的5GC全下沉式架構(gòu)，云邊協(xié)同實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時處理與核心網(wǎng)穩(wěn)定運行。統(tǒng)一云網(wǎng)底座推動云邊協(xié)同計算，邊緣實時采集處理設(shè)備數(shù)據(jù)，云計算負(fù)責(zé)大規(guī)模存儲與深度分析。承載網(wǎng)通過構(gòu)建星形網(wǎng)絡(luò)，由邊緣計算進(jìn)行本地數(shù)據(jù)分流優(yōu)化，云計算保障數(shù)據(jù)廣域可靠傳輸。融合MEC的智能管控數(shù)字化平臺，借助云計算的數(shù)據(jù)處理存儲與邊緣計算的實時管理控制能力，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)高效管理。

當(dāng)前，如何充分利用異構(gòu)化、碎片化、失衡化的算力資源滿足差異化的智能工業(yè)任務(wù)要求，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能化發(fā)展過程中急需解決的難題。本文聚焦工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的云邊端協(xié)同調(diào)度，突破傳統(tǒng)基于小模型的調(diào)度策略，深入探討了網(wǎng)絡(luò)大模型在該領(lǐng)域的應(yīng)用潛能。首先，從云邊端的數(shù)據(jù)異構(gòu)、算力異構(gòu)、算法異構(gòu)三個維度深入剖析了現(xiàn)存挑戰(zhàn)；然后，結(jié)合NetGPT、NetLLM和LAMBO等典型網(wǎng)絡(luò)大模型的實際應(yīng)用案例，探討了它們在降低算力、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)任務(wù)和提高效率等方面的顯著優(yōu)勢；最后，進(jìn)一步提出了多模態(tài)模型融合、大模型云邊端協(xié)同部署、行業(yè)定制模型開發(fā)等未來發(fā)展方向，論述了實施難點及潛在解決方案，旨在為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能化演進(jìn)提供新的思路與策略。

邊緣計算面臨著任務(wù)在線到達(dá)、環(huán)境動態(tài)變化和在線實時決策等挑戰(zhàn)，因此需要在線模型和在線智能。本文從在線智能的重要性出發(fā)，重點論述了在線協(xié)同任務(wù)調(diào)度和在線協(xié)同存儲方面的代表性成果。文章所提出的Camul算法可以減少高達(dá)85%的訪問開銷，CaLa可以減少32%的請求響應(yīng)時間。

人工智能（AI）的發(fā)展在過去十年中取得了驚人的飛躍。數(shù)據(jù)可用性、計算能力的提高，以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和專用AI硬件的進(jìn)步，已將我們帶入快車道，邁向一個在各個方面都由AI塑造的社會。計算形式也逐漸從集中式單體計算，演進(jìn)到分布式網(wǎng)聯(lián)計算，并朝著異構(gòu)、協(xié)同、全面泛在智能計算演進(jìn)。基于數(shù)據(jù)隱私增強(qiáng)、低延遲通信等獨特優(yōu)勢，面向未來泛在智能的云邊端協(xié)同聯(lián)邦學(xué)習(xí)已被提出并應(yīng)用于云邊端協(xié)同場景，如智慧城市、智慧醫(yī)療等，成為了當(dāng)前最受工業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的AI研究方向之一。