随着网络空间复杂性的增强 ， 群智感知范围如今已不局限于地面 ， 具有感知能力的网络实体 ， 如地面移动终端、车辆、摄像头、低空无人机、海洋空间无人艇、高维空间卫星等 ， 共同组成了多空间群智感知实体 ， 呈现出异构、多维、多目标的网络特性 ， 现有的群智感知激励方法已不能实现“高效且低成本地收集满足任务要求的高质量数据”的目标 。 在多空间群智感知中 ， 不同任务具有时空特征、设备能力、激励成本、质量需求等不同方面的约束 ， 根据多维、异构感知实体设定优化目标并进行参与者选择是提高多目标群智感知任务分配效率的重要因素 。 因此 ， 对多空间群智感知相关理论和技术的研究具有重要的理论意义和实际意义 。
烟台大学计算机与控制工程学院分布式人工智能团队重点围绕多空间群智感知的任务分配、隐私保护和质量控制三方面研究内容 ， 构建了具有安全性、自组织性、可信性和稳定性的多空间群智感知优化机制 ， 从不同方面激励用户积极参与任务的发布和感知 ， 有效提高了多空间群智感知任务分配的安全性、自组织性、可信性和稳定性 。
据团队负责人介绍 ， 下一步 ， 团队将在群智感知的研究方向上形成一套面向多空间群智感知的任务分配优化机制理论体系 ， 将研究成果应用于分布式群智感知的原型系统中 ， 并进行实验验证 ， 实现中心-边缘协同、全网算力调度、全网统一管控等能力 ， 真正实现“无处不在”的云 ， 最终 ， 将项目研究成果应用到智慧城市中物流业、交通业和城市服务的智慧式管理和运行中 。

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