KubeEdge（https://github.com/kubeedge）是业界首个云原生边缘计算框架、云原生计算基金会（CNCF）唯一毕业级边缘计算开源项目。KubeEdge 连接云原生和边缘计算生态，聚焦于提供一致的云边资源协同、数据协同、智能协同和应用协同体验，为边缘计算领域的应用提供更好的支持和解决方案，在全球已拥有1800+贡献者和120+贡献组织，在 GitHub 获得 8.1k+Stars 和 2.3k+Forks。

KubeEdge 社区持续开拓创新，目前已完成业界最大规模云原生边云协同高速公路项目（统一管理10万边缘节点/50万边缘应用）、业界首个云原生星地协同卫星、业界首个云原生车云协同汽车、业界首个云原生油田项目，开源业界首个分布式协同 AI 框架 Sedna 及业界首个边云协同终身学习范式。

项目编号：2598a0305

项目难度：基础/Basic

导师联系：王彬丞 wangbincheng4@huawei.com

项目简述：目前 KubeEdge 在边缘 IoT 设备管理领域提出了基于物模型的设备管理 API，并构建了 mapper 开发框架 mapper-framework，实现 IoT 设备的云原生化管理。随着 KubeEdge Device IoT 能力日趋成熟，需要构建针对最新版本的最佳实践案例，并对旧版本的案例进行迭代优化，为用户使用提供参考。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0305 （请在PC端打开，下同）

项目2：面向工业制造的具身智能基准测试套件

项目编号：2598a0349

项目难度：进阶/Advanced

导师联系：郑子木 zimu.zheng@huawei.com

项目简述：随着工业制造智能化进程加速以及工业机器人、柔性产线、检测装备持续升级，云边协同成为支撑具身智能系统在复杂生产场景中落地的关键技术。当前工业领域对具身智能服务的需求已从单一任务执行向高精度感知决策、实时动态适应性、跨设备协同控制等方向演进，但通用具身智能基准测试普遍缺乏对工业场景具身特性的针对性评价，本项目基于 KubeEdge-Ianvs 协同人工智能基准测试框架，配套工业场景测试数据集、测试环境和性能指标，构建面向工业制造的行业级具身智能测试能力。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0349

项目3：支持在Windows OS上使用KubeEdge部署工具keadm

项目编号：2598a0315

项目难度：基础/Basic

导师联系：胡炜 wei.hu@daocloud.io

项目简述：keadm 是 KubeEdge 的安装部署工具，可以使用 keadm join/reset/upgrade 等子命令对 KubeEdge 边缘组件 EdgeCore 进行安装、重置、升级等操作。在工业场景中有很多设备使用 Windows 操作系统，而且许多企业级应用（如 .NET Framework、IIS、SQL Server等）依赖 Windows 生态，无法直接迁移到  Linux。为了让企业能在统一平台上管理混合操作系统，Kubernetes 和 Containerd 都已支持 Windows，EdgeCore 也已经能在 Windows 上正常运行及工作。然而由于 keadm 工具依旧没有适配 windows，目前 EdgeCore 在 Windows 上只能手动使用二进制包启动，运维管理存在着很多问题。本课题需要重新设计如何用 keadm 工具和边缘子命令操作 EdgeCore 在 Windows 设备上的部署升级等，进行生命周期管理。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0315

项目4：基于c语言实现MapperFramework

项目编号：2598a0320

项目难度：进阶/Advanced

导师联系：杨志佳 2938893385@qq.com

项目简述：KubeEdge 的 Mapper-Framework 提供了全新的 Mapper 自动生成框架，集成了 DMI 设备管理面与数据面能力。目前 KubeEdge 多语言 Mapper-Framework 已实现了 golang 和 java 版，然而在 IoT 领域，边缘端侧设备驱动大多是基于C语言编写的，因此在本课题中，我们希望能够给予C语言实现 Mapper-Framework，为用户提供基于C语言的设备驱动 Mapper，提升用户开发效率。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0320

项目5：从 kubeedge-ianvs 迁移联合推理大模型 example 至 kubeedge-sedna

项目编号：2598a0311

项目难度：基础/Basic

导师联系：唐明 ming.tang@daocloud.io

项目简述：Sedna 是一个通用的云边协同 AI 平台，能够便捷地在云端和边缘部署、管理各类 AI 模型。当前，Sedna 已支持多种 AI 协同范式，包括联合推理、联邦学习、增量学习和终生学习，并在多个行业场景中实现了落地应用。我们已针对传统判别式模型，提供了丰富的协同范式案例，帮助用户快速搭建符合自身需求的应用。

