1.2　人机物融合群智计算概述

本节对人机物融合群智计算的基本概念与特质进行刻画，如图1.1所示，首先对其中的人、机、物等关键要素进行刻画。

·人（Human），主要体现为社会空间广大普通用户及其所携带的移动或可穿戴设备，其发挥的作用一方面为人类智慧（包括个体或群体智能），另一方面则涵盖基于移动设备的群智感知计算[1-2]。

·机（Machine），主要体现为信息空间丰富的互联网应用及云端和边缘服务，在传统互联网和移动互联网等发展背景下，信息空间集聚了海量多模态的数据和多样化的计算资源。

·物（Things），主要体现为具有感知、计算、通信、决策和移动等能力的物理实体，在物联网发展背景下，各种各样的移动/嵌入式终端不断涌现，为感知和理解物理空间动态提供了重要支撑。

图1.1　人机物融合群智计算

人、机、物三种要素在同一环境或应用场景下相互联结、和谐共生，但彼此能力不同、数据互补，需要通过协作交互来实现能力增强，进而完成复杂的感知和计算任务。基于此，我们给出人机物融合群智计算的定义。

人机物融合群智计算（Crowd Intelligence with the Deep Fusion of Human, Machine, and Things, CrowdHMT）：通过人、机、物异构群智能体的有机融合，利用其感知能力的差异性、计算资源的互补性、节点间的协作性和竞争性，构建具有自组织、自学习、自适应、持续演化等能力的智能感知计算空间，实现智能体个体技能和群体认知能力的提升。

如前所述，在“以人为中心”的群智感知计算数据的收集和处理方面已有较多研究成果；此外，传统的群体智能或集群智能（Swarm Intelligence）[12]在驱动同构的多智能体间协作与交互来完成集体运动、智能决策等任务方面也有很多成功的探索。新一代人工智能中的群体智能更关注互联网“以人为中心”的群体智能涌现及复杂任务完成。相较以上研究领域，人机物融合群智计算面向人机物三元世界融合趋势，以生物群智涌现到人工群智系统的映射机理探索为宏观指导，针对人、机、物群智能体的协作、竞争与融合等开展理论、模型和方法的研究，拓展了概念及问题域的空间广度与深度，在异构群智能体的自组织与自适应协同、分布式增强学习等方面面临很多新的科学挑战问题需要探索和研究。