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2024年，“具身智能”成為中國(guó)科技界的一個(gè)熱詞。面對(duì)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，本文基于邊緣計(jì)算，以六軸機(jī)械臂為研究對(duì)象，分析了機(jī)械臂存在的問題，提出了一種新型的具身智算平臺(tái)方案，并從機(jī)器人理論和平臺(tái)構(gòu)建方面給出了各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

重載鐵路數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提升鐵路運(yùn)輸效能意義重大，云計(jì)算與邊緣計(jì)算協(xié)同應(yīng)用成為其關(guān)鍵支撐。文章以朔黃鐵路為研究對(duì)象，深入剖析二者在重載鐵路場(chǎng)景中的協(xié)同實(shí)踐。針對(duì)重載鐵路車地、機(jī)車、地面通信等多樣化業(yè)務(wù)需求，本研究采用定制化大功率站與擴(kuò)展型小基站多頻混合組網(wǎng)實(shí)現(xiàn)信號(hào)覆蓋，邊緣計(jì)算保障本地設(shè)備快速接入，云計(jì)算助力網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化。在核心網(wǎng)架構(gòu)上，本研究采用“總部集約管理、分省就近接入”的5GC全下沉式架構(gòu)，云邊協(xié)同實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理與核心網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行。統(tǒng)一云網(wǎng)底座推動(dòng)云邊協(xié)同計(jì)算，邊緣實(shí)時(shí)采集處理設(shè)備數(shù)據(jù)，云計(jì)算負(fù)責(zé)大規(guī)模存儲(chǔ)與深度分析。承載網(wǎng)通過構(gòu)建星形網(wǎng)絡(luò)，由邊緣計(jì)算進(jìn)行本地?cái)?shù)據(jù)分流優(yōu)化，云計(jì)算保障數(shù)據(jù)廣域可靠傳輸。融合MEC的智能管控?cái)?shù)字化平臺(tái)，借助云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理存儲(chǔ)與邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)管理控制能力，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)高效管理。

AR/VR、云游戲、沉浸式通信和AIGC等新型視頻業(yè)務(wù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)提出了超高帶寬、超低時(shí)延、超大算力的實(shí)際需求，促進(jìn)了邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)和內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的融合。本文對(duì)CDN PoP（Pointof Present）節(jié)點(diǎn)升級(jí)為具備通信網(wǎng)絡(luò)能力的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了分析總結(jié)，并基于開源軟件（KubeEdge和SRS）搭建了系統(tǒng)原型進(jìn)行系統(tǒng)驗(yàn)證。結(jié)果表明，節(jié)點(diǎn)融合能夠簡(jiǎn)化內(nèi)容創(chuàng)建和分發(fā)流程，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)內(nèi)容交付，顯著增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)，是對(duì)未來邊緣內(nèi)容生成和分發(fā)一體化方案的技術(shù)探索。

在工業(yè)自動(dòng)化和控制領(lǐng)域，從工業(yè)制造邊緣到企業(yè)再到云端正在廣泛運(yùn)用語(yǔ)義/語(yǔ)義化概念數(shù)據(jù)模型等語(yǔ)義技術(shù)。

當(dāng)前，如何充分利用異構(gòu)化、碎片化、失衡化的算力資源滿足差異化的智能工業(yè)任務(wù)要求，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能化發(fā)展過程中急需解決的難題。本文聚焦工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的云邊端協(xié)同調(diào)度，突破傳統(tǒng)基于小模型的調(diào)度策略，深入探討了網(wǎng)絡(luò)大模型在該領(lǐng)域的應(yīng)用潛能。首先，從云邊端的數(shù)據(jù)異構(gòu)、算力異構(gòu)、算法異構(gòu)三個(gè)維度深入剖析了現(xiàn)存挑戰(zhàn)；然后，結(jié)合NetGPT、NetLLM和LAMBO等典型網(wǎng)絡(luò)大模型的實(shí)際應(yīng)用案例，探討了它們?cè)诮档退懔Α?yōu)化網(wǎng)絡(luò)任務(wù)和提高效率等方面的顯著優(yōu)勢(shì)；最后，進(jìn)一步提出了多模態(tài)模型融合、大模型云邊端協(xié)同部署、行業(yè)定制模型開發(fā)等未來發(fā)展方向，論述了實(shí)施難點(diǎn)及潛在解決方案，旨在為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能化演進(jìn)提供新的思路與策略。