随着案例数量的增加，用户对模型性能评估的需求也日益增长。为此，我们推出了 kubeedge-ianvs 基准测试平台，为模型在部署到 Sedna 之前提供标准化的测试流程，确保其性能满足生产环境要求。近年来，大语言模型（LLM）在云边协同场景下的应用逐渐增多，ianvs 项目中已孵化出多个优秀的云边协同大语言模型案例。然而，Sedna 平台目前尚未提供相关的大语言模型应用案例，导致有此类需求的用户缺乏参考和借鉴。

因此，本项目旨在将 kubeedge-ianvs 中优秀的联合推理大语言模型案例迁移至 Sedna 平台，丰富 Sedna 的应用案例库，为开发云边协同大语言模型的用户提供实践参考。同时，在迁移过程中，我们将梳理和总结案例迁移中遇到的问题，为后续实现案例自动化迁移和 Sedna 框架的持续优化提供依据和建议。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0311

项目6：基于现实设备产品的边缘设备模型设计

项目编号：2598a0334

项目难度：进阶/Advanced

导师联系：jiawei  jiawei.liu@daocloud.io

项目简述：当前 KubeEdge 对设备模型的定义比较简单，起到的实质作用并不大，而且其设计在使用时会让使用者产生困扰。在传统 IOT 中，设备会被设计成：物模型、产品、设备实例，由于历史原因，现在拆成3类对象的成本会很大，而且这么细粒度的抽象意义也不是很大，因此我们将模型定义成现实设备产品的概念（物模型+产品），即用于描述一种设备产品的规格、连接协议、属性获取方式等，这样设备的实例就可以共享这些配置，无非连接的地址对于不同的设备配置不一样。这样的设计，能一定程度的复用配置信息，并且定位更加的清晰。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0334

项目7：基于KubeEdge-Ianvs的大模型联邦微调算法

项目编号：2598a0326

项目难度：进阶/Advanced

导师联系：胡创 hchuchuang@gmail.com

项目简述：随着大语言模型（LLM）在医疗、金融、政务等多个隐私敏感行业的广泛应用，利用本地数据对 LLM 进行微调以满足领域定制化需求成为趋势。传统的联邦学习方法在面对 LLM 的超大参数量与计算成本时显得力不从心。目前 KubeEdge-Ianvs 及 KubeEdge-Sedna 已支持协同推理和协同训练方式，但并未支持大模型联邦微调。为此，本项目拟在 KubeEdge-Ianvs 框架下构建一个联邦学习范式流程以及支持参数高效微调的大模型联邦微调算法。未来可能利用 KubeEdge-Sedna 的边缘节点调度、资源管理能力，实现低通信、低计算、高适配性的大模型联邦学习流程。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0326

项目8：基于KubeEdge-Ianvs的多LLM云边路由范式：面向具身智能应用

项目编号：2598a0350

项目难度：进阶/Advanced

导师联系：胡时京 sjhu21@m.fudan.edu.cn

项目简述：当前，大模型研究面临算力垄断、训练成本高企和技术路径单一等挑战，“路由 LLM（Routing LLM）”范式为突破这些瓶颈提供了新思路。该范式通过智能调度和协同多个开源（及闭源）小模型，以“组合创新”替代传统“规模竞赛”，具备异构兼容、多目标优化和灵活部署等多重优势。例如，它能够兼容 GPT-4、Llama 等多类模型，实现性能、成本和风险的动态权衡，并可按需快速定制针对如代码生成、医疗问答等场景的解决方案，而无需从头训练大模型。KubeEdge-Ianvs 目前已支持云边协同推理，可视为“多 LLM 云边路由”的一种雏形，未来在云+边多模型的智能协同必将成为 LLM 性能优化的重要趋势。本项目将基于 KubeEdge-Ianvs，进一步拓展和实现多 LLM 云边路由能力，打造支持多模型注册、调度、分发与动态路由的开源平台，为云边智能推理和产业实际应用提供创新高效的技术路径。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0350

