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為提高選煤廠安全監(jiān)控的智能化水平，降低人力值守消耗，筆者利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建了面向選煤廠安全管理的智能視頻AI分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用視頻圖像分析、人臉識(shí)別、大數(shù)據(jù)與邊緣計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)建立人、機(jī)、環(huán)的視頻安全預(yù)警機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)選煤廠現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)人員的不安全行為、設(shè)備的不安全狀態(tài)和環(huán)境危險(xiǎn)因素的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警。實(shí)踐表明：該系統(tǒng)通過對(duì)人、機(jī)、環(huán)信息的獲取、處理和反饋，能夠?qū)崿F(xiàn)及時(shí)預(yù)警，消除安全隱患，提高作業(yè)過程的安全系數(shù)。

針對(duì)工作連續(xù)性與資源恒定性兩種約束對(duì)電力隧道工程的不利影響，筆者建立了一個(gè)工作可間斷且資源可波動(dòng)的離散時(shí)間費(fèi)用權(quán)衡模型(DTCTP-wr)，并通過設(shè)計(jì)一種雙鏈?zhǔn)秸麛?shù)編碼和隨機(jī)單點(diǎn)交叉算子的改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行求解。此外，通過一個(gè)實(shí)際的電力隧道建設(shè)項(xiàng)目驗(yàn)證該算法的有效性，并設(shè)置四種情景對(duì)工作可間斷與資源可波動(dòng)進(jìn)行分類分析。研究結(jié)果表明：工作間斷能夠得到比工作連續(xù)時(shí)總工期更短的方案；資源可波動(dòng)能夠得到比資源恒定時(shí)總費(fèi)用更少的方案；同時(shí)允許工作間斷與資源波動(dòng)不僅能夠讓施工方得到更多可行的方案而且能夠?yàn)楣芾碚咛峁┛偣て诤涂傎M(fèi)用雙目標(biāo)優(yōu)化的調(diào)度方案。

在工業(yè)4.0的背景下，汽車制造業(yè)正向著網(wǎng)絡(luò)化、智能化的方向轉(zhuǎn)型和發(fā)展，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是實(shí)現(xiàn)汽車智能制造的核心技術(shù)。本文闡述了汽車智能制造對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的要求，介紹了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的主要網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，研究了汽車制造物聯(lián)網(wǎng)中的核心技術(shù)，并對(duì)今后的研究方向做了深入的探討。

近日，一款功能強(qiáng)大的AI對(duì)話機(jī)器人ChatGPT（Chat Generative Pre-Trained Transformer）成為全球熱議的話題。本文就ChatGPT是什么、ChatGPT的基本技術(shù)、ChatGPT為什么火爆、ChatGPT的不足之處等問題進(jìn)行探索，就“ChatGPT：新一輪人工智能革命”做一次概要的闡述。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)自首次提出以來發(fā)展已有10年，當(dāng)前已經(jīng)經(jīng)過概念普及的階段，形成了以網(wǎng)絡(luò)、平臺(tái)和安全為核心的技術(shù)體系，進(jìn)入到技術(shù)應(yīng)用部署的沉淀期。邊緣計(jì)算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用落地中起到了關(guān)鍵作用，促進(jìn)算力的現(xiàn)場(chǎng)化部署，一定程度上也改變了網(wǎng)絡(luò)的流量模型。算力網(wǎng)絡(luò)作為網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算融合發(fā)展的全新方向，將進(jìn)一步促進(jìn)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)融合，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供新型融合基礎(chǔ)設(shè)施的支撐。

邊緣計(jì)算技術(shù)廣泛普及并與傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)深度融合，形成邊緣控制這一新興概念。邊緣控制依托其開放架構(gòu)，可與新型工業(yè)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、實(shí)時(shí)虛擬化技術(shù)及跨平臺(tái)編譯技術(shù)等相結(jié)合，在保證實(shí)時(shí)可靠工業(yè)控制的基礎(chǔ)上，集成一定的計(jì)算能力以滿足當(dāng)前工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的場(chǎng)景需求，以期對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)控制形成互補(bǔ)或部分替代。本文旨在從邊緣控制的概念形成、參考架構(gòu)、發(fā)展路徑與趨勢(shì)及熱點(diǎn)技術(shù)等幾個(gè)方面對(duì)邊緣控制技術(shù)進(jìn)行研討和分析。

