10月4日至9日，2026年IEEE/ACM嵌入式系统周（Embedded Systems Week，ESWEEK 2026）在西班牙巴塞罗那举行。我院孙庆爽博士与合作者完成的论文《FedEdge-LoRA: Resource-Aware Low-Rank Knowledge Orchestration for Federated Continual Learning on Edge》被会议所属的IEEE/ACM嵌入式系统协同设计国际会议（CODES）录用。10月5日，孙庆爽在CODES会议现场作口头报告，介绍论文主要研究成果。

随着物联网终端和智能边缘设备持续普及，如何在不共享原始数据的前提下，让设备不断学习新任务，并兼顾内存和推理速度，成为亟待解决的问题。针对现有低秩适配（LoRA）方法在长期学习中面临的适配器累积、设备能力差异及知识冲突等挑战，论文提出了资源感知低秩知识编排框架FedEdge-LoRA。研究将LoRA更新抽象为可调度的“知识原子”，根据任务相似性、知识冲突程度和硬件资源预算，动态决定知识的复用、隔离或扩展；通过服务器端子空间投影实现异构秩模型更新的有效融合；同时结合知识剪枝与合并策略，控制持续学习中的内存增长和推理开销。该方法将学习算法与边缘设备资源约束相结合，为轻量化、可持续的边缘智能提供了新的实现思路。实验结果表明，该框架在嵌入式设备上提升了任务分类准确率、缓解灾难性遗忘和控制存储开销方面取得较好效果。

报告中，孙庆爽介绍了研究背景、核心方法与实验结果，展示了我院在嵌入式系统和边缘人工智能方向的科研探索。此次论文发表及口头报告，有助于加强与国际同行的学术交流，进一步提升相关研究成果的展示与传播，为后续研究工作提供借鉴。

（ESWEEK及CODES会议简介：IEEE/ACM嵌入式系统周（Embedded Systems Week，ESWEEK）是嵌入式系统领域具有重要影响力的国际学术交流平台，涵盖嵌入式计算、边缘智能及软硬件协同设计等前沿研究方向。IEEE/ACM嵌入式系统协同设计国际会议（IEEE/ACM International Conference on Codesign of Embedded Systems，CODES，原CODES+ISSS）是ESWEEK三大主要会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐的B类国际学术会议，重点关注嵌入式系统建模、优化及软硬件协同设计，致力于促进相关领域学术研究与工业实践的交流。）

（撰稿人：孙庆爽 审核：张凯兵 刘宝宝）

图一 FedEdge-LoRA整体框架

图二 CODES会场做口头报告