2026-06-02
边缘智能系统，包括：边缘AI推理服务优化、边缘大模型推理加速、边缘LLM Agent系统、空天地协同智能计算等。
2011年9月--2015年6月 电子科技大学，本科
2015年9月--2022年3月 上海交通大学，博士
2022年12月--2025年6月 北京师范大学，自然科学高等研究院，讲师
2025年7月—至今 北京师范大学，自然科学高等研究院，副教授
个人主页：www.zhiqingtang.com
唐志清，北京师范大学，人工智能与未来网络研究院，副教授，博士生导师。2022年毕业于上海交通大学计算机系，获工学博士学位。近年来，主要从事边缘智能系统、分布式计算系统、云边端协同系统中的分布式端侧多智能体、大小模型协同、推理加速、扩散模型、强化学习等问题研究，注重从理论算法设计到系统实现落地。近五年在计算机网络、人工智能、分布式计算、服务计算等领域的国际顶级期刊/会议发表学术论文60余篇，其中以第一作者/通信作者发表CCF-A类学术论文16篇。主持/参与国家自然科学基金重点项目、面上项目、青年科学基金项目、澳门科技发展基金、广东省创新团队、珠海产学研项目等。
研究方向：边缘智能系统
围绕“让大模型和生成式AI在资源受限的边缘环境中高效、可靠地运行”这一核心问题，研究工作从边缘基础设施→模型加速机制→智能体系统架构→空天地协同场景逐层展开，形成四个相互支撑的具体方向：
1）边缘AI推理服务优化。面向边缘侧AI推理请求的高效处理，研究云-边-端协同的请求路由与负载均衡策略、资源感知的推理任务调度机制，容器调度方法，以及面向多模态推理的自适应任务规划方法，为上层模型服务和智能体系统提供高性能的推理基础设施。
2）边缘大模型推理加速。针对大语言模型和扩散模型等生成式AI模型在边缘部署时的算力与显存瓶颈，研究KV Cache优化与复用、动态早退等推理加速技术，以及跨边缘节点的分布式并行推理策略，在有限资源条件下提升模型服务的吞吐与响应效率。
3）边缘LLM Agent系统。在高效推理能力的基础上，研究面向边缘环境的大模型智能体系统架构，包括端侧多智能体协同与通信机制、Agent记忆与技能管理、资源感知的智能体编排与调度，以及端侧检索增强生成（RAG）等关键技术，支撑复杂任务的自主规划与协作执行。
4）空天地协同智能计算。将上述边缘智能技术拓展至卫星-空中-地面异构算力网络场景，研究空天地一体化环境下生成式AI服务的协同调度与资源优化方法，并结合数字孪生技术构建仿真与决策平台，推动边缘智能在低空、海洋、工业等广域覆盖场景中的落地应用。
1. 2025广东省科协青年科技人才培育计划
2. 2025粤港澳大湾区人工智能与自动化学会自然科学奖，一等奖
3. 2025广东省计算机学会优秀论文奖，一等奖
4. 2025粤港澳大湾区人工智能与自动化学会优秀论文奖，一等奖
5. 2025广东省计算机学会优秀论文奖，二等奖（2篇）
6. 2025 IEEE SCECS 国际会议最佳服务奖
7. 2025 IEEE Transactions on Network Science and Engineering 杰出审稿人奖
8. 2024 IEEE MSN国际会议最佳论文奖
9. 2024 UbiSec 国际会议最佳论文奖
10. 2024 ACM 中国分会新星奖（珠海）
11. 2024中国计算机学会网络与数据通信专委会优博提名奖
12. 2024 Computer Networks国际期刊优秀审稿人
1. 国家自然科学基金委青年科学基金项目，面向数字孪生边缘网络的容器调度和资源优化研究，2024-2026，在研，主持
2. 算力互联网与信息安全教育部重点实验室重点项目，面向算力网络的云边协同智能任务规划与调度关键技术研究，2025-2026，在研，主持
3. 广东省普通高校特色创新项目，边缘计算中数字孪生的放置、迁移和更新机制研究，2024-2026，在研，主持
4. 广东省高等教育学会“十四五”规划2024年度高等教育研究课题，人工智能大模型在教育数字化转型中的作用及其实现路径案例研究，2024-2026，在研，主持
[1] [ICLR’26] Hanshuai Cui, Zhiqing Tang*, Zhifei Xu, Zhi Yao, Wenyi Zeng, Weijia Jia. BWCache: Accelerating Video Diffusion Transformers through Block-Wise Caching. ICLR, 2026. (CCF-A, 机器学习顶级会议)
[2] [TMC’26] Zhifei Xu, Zhiqing Tang*, Jiong Lou, Zhi Yao, Xuan Xie, Tian Wang, Yinglong Wang, Weijia Jia. EAT: QoS-Aware Edge-Collaborative AIGC Task Scheduling via Attention-Guided Diffusion Reinforcement Learning. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2026. (CCF-A)
[3] [TSC’26] Jinhao Sheng, Zhiqing Tang*, Jianxiong Guo, Kun Yue, Tian Wang, Weijia Jia. Adapting Multi-Model Inference Pipelines with Diffusion-Based Reinforcement Learning in Edge Computing. IEEE Transactions on Services Computing, 2026. (CCF-A)
[4] [TSC’26] Fangyi Mou, Zhiqing Tang*, Weijia Jia*, Wei Zhao. Adaptive Request Scheduling and Load Balancing for Edge Deployed Large Language Models. IEEE Transactions on Services Computing, 2026. (CCF-A)
