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隨著駕駛安全性需求的不斷增加以及智能自動化技術的不斷發展，無人駕駛相關產業受到越來越多的關注。環境信息的感知及處理作為無人駕駛的關鍵信息輸入影響著車輛后續軌跡預測、路徑規劃以及運動控制等駕駛任務，是決定駕駛安全性及有效性的重要一環。本文介紹了環境信息處理在無人駕駛技術中的發展及應用，并且進一步探討了未來無人駕駛技術中環境信息應用的可能發展方向。

當前電力系統發展趨向深度融合方向，運用“大云物移智鏈”等信息技術保障發電廠安全運行。本文利用繼電保護在線監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運行、告警、動作等信息，實現了繼電保護的運行分析和異常動態診斷，提出了基于邊緣計算的繼電保護動態診斷技術的整體系統架構和動態診斷方案。在技術方案上，本文闡述了邊緣代理對繼電保護通信狀態、二次回路、電壓/電流、縱聯通道、裝置自檢等的動態診斷，以及邊緣計算自整定和可擴展等關鍵技術，實現了繼電保護狀態動態診斷、工況實時掌握、異常提前預警和缺陷精準定位，全面推動了繼電保護運維檢修由“事后應對”向“事前診斷”、“人工定巡”向“自動機巡”、“傳統個人經驗”向“數據智能研判”的轉變，有效提升了繼電保護運行的可靠程度和專業管理水平，大幅減少了停電時間，保障了廠內機組人員安全。

控制是航天器在空間環境下自主完成復雜任務的關鍵技術。首先梳理了中國空間控制技術過去50多年來的發展成果,總結劃分為航天器姿態控制、姿態軌道控制、“感知?決策?執行”（Perception-decision-action,PDA）自主控制三個方面,并在綜述了各方面主要進展的基礎上，圍繞超大結構航天器姿態軌道控制、軌道空間博弈控制、網絡化航天器集群控制、地外探測智能無人系統控制、跨域航天器自主控制、在軌建造與維護（On-orbit servicing, assembly, and manufacturing，OSAM）控制6個技術方向，提出面臨的挑戰和需要重點關注的基礎性問題，為空間控制技術未來的發展提供借鑒和參考。

專家認為，大模型將會是未來十年科技領域里面最重要的事情之一。大模型將開啟人工智能的“大一統時代”。

近年來，工業控制系統的網絡化、智能化的發展，在幫助工業企業提高生產效率和管理效率的同時，也使得工業企業的生產控制系統面臨越來越多的安全威脅和挑戰，其中便包含勒索病毒這一極具破壞性的攻擊。而鋼鐵行業作為一個重要的基礎行業，也越來越受到黑客們的“青睞”，如果遭到勒索病毒攻擊，可能會面臨生產中斷、數據丟失、財務損失等嚴重后果。因此，為了有效應對這種潛在威脅，鋼鐵行業必須要對這種攻擊進行研究和演練，以制定應急響應計劃，確保在發生勒索病毒攻擊時能夠快速、有效地采取行動。

邊緣計算面臨著任務在線到達、環境動態變化和在線實時決策等挑戰，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，重點論述了在線協同任務調度和在線協同存儲方面的代表性成果。文章所提出的Camul算法可以減少高達85%的訪問開銷，CaLa可以減少32%的請求響應時間。

智能機器人在服務國家重大需求，引領國民經濟發展和保障國防安全中起到重要作用，被譽為“制造業皇冠頂端的明珠”。隨著新一輪工業革命的到來,世界主要工業國家都開始加快機器人技術的戰略部署.而智能機器人作為智能制造的重要載體，在深入實施制造強國戰略，推動制造業的高端化、智能化、綠色化過程中將發揮重要作用。本文從智能機器人的感知與控制等關鍵技術的視角出發，重點闡述了機器人的三維環境感知、點云配準、位姿估計、任務規劃、多機協同、柔順控制、視覺伺服等共性關鍵技術的國內外發展現狀。然后，以復雜曲面機器人三維測量、復雜部件機器人打磨、機器人力控智裝配等機器人智能制造系統為例，闡述了機器人智能制造應用的關鍵技術，并介紹了工程機械智能化無人工廠、無菌化機器人制藥生產線等典型案例。最后探討了智能制造機器人的發展趨勢和所面臨的挑戰。

針對目前企業在大規模個性化定制轉型中的痛點，海爾集團基于自身制造經驗和數字化轉型實踐，打造了基于工業互聯網平臺的大規模個性化定制解決方案。該方案包含BaaS數字工業操作系統、BaaS工業大腦及大規模個性化定制套件，能夠解決企業數字化轉型中的路徑不清、技術薄弱和投入巨大等痛點問題，有效提升了企業核心競爭力。目前該解決方案已經在家電、服裝等多個行業應用，有力支撐了我國制造業的高質量發展。

本文在分析智能制造對PID整定的新需求及PID整定面臨的挑戰難題的基礎上,將自動化的建模、控制與優化和人工智能的深度學習與強化學習深度融合與協同，提出了自適應與自主的PID整定的智能優化方法，包括端邊云協同的PID控制過程數字孿生模型和強化學習與數字孿生模型相結合的PID整定算法。

本文擬從電力企業構建“碳達峰，碳中和”能源數據體系的角度，分析雙碳能源數據的特點，提出雙碳能源數據的概念定義、數據范圍、分級分類方案和分析方法等一系列大數據技術應用的方法論基礎，從而幫助電力企業真正將海量的生產與管理數據轉化為數據資產，助力雙碳目標實現。