云边协同计算融合了云计算和边缘计算的优势，在智能制造、自动驾驶、远程医疗和智慧城市等对低延迟、高可靠性和数据安全性要求较高的场景中具有重要研究意义。舒万能副教授课题组围绕云边协同中的资源优化这一关键挑战，开展了一系列研究：提出了基于改进的高效交替方向乘子法的车辆卸载策略，在提高VANETs（车载自组网）通信效率的同时，能有效降低系统成本，确保数据卸载的实时性和有效性。设计了一种基于贪婪无状态路由协议的自适应K-medoids聚类车辆通信策略，能够构建高质量链路通信、更加稳定的网络拓扑结构，并提升数据传输可靠性。构建了一种车辆协同路侧单元云系统架构，提出基于云边协同的自适应计算卸载和资源分配策略，有效提升了用户服务质量和车载系统效率。设计了一种基于自适应交替方向乘子法的自适应计算卸载策略，在降低车载终端计算时延的同时，实现了低能耗和服务器负载均衡。

舒万能副教授长期从事云边协同计算、智能计算的研究，已主持国家自然科学基金2项，湖北省自然科学基金2项。据悉，此前该课题组指导研究生聂邵良在中科院一区IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems杂志、中科院二区IEEE Transactions on Consumer Electronics杂志，指导研究生冯璇璇在中科院一区IEEE Internet of Things Journal杂志上发表多篇论文成果。舒万能副教授均为论文第一作者或通讯作者，威尼斯wns8885556为第一署名单位。