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面向具身智能的 大小脑模型协同算法研究及实践 盛律 | 软件学院 2025-08-23 1 具身智能的基本概念 基于物理载体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获 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 2 具身智能的基本概念 基于物理载体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获 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

槛显著降低，同时安全性和运营效率也得到大幅提升。在未来，智能化技术也将是 eVTOL实现自主飞行和大规模调度管理的重要前提。 综上所述，电动化、分布式、新构型与智能化四大关键技术的融合突破，是eVTOL从 概念走向工程可行的技术基础。这些技术不仅赋予了eVTOL全新的设计空间和性能边界， 也为其在不同场景中的落地应用扫清了障碍。 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 3 1.2 的新一代交通方式。然而，受限于技术、监管和基础设施等因素，eVTOL在过去很多年间 始终未能进入实质性落地阶段。如今，随着市场要素的日益成熟，中国eVTOL正从概念走 向现实。从初创企业到传统汽车巨头，各类参与者竞相入局，加快推动“飞行汽车”从小 众概念向产业化、规模化迈进。 本轮eVTOL的产业加速并非偶然，而是中国市场四大关键发展要素同步推进的结果： 政策层面中央和地方大力支持，监管逐步从特殊豁免向常态审批转变，关键的基础设施加 政策端——中央和地方大力支持低空经济发展 自2021年以来，中国政府围绕低空经济及eVTOL出台了一系列相关政策。2021年2月， 中共中央、国务院印发《国家综合立体交通网规划纲要》，首次将“低空经济”的概念写入 国家规划。2023年年底，中央经济工作会议进一步提出“打造生物制造、商业航天、低空 经济等若干战略性新兴产业”。2024年到2025年，“低空经济”连续两年被写入政府工作 报告中，被视为“新质生产力”的重要发展方向。

实践真知，企业级 Agent 实践的新范式 Part 02 价值认可，场景重塑与价值深挖 Part 03 蓬勃发展，企业级的生产力再造 Part 01 概念泛化，商业价值推动产业发展 目 录 2 AI Agent 的兴起并非偶然。大模型、算力供给、能源供给、开源、生态系统和产业应用的同步发展，共同“托举”起 级别的核心是“采取行动，完 成任务”。这种“执行导向”与企业追求实际效果、 部 署落地的目标高度一致。 2025 年， To B 市场对 AI 投资的商业价值诉求发生转变。企业不再满足于概念验证或小范围试点，希望 AI 方案能稳定落地生产环境，集成后带 来实 际业务成果，同时将 AI 从“助手”升级为“员工”或“自动化引擎”，处理如自动生成报告、解决复杂客服问题等复杂任务，以实现显著生产力 跃。 AI Agent 契合这一需求，其天生适合处理复杂任务，强调执行与行动，具备自动化复杂流程的潜力，有望带来指数级效率提升和生产力解 放，满足市场对显著价值回报的需求。 过去的状态： 停留在概念验证（ PoC ）或小范围试点， AI 更像一个需要被验证的“玩具”或“辅助工具”； 现在的要求： 必须是能够无缝集成到现有系统、在真实生产环境中稳定可靠运行的解决方案，并能产出可被量化的业务成果；

渐渐消失，元宇宙已经成为全球追逐的科技热点。 不错，以前的各种新科技概念，比如区块链、人工智能、 3D打印，至少是明确而具体的。直观上看，元宇宙有社交、游 戏元素，集成了虚拟现实（VR）、区块链、5G、云计算、数字 孪生、人工智能、NFT、边缘计算……甚至还有脑机接口等前沿 创新技术，你很难用一种有普遍共识的概念阐释去描述这种正 在发生的创新趋势。 其实，我们可以先从我们追求的数字体验效果说起。 世 界的很多事情，已经可以搬到一个平行的数字世界中进行，而 且参与的人更多、体验更好、流量更加充沛、商业价值更高， 这预示着一场现代商业的场景革命正在悄悄发生。 元宇宙不是凭空想象出来的一个概念，而是深深扎根于数 字经济创新进程的产物。 很早以前，华为的首席信息官陶景文讲过一个段子：什么 是信息化、智能化和数字化？ 信息化，是给现实世界拍一张数码相片。 智能化，是可以对那张数码相片进行加工。 不断丰富，不仅是娱乐，我们的工作和生活也逐步向元宇宙迁 移。 就像20年前的互联网一样，元宇宙可能是新一代的“互联 网”，而且真正的元宇宙一定是基于区块链底层逻辑生长的。 区块链是元宇宙的底层逻辑（概念），核心还是对人的资 产的改变和价值连接。现在，我们的每个内容被存放到不同的 产品中，但是元宇宙的世界是“大同”的、连接的，区块链的 跨链可以打破平台界限实现一个世界的愿景。 我认为，未来每个人都会在虚拟宇宙里面有自己的资产，