隨著大模型進(jìn)入應(yīng)用時(shí)代，針對(duì)個(gè)性化、合規(guī)、實(shí)時(shí)性需求，邊側(cè)大模型服務(wù)成為大趨勢(shì)。其中，政務(wù)大模型是最為典型的邊側(cè)大模型行業(yè)應(yīng)用之一。

本文聚焦人工智能時(shí)代下基于邊緣計(jì)算的新型工業(yè)控制系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。隨著互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，工業(yè)控制系統(tǒng)正經(jīng)歷著從傳統(tǒng)的分層、封閉式架構(gòu)向開放式、虛擬化架構(gòu)的轉(zhuǎn)型期。在邊云協(xié)同架構(gòu)的基礎(chǔ)上，本文研究通過整合重構(gòu)的柔性數(shù)字基座與大語(yǔ)言模型技術(shù)，并根據(jù)定制化需求實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)系統(tǒng)重構(gòu)，以滿足工業(yè)生產(chǎn)的智能化要求。同時(shí)，本文對(duì)智能代理技術(shù)、柔性數(shù)字基座設(shè)計(jì)以及大語(yǔ)言模型技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)展開了深入剖析，并提出基于智聯(lián)網(wǎng)的未來工業(yè)控制系統(tǒng)架構(gòu)。最后，本文研究分析了柔性數(shù)字基座技術(shù)和人工智能大模型在工業(yè)生產(chǎn)中實(shí)現(xiàn)個(gè)性化設(shè)計(jì)與定制化生產(chǎn)的潛在應(yīng)用價(jià)值，推動(dòng)了工業(yè)生產(chǎn)向更加智能與靈活的未來邁進(jìn)。

隨著工業(yè)4.0的興起，作為支撐智能化和自動(dòng)化工業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵技術(shù)，云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)通過融合云計(jì)算與邊緣計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了高效且實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理，提升了生產(chǎn)的靈活性和可靠性。本文綜述了云邊協(xié)同網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)中的應(yīng)用，提出了確定性云邊協(xié)同架構(gòu)，調(diào)研了其關(guān)鍵技術(shù)，并探討了其面臨的挑戰(zhàn)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)開啟了IT、CT和OT融合發(fā)展的路徑，經(jīng)過近十年的推進(jìn)，我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)已經(jīng)初具規(guī)模，并隨著算力網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的促進(jìn)，進(jìn)入到更深層次的融合技術(shù)發(fā)展階段。算力路由作為算力網(wǎng)絡(luò)的代表性原創(chuàng)技術(shù)，可以有效促進(jìn)算網(wǎng)資源利用率的提升，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)提供了質(zhì)量保障。針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和算力網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展現(xiàn)狀，本文分析和展望了算力路由技術(shù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)應(yīng)用。

隨著工業(yè)自動(dòng)化和信息化技術(shù)的飛速發(fā)展，油氣管網(wǎng)工控系統(tǒng)已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)管網(wǎng)自動(dòng)化、智能化管理的核心支撐。然而，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，工控系統(tǒng)也面臨著日益嚴(yán)峻的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，尤其是系統(tǒng)漏洞可能被惡意利用，導(dǎo)致嚴(yán)重的安全事故和經(jīng)濟(jì)損失。本文對(duì)現(xiàn)有工控系統(tǒng)漏洞安全方面的研究進(jìn)行了介紹，并簡(jiǎn)要討論了相關(guān)技術(shù)在油氣管網(wǎng)工控系統(tǒng)應(yīng)用的發(fā)展態(tài)勢(shì)。