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隨著駕駛安全性需求的不斷增加以及智能自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展，無人駕駛相關(guān)產(chǎn)業(yè)受到越來越多的關(guān)注。環(huán)境信息的感知及處理作為無人駕駛的關(guān)鍵信息輸入影響著車輛后續(xù)軌跡預(yù)測(cè)、路徑規(guī)劃以及運(yùn)動(dòng)控制等駕駛?cè)蝿?wù)，是決定駕駛安全性及有效性的重要一環(huán)。本文介紹了環(huán)境信息處理在無人駕駛技術(shù)中的發(fā)展及應(yīng)用，并且進(jìn)一步探討了未來無人駕駛技術(shù)中環(huán)境信息應(yīng)用的可能發(fā)展方向。

當(dāng)前電力系統(tǒng)發(fā)展趨向深度融合方向，運(yùn)用“大云物移智鏈”等信息技術(shù)保障發(fā)電廠安全運(yùn)行。本文利用繼電保護(hù)在線監(jiān)視及智能診斷裝置為邊緣代理，就地分析和處理了繼電保護(hù)運(yùn)行、告警、動(dòng)作等信息，實(shí)現(xiàn)了繼電保護(hù)的運(yùn)行分析和異常動(dòng)態(tài)診斷，提出了基于邊緣計(jì)算的繼電保護(hù)動(dòng)態(tài)診斷技術(shù)的整體系統(tǒng)架構(gòu)和動(dòng)態(tài)診斷方案。在技術(shù)方案上，本文闡述了邊緣代理對(duì)繼電保護(hù)通信狀態(tài)、二次回路、電壓/電流、縱聯(lián)通道、裝置自檢等的動(dòng)態(tài)診斷，以及邊緣計(jì)算自整定和可擴(kuò)展等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了繼電保護(hù)狀態(tài)動(dòng)態(tài)診斷、工況實(shí)時(shí)掌握、異常提前預(yù)警和缺陷精準(zhǔn)定位，全面推動(dòng)了繼電保護(hù)運(yùn)維檢修由“事后應(yīng)對(duì)”向“事前診斷”、“人工定巡”向“自動(dòng)機(jī)巡”、“傳統(tǒng)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)”向“數(shù)據(jù)智能研判”的轉(zhuǎn)變，有效提升了繼電保護(hù)運(yùn)行的可靠程度和專業(yè)管理水平，大幅減少了停電時(shí)間，保障了廠內(nèi)機(jī)組人員安全。

控制是航天器在空間環(huán)境下自主完成復(fù)雜任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。首先梳理了中國(guó)空間控制技術(shù)過去50多年來的發(fā)展成果,總結(jié)劃分為航天器姿態(tài)控制、姿態(tài)軌道控制、“感知?決策?執(zhí)行”（Perception-decision-action,PDA）自主控制三個(gè)方面,并在綜述了各方面主要進(jìn)展的基礎(chǔ)上，圍繞超大結(jié)構(gòu)航天器姿態(tài)軌道控制、軌道空間博弈控制、網(wǎng)絡(luò)化航天器集群控制、地外探測(cè)智能無人系統(tǒng)控制、跨域航天器自主控制、在軌建造與維護(hù)（On-orbit servicing, assembly, and manufacturing，OSAM）控制6個(gè)技術(shù)方向，提出面臨的挑戰(zhàn)和需要重點(diǎn)關(guān)注的基礎(chǔ)性問題，為空間控制技術(shù)未來的發(fā)展提供借鑒和參考。

專家認(rèn)為，大模型將會(huì)是未來十年科技領(lǐng)域里面最重要的事情之一。大模型將開啟人工智能的“大一統(tǒng)時(shí)代”。

近年來，工業(yè)控制系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化、智能化的發(fā)展，在幫助工業(yè)企業(yè)提高生產(chǎn)效率和管理效率的同時(shí)，也使得工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)控制系統(tǒng)面臨越來越多的安全威脅和挑戰(zhàn)，其中便包含勒索病毒這一極具破壞性的攻擊。而鋼鐵行業(yè)作為一個(gè)重要的基礎(chǔ)行業(yè)，也越來越受到黑客們的“青睞”，如果遭到勒索病毒攻擊，可能會(huì)面臨生產(chǎn)中斷、數(shù)據(jù)丟失、財(cái)務(wù)損失等嚴(yán)重后果。因此，為了有效應(yīng)對(duì)這種潛在威脅，鋼鐵行業(yè)必須要對(duì)這種攻擊進(jìn)行研究和演練，以制定應(yīng)急響應(yīng)計(jì)劃，確保在發(fā)生勒索病毒攻擊時(shí)能夠快速、有效地采取行動(dòng)。

