OpenHarmony城市技術論壇——第6期（武漢站）圓滿舉辦
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開源項目 OpenHarmony是每個人的 OpenHarmony2023年12月23日下午，OpenHarmony城市技術論壇（以下簡稱“技術論壇”）——第6期（武漢站）于華中科技大學梧桐語問學中心明德報告廳圓滿舉辦。本次技術論壇從“終端操作系統(tǒng)十大技術挑戰(zhàn)”出發(fā)，將主題聚焦在“大模型時代的系統(tǒng)軟件”，從學術界和工業(yè)界交叉融合的維度，討論AI系統(tǒng)軟件基礎設施、邊緣智能系統(tǒng)、大模型安全、智能化系統(tǒng)軟件分析等技術，探索終端操作系統(tǒng)領域AI大模型創(chuàng)新趨勢。
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?本次技術論壇由OpenHarmony項目群技術指導委員會（以下簡稱“OpenHarmony TSC”）主辦，華中科技大學OpenHarmony技術俱樂部承辦，武漢大學OpenHarmony技術俱樂部協(xié)辦。
華中科技大學教授、OpenHarmony技術俱樂部主任王浩宇擔任本次技術論壇的出品人，華中科技大學人工智能與自動化學院副院長鐘勝、網(wǎng)絡空間安全學院副院長陳凱擔任本次技術論壇的主持人，邀請到了學術界以及工業(yè)界的多位專家學者進行技術報告，包括：北京大學計算機學院教授、副院長郭耀；中國科學院自動化研究所副總工程師、武漢人工智能研究院院長王金橋；華為MindSpore架構師李政；上海交通大學助理研究員糜澤羽；統(tǒng)信軟件終端操作系統(tǒng)產(chǎn)線架構師李鶴；中國科學院信息工程研究所副研究員孟國柱；華中科技大學網(wǎng)絡空間安全學院副教授李珍；北京郵電大學計算機學院副研究員徐夢煒；武漢大學國家網(wǎng)絡安全學院副研究員李霏；華中科技大學網(wǎng)絡空間安全學院副研究員周威。此外，華中科技大學網(wǎng)絡空間安全學院執(zhí)行院長鄒德清、院長助理湯學明；北京郵電大學未來學院副院長喻鵬；武漢大學OpenHarmony技術俱樂部主任張立強；OpenHarmony TSC秘書處副主任張蕃等多位嘉賓出席本次技術論壇。
合影留念
?技術論壇出品人：華中科技大學教授、OpenHarmony技術俱樂部主任 王浩宇
技術論壇主持人：華中科技大學人工智能與自動化學院副院長 鐘勝
技術論壇主持人：華中科技大學網(wǎng)絡空間安全學院副院長 陳凱
華中科技大學網(wǎng)絡空間安全學院執(zhí)行院長鄒德清為本次技術論壇致辭。他表示，在當今數(shù)字化快速發(fā)展的時代，大模型技術已經(jīng)成為引領創(chuàng)新浪潮的關鍵力量。OpenHarmony 等系統(tǒng)軟件為城市科技發(fā)展提供了強有力的支持，不僅推動數(shù)字城市的智能化發(fā)展，更需要我們共同思考如何在這一過程中保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性和網(wǎng)絡的安全性。本次論壇是一個匯聚智慧、交流思想的平臺，期待著各位專家學者分享在大模型時代系統(tǒng)軟件所取得的成果和經(jīng)驗，共同探討如何更好地應對網(wǎng)絡空間安全的挑戰(zhàn)。讓我們攜手合作，推動OpenHarmony在大模型時代的創(chuàng)新發(fā)展，為構建安全、穩(wěn)定、智能的數(shù)字城市貢獻我們的智慧和力量。
華中科技大學網(wǎng)絡空間安全學院執(zhí)行院長 鄒德清
北京大學計算機學院教授、副院長郭耀在《面向大模型的泛在操作系統(tǒng)：挑戰(zhàn)與展望》的報告中提到，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術的發(fā)展開啟了信息化的新階段，特別是隨著人機物融合泛在計算時代的到來，出現(xiàn)了面向各種新型應用模式和新的應用場景的人機物融合泛在操作系統(tǒng)（Ubiquitous Operating System, UOS）。大模型的廣泛應用也引發(fā)了關于大模型操作系統(tǒng)的諸多討論。在報告中，郭耀詳細介紹了泛在操作系統(tǒng)的概念、架構與實例，深入分析和探討了大模型對操作系統(tǒng)帶來的技術挑戰(zhàn)，并展望了大模型和操作系統(tǒng)結合的未來發(fā)展方向。
