随着城市化和智能化浪潮的持续推进，物联网（IoT）摄像头在交通监控、公共安全、工业自动化、智慧城市等场景中被广泛部署。为了更好地从这些图像或视频数据中提取有用信息，深度学习（Deep Learning, DL）推理模型成为摄像头网络智能化的核心。然而，受限于终端设备的算力瓶颈，将深度学习模型直接部署在物联网摄像头本地进行推理几乎是不可能完成的任务。而将所有原始数据上送到云服务器又面临着隐私泄露和通信延迟的双重问题。
为了在算力瓶颈、隐私保护、实时响应和能耗之间实现平衡，边缘计算技术应运而生，并迅速成为支撑物联网智能化发展的基础设施之一。边缘计算通过将计算资源部署在离终端设备更近的位置，显著降低了数据传输延迟，缓解了带宽压力，同时也避免了大量原始敏感数据流向云端，从而在一定程度上提高了数据处理的隐私安全性。
然而，边缘节点本身也面临计算资源有限、设备异构性强、动态负载波动等问题。如何对接入边缘系统的物联网摄像头做出最优的关联决策，并合理配置计算任务、分配带宽资源和选择合适的深度学习推理模型，成为制约系统性能提升的关键瓶颈。为解决这些问题，微算法科技（NASDAQ:MLGO）自主研发了技术方案：“基于联盟形成博弈的隐私与能量感知分割深度学习推理算法”。这项技术融合了联盟博弈理论、分布式机器学习模型和资源感知优化机制，旨在重塑边缘计算系统中物联网摄像头与边缘节点之间的协作方式。
该技术的核心思想源自博弈论中的“联盟形成博弈（Coalition Formation Game）”机制。在传统的博弈论框架中，多个参与者在资源受限的环境下追求自身效用最大化。而联盟形成博弈则进一步考虑了多个个体结成联盟后的整体效益提升，允许系统通过局部合作策略达到全局最优。
在边缘摄像头网络中，每个摄像头都被建模为一个自主智能体，它们面临是否选择与某个边缘节点进行关联的策略选择。这种关联不仅受限于边缘节点的计算资源与通信容量，也受到摄像头自身能耗约束、隐私偏好以及任务特征的影响。例如，一些摄像头可能只愿意将特定深度学习模型的中间层数据上传至边缘，以此保护本地视频中用户隐私。
联盟形成博弈在这里的作用是引导摄像头在自利与合作之间取得平衡。系统通过设计一个社会福利函数来衡量联盟结构的优劣，该函数综合考虑了摄像头的功耗开销、多视角检测增益、隐私保留效果等因素。最终，摄像头在局部信息驱动下通过迭代博弈形成稳定的联盟结构，每个联盟由一组与同一边缘节点关联的摄像头构成。
在实现层面，微算法科技（NASDAQ:MLGO）该技术并非简单地将摄像头分配给边缘节点，而是引入了Split-ML（分割机器学习）模型的概念。传统的机器学习模型通常是整体部署和整体运行的。而Split-ML模型则将深度神经网络（DNN）划分为多个层级模块，这些模块可以被分别部署在摄像头本地或边缘服务器上，从而根据网络延迟、隐私等级和计算资源灵活配置模型结构。
例如，一个典型的卷积神经网络模型可能被划分为三部分：输入层与初始卷积层部署在摄像头本地，中间层部署在边缘节点，而最后的全连接层则可能在更强大的中心服务器上运行。这样的层级划分策略可以在满足模型精度要求的前提下，最大限度降低通信量并控制能耗。微算法科技（NASDAQ:MLGO）的算法平台内置了一种自动分层选择机制，可根据摄像头网络状况动态决定分割点，并在联盟形成过程中与博弈策略联合优化。这使得摄像头不仅可以协商选择关联节点，还能协同确定适合自己的推理模式。
此外，微算法科技还在该技术中还深度融合了多视角目标检测增强机制。许多关键场景（如交叉路口监控、工业生产线检测）往往涉及多个摄像头对同一目标从不同角度进行观测。通过合理的联盟结构，不同摄像头可以共享中间层特征，利用边缘节点上的图神经网络（GNN）或注意力机制融合视角差异，提升整体检测准确率。
而这类多摄像头协同感知需要在联盟形成阶段就进行策略设计，因此该技术中联盟博弈的效用函数中专门引入了“多视角融合增益”这一指标。不同摄像头在联盟中通过权衡共享特征所带来的识别增益与隐私泄露风险，自主决定是否选择与其他摄像头协同上传中间特征图。算法确保只有当增益大于成本时，摄像头才会自发选择协同合作，这也保证了系统整体在隐私与性能之间的最优平衡。
微算法科技在技术开发阶段对该系统进行了大规模仿真实验，采用了真实交通监控数据和视频流作为测试基准。结果显示，该博弈算法在摄像头数量上升、网络带宽紧张和节点负载突变等复杂场景下，仍能快速收敛于稳定联盟结构。同时，在相比传统基于贪心策略或集中式分配的算法中，该系统在能耗降低、处理时延、隐私损失等多个维度实现了性能的提升。联盟形成策略表现出良好的弹性与自适应能力，即使在设备临时失联、节点出现故障或外部攻击等异常情况下，系统也能快速进行重组恢复，表现出极强的鲁棒性。
微算法科技（NASDAQ:MLGO）一种融合联盟形成博弈与Split-ML模型划分的智能资源调度技术。通过将多台摄像头与多个边缘节点在资源、能耗和隐私等维度下进行联盟优化，不仅显著提升了推理效率和检测精度，还有效实现了多视角信息融合与功耗平衡。微算法科技该方法在多种部署场景下的适应性和稳定性，尤其在任务复杂度与隐私要求高度变化的实际环境中展现出良好的鲁棒性与扩展性。其技术的核心优势在于构建了一种以最大化为导向的边缘智能计算协同框架，突破了传统集中式推理模式在带宽、隐私和计算负载方面的瓶颈。通过动态联盟策略与Split-ML的灵活层级部署机制，系统实现了资源与性能的双重优化，为下一代智慧城市、交通监控、安全防控等应用场景中的边缘AI部署提供了坚实的技术支撑和理论基础。