项目9：基于KubeEdge-Ianvs的VLA微调数据配比优化算法

项目编号：2598a0359

项目难度：进阶/Advanced

导师联系：苏敬勇 sujingyong@hit.edu.cn

项目简述：视觉-语言-动作（Vision-Language-Action, VLA）模型在机器人操作和具身智能等领域获得广泛应用，其中 VLA 模型在云侧训练、边侧推理是具身智能领域的一种常见范式。但是如何在训练过程中合理配置多源异构数据以提升模型在复杂任务中的泛化能力，成为亟需解决的问题。相比计算机视觉与自然语言处理领域，VLA 数据配比策略的研究仍然薄弱，当前多采用静态经验权重或均匀混合，难以适应不同数据子域对特定下游任务的差异化贡献。

尽管已有如 OpenVLA、Re-Mix 等在数据加权方面的探索，复杂多模态 VLA 任务下的数据配比仍缺乏系统性方案。为此，本项目拟依托 KubeEdge-Ianvs 分布式协同 AI 基准测试框架，构建一套面向 VLA 任务的数据配比优化流程，结合 Ianvs 提供的仿真、超参搜索、评测报告等工具，探索多源数据在具身智能训练中的合理配比，推动 VLA 模型在机器人与具身智能应用中的泛化能力与训练效率的提升。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0359

项目10：物理一致可交互室内仿真场景生成：基于KubeEdge-Ianvs实现

项目编号：2598a0424

项目难度：进阶/Advanced

导师联系：蒋晨阳 787773295@qq.com

项目简述：边缘计算业务下的具身智能场景生成往往在云侧协助具身智能模型训练，训练所得的具身智能模型部署到边侧推理。目前已有诸多研究致力于室内场景生成问题，如 ProcTHOR、PhyScene、HOLODECK 等，通过自动构建三维室内环境，广泛应用于具身智能仿真任务。然而，这些仿真平台在物理交互属性上与真实世界存在显著差距，缺乏对物体形变反馈、力觉反馈、触觉反馈、温度反馈等多维物理特性的建模。例如，当机械臂接触窗帘时，窗帘应展现出柔性形变、相应的反馈力、触觉信号乃至热传导特性，这些在当前仿真环境中难以真实还原。

如何在生成高保真物理场景的同时，赋予场景内物体与现实世界一致的可交互性与物理属性，仍是亟需解决的关键问题。为此，本项目计划基于 KubeEdge-Ianvs 分布式协同基准测试框架，构建一套物理一致的可交互室内仿真场景生成流程。借助 Ianvs 提供的仿真控制、超参搜索、性能评测等工具，系统性评估和优化仿真场景中的物理属性建模效果，助力合成高质量具身智能训练数据，提升模型在复杂交互任务中的泛化能力，加速具身智能系统的训练与迭代。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0424

项目11：基于KubeEdge-Ianvs的政务智能体基准测试

项目编号：2598a0360

项目难度：进阶/Advanced

导师联系：陈孟卓 icyfeather@foxmail.com

项目简述：随着云边协同大模型技术的快速发展，其在政务场景中的应用潜力日益凸显。政务服务的智能化升级涉及政府内部协同、公众服务及企业服务三大核心场景，亟需通过大模型技术提升效率与服务质量。然而，政务场景具有高度的专业性、规范性和安全性要求，现有的大模型评测体系缺乏针对政务垂直领域的标准化评估方法，导致技术落地面临准确性、合规性及场景适配性等挑战。

因此，本项目旨在基于 KubeEdge-Ianvs 分布式协同框架，构建面向政务场景的智能体评测 Pipeline 与 Benchmark，为政务智能化提供可量化、可复用的能力评估工具，推动大模型技术在政务服务、政府办公、城市治理等典型场景中的安全高效应用。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0360

项目12：基于KubeEdge-Ianvs云边协同推理的大模型隐私保护算法

项目编号：2598a0388

项目难度：进阶/Advanced

导师联系：沈家星 jiaxingshen@ln.edu.hk

项目简述：随着大型语言模型（LLM）在各行业的广泛应用，用户隐私保护成为关键挑战。传统云端 LLM 部署要求用户将敏感提示上传至远程服务器，造成严重隐私风险。本项目旨在基于 KubeEdge-Ianvs 的云边协同推理框架，开发一个大模型隐私保护算法，在边缘侧对敏感提示进行不可逆变换处理，确保即使使用最先进的嵌入重构攻击也无法恢复原始数据。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0388

项目13：KubeEdge Dashboard前端组件升级优化

项目编号：2598a0405

项目难度：基础

导师联系：Hongbing 

hongbing.zhang@daocloud.io

项目简述：升级优化 dashboard 前端组件及性能，重点优化 ProTable、TableView 等公用表单组件。另外可考虑引入 mui 新加入的 Dashboard Layout 等组件。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0405