智能汽車、無人機(jī)或工業(yè)智能化生產(chǎn)線，在邊緣計(jì)算提供的共享式傳感網(wǎng)和共享式算力資源幫助下，能夠有效降低成本，擴(kuò)大感知范圍。傳統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)雖然實(shí)現(xiàn)了全球統(tǒng)一的廣域連接，但在動(dòng)態(tài)更新局部域通信過程中，遠(yuǎn)距離的傳感器對(duì)于受控對(duì)象所處空間控制的意義并不大。為了提高區(qū)域通信的實(shí)時(shí)響應(yīng)，通信網(wǎng)絡(luò)需要隨著汽車、無人機(jī)或生產(chǎn)線物流的空間位置變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)局部組網(wǎng)。基于此，本文介紹了一種新型的邊緣計(jì)算分布式通信網(wǎng)絡(luò)，提出了動(dòng)態(tài)更新域標(biāo)識(shí)架構(gòu)，該架構(gòu)內(nèi)的各終端節(jié)點(diǎn)根據(jù)空間所處位置自動(dòng)地構(gòu)造局域通信簇，并基于該簇進(jìn)行動(dòng)態(tài)輪詢?cè)L問。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)近距共享傳感器和人工智能算力，降低了單機(jī)智能化成本，對(duì)于人工智能項(xiàng)目落地和技術(shù)推廣具有一定的促進(jìn)意義。

邊緣學(xué)習(xí)旨在實(shí)現(xiàn)云-邊-端協(xié)同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，天然具有一定隱私保護(hù)能力。但是，邊緣學(xué)習(xí)過程面臨新的安全與隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。為此，本文從邊緣學(xué)習(xí)的概念出發(fā)，重點(diǎn)圍繞邊緣學(xué)習(xí)安全與隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)及其隱私計(jì)算架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、未來方向展開論述。

由于數(shù)據(jù)從邊緣產(chǎn)生，將部分機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)部署到邊緣已成為必然趨勢(shì)。當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用逐步被部署到邊緣，距離用戶更近、面對(duì)更復(fù)雜環(huán)境的開放世界場(chǎng)景將從系統(tǒng)和算法兩個(gè)角度普遍、持續(xù)地影響邊緣智能應(yīng)用的精度和運(yùn)行。借鑒人類的學(xué)習(xí)機(jī)制，我們已發(fā)表一種邊云協(xié)同終身學(xué)習(xí)范式以針對(duì)上述開放世界中的邊緣智能問題。本文總結(jié)了邊云協(xié)同終身學(xué)習(xí)在理論走向?qū)嵺`過程中遇到的三大技術(shù)挑戰(zhàn)：可擴(kuò)展性、任務(wù)定義和未知任務(wù)，并通過6個(gè)工業(yè)和園區(qū)領(lǐng)域應(yīng)用案例分享了相關(guān)技術(shù)探索和經(jīng)驗(yàn)。

工業(yè)算力網(wǎng)絡(luò)將算力網(wǎng)絡(luò)引入到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)場(chǎng)景下算力和 網(wǎng)絡(luò)資源的統(tǒng)一編排調(diào)度，提高了資源的利用率，滿足了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能化發(fā)展 趨勢(shì)下低時(shí)延、高可靠的業(yè)務(wù)需求。本文在介紹工業(yè)算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，結(jié) 合工業(yè)任務(wù)及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)特性，對(duì)算力網(wǎng)絡(luò)賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行了分 析，并對(duì)實(shí)現(xiàn)工業(yè)算力網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)和構(gòu)想。