具身智能的定义 > 具身智能 (Embodied Intelligence) , 是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统。 它通过实体智能体与环境的动态交互，获取信息、理解问题、做出决策，并实现行动，从而产生 智能行为和适应性。 > 具身智能是人工智能与机器人学交叉的前沿领域，其核心在于将感知、行动与认知深度融合。 ■ 具身智能的基本概念 □ 什么是“具身” >“ 具身“是一个很小众的名词，通常都出现在哲学、认知科学领域。 具身智能的基本概念 □ 具身智能、离身智能、反身智能 > 具身智能 (Embodied Inte ligence) : Ⅱ 强调智能体通过物理身体与环境的直接交互来产生认知和行动。其 核心在于“感知 - 行动 闭环，智能通过身体与世界的互动动态形成。 > 离身智能 (Disembodied Intelligence) : 指不依赖物理身体，主要在虚拟或符号空间中通过计算和算法 处 理信息、进行推理的智能形式 等 《关于推进 IPV6 技术滴进和应用创新发展的实施意见》 推动 IPV6 与 5G 、人工智能 云计算等技术融合，支持具身智能在工业互联网等场票的应用感知网络创新 2023 年 1 月 工信部等部门 《“机器人 + ” 应用行动实施方案》 设立专

人工智能技术正加速从虚拟环境走向与现实世 界交互的“具身智能”新纪元。具身智能（Embodied In⁃ telligence）通过赋予人工智能体物理存在形式，使其能 在三维空间中实现环境感知、动态决策与自主行动， 构建起“感知—决策—执行”的闭环智能系统。该理 念可追溯至 1986 年 Rodney Brooks 提出的“包容式架 构” ［1］，它颠覆了传统 AI 对符号推理的依赖，主张智能 应 文章编号：1007-3043（2025）07-0046-07 中图分类号：TP18 文献标识码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 具身智能作为融合了人工智能与机器人技术的新范式，是实现物理世界感知、 决策与交互的重要路径，对通用人工智能的发展具有关键意义。梳理了具身智 能的核心能力维度，分析了当前标准化工作的进展与挑战，提出评测体系设计 原则与关键指标，探讨了典型评测方法与平台实践。尽管初步标准框架已形 持多模态数据的生成与处理，广泛应用于工业仿真和 机器人训练等领域。Meta AI 发布的 AgiBot World 数 据集包含但不限于视频、音频和文本样本，为多模态 研究提供了丰富的数据资源，促进了具身智能系统在 感知与理解方面的能力提升 ［13］。 在系统认证方面，UL 公司发布的 UL 3300 标准为 服务、通信、信息、教育和娱乐机器人系统建立了安全 要求，涵盖人机交互中的潜在风险，确保具身智能系

03 04 新形势 “ 斯诺登”等安全事件的发 生说明网络安全的威胁已 经上升到影响国家安全层 面，面临更加复杂的网络 空间安全形势。 新风险 APT 、钓鱼邮件、虚拟 机逃逸、物联感知设备 挟持等新的安全威胁和 新的攻击手段带来了新 的安全风险。 新技术 等级保护 1.0 缺少对云 计算、移动互联、工业 控制、大数据、物联网 等一系列新技术应用的 安全要求和管控措施。 依然采用“一个中心、三重防护” 的 理念； 建立安全技术体系和安全管理体系， 构建具备相应等级安全保护能力的 网络安全综合防御体系。 5 开展组织管理、机制建设、安全规划、 通报预警、应急处置、态势感知、能 力建设、监督检查、技术检测、队伍 建设、教育培训和经费保障等工作 。 等级保护 2.0 实施的变化 实施的变化 等保 1.0 等保 2.0 名称的变化 《信息系统安全等级保护基本要求》 计算、大数据等新技术下安全合规。 应对新技术提出新要求 增强了对未知威胁的防范要求，针对邮件攻击威胁提出 邮件安全要求，提出统一管控，要求能够对攻击进行溯 源和取证。 增强未知威胁防范和攻击溯源能力 感知预警、安全分析、动态防护、全面检测、应急处置 兵种，打造主动安全保障体系，提高信息系统网络抗攻 击能力。 建立主动安全保障体系 更加注重数据安全保障和个人信息保护，数据是 IT 的核 心和生命，个人信息保护在互联网时代被无限放大。

