3.4　本章总结和展望

1. 总结

人机物群智协同计算是对信息空间、物理空间、人类社会空间等多元空间的一种计算范式，它通过智能感知实时获取大数据、智能任务分配、分布式计算与智能决策等方法来实现人机物之间的融合，解决单类智能难以解决的复杂问题，构建具有自组织、自适应、可迁移的智能空间。目前研究者对于智能物联网中的智能感知、智能任务分配、分布式计算、智能决策等层面的协同方式有了一定的探索，然而在理论层面，对于其协同的机理尚未有明确的定义。

人机物群智协同机理是一种理论的模式，是人机物群智感知、人机物群智任务分配、人机物分布式计算、人机物自学习增强与自适应演化等一切的基础，可以为现有的人机物群智计算的技术提供理论的支撑和进一步的演进方向。因此，本章详细介绍了生物集群的协同机理、人类社会的群智涌现以及将生物群智应用于人工群智的映射机理。其中，3.1节介绍了生物集群的协同机理，根据生物集群展现的不同群智行为进行介绍；3.2节讲述了将生物集群协同机理应用于人工集群协同上的映射机理；3.3节主要介绍了由生物集群协同机理启发的人机物融合群智涌现机理，分为群落生态学、异构群集动力学、人机物演化动力学和人机物共融智能四个领域对人机物融合的群智机理进行了探索，3.4节根据群落生态的启发提出了人机物超级物种集群这一新型概念。

2. 展望

人机物群智协同机理是受自然界中生物群体、细胞群体的启发而归纳、总结的。目前尽管人们通过理论建模和实验验证，对生物集群行为的发生机理有一定的理解，但是对于其群体智能的自组织涌现机制还有待进一步的深入研究。因此，生物集群协同机理值得更加深入的探索和研究。

目前许多研究者探索了人工集群协同机制以及人机共融协同机制，混合智能是未来的一大发展趋势。随着对生物集群机理的探索，对人类脑部机制的探究，未来将做到生物智能、机器智能、人类智能的多层次融合，不仅以生物脑和人脑为模型进行仿生机器智能端的研究，还利用生物智能和人类智能，实现系统层次上的智能融合。

在当前的社会空间、信息空间、物理空间等多元空间集一体的智慧空间内，人、机、物的融合是未来的一大趋势。关注人机物等多因素之间的复杂关联关系，探索人机物之间的交互作用机理与协同模式是当前首要的任务。