?北京大學計算機學院教授、副院長 郭耀
中國科學院自動化研究所副總工程師、武漢人工智能研究院院長王金橋在《多模態(tài)大模型的發(fā)展與思考》的報告中提到，近年來，隨著大算力、大數(shù)據(jù)和AI算法的快速發(fā)展，以ChatGPT、GPT-4等為代表的人工智能大模型的成功標志著人工智能從以專用小模型訓練為主的“手工作坊時代”邁入到以通用大模型預訓練為主的“工業(yè)化時代”，成為新一代人工智能發(fā)展分水嶺。在報告中，王金橋進一步分析了大模型的技術發(fā)展現(xiàn)狀，能力涌現(xiàn)機理和存在問題，介紹了多模態(tài)大模型紫東太初研發(fā)歷程、關鍵技術和當前進展等情況，以及知識增強的大模型方法，并探討了大模型的行業(yè)應用和未來發(fā)展趨勢。
中國科學院自動化研究所副總工程師、武漢人工智能研究院院長 王金橋
華為MindSpore架構師李政在《MindSpore端側(cè)大模型部署助力OS智能化》的報告中提到，ChatGPT引領的生成式AI大模型正悄然改變?nèi)藗児ぷ骱蜕睿珹I大模型與智能終端相結合勢必引發(fā)新的體驗。受終端設備算力和存儲制約，AI大模型端側(cè)部署仍面臨諸多挑戰(zhàn)。在報告中，李政詳細介紹了云端邊全場景訓推一體開源AI框架“MindSpore”的架構設計與功能特性，并進一步分享了MindSpore在大模型端側(cè)部署及推理加速領域的相關探索與實踐。
華為MindSpore架構師 李政
上海交通大學助理研究員糜澤羽在《PowerInfer: 面向消費級顯卡的大模型快速推理框架》的線上報告中提到，生成式大語言模型（LLM）因其在創(chuàng)造性寫作、高級代碼生成和復雜自然語言處理任務方面的強大能力而受到廣泛關注。受限于消費級顯卡的內(nèi)存容量，在本地部署大語言模型存在較大挑戰(zhàn)。面向消費級顯卡的大模型快速推理框架“PowerInfer”利用大語言模型推理中固有的高局部性（神經(jīng)元激活的冪律分布），設計了一種GPU-CPU混合推理引擎，減少了GPU內(nèi)存需求和CPU-GPU數(shù)據(jù)傳輸，從而顯著提升了大語言模型在本地部署環(huán)境上的推理速度。
?上海交通大學助理研究員 糜澤羽
統(tǒng)信軟件終端操作系統(tǒng)產(chǎn)線架構師李鶴在《deepin操作系統(tǒng)的大模型探索之旅》的報告中，分析了大語言模型在桌面操作系統(tǒng)的發(fā)展趨勢和應用情況，介紹了deepin操作系統(tǒng)在大語言模型應用方面的研究，包括deepin操作系統(tǒng)的各個系統(tǒng)組件和應用軟件，如智能助手、郵箱、瀏覽器、文件管理器、deepin IDE對在線大模型以及本地模型的應用情況。
統(tǒng)信軟件終端操作系統(tǒng)產(chǎn)線架構師 李鶴
中國科學院信息工程研究所副研究員孟國柱在《面向軟件開發(fā)的大模型安全評估與風險探討》的報告中提到，在過去的一年中，大模型研究不斷涌現(xiàn)，并逐漸應用于軟件開發(fā)的多個領域，如代碼的自動生成、功能補全、缺陷修復等。盡管大模型在這些領域展現(xiàn)了潛力，卻也存在一系列安全問題。其中，訓練過程的不可知導致容易受到錯誤或缺陷代碼的影響，“幻覺”問題使得生成的代碼不可控，針對大模型的越獄攻擊使模型的輸出被劫持等風險。在報告中，孟國柱圍繞軟件開發(fā)的多個領域，評估和分析了大模型的能力和存在的問題，并探討了引入大模型后帶來的新的安全風險和挑戰(zhàn)。
中國科學院信息工程研究所副研究員 孟國柱