全链路运维监控构建从应用到云平台的全栈感知能力 2.1.2 基于故障模式库和云网一体化运维实现确定性故障恢复 2.1.3 基于一体化风险库和混沌工程进行预见性风险治理 2.2 应用运维现代化 2.2.1 运维规划前置到设计阶段，业务可靠性来源于运维与设计的融合 2.2.2 借助运维数仓构建应用可用性监控管理体系，实现业务故障实时感知定界 2.2.3 面向故障全生命周期，全方位提升故障感知、诊断、恢复智能化水平 位定 界困难，或者恢复时长无法控制。 面对IT系统复杂的技术栈及海量的运维对象，做到软 硬件运维对象的统一管理，指标、告警、日志、调用 链、拓扑等运维数据的统一汇聚和分析，构建全链路 故障感知、全栈故障可视的运维体验，对于金融主机 上云过程中的运维工作至关重要。 挑战3：云网深度融合，如何快速发 现、定位、恢复问题 过去一年，在互联网领域发生过多起颇为严重的宕机 事故： 202 流程合规；其次，核心应用需要全局的高可用设计， 从架构层面避免单点故障；最后，企业还应具备完善 的风险管理体系，可以对识别到的风险举一反三快速 闭环，持续提升核心应用的韧性。 如何快速恢复故障 基于核心应用黄金指标的秒级故障感知是故障恢复的 前提；基于调用链分析、日志解析、云服务实例快速 诊断的分钟级故障定位是故障恢复的基础；基于应急 处理预案的一键式故障恢复是行之有效的手段。 如何解决云网络问题 在云网络和物理网络深度融合的场景下，应用级的网

智慧园区的各种研究炙手可热，人类正在快速进入一个数字化、智慧化的新时代， 智慧化的管理和服务正在改变着人们的生活。智慧园区是智慧城市重要的表现形式 和缩影，但目前的建设中存在着数据压力不平衡、感知节点数量少、无线传感能力 有限、非结构化数据分析能力不足等问题。 本文首先分析了国内外的研究现状，通过需求分析确定了满足绿色环保需求、 高效快捷需求、安全防范需求和智慧人文需求为系统的开发目标，并做出了以下工 实现智慧园区信息平台的关键技术···································································33 3.8.1 海量无线传感数据的感知和传输································································33 3.8.2 基于人工智能的视频分析技术········· ········································································33 第 4 章 基于 ZigBee 技术的海量数据感知功能的设计················································ 35 4.1 ZigBee 技术····························

的核心变化  应对新威胁 新等保更加强调增强未知威胁 检测能力，强调安全检测能力 和安全响应能力的建设。  应对新风险 新等保体系更体现了动态的、积极 防御的安全理念；安全规划、能力 建设、态势感知、集中监控管理成 为新等保体系的重要思想。  应对新技术 针对云计算、大数据、物联网等 新技术，不断扩大等级保护外延， 新的信息技术同样催生新的安全 技术。 等 保 2.0 变 化 之 处 WAF 、网络准入、 4A 账号管理、负载均衡、态势感知、终端数据防泄漏、负载均衡、 VSG 视频安全防护系统、网页防篡改 等保二级 必配推荐：防火墙 /UTM 、 IDS/IPS 、日志审计、堡垒机、网络版杀毒软件 选配推荐： WAF 、数据库审计、防毒墙、上网行为管理、网闸、 VPN 、终端数据防泄漏、负载均衡、 VSG 视频安全防护系统、态势感知 DAC 、网页防篡改 第 21页 新等级保护介绍 安全通信网络 安全管理中心 安全区域边界 安全计算环境 安全管理机构 安全管理人员 安全建设管理 安全运维管理 安全管理体系 安全咨询服务 安全技术服务 应急响应服务 安全评估 态势感知 预警通报 研判处置 安全运营下的持续保障 安全监测 网络安全总体策略 云 计 算 安 全 移 动 互 联 安 全 物 联 网 安 全 大 数 据 安 全 安全培训服务 工 控 系

过剩和低附加值的背景下，“高端制造”成为转型必然，而具身智能 正是这一战略升级的底层支撑。 具身智能引领“自动化→智能化”的范式跃迁。传统机器人依赖 硬件与固定编程，而具身智能融合 AI 大模型、多模态感知、端到端 控制，实现感知—认知—决策—执行的动态闭环。应用场景有望从商 用、工业扩展到医疗、家庭、教育等，推动“软件定义硬件，硬件产 品承载软件剩余价值”的产业趋势发展。 国家逻辑×市场逻辑双轮驱动，开启 分行业增加值（单位：百亿元） 数据来源：Wind 具身智能，作为支撑未来国家高端制造业的底座，已被纳入“2025 年政府工作报告”。其狭义可理解为“AI+仿生类人形机器人”，广义可 理解为“终端设备载体+AI 感知环境+AI 学习推理及决策”。尤其在未 来十年的产业大赛道（包括：AI+芯片/大模型/数据、AI+制造/能源/ 生产资料、AI+生物医美/抗衰老/创新药、AI+现代服务业、AI+国防 无人系统 了自然语言处理（NLP）的跨越式发展。至 2022 年，ChatGPT 3.5 与 特斯拉 Autopilot 系统将人工智能与机器人的融合推向了新的高度， 具身智能成为焦点领域，其核心在于实现感知-决策-执行的闭环协同。 从 2023 年开始，中国机器人市场迎来了真正的爆发。过去十年，销 量十倍增长，全球足足一半的市场都在中国。我国的自主品牌竞争力 也显著增强，市场份额从 5%、10%增长到了

