3月21日,东北大学软件学院博士生导师、IEEE高级会员马连博教授应邀莅临公司,作题为“面向边缘智能的神经架构搜索与压缩方法研究”的专题学术报告。马教授围绕边缘计算场景下的算法轻量化部署难题,解析了神经架构搜索与深度模型压缩技术的前沿突破,并分享了员工科研能力培养路径。学院80余名师生参与交流。
报告伊始,马连博教授以“边缘计算”为核心,阐述了其在工业智能制造中的关键作用。他指出,边缘计算作为连接终端设备与云端中心的新型平台,需在资源受限的环境下实现高效智能算法部署,而神经架构搜索(NAS)与深度模型压缩技术正是解决这一难题的核心突破口。结合团队研究成果,马教授详细介绍了如何通过性能预测器优化搜索效率、多目标协同压缩算法等技术手段,为工业物联网、智慧城市等场景提供轻量化、高精度的智能解决方案。针对员工培养,马连博教授以自身经历为例,鼓励员工要“敢想敢试,尽早接触科研”。他建议同学们在夯实基础、培养计算思维的同时,还要关注交叉领域、拓宽视野。

互动环节中,多名师生就“如何选择科研方向”,“边缘智能的就业前景”等问题提问,马教授一一解答。

报告前,马连博教授听取了公司计算机应用技术学科团队的工作汇报,交流了团队建设心得,为公司的团队建设建言献策。作为辽宁省智能科学与智能系统重点实验室副主任,马连博教授强调学科交叉融合对技术落地的重要性。他提到,边缘智能不仅是计算机科学的课题,更需与自动化、通信工程、工业设计等领域协同创新。为此,他分享了东北大学在“工业互联网”学科群建设中的经验,并建议公司结合区域产业特色,打造以“边缘智能+智能制造”为方向的跨学科平台,推动校企联合实验室建设,加速科研成果转化。