面向机器世界的智能、计算、编码与传输系统解决方案。针对实时视频分析门槛高，计算传输面临难以逾越的鸿沟、边缘智能芯片及终端算力有限等难题，探索从机器视角出发重新设计面向机器世界的智能、计算、编码与传输系统。该项研究以研制新型类眼机器智能芯片及终端为突破口，从数据采集、信息表达、计算、编码、传输来重新设计新的端-边-云系统。致力于在有限的资源下，最大限度的提升系统执行复杂任务的性能。已实现的方法能够在64kbps等更低带宽环境下使复杂的视频类目标任务性能提高40%。支持的复杂任务包含但不仅限于：视频分类/聚类、视频目标检测、视频目标跟踪、视频问答、视频分析、视频检索等。
该项研究的成果包括研制的类眼智能终端系列、端边云计算传输系统平台等，其应用领域包括：智慧城市、工业/AI物联网、无人机/无人车探测等。
相关研究成果：
- Wen Ji, Jingce Xu, Hexiang Qiao, Mengdi Zhou, and Bing Liang, "Visual IoT: Enabling Internet of Things Visualization in Smart Cities," IEEE Network, vol. 33, no. 2, pp. 102-110, April 2019.
- Wen Ji, Bing Liang, Yuqin Wang, Rui Qiu, and Zheming Yang, "Crowd V-IoE: Visual Internet of Everything Architecture in AI-Driven Fog Computing," IEEE Wireless Communications, vol. 27, no. 2, pp. 51-57, April 2020.
- Yuqin Wang, Jingce Xu, and Wen Ji, "A Feature-based Video Transmission Framework for Visual IoT in Fog Computing Systems," ACM/IEEE Symposium on Architectures for Networking and Communications Systems (ANCS), 2019, pp. 1-8.