本文在分析智能制造對PID整定的新需求及PID整定面臨的挑戰(zhàn)難題的基礎(chǔ)上,將自動化的建模、控制與優(yōu)化和人工智能的深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)深度融合與協(xié)同，提出了自適應(yīng)與自主的PID整定的智能優(yōu)化方法，包括端邊云協(xié)同的PID控制過程數(shù)字孿生模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)與數(shù)字孿生模型相結(jié)合的PID整定算法。
由于數(shù)據(jù)從邊緣產(chǎn)生，將部分機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)部署到邊緣已成為必然趨勢。當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用逐步被部署到邊緣，距離用戶更近、面對更復(fù)雜環(huán)境的開放世界場景將從系統(tǒng)和算法兩個角度普遍、持續(xù)地影響邊緣智能應(yīng)用的精度和運(yùn)行。借鑒人類的學(xué)習(xí)機(jī)制，我們已發(fā)表一種邊云協(xié)同終身學(xué)習(xí)范式以針對上述開放世界中的邊緣智能問題。本文總結(jié)了邊云協(xié)同終身學(xué)習(xí)在理論走向?qū)嵺`過程中遇到的三大技術(shù)挑戰(zhàn)：可擴(kuò)展性、任務(wù)定義和未知任務(wù)，并通過6個工業(yè)和園區(qū)領(lǐng)域應(yīng)用案例分享了相關(guān)技術(shù)探索和經(jīng)驗(yàn)。
隨著5G網(wǎng)絡(luò)商用部署步伐的加快，以5G網(wǎng)絡(luò)和MEC技術(shù)為基礎(chǔ)的移動通信網(wǎng)絡(luò)大帶寬（enhanced Mobile BroadBand，eMBB）、超高可靠超低時延（ultra Reliable Low Latency Communications，uRLLC）和海量連接（massive Machine Type Communication，mMTC）成為牽引5G應(yīng)用落地的核心能力。在眾多的垂直行業(yè)需求中，以4K/8K高清視頻、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality/Virtual Reality，AR/VR）為代表的視頻業(yè)務(wù)無疑是5G+MEC技術(shù)的“殺手锏”應(yīng)用。本文以MEC平臺和云平臺部署位置、部署模式、部署條件、部署規(guī)模和平臺能力等差異為出發(fā)點(diǎn)，圍繞5G視頻業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)，分析5G視頻業(yè)務(wù)終端視頻顯示能力對視頻文件帶寬需求的影響，提出基于面向用戶體驗(yàn)的5G視頻業(yè)務(wù)邊云協(xié)同
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