并确保各项任务得以顺利执行，从而实现战略目标。 业财融合涉及到企业的业务和财务数据的整合、分析和优化。企业发展战略、 BSC （平衡计分卡）、战略地图、战略解码、指标分解、关键成功因素和具 体任务等概念都与业财融合密切相关，它们有助于企业制定和实施战略目标， 衡量和优化绩效。 企业发展战略：企业发展战略为业财融合提供了总体方向和目标。业财融合平台需要根据企业的战略目标，提供相应的数据支持和决 潜 在或实际的约定。协议通常是书面形式，用于正式提供并确认与协议目 的相关的规则、义务和权利。协议可以涵盖各种主题，如产品协议、合 作协议、服务协议等。 在实际应用中，分类可以应用于多个业务概念，形成一个分类目录结构，以便于组织和管理业务数据。例如： 1.人员婚姻状态分类：可以将人员的婚姻状态分为单身（未婚）、已婚、离婚等几种情况，以便于对人员信息进行归类和管理。 2.产品分类：可以根 文档分类：可以根据文档的内容、用途、创建时间等因素将文档进行分类，如财务报告、技术文档、行政文件等。这样可以方便用户查 找和管理相关文档。 总之，分类是一种用于区分和组织数据的方法，可以应用于多个业务概念，形成一个分类目录结构，以便更好地组织和管理业务数据。 通 过合理的分类，可以提高数据的可用性和可管理性，从而为企业和用户带来更多便利。 分类是一种将数据或信息按照某种特定标准或规则进行归类和组织的方法。

出更明智的购买决策。 WHAT 5 在霍金斯的理论中，参考系是智能体用来存储和处理信息的框架。这些参考系可以是物理的，比 如空间坐标系，也可以是抽象的，比如概念框架。从这个观点出发，大脑利用不同的参考系来理 解世界，例如通过空间关系来理解物体的位置，或通过抽象的概念来理解复杂的思想。正是由于 这种特征的存在，智能体得以从不同角度和层面来理解和处理信息。 构建保险行业的参考系 18 December 2023 在2021年出版的《千脑智能》（A Thousand Brains: A New Theory of Intelligence）中，杰 夫·霍金斯（Jeff Hawkins）基于人类大脑如何工作的最新研究，提出了一个重要概念：参考系。 6 在图示这个参考系中，企业需要通过衡量当前自己处在哪个大周期中，以及这个大周期中的一波 科技潮流处在什么阶段。同时，企业需要考虑自己所处的文化与科技之间是冲突还是相融。这样 才

目前很少有相关文献系统地归纳３种主流主动防御技术,也没有对３ 种技术进行横向对比和优劣分析.为了弥补这一空缺,对３种主动防御技术的研究成果进行了全面而系统的调查.首先,分别 介绍了３种主动防御技术的概念、策略和方法,并根据研究内容的不同,对已有的研究成果进行分类.然后,对３种主动防御技 术进行横向对比,分析它们之间的异同和优劣,并探讨如何将它们相互结合和补充,以增强主动防御技术的防护性能.最后,对 以增强主动防御技术的防护性 能.最后,对３种主动防御技术面临的挑战和未来的发展趋 势进行阐述. 本文第２章介绍了移动目标防御技术的概念、策略和方 法,并对其技术 进 行 分 类;第 ３章 介 绍 了 欺 骗 防 御 技 术 的 概 念、策略和方法,并对其技术进行分类;第４章介绍了拟态防 御技术的概念、策 略 和 方 法,并 对 DHR 架 构 进 行 详 述;第 ５ 章对３种主动防御技术进行横向对比、结合互补;第６章分析 为了扭转传统防御手段导致的“易攻难守”的被动 局面,学术界积极推动主动防御技术的研发,移动目标防御、 欺骗防御、拟态防御应运而生.本文对３种主流的主动防御 技术进行了系统的归纳总结.首先,分别介绍了３种主动防 御技术的概念、策略和方法,并根据研究内容的不同,对已有 的研究成果进行分类.然后,对３种主动防御技术进行横向 对比,分析它们之间的异同和优劣,并探讨如何将它们相互结 合和补充,以增强主动防御技术的防护性能

DeepSeek “ 对话时经常出现 服 务器繁忙，请稍后再试 ”的提示。除了官网之外，还有硅基流动、英伟达、秘塔 A 搜索等平台部署了 DeepSeek 供用户使用。 5.1.1 快速理解概念 操作方式：用户可以直接向 DeepSeek 提问（中英文均可），提问时需注 意 明确需求、提供背景、指定格式、控制长度和及时纠正等，这些通常被称 “ 为 提 示词 ”。与大模型的交互需要专业的提示词和逻辑性交流，将其视为工作 章" → 获取近 5 年考点热力图 "生成记忆口诀" → 获得如："认定三兄弟，存在完整性，权利与义务" 5.3.3 学习路径辅导 学习建议（参考）： · 早上：用 5 分钟问 1 个基础概念（如"什么是分析程序"） · 午间：解析 1 个真实审计文档（上传公司年报试分析） · 晚上：完成 1 个情景模拟（如存货监盘突发情况处理） 5.4 其他提示 隐私保护： · 上传文件自动加密（24

随着AI需求的飞速发展和对算力需求的增加，越来越多的GPU等高性能服务器被用于大模型计算，单机柜功率密 度已经上升到20~100KW之间。英伟达和Google等厂商也提出了兆瓦级（MW）机架的概念，为未来的智算需求 提前布局。 2. 供电方式直流化: 目前在数据中心的各种低压配电方案中，交流供电方式占据了主流地位。 传统交流供电方式正在面临着高功率密度的智算数据中心的挑战，主要有以下几点： 题，空间需求更多，这也会带来数据中心空间 利用效率不高的问题。 3. 创新型供电系统: 为了进一步提升数据中心配电系统运行效率，固态变压器（Solid State Transformer） 的概念也被引入新型数据中心配电系统。通过固态变压器将中压交流电直接通过变流输出为直流，用于800V HVDC，这种供电架构将进一步优化整个配电系统的效率，有可能成为未来智算数据中的主流供电方式。 800V