身智能设备可以更准确地检测疾病；在家庭服务领 域，具备嗅觉感知的家用机器人可以更好地完成清洁 任务，检测异味等。 5.3 稳定性和鲁棒性提升 具身智能是物理实体与智能系统深度融合的前 沿领域，其外在不再局限于执行单一任务，而是朝着 适应复杂环境的方向大步迈进。提升具身智能稳定 性与鲁棒性，已然成为突破产业化瓶颈的核心任务。 需打破传统控制理论与深度学习之间的协同壁垒，将 动态环境下的模型预测控制（MPC）与实时强化学习 助这一框架，有效解决感知噪声累积、动作执行延迟 等动态失配问题。同时，搭建“环境扰动—硬件反馈 —算法容错”的闭环强化机制，强化系统应对复杂情 况的能力。在硬件上采用冗余驱动设计与自适应柔 顺控制技术，提高系统的可靠性和鲁棒性。推动具身 智能从当前“有限场景可用”向“复杂世界可信”的全 新范式转变，为其实现规模化应用筑牢根基。 5.4 工作效率和质量提升 在具身智能的未来发展中，提升工作效率和输出 质量是关键课题。优化感知与决策算法起着至关重 与仿真鸿沟、硬件限制、软件生态标准化缺失以及伦 理与安全等问题，但随着技术的不断进步和创新，这 些问题有望逐步得到解决。未来，具身智能将在自主 学习与泛化能力提升、多模态感知深化、稳定性和鲁 棒性提升、工作效率和质量提升、低功耗硬件突破和 跨行业融合等方面取得显著进展，实现更加广泛的应 用和发展。具身智能不仅将改变人们的生产生活方 式，还将在全球范围内掀起新一轮科技革命，为经济 的高质量发展注入强劲动能。

基于视觉和雷达的目标跟踪研究中，需要处理传感 器间融合问题。具体而言，需要对传感器的观测数据进行融合处理，基于融合后的结果进行特征提 取和判断决策，从而实现在相机观测环境恶劣的条件下对目标车辆的鲁棒性跟踪。 5.5.2 欺骗攻击 欺骗攻击（又称虚假数据注入攻击）是借助车联网中节点之间共享开放信道的特点而实现的一 种主动攻击方式，它通过篡改系统数据来执行。在这种攻击中，攻击者可以通过获得密钥或破坏一 数据投毒攻击（Poisoning Attacks）发生在车联网学习模型的训练阶段，攻击者会故意操纵训练 数据集，向其中注入带有恶意的样本，从而影响车联网模型的训练和测试过程，进而影响模型的预 测结果。其主要目的是损害系统的鲁棒性，从而危害车联网的性能。 在大多数情况下，攻击者不太可能访问培训数据。然而，随着车联网对实时更新的需求，许多 车联网中的系统开始使用在线学习(online learning)[54]，或采用训 分类器 展示之前，从数据的帧中裁剪了停车标志。通过裁剪，他们代理了检测器中的箱体预测过程。 车联网安全研究报告（第六期） 80 图 5.32 逃逸攻击 逃逸攻击对车联网中学习模型的安全性和鲁棒性构成了威胁，逃逸攻击可以通过对抗训练 (Adversarial Training)[64]、梯度掩码（Gradient Masking）[65]、防御性蒸馏(Defensive Distillation)

实际应用中的效 果。评估指标包括准确率、召回率、F1 分数等，调优过程通过超参 数搜索和模型结构调整实现。采用贝叶斯优化或网格搜索方法，系 统性地探索最优超参数组合。调优过程中，重点关注模型的鲁棒性 和可解释性，确保其在不同场景下的稳定性和透明性。 综上所述，模型训练层通过分布式训练、数据预处理、迁移学 习、交叉验证和多策略调优，构建了一个高效、稳定且可靠的训练 流程，为工业园区数字政府的智能化应用提供了坚实的技术保障。 能够持续为工业园区数字政府领域提供强大的技术支持和服务保 障。 4.1 模型测试 在工业园区数字政府领域大模型底座的运营过程中，模型测试 是确保系统稳定性和性能的关键环节。测试阶段的核心目标是通过 全面验证模型的准确性、鲁棒性、可扩展性和安全性，确保其在实 际应用中能够高效运行。 首先，模型测试需涵盖功能测试，验证模型在不同场景下的输 出是否符合预期。例如，针对工业园区的政务服务、资源调度等核 心功能，需模拟真 可汇总如下：  响应时间：模型在不同并发用户数下的平均响应时间。  吞吐量：单位时间内模型能够处理的请求数量。  资源利用率：CPU、内存、GPU 等硬件资源的使用情况。 此外，模型的鲁棒性测试需重点关注其对异常输入、数据缺失 或噪声数据的处理能力。例如，在政务服务场景中，模型需能够识 别并处理不完整的用户申请信息，或对异常数据进行合理的容错处 理。测试过程中，应模拟多种异常场景，确保模型在实际应用中的

EL 图像的细节和清晰度,提高了光伏检测算法的识 别准确率 [10] 。 EL 图像数据采集及传输过程如图 2 所示。 3. 2. 2 EL 图像处理 为提高整张 EL 图像检测的精度和鲁棒性,需要 首先对 EL 图像进行处理,项目实施团队提出一种光 伏组件 EL 图像预分割方法,对 EL 图像进行划分,从 而得到每个单片电池所在区域的图像(见图 3)。 ��� �� � ���

施工组织问臣。 原 因 ； 下为口 AT 油膜 □ 品 821% ■ 原材料 开性 报 ： e8 鲁题数 6 班共 超 8 104 44872 1354. 年 109s 官为开究进院 属 □ 品 52 18% 再性 sn: 鲁期盘 痛在查 11n 2 7 0 1 1 4 2 7 7 9 o n 10 0 7 % 8 82 25 17 lz 运地性评的二 干 恍 监 潮 分 析 多速度地计 出量评价 开 把 植 证 胸 抽 分 析 维 棒管人 护 语 四 害 蹄 防 B

成本极高。 一方面选择小样本 训练 ， 通过自 监督的方法 ， 以更少的标注数据来做训练 ， 以降低成本； 另一方面 盘古大模型的三层 架构能在结构上实现降本。 L0 层是通识性的大模型 ，具备鲁棒性 和泛化性； 大模型训 练好了之后不用再重复训练 ，只需在 L1 和 L2 层做适应性训练 ， 成本关系是上一层的 5- 10% 。 产业研究 战略规划 技术咨询

架构的大模型能够处理多模态数据，包括图像、摄像头视频流和激光雷达点云 等信息，从而实现更精准的环境感知。此外，大模型还能够在复杂的交通环境中进行实时决策，优化路径规划， 并通过自适应控制算法确保车辆平稳行驶，提高了系统的鲁棒性，还增强了对未知情况的应对能力。 智能座舱大模型则利用先进的自然语言处理技术和多模态融合算法，为乘客提供更加个性化的交互体验。 通过语音识别和情感分析，系统能够理解并响应乘客的各种需求，从调节车内温度到播放音乐，甚至提供娱乐

到生产线的每个工序的生产情况；针对各生产线过去的生产，系统提供相应界面，可查 看针对产线的某个订单或某时间段内的产量情况，信息以表格形式显示；针对不良品等 异常，可设置条件查看在某时间段内或某生产订单时间内，不良品数量，并以棒图形式 显示排名。 生产过程追踪：对各生产线之上的各工序的生产过程进行实时追踪，并记录过程数 据。目的是可对每件已制成的产品在每个工序的生产进行分析，便于更好的发现不良品 形成的原因，生产管理 的成品数量，当前实际生产的成品数量、与理想值的偏差值 在办公室的看板或客户端上，由专门的界面显示各产线当班、当天、当月的计划生 产成品数量、理想状态生产的成品数量、当前实际生产的成品数量、与理想值的偏差。 这些数据通过表格及棒图直观的展示。 29 3.4.8 产线异常情况分析 分析产线的异常情况需要抽取大量的历史数据，通过这些历史数据可以找出对生产 造成影响的原因主要包括：设备故障、缺乏动力、物料不足、品质异常、人员异常、生 实时数据，也可以在界面中查询该数据的历史值及变化过程。显示 33 时以表格及趋势曲线的形式为主。查询时候可选择具体的设备、查看时间段；系统可实 现多个同类设备 OEE 数据的对比，可按照一定顺序以棒图的形式显示排名情况。 设备 OEE 数据报警：报警/预警限设置：在系统界面上可选择不同的产线的不同工 序的设备设置相应的 OEE 报警限和预警限（有权限的管理人员）；报警触发：当实时 的设备 OEE

关专利申请情况的占比来看，比重相对较低。 目前来看，中国智能焊接机器人市场仍处于初期发展阶段，在相关技术方面的投入正逐 年上升，同时需要正视的是，在智能焊接技术方面依然面临挑战，如算法的精确度和鲁棒性、 成本效益比、焊接过程的实时控制与优化等方面。随着技术的不断进步和市场需求持续释放， 智能焊接机器人将持续演进，向着更高程度的自主性、灵活性和智能化方向迈进。 433 649 799 巨大，目前整体市场仍处于技术突破与商业化验证的初期阶段，面临一系列挑战，同时也孕 育着无限机遇。 一、当前市场发展面临的挑战 技术成熟度待提升：要实现真正自主、可靠的智能焊接，高度依赖先进的传感器、高鲁 棒性的机器视觉、复杂的 AI 算法等技术栈。这些技术在处理高度复杂、非标准化、小批量 工件时（如大型钢结构异形焊缝、船舶厚板多层多道焊），其识别精度、决策可靠性和适应 性仍面临考验。作为一个复杂

入。但激光雷达并非全能解决方案，相较于毫米波雷达， 其在雨雪雾霾等复杂气象下的抗干扰能力存在短板，而 摄像头独有的色彩感知能力仍是交通标识、信号灯等场 景不可替代的信息来源。激光雷达强化空间建模能力， 毫米波雷达保障基础环境感知鲁棒性，视觉系统维持语 义解析优势，三种传感器实质上构建起多维互补的感知 网络。 冗余安全设计策略：自动驾驶在感知、决策、执行上有 冗余安全要求，包含计算冗余、感知冗余、制动冗余、 转向冗余、电源冗余、通信冗余、热管理冗余等，通 足 环境适应性与动态响应能力，可拆解为“感知干扰应对、 交通扰动应对、控制干扰应对”三大评估维度。 （1）感知干扰应对能力 第四章 自动驾驶安全体系 53 自动驾驶系统需具备对环境干扰的鲁棒性，确保感知数 据的准确性与可靠性，内容包括但不限于：a) 极端天 气处理：如在暴雨、浓雾、强光等场景下，激光雷达需 抑制雨雾散射噪点，摄像头需通过多帧合成提升低光照 画质，毫米波雷达需维持穿透性探测能力；b)