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2024年，“具身智能”成為中國科技界的一個熱詞。面對機器人產業的高速發展，本文基于邊緣計算，以六軸機械臂為研究對象，分析了機械臂存在的問題，提出了一種新型的具身智算平臺方案，并從機器人理論和平臺構建方面給出了各項關鍵技術。

重載鐵路數字化轉型對提升鐵路運輸效能意義重大，云計算與邊緣計算協同應用成為其關鍵支撐。文章以朔黃鐵路為研究對象，深入剖析二者在重載鐵路場景中的協同實踐。針對重載鐵路車地、機車、地面通信等多樣化業務需求，本研究采用定制化大功率站與擴展型小基站多頻混合組網實現信號覆蓋，邊緣計算保障本地設備快速接入，云計算助力網絡規劃優化。在核心網架構上，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，云邊協同實現數據實時處理與核心網穩定運行。統一云網底座推動云邊協同計算，邊緣實時采集處理設備數據，云計算負責大規模存儲與深度分析。承載網通過構建星形網絡，由邊緣計算進行本地數據分流優化，云計算保障數據廣域可靠傳輸。融合MEC的智能管控數字化平臺，借助云計算的數據處理存儲與邊緣計算的實時管理控制能力，實現網絡高效管理。

AR/VR、云游戲、沉浸式通信和AIGC等新型視頻業務對互聯網提出了超高帶寬、超低時延、超大算力的實際需求，促進了邊緣計算節點和內容分發網絡節點的融合。本文對CDN PoP（Pointof Present）節點升級為具備通信網絡能力的邊緣計算節點進行了分析總結，并基于開源軟件（KubeEdge和SRS）搭建了系統原型進行系統驗證。結果表明，節點融合能夠簡化內容創建和分發流程，實現實時內容交付，顯著增強了用戶體驗，是對未來邊緣內容生成和分發一體化方案的技術探索。

在工業自動化和控制領域，從工業制造邊緣到企業再到云端正在廣泛運用語義/語義化概念數據模型等語義技術。

當前，如何充分利用異構化、碎片化、失衡化的算力資源滿足差異化的智能工業任務要求，是工業互聯網的智能化發展過程中急需解決的難題。本文聚焦工業互聯網的云邊端協同調度，突破傳統基于小模型的調度策略，深入探討了網絡大模型在該領域的應用潛能。首先，從云邊端的數據異構、算力異構、算法異構三個維度深入剖析了現存挑戰；然后，結合NetGPT、NetLLM和LAMBO等典型網絡大模型的實際應用案例，探討了它們在降低算力、優化網絡任務和提高效率等方面的顯著優勢；最后，進一步提出了多模態模型融合、大模型云邊端協同部署、行業定制模型開發等未來發展方向，論述了實施難點及潛在解決方案，旨在為工業互聯網的智能化演進提供新的思路與策略。

隨著大模型進入應用時代，針對個性化、合規、實時性需求，邊側大模型服務成為大趨勢。其中，政務大模型是最為典型的邊側大模型行業應用之一。

本文聚焦人工智能時代下基于邊緣計算的新型工業控制系統關鍵技術的發展趨勢。隨著互聯網和人工智能技術的迅猛發展，工業控制系統正經歷著從傳統的分層、封閉式架構向開放式、虛擬化架構的轉型期。在邊云協同架構的基礎上，本文研究通過整合重構的柔性數字基座與大語言模型技術，并根據定制化需求實現柔性生產系統重構，以滿足工業生產的智能化要求。同時，本文對智能代理技術、柔性數字基座設計以及大語言模型技術面臨的挑戰展開了深入剖析，并提出基于智聯網的未來工業控制系統架構。最后，本文研究分析了柔性數字基座技術和人工智能大模型在工業生產中實現個性化設計與定制化生產的潛在應用價值，推動了工業生產向更加智能與靈活的未來邁進。

隨著工業4.0的興起，作為支撐智能化和自動化工業生產的關鍵技術，云邊協同網絡通過融合云計算與邊緣計算，實現了高效且實時的數據處理，提升了生產的靈活性和可靠性。本文綜述了云邊協同網絡在工業中的應用，提出了確定性云邊協同架構，調研了其關鍵技術，并探討了其面臨的挑戰。

工業互聯網開啟了IT、CT和OT融合發展的路徑，經過近十年的推進，我國工業互聯網的建設已經初具規模，并隨著算力網絡等技術的促進，進入到更深層次的融合技術發展階段。算力路由作為算力網絡的代表性原創技術，可以有效促進算網資源利用率的提升，為工業互聯網的業務提供了質量保障。針對工業互聯網和算力網絡的發展現狀，本文分析和展望了算力路由技術在工業互聯網的技術應用。

隨著工業自動化和信息化技術的飛速發展，油氣管網工控系統已經成為實現管網自動化、智能化管理的核心支撐。然而，隨著網絡技術的廣泛應用，工控系統也面臨著日益嚴峻的網絡安全威脅，尤其是系統漏洞可能被惡意利用，導致嚴重的安全事故和經濟損失。本文對現有工控系統漏洞安全方面的研究進行了介紹，并簡要討論了相關技術在油氣管網工控系統應用的發展態勢。