[5] [ICSE’26] Juanen Li, Peng Qian, Guanyan Li, Rui Wang, Peixin Wang, Zhiqing Tang, Fuchen Ma, Yuanliang Chen, Lun Zhang. EchoFuzz: Empowering Smart Contract Fuzzing with Large Language Models. IEEE/ACM ICSE, 2026, Accepted. (CCF-A)
[6] [NOSSDAV’26] Hanshuai Cui, Zhiqing Tang*, Zhi Yao, Weijia Jia. Accelerating Diffusion Model Inference via Semantics-Aware Trajectory Reuse and Adaptive Scheduling. ACM NOSSDAV, 2026. (CCF-B)
[7] [COMNET’26] Yuting Hu, Xuan Xie, Zhiqing Tang*, Wenmian Yang, Jianxiong Guo, Tian Wang*, Weijia Jia. JUST: Cost-Efficient Joint Cluster Upgrade Sequencing and Task Scheduling for Containerized Edge Computing. Computer Networks, 2026, 277: 112065. (CCF-B)
[8] [TSC’25] Zhi Yao, Zhiqing Tang*, Wenmian Yang, Weijia Jia*. Enhancing LLM QoS through Cloud-Edge Collaboration: A Diffusion-based Multi-Agent Reinforcement Learning Approach. IEEE Transactions on Services Computing, 2025, 18(3): 1412-1427. (CCF-A, 广东省计算机学会优秀论文二等奖)
[9] [TMC’25] Hanshuai Cui, Zhiqing Tang*, Yuan Wu, Weijia Jia*. Layer-Aware Cost-Effective Container Updates with Edge-Cloud Collaboration in Edge Computing. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2025. (CCF-A)
[10] [TSC’25] Zhenzheng Li, Jiong Lou, Zhiqing Tang*, Jianxiong Guo, Tian Wang, Weijia Jia*, Wei Zhao. Online Layer-Aware Joint Request Scheduling, Container Placement, and Resource Provision in Edge Computing. IEEE Transactions on Services Computing, 2025, 18(1): 328-341. (CCF-A)
[11] [TPCI’25] Wentao Peng, Zhiqing Tang*, Jianxiong Guo, Jiong Lou, Tian Wang, Weijia Jia. LR2Scheduler: Laver-aware, Resource-balanced, and Request-adaptive Container Scheduling for Edge Computing. CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction, 2025. (CCF-B)
[12] [CSUR’25] Xubin Wang, Zhiqing Tang, Jianxiong Guo, Tianhui Meng, Chenhao Wang, Tian Wang, Weijia Jia*. Empowering Edge Intelligence: A Comprehensive Survey on On-Device AI Models. ACM Computing Surveys, 2025, 57(9): 1-39. (JCR-Q1)
[13] [ToN’24] Zhiqing Tang, Fangyi Mou, Jiong Lou, Weijia Jia*, Yuan Wu, Wei Zhao. Multi-user Layer-aware Online Container Migration in Edge-assisted Vehicular Networks. IEEE/ACM Transactions on Networking, 2024, 32(2): 1807-1822. (CCF-A, 广东省计算机学会优秀论文一等奖)
[14] [TMC’24] Zhiqing Tang, Fangyi Mou, Jiong Lou, Weijia Jia*, Yuan Wu, Wei Zhao. Joint Resource Overbooking and Container Scheduling in Edge Computing. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2024, 23(12): 10903-10917. (CCF-A, 粤港澳大湾区人工智能与自动化学会优秀论文一等奖)
[15] [TC’24] Zhenzheng Li, Jiong Lou, Jianfei Wu, Jianxiong Guo, Zhiqing Tang*, Ping Shen, Weijia Jia, Wei Zhao. Online Container Scheduling with Fast Function Startup and Low Memory Cost in Edge Computing. IEEE Transactions on Computers, 2024, 73(12): 2747-2760. (CCF-A)
