論文の概要: A Survey on Cloud-Edge-Terminal Collaborative Intelligence in AIoT Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18803v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 08:38:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.757083
• Title: A Survey on Cloud-Edge-Terminal Collaborative Intelligence in AIoT Networks
• Title（参考訳）: AIoTネットワークにおけるクラウド-エッジ-端末協調インテリジェンスに関する調査
• Authors: Jiaqi Wu, Jing Liu, Yang Liu, Lixu Wang, Zehua Wang, Wei Chen, Zijian Tian, Richard Yu, Victor C. M. Leung,
• Abstract要約: クラウドエッジ端末協調インテリジェンス(CETCI)は、モノの人工知能(AIoT)コミュニティにおける基本的なパラダイムである。 CETCIは、分離されたレイヤ最適化からデプロイ可能なコラボレーティブインテリジェンスシステムに移行する、新興のAIoTアプリケーションで大きな進歩を遂げた。 本調査では、基礎アーキテクチャ、CETCIパラダイムのテクノロジの実現、シナリオについて解説し、CISAIOT初心者向けのチュートリアルスタイルのレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.90474228895655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proliferation of Internet of things (IoT) devices in smart cities, transportation, healthcare, and industrial applications, coupled with the explosive growth of AI-driven services, has increased demands for efficient distributed computing architectures and networks, driving cloud-edge-terminal collaborative intelligence (CETCI) as a fundamental paradigm within the artificial intelligence of things (AIoT) community. With advancements in deep learning, large language models (LLMs), and edge computing, CETCI has made significant progress with emerging AIoT applications, moving beyond isolated layer optimization to deployable collaborative intelligence systems for AIoT (CISAIOT), a practical research focus in AI, distributed computing, and communications. This survey describes foundational architectures, enabling technologies, and scenarios of CETCI paradigms, offering a tutorial-style review for CISAIOT beginners. We systematically analyze architectural components spanning cloud, edge, and terminal layers, examining core technologies including network virtualization, container orchestration, and software-defined networking, while presenting categorizations of collaboration paradigms that cover task offloading, resource allocation, and optimization across heterogeneous infrastructures. Furthermore, we explain intelligent collaboration learning frameworks by reviewing advances in federated learning, distributed deep learning, edge-cloud model evolution, and reinforcement learning-based methods. Finally, we discuss challenges (e.g., scalability, heterogeneity, interoperability) and future trends (e.g., 6G+, agents, quantum computing, digital twin), highlighting how integration of distributed computing and communication can address open issues and guide development of robust, efficient, and secure collaborative AIoT systems.
• Abstract（参考訳）: スマートシティ、交通、ヘルスケア、産業アプリケーションにおけるモノのインターネット(IoT)デバイスの普及は、AI駆動サービスの爆発的な成長と相まって、効率的な分散コンピューティングアーキテクチャとネットワークへの需要が増大し、モノの人工知能(AIoT)コミュニティにおける基本的なパラダイムとして、クラウド-エッジ・ターミナル・コラボレーティブ・インテリジェンス(CETCI)を推進している。 ディープラーニング、大規模言語モデル(LLM)、エッジコンピューティングの進歩により、CETCIは、新たなAIoTアプリケーションにおいて大きな進歩を遂げた。 本調査では、基礎アーキテクチャ、CETCIパラダイムのテクノロジの実現、シナリオについて解説し、CISAIOT初心者向けのチュートリアルスタイルのレビューを提供する。 クラウド、エッジ、ターミナル層にまたがるアーキテクチャコンポーネントを体系的に分析し、ネットワーク仮想化、コンテナオーケストレーション、ソフトウェア定義ネットワークといった中核技術を調べながら、タスクオフロード、リソース割り当て、異種インフラストラクチャ間の最適化をカバーするコラボレーションパラダイムの分類を提示します。 さらに,フェデレートラーニング,分散ディープラーニング,エッジクラウドモデルの進化,強化学習に基づく手法の進歩をレビューすることで,インテリジェントなコラボレーション学習フレームワークを説明する。 最後に、課題(スケーラビリティ、不均一性、相互運用性など)と将来のトレンド(エージェント、6G+、エージェント、量子コンピューティング、デジタルツインなど)について議論し、分散コンピューティングと通信の統合がオープンな問題にどのように対処できるかを強調し、堅牢で効率的なセキュアなAIoTシステムの開発を導く。

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