项目14：优化KubeEdge Dashboard数据处理逻辑，引入新特性

项目编号：2598a0406

项目难度：基础/Basic

导师联系：Chen Su ghosind@gmail.com

项目简述：在现有 KubeEdge Dashboard 的基础上，优化其数据处理逻辑。建立数据处理中间层，用于对数据进行预处理，并引入数据筛选、排序、分页等新功能，用以提升用户前端性能及用户体验。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0406

项目15：基于 KubeEdge 的云边视频流通信机制扩展

项目编号：2598a0410

项目难度：进阶

导师联系：沈立炜 shenliwei@fudan.edu.cn

项目简述：随着远程感知、视觉识别等边缘智能场景的持续发展，对于云边之间实时视频流传输的支持需求日益增长。然而，KubeEdge 现有的云边通信主要面向日志和控制信号的传输，缺乏对流式数据（如实时视频流）的支持，限制了以视觉为核心的应用在复杂网络环境下的落地与拓展。本项目将在 KubeEdge 框架基础上扩展新的通信机制以支持边缘节点稳定向云端推送视频流，并围绕流式数据在典型边缘场景中的传输问题，探索更具弹性和资源效率的通信方式。项目将关注在多源请求环境下的链路共享、传输稳定性和连接管理问题，使得 KubeEdge 具备视觉数据流通信能力，从而进一步支撑船岸远程监控等应用场景。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0410

项目16：基于 KubeEdge 的主题化设备数据发布/订阅框架

项目编号：2598a0411

项目难度：进阶

导师联系：崔云娜 21110240061@m.fudan.edu.cn

项目简述：在工业物联网场景中，设备数据的实时发布与灵活订阅是支撑 AI 分析（如预测性维护、工艺优化）和精细化运维（如故障告警响应、能效监控）的关键基础。通过主题化数据分发和动态路由策略，可精准区分高优先级事件（如设备异常）与低优先级属性数据（如能耗统计），避免混合传输导致的解析负担和响应延迟。统一的发布/订阅机制能简化多协议设备接入、提升边缘-云协同效率，为智能化应用提供低时延、高可靠的数据供给，同时满足动态扩容场景下的灵活扩展需求。为此，本项目旨在设计并实现一套基于 KubeEdge 的统一主题化设备数据发布/订阅系统，通过定义层级化主题模型（如 sensor/temperature, camera/objectDetected等）），实现动态订阅机制与边缘-云协同路由策略，支持应用按主题灵活订阅数据、事件数据（高优先级实时推送）与属性数据（低优先级批量传输）的分类处理，最终与 KubeEdge 的 DeviceTwin 等原生组件集成，提升工业物联网场景中数据分发的实时性、灵活性与可扩展性。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0411

项目17：KubeEdge Dashboard UI优化与多语言（中文）支持

项目编号：2598a0414

项目难度：基础

导师联系：chuanhao 15221580643@163.com 

项目简述：全面优化 KubeEdge Dashboard 的 UI 体验，统一界面风格、提升交互友好性，并引入中文语言包支持。针对页面结构、交互逻辑、表单体验等方面进行逐步改进，使其更加贴合用户使用习惯。同时提供国际化方案基础框架，未来可拓展至更多语言。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0414

项目18：面向隐私-效用评测的云边协同大模型仿真环境

项目编号：2598a0389

项目难度：进阶/Advanced

导师联系：江山 jiangsh73@mail.sysu.edu.cn

项目简述：用户隐私保护是边侧大模型应用一大关键需求，这是因为传统云端 LLM 部署要求用户将敏感提示上传至远程服务器，造成严重隐私风险。然而，纯边缘部署的轻量级模型性能有限。本项目旨在基于 KubeEdge-Ianvs 的云边协同推理过程，对隐私保护和模型效用进行量化权衡，并提供仿真方法。 

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2598a0389

• 本活动面向年满 18 周岁的高校在校学生。在9月30日开发结束之前，学生需保持在校学生状态。若已收到研究生或博士生录取通知，可提供录取通知书及相关说明材料。

• 中国籍学生参与活动时需提供有效期内的身份证、学生证、教育部学籍在线验证报告（学信网）或在读证明。

• 外籍学生参与活动时需提供护照，同时提供录取通知书、有效期内的学生证、在读证明等文件。