AI 算力网故障快速恢 13 复。以 CLOS 架构远端设备故障场景下为例，如图 3 所示，技术 整体实现包括三个步骤： 图 3 故障快速恢复技术 1 故障快速感知：转发芯片快速感知链路故障，路由选路联 动故障状态，感知故障影响的业务流。 2 故障远程通告：硬件生成故障远程通告报文，携带故障路 由/流，通告上游设备，解决本地设备无法保护切换。 3 故障快速自愈：远端设备基于远程故障通告，快切流量转 针对流量负载不均衡问题，流级负载均衡逐步向包级负载均 衡演进，细化颗粒度提升网络吞吐率。流级负载均衡通过转控分 离的方式实现，训练前先基于控制面规划好流量路径，训练时根 据规划好的路径进行流量转发；控制面实时感知大模型训练业务 情况，自动调整、优化流量路径，相比传统 ECMP 流负载均衡技 术，网络有效吞吐 40%提升。此外，随着算网协同技术完善，负 载均衡技术未来将从流级进一步向包级技术演进。包级负载均衡 大模型智算 网运维可视系统。 三是网络故障自动修复能力：大模型智算网规模大、故障排 查面广，人工处理及业务恢复困难。网络硬件需具备原生自修复 能力，例如光模块多 lane 自动降速，芯片故障感知、快切恢复 等功能；并通过提前搭建容错服务器及网络设备，进行故障设备 快速替换，实现故障快速处置和一键修复能力。 四是故障跨层诊断能力：大模型集群通信类故障主要包括训 练任务无法拉起、训练任务异常中断和训练任务性能下降。训练

统一资源管理能力 资源 数据 采集 日志 统一监控管理能力 监控 规则 告警 推送 统一运维操作能力 流程 工具 操作 配置 运维人员 综合保障 & 精细化运维能力 业务级可视化运维 用户感知 统一运维流程管理能力 流程规范 流程监控 全流程业务管理能力 业务级运维管理 管理人员 构 建 面 向 业 务 的 数 据 驱 动 的 主 动 式 运 维 • 以数据驱动运营管理，辅助 面向不同角色与场景，提供可视化的集中监控应用，全面感知系统健康度 统一门户以使用角色和场景展现统为主线，面向不同使用者特定场景，实现对业务、系统资源或能力的“可视”、“可控”、 “可追溯”，分角色分权限向决策层、管理、基层维护人员提供统一的运维视图。而数据可视化支持 PC 、大屏、手机等多端 展示，让不同人员可以实现随时、随地的可视化的平台运维管理。 01 统一门户 提升效率 02 数据可视 化，全面 感知 03 移动 APP 基于统一运营管理的大量数据，构建运维数据集中管理，统一运营分析中心，通过各类型数据的关联分析，基于场景的运营分 析，挖掘数据在运营支撑方面潜在价值，实现数据变现，从而全面保障生产系统安全、稳定、健康，提升服务和客户感知。 企业 IT 统一智能运营管理 资源数据 监控数据 告警数据 故障数据 操作数据 日志… 设备故 障分析 健康状 况分析 系统性 能分析 设备质 量分析 服务质 量分析 故障预

新月异，推动治理方式发生深刻变革，拓展了国家治理半径， 提升了治理的能级、效率和精准度。要不断提高对信息化发 13 展的驾驭能力，把信息技术广泛应用于政府管理服务，推动 政府数字化、智能化运行，用信息化手段更好感知社会态势、 畅通沟通渠道、辅助决策施政、方便群众办事，为推进国家 治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。 二、准确把握推进信息化领域改革创新发展的丰富内涵 习近平总书记指出，新质生产力是创新起主导作用，摆 型北斗终端设备（不含消费类电子）应用数量超过2800万台 （套），北斗综合应用渗透率超过50%。数字低空基础设施 开展试验探索，深圳搭建5G-A低空通感试验网络，为低空飞 行器提供高质量的通信、感知和定位服务。 28 数据来源：工业和信息化部 图 6 2020 年~2024 年我国物联网用户情况 二、数据资源开发利用提质扩面 2024年，我国数据基础制度体系初步建立，数据要素市 场 第三方评价 党政机关数字化建设感知情况* 国家网信办 城市管理信息化水平 住房和城乡建设部 智慧国土空间规划水平 自然资源部 排污单位自行监测数据公开情况 生态环境部 59 一级指标 二级指标 重点评估要素 数据来源 数字生活 互联网普及情况 工业和信息化部 数字素养与技能情况※ 国家网信办 数字教育服务情况 教育部 远程医疗服务情况、数字医疗服务感知情 况* 国家卫生健康委、国家