OpenHarmony城市技术论坛——第6期（武汉站）圆满举办

2023年12月23日下午，OpenHarmony城市技术论坛（以下简称“技术论坛”）——第6期（武汉站）于华中科技大学梧桐语问学中心明德报告厅圆满举办。本次技术论坛从“终端操作系统十大技术挑战”出发，将主题聚焦在“大模型时代的系统软件”，从学术界和工业界交叉融合的维度，讨论AI系统软件基础设施、边缘智能系统、大模型安全、智能化系统软件分析等技术，探索终端操作系统领域AI大模型创新趋势。

本次技术论坛由OpenHarmony项目群技术指导委员会（以下简称“OpenHarmony TSC”）主办，华中科技大学OpenHarmony技术俱乐部承办，武汉大学OpenHarmony技术俱乐部协办。

华中科技大学教授、OpenHarmony技术俱乐部主任王浩宇担任本次技术论坛的出品人，华中科技大学人工智能与自动化学院副院长钟胜、网络空间安全学院副院长陈凯担任本次技术论坛的主持人，邀请到了学术界以及工业界的多位专家学者进行技术报告，包括：北京大学计算机学院教授、副院长郭耀；中国科学院自动化研究所副总工程师、武汉人工智能研究院院长王金桥；华为MindSpore架构师李政；上海交通大学助理研究员糜泽羽；统信软件终端操作系统产线架构师李鹤；中国科学院信息工程研究所副研究员孟国柱；华中科技大学网络空间安全学院副教授李珍；北京邮电大学计算机学院副研究员徐梦炜；武汉大学国家网络安全学院副研究员李霏；华中科技大学网络空间安全学院副研究员周威。此外，华中科技大学网络空间安全学院执行院长邹德清、院长助理汤学明；北京邮电大学未来学院副院长喻鹏；武汉大学OpenHarmony技术俱乐部主任张立强；OpenHarmony TSC秘书处副主任张蕃等多位嘉宾出席本次技术论坛。本次技术论坛吸引了线下近200人参加，线上直播观看人次累计超过1.6万。

合影留念

技术论坛出品人：华中科技大学教授、OpenHarmony技术俱乐部主任王浩宇

技术论坛主持人：华中科技大学人工智能与自动化学院副院长钟胜

技术论坛主持人：华中科技大学网络空间安全学院副院长陈凯

华中科技大学网络空间安全学院执行院长邹德清为本次技术论坛致辞。他表示，在当今数字化快速发展的时代，大模型技术已经成为引领创新浪潮的关键力量。OpenHarmony 等系统软件为城市科技发展提供了强有力的支持，不仅推动数字城市的智能化发展，更需要我们共同思考如何在这一过程中保障系统的稳定性和网络的安全性。本次论坛是一个汇聚智慧、交流思想的平台，期待着各位专家学者分享在大模型时代系统软件所取得的成果和经验，共同探讨如何更好地应对网络空间安全的挑战。让我们携手合作，推动OpenHarmony在大模型时代的创新发展，为构建安全、稳定、智能的数字城市贡献我们的智慧和力量。

华中科技大学网络空间安全学院执行院长邹德清

北京大学计算机学院教授、副院长郭耀在《面向大模型的泛在操作系统：挑战与展望》的报告中提到，互联网、大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术的发展开启了信息化的新阶段，特别是随着人机物融合泛在计算时代的到来，出现了面向各种新型应用模式和新的应用场景的人机物融合泛在操作系统（Ubiquitous Operating System, UOS）。大模型的广泛应用也引发了关于大模型操作系统的诸多讨论。在报告中，郭耀详细介绍了泛在操作系统的概念、架构与实例，深入分析和探讨了大模型对操作系统带来的技术挑战，并展望了大模型和操作系统结合的未来发展方向。

北京大学计算机学院教授、副院长 郭耀

中国科学院自动化研究所副总工程师、武汉人工智能研究院院长王金桥在《多模态大模型的发展与思考》的报告中提到，近年来，随着大算力、大数据和AI算法的快速发展，以ChatGPT、GPT-4等为代表的人工智能大模型的成功标志着人工智能从以专用小模型训练为主的“手工作坊时代”迈入到以通用大模型预训练为主的“工业化时代”，成为新一代人工智能发展分水岭。在报告中，王金桥进一步分析了大模型的技术发展现状，能力涌现机理和存在问题，介绍了多模态大模型紫东太初研发历程、关键技术和当前进展等情况，以及知识增强的大模型方法，并探讨了大模型的行业应用和未来发展趋势。

中国科学院自动化研究所副总工程师、武汉人工智能研究院院长王金桥

华为MindSpore架构师李政在《MindSpore端侧大模型部署助力OS智能化》的报告中提到，ChatGPT引领的生成式AI大模型正悄然改变人们工作和生活，AI大模型与智能终端相结合势必引发新的体验。受终端设备算力和存储制约，AI大模型端侧部署仍面临诸多挑战。在报告中，李政详细介绍了云端边全场景训推一体开源AI框架“MindSpore”的架构设计与功能特性，并进一步分享了MindSpore在大模型端侧部署及推理加速领域的相关探索与实践。

