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本文分析了智能網(wǎng)聯(lián)汽車安全風(fēng)險(xiǎn)、國(guó)內(nèi)外法律法規(guī)體系、密碼技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景、密碼標(biāo)準(zhǔn)與算法應(yīng)用等內(nèi)容，提出了智能網(wǎng)聯(lián)汽車密碼應(yīng)用安全架構(gòu)，并對(duì)其未來(lái)研究方向進(jìn)行了展望，旨在為智能網(wǎng)聯(lián)汽車密碼應(yīng)用的安全保障提供參考依據(jù)。

工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜化、系統(tǒng)互聯(lián)化和遭受的威脅多樣化給工業(yè)生產(chǎn)安全帶來(lái)了新挑戰(zhàn)。本研究基于網(wǎng)絡(luò)安全與功能安全協(xié)同理論體系，建立了面向工業(yè)生產(chǎn)安全的網(wǎng)絡(luò)安全體系框架。該框架闡釋了基于生產(chǎn)過(guò)程偏離的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、覆蓋工業(yè)縱深的網(wǎng)絡(luò)安全感知、網(wǎng)絡(luò)安全動(dòng)態(tài)綜合決策、融合功能安全的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)、融合網(wǎng)絡(luò)安全和功能安全的應(yīng)急處置五項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)的理論架構(gòu)與運(yùn)行機(jī)制，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下安全防御體系的構(gòu)建與優(yōu)化提供了理論和方法支撐。

為應(yīng)對(duì)流程工業(yè)中工藝流程復(fù)雜、變量耦合強(qiáng)等問(wèn)題，本文研究了AI輔助決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用機(jī)制。本文通過(guò)分析其系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型與關(guān)鍵算法集成，結(jié)合石油化工與冶金行業(yè)的典型生產(chǎn)場(chǎng)景，探討了AI技術(shù)在生產(chǎn)調(diào)度、工藝優(yōu)化和設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)等方面的實(shí)施路徑與落地模式。研究證明，該系統(tǒng)可有效提升流程工業(yè)的決策效率、運(yùn)行穩(wěn)定性與資源利用水平，其在保障生產(chǎn)連續(xù)性與安全性的同時(shí)，為推動(dòng)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了可行方案與技術(shù)支撐。

為應(yīng)對(duì)工業(yè)控制系統(tǒng)面臨的外部網(wǎng)絡(luò)攻擊和內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露等安全挑戰(zhàn)，本文提出了一種新型的面向工控編程平臺(tái)整體的通用性安全增強(qiáng)框架。該框架有機(jī)集成了工控系統(tǒng)的核心功能模塊，并綜合運(yùn)用安全隔離認(rèn)證網(wǎng)關(guān)、國(guó)密算法、輕量級(jí)身份驗(yàn)證和密鑰協(xié)商、動(dòng)態(tài)細(xì)粒度訪問(wèn)控制等技術(shù)，解決了目前大多數(shù)工控系統(tǒng)共同存在的核心安全問(wèn)題，包括遠(yuǎn)程訪問(wèn)及通信過(guò)程中缺少身份認(rèn)證、主機(jī)和終端易被竊聽(tīng)和篡改、數(shù)據(jù)庫(kù)信息易泄露、系統(tǒng)資源缺少細(xì)粒度訪問(wèn)控制等。此外，本文提出了兩類常見(jiàn)應(yīng)用系統(tǒng)-煤礦主通風(fēng)可編程邏輯控制器（PLC）監(jiān)控系統(tǒng)和己內(nèi)酰胺生產(chǎn)分布式控制系統(tǒng)（DCS）的安全增強(qiáng)方案，并對(duì)其中安全技術(shù)集成度高的DCS系統(tǒng)進(jìn)行了性能測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明該DCS系統(tǒng)安全認(rèn)證時(shí)間約為2s，對(duì)于1000字節(jié)的數(shù)據(jù)通信，其加密或解密時(shí)間小于0.08ms，表明采用安全增強(qiáng)方案后系統(tǒng)性能較高，可滿足實(shí)際應(yīng)用需要。

當(dāng)前，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、腦科學(xué)等新理論技術(shù)以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需求的驅(qū)動(dòng)下，人工智能邁入了新發(fā)展階段，呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同增強(qiáng)智能、群體集成智能、自主操控等新特征，被廣泛應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)、生物特征識(shí)別、智能控制等方面。技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓展，相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷壯大，為世界各國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、社會(huì)治理、人民生活帶來(lái)重大而深遠(yuǎn)的影響。人工智能已經(jīng)成國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)新焦點(diǎn)！本文從人工智能的新發(fā)展、人工智能的優(yōu)勢(shì)與人工智能的劣勢(shì)等幾個(gè)方面來(lái)分析“人工智能”的優(yōu)與劣。

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(wèn)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(guò)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(kāi)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(lái)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(guò)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(kāi)發(fā)等未來(lái)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。