隨著城市化和智能化浪潮的持續(xù)推進(jìn)，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）攝像頭在交通監(jiān)控、公共安全、工業(yè)自動(dòng)化、智慧城市等場(chǎng)景中被廣泛部署。為了更好地從這些圖像或視頻數(shù)據(jù)中提取有用信息，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning, DL）推理模型成為攝像頭網(wǎng)絡(luò)智能化的核心。然而，受限于終端設(shè)備的算力瓶頸，將深度學(xué)習(xí)模型直接部署在物聯(lián)網(wǎng)攝像頭本地進(jìn)行推理幾乎是不可能完成的任務(wù)。而將所有原始數(shù)據(jù)上送到云服務(wù)器又面臨著隱私泄露和通信延遲的雙重問(wèn)題。

為了在算力瓶頸、隱私保護(hù)、實(shí)時(shí)響應(yīng)和能耗之間實(shí)現(xiàn)平衡，邊緣計(jì)算技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，并迅速成為支撐物聯(lián)網(wǎng)智能化發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施之一。邊緣計(jì)算通過(guò)將計(jì)算資源部署在離終端設(shè)備更近的位置，顯著降低了數(shù)據(jù)傳輸延遲，緩解了帶寬壓力，同時(shí)也避免了大量原始敏感數(shù)據(jù)流向云端，從而在一定程度上提高了數(shù)據(jù)處理的隱私安全性。

然而，邊緣節(jié)點(diǎn)本身也面臨計(jì)算資源有限、設(shè)備異構(gòu)性強(qiáng)、動(dòng)態(tài)負(fù)載波動(dòng)等問(wèn)題。如何對(duì)接入邊緣系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)攝像頭做出最優(yōu)的關(guān)聯(lián)決策，并合理配置計(jì)算任務(wù)、分配帶寬資源和選擇合適的深度學(xué)習(xí)推理模型，成為制約系統(tǒng)性能提升的關(guān)鍵瓶頸。為解決這些問(wèn)題，微算法科技（NASDAQ:MLGO）自主研發(fā)了技術(shù)方案：“基于聯(lián)盟形成博弈的隱私與能量感知分割深度學(xué)習(xí)推理算法”。這項(xiàng)技術(shù)融合了聯(lián)盟博弈理論、分布式機(jī)器學(xué)習(xí)模型和資源感知優(yōu)化機(jī)制，旨在重塑邊緣計(jì)算系統(tǒng)中物聯(lián)網(wǎng)攝像頭與邊緣節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)作方式。

該技術(shù)的核心思想源自博弈論中的“聯(lián)盟形成博弈（Coalition Formation Game）”機(jī)制。在傳統(tǒng)的博弈論框架中，多個(gè)參與者在資源受限的環(huán)境下追求自身效用最大化。而聯(lián)盟形成博弈則進(jìn)一步考慮了多個(gè)個(gè)體結(jié)成聯(lián)盟后的整體效益提升，允許系統(tǒng)通過(guò)局部合作策略達(dá)到全局最優(yōu)。

在邊緣攝像頭網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)攝像頭都被建模為一個(gè)自主智能體，它們面臨是否選擇與某個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)的策略選擇。這種關(guān)聯(lián)不僅受限于邊緣節(jié)點(diǎn)的計(jì)算資源與通信容量，也受到攝像頭自身能耗約束、隱私偏好以及任務(wù)特征的影響。例如，一些攝像頭可能只愿意將特定深度學(xué)習(xí)模型的中間層數(shù)據(jù)上傳至邊緣，以此保護(hù)本地視頻中用戶隱私。

聯(lián)盟形成博弈在這里的作用是引導(dǎo)攝像頭在自利與合作之間取得平衡。系統(tǒng)通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)社會(huì)福利函數(shù)來(lái)衡量聯(lián)盟結(jié)構(gòu)的優(yōu)劣，該函數(shù)綜合考慮了攝像頭的功耗開(kāi)銷(xiāo)、多視角檢測(cè)增益、隱私保留效果等因素。最終，攝像頭在局部信息驅(qū)動(dòng)下通過(guò)迭代博弈形成穩(wěn)定的聯(lián)盟結(jié)構(gòu)，每個(gè)聯(lián)盟由一組與同一邊緣節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的攝像頭構(gòu)成。

在實(shí)現(xiàn)層面，微算法科技（NASDAQ:MLGO）該技術(shù)并非簡(jiǎn)單地將攝像頭分配給邊緣節(jié)點(diǎn)，而是引入了Split-ML（分割機(jī)器學(xué)習(xí)）模型的概念。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常是整體部署和整體運(yùn)行的。而Split-ML模型則將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）劃分為多個(gè)層級(jí)模塊，這些模塊可以被分別部署在攝像頭本地或邊緣服務(wù)器上，從而根據(jù)網(wǎng)絡(luò)延遲、隱私等級(jí)和計(jì)算資源靈活配置模型結(jié)構(gòu)。

