6月26日至28日，第20届无线人工智能计算系统与应用国际会议（WASA 2026）在西安举行。中国电信首席科学家、云计算研究院院长吴杰教授应邀参会，并作题为“Efficient DNN Inference Through Edge-Cloud Collaboration”的主题演讲，围绕端边云协同赋能高效智能推理分享最新研究进展与前沿思考。

作为无线智能计算系统与应用领域的重要国际学术会议，WASA自创办以来持续关注无线网络、人工智能、边缘计算与智能应用等方向的交叉融合。本届会议适逢二十周年，汇聚全球高校、科研机构和产业界代表，集中展示智能无线系统、边缘与云端AI计算、网络化智能应用等领域的创新成果，为学术界与产业界交流合作搭建了高水平平台。

吴杰院长受邀出席会议并作专题报告

报告中，吴杰教授系统介绍了团队近年来在端边云协同高效AI推理方向的研究进展。他指出，深度神经网络推理通常由多阶段计算流程构成，受限于终端与边缘设备算力、能耗和网络状态等因素，单点计算模式难以满足智能应用对低时延与高可靠的需求。通过构建应用驱动、AI原生的计算卸载与协同调度机制，可以在边缘与云端之间实现计算任务的动态划分和高效协同，从而有效降低推理完成时间，提升系统整体服务能力。

围绕这一问题，吴杰教授进一步从本地计算时间与卸载时间的函数特性、多线性DNN模型的最优调度策略，以及通用结构DNN的协同推理方法等方面展开分析，阐释了相关理论模型、算法设计与系统验证结果。报告指出，相关方法已在真实系统环境中得到验证，体现出在复杂网络条件下优化DNN推理性能的实际价值。面向未来，如何在网络动态变化、资源异构和业务需求波动条件下持续保障推理服务的稳定性、可靠性与可扩展性，仍是值得深入研究的重要方向。

在此基础上，吴杰教授还将推理卸载与协同计算进一步拓展至Vision Transformer（ViT）和大语言模型（LLM）等新型AI模型场景，强调了合理利用AI-native和application-nature在系统优化中的作用，介绍了团队在模型结构适配、边缘云协同执行和智能应用支撑等方面的最新探索。这些研究不仅回应了大模型时代AI推理对算力、网络与系统协同提出的新挑战，也为构建面向未来的端边云一体化智能基础设施提供了有益参考。

此次主题演讲充分展示了中国电信云计算研究院在云网融合、边缘智能和高效AI计算等方向的持续积累与前沿探索。吴杰教授在WASA 2026二十周年国际大会上的学术交流，进一步加强了中国电信云计算研究院与国际学术界的联系，提升了中国电信在智能计算与云网协同领域的国际影响力。