[16] [TSC’24] Hanshuai Cui, Zhiqing Tang*, Jiong Lou, Weijia Jia*, Wei Zhao. Latency-Aware Container Scheduling in Edge Cluster Upgrades: A Deep Reinforcement Learning Approach. IEEE Transactions on Services Computing, 2024, 17(5): 2530-2543. (CCF-A, 广东省计算机学会优秀论文二等奖)
[17] [TMC’24] Jiong Lou, Zhiqing Tang*, Weijia Jia*, Wei Zhao, Jie Li. Startup-aware Dependent Task Scheduling with Bandwidth Constraints in Edge Computing. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2024, 23(2): 1586-1600. (CCF-A)
[18] [ICWS’24] Zhi Yao, Zhiqing Tang*, Jiong Lou, Ping Shen, Weijia Jia. VELO: A Vector Database-Assisted Cloud-Edge Collaborative LLM QoS Optimization Framework. IEEE ICWS, 2024: 865-876. (CCF-B)
[19] [MSN’24] Zhiqing Tang, Wentao Peng, Jianxiong Guo, Jiong Lou, Hanshuai Cui, Tian Wang, Yuan Wu, Weijia Jia. LRScheduler: A Layer-aware and Resource-adaptive Container Scheduler in Edge Computing. IEEE MSN, 2024. (最佳论文奖)
[20] [UbiSec’24] Xuan Xie, Yuting Hu, Xinpu Chen, Yumin Lin, Zhiqing Tang*, Jianxiong Guo, Tian Wang. Fast and Efficient Layer-aware Container Vulnerability Patching in Edge Computing. UbiSec, 2024. (最佳论文奖)
[21] [TMC’23] Zhiqing Tang, Jiong Lou, Weijia Jia. Layer Dependency-aware Learning Scheduling Algorithms for Containers in Mobile Edge Computing. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2023, 22(6): 3444-3459. (CCF-A)
[22] [TSC’23] Jiong Lou, Hao Luo, Zhiqing Tang*, Weijia Jia*, Wei Zhao. Efficient Container Assignment and Layer Sequencing in Edge Computing. IEEE Transactions on Services Computing, 2023, 16(2): 1118-1131. (CCF-A, IEEE-CCF服务计算最佳学生论文奖)
[23] [TMC’23] Jiong Lou, Zhiqing Tang*, Songli Zhang, Weijia Jia*, Wei Zhao, Jie Li. Cost-Effective Scheduling for Dependent Tasks with Tight Deadline Constraints in Mobile Edge Computing. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2023, 22(10): 5829-5845. (CCF-A)
[24] [TCC’23] Zhiqing Tang, Fuming Zhang, Xiaojie Zhou, Weijia Jia*, Wei Zhao, “Pricing Model for Dynamic Resource Overbooking in Edge Computing”, IEEE Transactions on Cloud Computing, 2023, 11(2): 1970 - 1984. (CCF-B)
[25] [TSC’19] Zhiqing Tang, Xiaojie Zhou, Fuming Zhang, Weijia Jia*, Wei Zhao. Migration Modeling and Learning Algorithms for Containers in Fog Computing. IEEE Transactions on Services Computing, 2019, 12(5): 712-725. (CCF-A, IEEE-CCF服务计算最佳学生论文奖)
学会服务：
1. 中国计算机学会分布式计算专委会，执行委员（2025年优秀执行委员）
2. 中国计算机学会网络与数据通信专委会，执行委员
3. 中国计算机学会普适计算专委会，执行委员
4. 澳门科技文化交流协会，副秘书长
会议主席/程序委员会成员：
1. 2026年IEEE FINE国际会议Track Chair
2. 2026年IEEE INFOCOM ICCN Workshop出版主席
3. 2025年IEEE SCECS国际会议宣传主席
4. 2023大湾区计算机创新技术大会论坛委员会副主席
5. 长期担任IEEE ICWS、IEEE GLOBECOM、IEEE/CIC ICCC、IEEE VTC等国际会议的程序委员会成员
期刊编辑/客座编辑/审稿人：
1. 担任JCR-Q1期刊Scientific Reports编委会成员
2. Discover Internet of Things、Mathematics客座编辑
3. 长期担任IEEE TMC、IEEE TSC、IEEE TC、IEEE TPDS等国际期刊审稿人
招收27年入学硕士、博士研究生若干名（名额充足），长期招收研究生/本科生科研助理（线上/线下均可，校内/校外均可），目标是高水平学术论文（CCF-A/B）/高水平系统实现，欢迎有兴趣的同学随时与我联系！