華中科技大學網(wǎng)絡空間安全學院副教授李珍在《大模型下的系統(tǒng)軟件漏洞檢測》的報告中提到，隨著深度學習技術的發(fā)展，在數(shù)據(jù)驅(qū)動下，采用人工智能技術，自動學習漏洞模式來檢測系統(tǒng)軟件中的漏洞成為一種趨勢。然而目前方法存在系統(tǒng)軟件可獲得的漏洞代碼數(shù)量少、樣本中存在大量漏洞無關語句、漏洞行定位和漏洞類型預測準確率低等問題。大模型的出現(xiàn)，為系統(tǒng)軟件的智能漏洞檢測提供了新的機遇。在報告中，李珍介紹了在大模型下系統(tǒng)軟件漏洞檢測方面的探索，包括大規(guī)模漏洞領域數(shù)據(jù)集構建、專家知識與數(shù)據(jù)驅(qū)動的融合、基于代碼大模型的指令微調(diào)、大模型的攻擊與防御等。
華中科技大學網(wǎng)絡空間安全學院副教授 李珍
北京郵電大學計算機學院副研究員徐夢煒在《端側(cè)大模型和衛(wèi)星操作系統(tǒng)》的報告中提到，邊緣智能技術是指將機器學習算法和模型部署到距離用戶和數(shù)據(jù)源更近的邊緣/端側(cè)，以實現(xiàn)更好的用戶隱私保護和低延時推理。然而，以神經(jīng)網(wǎng)絡模型（DNN）為代表的機器學習算法普遍存在參數(shù)量大、計算量大等特點，難以在資源受限的邊緣側(cè)高效部署。在報告中，徐夢煒重點介紹了團隊在邊緣智能系統(tǒng)軟件方向的相關成果和思考，并深入探討了在當前大語言模型（LLM）飛速發(fā)展背景下，邊緣智能領域所面臨的新要求和新挑戰(zhàn)。此外，徐夢煒在報告中還探討了在低軌衛(wèi)星星座快速發(fā)展的背景下，構建新一代衛(wèi)星操作系統(tǒng)所面臨的挑戰(zhàn)與機遇，并分享了團隊在基于Rust語言構建開源衛(wèi)星操作系統(tǒng)RROS過程中的嘗試和早期成果。
北京郵電大學計算機學院副研究員 徐夢煒
武漢大學國家網(wǎng)絡安全學院副研究員李霏在《大模型內(nèi)容安全與價值觀對齊》的報告中提到，以ChatGPT為代表的大模型引發(fā)了公眾對于AI技術的廣泛關注，大模型也帶來許多令人驚嘆的應用。然而，由于大模型使用了海量大數(shù)據(jù)進行訓練，數(shù)據(jù)中存在的仇恨、歧視、暴力等不當內(nèi)容會被大模型學習到，從而在特定條件下生成這些危害社會安全的話語，因此研究大模型的內(nèi)容安全問題顯得尤為重要。在報告中，李霏從大模型的訓練機理、安全隱患、檢測手段、價值觀對齊等幾個方面進行闡述，回顧相關工作和方法，梳理大模型內(nèi)容安全治理的技術方案。
武漢大學國家網(wǎng)絡安全學院副研究員 李霏
華中科技大學網(wǎng)絡空間安全學院副研究員周威在《大模型輔助的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)虛擬化技術及其安全應用》的報告中提到，隨著“萬物互聯(lián)“時代的到來，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)面臨的安全威脅日益嚴峻。特別是嵌入式系統(tǒng)大多由低級語言開發(fā)并且普遍缺乏防御措施，難以避免存在大量安全漏洞等。同時，嵌入式設備硬件資源受限，難以在設備上直接應用模糊測試等傳統(tǒng)自動化漏洞檢測技術。隨著AI和大模型技術的發(fā)展，如何利用其構造虛擬化環(huán)境輔助實現(xiàn)自動化物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)與應用漏洞檢測成為目前的工業(yè)界與學術界關注的熱點問題。在報告中，周威分析了多種團隊研發(fā)最新AI與大模型輔助的嵌入式系統(tǒng)與應用虛擬化技術，并介紹了如何利用虛擬化技術實現(xiàn)快速自動化嵌入式系統(tǒng)與固件漏洞檢測。
華中科技大學網(wǎng)絡空間安全學院副研究員 周威
隨著人工智能技術的不斷進步，大模型已經(jīng)成為推動操作系統(tǒng)創(chuàng)新的重要力量。結合大模型技術，不僅讓操作系統(tǒng)能更好地理解用戶的需求和意圖，為用戶帶來全新的功能和服務，還有助于推動操作系統(tǒng)向原生智能方向發(fā)展。未來，OpenHarmony將進一步提升智能體驗競爭力，持續(xù)向原生智能方面演進，逐步構建面向萬物智聯(lián)世界的分布式全場景協(xié)同的開源操作系統(tǒng)基座與生態(tài)系統(tǒng)。
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