邊緣計算面臨著任務在線到達、環境動態變化和在線實時決策等挑戰，因此需要在線模型和在線智能。本文從在線智能的重要性出發，重點論述了在線協同任務調度和在線協同存儲方面的代表性成果。文章所提出的Camul算法可以減少高達85%的訪問開銷，CaLa可以減少32%的請求響應時間。
人工智能（AI）的發展在過去十年中取得了驚人的飛躍。數據可用性、計算能力的提高，以及機器學習技術和專用AI硬件的進步，已將我們帶入快車道，邁向一個在各個方面都由AI塑造的社會。計算形式也逐漸從集中式單體計算，演進到分布式網聯計算，并朝著異構、協同、全面泛在智能計算演進。基于數據隱私增強、低延遲通信等獨特優勢，面向未來泛在智能的云邊端協同聯邦學習已被提出并應用于云邊端協同場景，如智慧城市、智慧醫療等，成為了當前最受工業界和學術界關注的AI研究方向之一。
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