2025年4月30日下午2点，边缘计算网络实验室在爱特楼1309室成功举办了主题为"无人机辅助边缘计算资源调度"的学术微沙龙活动。本次微沙龙由廖杨喆老师主持，5名硕士研究生参与，围绕无人机边缘计算领域的前沿问题展开了深入研讨。 

　活动伊始，廖杨喆老师作了开场发言，系统梳理了无人机辅助边缘计算领域的研究现状和发展趋势。老师特别强调：“在6G网络和AI技术快速发展的背景下，无人机的高机动性与边缘计算的低时延特性相结合，为资源调度优化带来了新的研究机遇。特别是AI赋能的智能决策算法，正在深刻改变传统的资源调度模式。我们实验室在这个方向已经积累了一定研究基础，希望大家能够深入交流，碰撞出新的研究思路。”

　随后，研究生宋沅彦作了题为"基于深度强化学习的无人机轨迹与计算卸载联合优化方法"的学术报告。报告详细介绍了其最新研究成果，创新性地提出了一种AI赋能的多智能体算法框架，通过引入深度强化学习和迁移学习技术，在无人机能耗降低23%的同时，任务处理时延减少了18%。该研究为解决动态环境下的智能资源调度问题提供了新思路。

　在自由讨论环节，王思恒提出“如何在保证公平性和安全性的前提下优化AI赋能的卸载决策”问题引发了深入探讨。廖老师建议借鉴博弈论中的分配方法，同时考虑引入联邦学习等AI技术来保护用户隐私和数据安全。其他同学也分享了各自在AI赋能的资源调度方面的研究心得。

　活动最后，廖杨喆老师总结指出："今天的讨论很有成效，特别是围绕AI赋能的智能决策算法展开了深入交流。我们不仅梳理了现有研究成果，也明确了几个值得深入探索的方向。下一步建议重点考虑AI赋能的动态环境资源分配优化问题，同时要注重理论研究与实际应用的结合。"本次微沙龙持续了近3个小时，现场讨论气氛热烈，为实验室后续研究工作的开展提供了重要参考。

　边缘计算网络实验室始终重视学术交流与创新氛围营造，定期举办的学术微沙龙已成为促进师生交流、激发研究灵感的重要平台。实验室将继续深化在AI赋能的边缘计算与无人机通信领域的研究，为推动相关技术进步贡献力量。

　　（撰稿：许泽婷；初审：张雅欣；终审：韩昊锟）