邊緣計(jì)算面臨著任務(wù)在線到達(dá)、環(huán)境動(dòng)態(tài)變化和在線實(shí)時(shí)決策等挑戰(zhàn)，因此需要在線模型和在線智能。本文從在線智能的重要性出發(fā)，重點(diǎn)論述了在線協(xié)同任務(wù)調(diào)度和在線協(xié)同存儲(chǔ)方面的代表性成果。文章所提出的Camul算法可以減少高達(dá)85%的訪問開銷，CaLa可以減少32%的請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間。

智能機(jī)器人在服務(wù)國(guó)家重大需求，引領(lǐng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和保障國(guó)防安全中起到重要作用，被譽(yù)為“制造業(yè)皇冠頂端的明珠”。隨著新一輪工業(yè)革命的到來,世界主要工業(yè)國(guó)家都開始加快機(jī)器人技術(shù)的戰(zhàn)略部署.而智能機(jī)器人作為智能制造的重要載體，在深入實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略，推動(dòng)制造業(yè)的高端化、智能化、綠色化過程中將發(fā)揮重要作用。本文從智能機(jī)器人的感知與控制等關(guān)鍵技術(shù)的視角出發(fā)，重點(diǎn)闡述了機(jī)器人的三維環(huán)境感知、點(diǎn)云配準(zhǔn)、位姿估計(jì)、任務(wù)規(guī)劃、多機(jī)協(xié)同、柔順控制、視覺伺服等共性關(guān)鍵技術(shù)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀。然后，以復(fù)雜曲面機(jī)器人三維測(cè)量、復(fù)雜部件機(jī)器人打磨、機(jī)器人力控智裝配等機(jī)器人智能制造系統(tǒng)為例，闡述了機(jī)器人智能制造應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)，并介紹了工程機(jī)械智能化無人工廠、無菌化機(jī)器人制藥生產(chǎn)線等典型案例。最后探討了智能制造機(jī)器人的發(fā)展趨勢(shì)和所面臨的挑戰(zhàn)。

針對(duì)目前企業(yè)在大規(guī)模個(gè)性化定制轉(zhuǎn)型中的痛點(diǎn)，海爾集團(tuán)基于自身制造經(jīng)驗(yàn)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐，打造了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的大規(guī)模個(gè)性化定制解決方案。該方案包含BaaS數(shù)字工業(yè)操作系統(tǒng)、BaaS工業(yè)大腦及大規(guī)模個(gè)性化定制套件，能夠解決企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的路徑不清、技術(shù)薄弱和投入巨大等痛點(diǎn)問題，有效提升了企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。目前該解決方案已經(jīng)在家電、服裝等多個(gè)行業(yè)應(yīng)用，有力支撐了我國(guó)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

本文在分析智能制造對(duì)PID整定的新需求及PID整定面臨的挑戰(zhàn)難題的基礎(chǔ)上,將自動(dòng)化的建模、控制與優(yōu)化和人工智能的深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)深度融合與協(xié)同，提出了自適應(yīng)與自主的PID整定的智能優(yōu)化方法，包括端邊云協(xié)同的PID控制過程數(shù)字孿生模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)與數(shù)字孿生模型相結(jié)合的PID整定算法。

本文擬從電力企業(yè)構(gòu)建“碳達(dá)峰，碳中和”能源數(shù)據(jù)體系的角度，分析雙碳能源數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出雙碳能源數(shù)據(jù)的概念定義、數(shù)據(jù)范圍、分級(jí)分類方案和分析方法等一系列大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的方法論基礎(chǔ)，從而幫助電力企業(yè)真正將海量的生產(chǎn)與管理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，助力雙碳目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。