华为MindSpore架构师 李政

上海交通大学助理研究员糜泽羽在《PowerInfer: 面向消费级显卡的大模型快速推理框架》的线上报告中提到，生成式大语言模型（LLM）因其在创造性写作、高级代码生成和复杂自然语言处理任务方面的强大能力而受到广泛关注。受限于消费级显卡的内存容量，在本地部署大语言模型存在较大挑战。面向消费级显卡的大模型快速推理框架“PowerInfer”利用大语言模型推理中固有的高局部性（神经元激活的幂律分布），设计了一种GPU-CPU混合推理引擎，减少了GPU内存需求和CPU-GPU数据传输，从而显著提升了大语言模型在本地部署环境上的推理速度。

上海交通大学助理研究员 糜泽羽

统信软件终端操作系统产线架构师李鹤在《deepin操作系统的大模型探索之旅》的报告中，分析了大语言模型在桌面操作系统的发展趋势和应用情况，介绍了deepin操作系统在大语言模型应用方面的研究，包括deepin操作系统的各个系统组件和应用软件，如智能助手、邮箱、浏览器、文件管理器、deepin IDE对在线大模型以及本地模型的应用情况。

统信软件终端操作系统产线架构师 李鹤

中国科学院信息工程研究所副研究员孟国柱在《面向软件开发的大模型安全评估与风险探讨》的报告中提到，在过去的一年中，大模型研究不断涌现，并逐渐应用于软件开发的多个领域，如代码的自动生成、功能补全、缺陷修复等。尽管大模型在这些领域展现了潜力，却也存在一系列安全问题。其中，训练过程的不可知导致容易受到错误或缺陷代码的影响，“幻觉”问题使得生成的代码不可控，针对大模型的越狱攻击使模型的输出被劫持等风险。在报告中，孟国柱围绕软件开发的多个领域，评估和分析了大模型的能力和存在的问题，并探讨了引入大模型后带来的新的安全风险和挑战。

中国科学院信息工程研究所副研究员 孟国柱

华中科技大学网络空间安全学院副教授李珍在《大模型下的系统软件漏洞检测》的报告中提到，随着深度学习技术的发展，在数据驱动下，采用人工智能技术，自动学习漏洞模式来检测系统软件中的漏洞成为一种趋势。然而目前方法存在系统软件可获得的漏洞代码数量少、样本中存在大量漏洞无关语句、漏洞行定位和漏洞类型预测准确率低等问题。大模型的出现，为系统软件的智能漏洞检测提供了新的机遇。在报告中，李珍介绍了在大模型下系统软件漏洞检测方面的探索，包括大规模漏洞领域数据集构建、专家知识与数据驱动的融合、基于代码大模型的指令微调、大模型的攻击与防御等。

华中科技大学网络空间安全学院副教授 李珍

北京邮电大学计算机学院副研究员徐梦炜在《端侧大模型和卫星操作系统》的报告中提到，边缘智能技术是指将机器学习算法和模型部署到距离用户和数据源更近的边缘/端侧，以实现更好的用户隐私保护和低延时推理。然而，以神经网络模型（DNN）为代表的机器学习算法普遍存在参数量大、计算量大等特点，难以在资源受限的边缘侧高效部署。在报告中，徐梦炜重点介绍了团队在边缘智能系统软件方向的相关成果和思考，并深入探讨了在当前大语言模型（LLM）飞速发展背景下，边缘智能领域所面临的新要求和新挑战。此外，徐梦炜在报告中还探讨了在低轨卫星星座快速发展的背景下，构建新一代卫星操作系统所面临的挑战与机遇，并分享了团队在基于Rust语言构建开源卫星操作系统RROS过程中的尝试和早期成果。

北京邮电大学计算机学院副研究员 徐梦炜

武汉大学国家网络安全学院副研究员李霏在《大模型内容安全与价值观对齐》的报告中提到，以ChatGPT为代表的大模型引发了公众对于AI技术的广泛关注，大模型也带来许多令人惊叹的应用。然而，由于大模型使用了海量大数据进行训练，数据中存在的仇恨、歧视、暴力等不当内容会被大模型学习到，从而在特定条件下生成这些危害社会安全的话语，因此研究大模型的内容安全问题显得尤为重要。在报告中，李霏从大模型的训练机理、安全隐患、检测手段、价值观对齐等几个方面进行阐述，回顾相关工作和方法，梳理大模型内容安全治理的技术方案。

武汉大学国家网络安全学院副研究员李霏

华中科技大学网络空间安全学院副研究员周威在《大模型辅助的物联网系统虚拟化技术及其安全应用》的报告中提到，随着“万物互联“时代的到来，物联网系统面临的安全威胁日益严峻。特别是嵌入式系统大多由低级语言开发并且普遍缺乏防御措施，难以避免存在大量安全漏洞等。同时，嵌入式设备硬件资源受限，难以在设备上直接应用模糊测试等传统自动化漏洞检测技术。随着AI和大模型技术的发展，如何利用其构造虚拟化环境辅助实现自动化物联网系统与应用漏洞检测成为目前的工业界与学术界关注的热点问题。在报告中，周威分析了多种团队研发最新AI与大模型辅助的嵌入式系统与应用虚拟化技术，并介绍了如何利用虚拟化技术实现快速自动化嵌入式系统与固件漏洞检测。

华中科技大学网络空间安全学院副研究员周威

随着人工智能技术的不断进步，大模型已经成为推动操作系统创新的重要力量。结合大模型技术，不仅让操作系统能更好地理解用户的需求和意图，为用户带来全新的功能和服务，还有助于推动操作系统向原生智能方向发展。未来，OpenHarmony将进一步提升智能体验竞争力，持续向原生智能方面演进，逐步构建面向万物智联世界的分布式全场景协同的开源操作系统基座与生态系统。

E N D

审核编辑 黄宇