例如，一個(gè)典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可能被劃分為三部分：輸入層與初始卷積層部署在攝像頭本地，中間層部署在邊緣節(jié)點(diǎn)，而最后的全連接層則可能在更強(qiáng)大的中心服務(wù)器上運(yùn)行。這樣的層級(jí)劃分策略可以在滿足模型精度要求的前提下，最大限度降低通信量并控制能耗。微算法科技（NASDAQ:MLGO）的算法平臺(tái)內(nèi)置了一種自動(dòng)分層選擇機(jī)制，可根據(jù)攝像頭網(wǎng)絡(luò)狀況動(dòng)態(tài)決定分割點(diǎn)，并在聯(lián)盟形成過(guò)程中與博弈策略聯(lián)合優(yōu)化。這使得攝像頭不僅可以協(xié)商選擇關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)，還能協(xié)同確定適合自己的推理模式。

此外，微算法科技還在該技術(shù)中還深度融合了多視角目標(biāo)檢測(cè)增強(qiáng)機(jī)制。許多關(guān)鍵場(chǎng)景（如交叉路口監(jiān)控、工業(yè)生產(chǎn)線檢測(cè)）往往涉及多個(gè)攝像頭對(duì)同一目標(biāo)從不同角度進(jìn)行觀測(cè)。通過(guò)合理的聯(lián)盟結(jié)構(gòu)，不同攝像頭可以共享中間層特征，利用邊緣節(jié)點(diǎn)上的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）或注意力機(jī)制融合視角差異，提升整體檢測(cè)準(zhǔn)確率。

而這類(lèi)多攝像頭協(xié)同感知需要在聯(lián)盟形成階段就進(jìn)行策略設(shè)計(jì)，因此該技術(shù)中聯(lián)盟博弈的效用函數(shù)中專(zhuān)門(mén)引入了“多視角融合增益”這一指標(biāo)。不同攝像頭在聯(lián)盟中通過(guò)權(quán)衡共享特征所帶來(lái)的識(shí)別增益與隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，自主決定是否選擇與其他攝像頭協(xié)同上傳中間特征圖。算法確保只有當(dāng)增益大于成本時(shí)，攝像頭才會(huì)自發(fā)選擇協(xié)同合作，這也保證了系統(tǒng)整體在隱私與性能之間的最優(yōu)平衡。

微算法科技在技術(shù)開(kāi)發(fā)階段對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了大規(guī)模仿真實(shí)驗(yàn)，采用了真實(shí)交通監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和視頻流作為測(cè)試基準(zhǔn)。結(jié)果顯示，該博弈算法在攝像頭數(shù)量上升、網(wǎng)絡(luò)帶寬緊張和節(jié)點(diǎn)負(fù)載突變等復(fù)雜場(chǎng)景下，仍能快速收斂于穩(wěn)定聯(lián)盟結(jié)構(gòu)。同時(shí)，在相比傳統(tǒng)基于貪心策略或集中式分配的算法中，該系統(tǒng)在能耗降低、處理時(shí)延、隱私損失等多個(gè)維度實(shí)現(xiàn)了性能的提升。聯(lián)盟形成策略表現(xiàn)出良好的彈性與自適應(yīng)能力，即使在設(shè)備臨時(shí)失聯(lián)、節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障或外部攻擊等異常情況下，系統(tǒng)也能快速進(jìn)行重組恢復(fù)，表現(xiàn)出極強(qiáng)的魯棒性。

微算法科技（NASDAQ:MLGO）一種融合聯(lián)盟形成博弈與Split-ML模型劃分的智能資源調(diào)度技術(shù)。通過(guò)將多臺(tái)攝像頭與多個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)在資源、能耗和隱私等維度下進(jìn)行聯(lián)盟優(yōu)化，不僅顯著提升了推理效率和檢測(cè)精度，還有效實(shí)現(xiàn)了多視角信息融合與功耗平衡。微算法科技該方法在多種部署場(chǎng)景下的適應(yīng)性和穩(wěn)定性，尤其在任務(wù)復(fù)雜度與隱私要求高度變化的實(shí)際環(huán)境中展現(xiàn)出良好的魯棒性與擴(kuò)展性。其技術(shù)的核心優(yōu)勢(shì)在于構(gòu)建了一種以最大化為導(dǎo)向的邊緣智能計(jì)算協(xié)同框架，突破了傳統(tǒng)集中式推理模式在帶寬、隱私和計(jì)算負(fù)載方面的瓶頸。通過(guò)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟策略與Split-ML的靈活層級(jí)部署機(jī)制，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了資源與性能的雙重優(yōu)化，為下一代智慧城市、交通監(jiān)控、安全防控等應(yīng)用場(chǎng)景中的邊緣AI部署提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐和理論基礎(chǔ)。