随着 Scale Up 组网规模的扩大与算力密度的提升，超节点的稳定性成为集群作业连续性的核心保障， 需考虑器件、网络、系统等层面的可靠特性，以化解系统故障风险。在此基础上，针对单用户专属、 多任务并行等差异化场景，超节点还需通过精细化资源调度、性能隔离与数据安全机制实现全场景 适配，在满足复杂业务需求的同时最大化释放算力价值。 4.2 系统特征 图 4.1 超节点集群组网架构（以昇腾 384 种分级恢复策略确保不同类型业务在 故障发生时均能被实时高效地处理，以最小时间代价保障业务连续性。 超节点发展报告 20 超节点实现大规模组网和稳定运行的同时，所面临的任务场景也从单任务独占到多任务并行逐步 多元化，不同场景对资源调度、性能隔离、数据安全要求差异显著。因此，构建适配全场景的系统能力， 成为超节点释放算力价值、支撑企业数字化转型的必然选择。 单任务场景下的资源独占与性能优化： 高要求，系统应将全部计算、存储和网络资源集中调配至单一任务，避免资源争用与调度损耗。用 户仅需关注超节点域的大小和模型切分策略，利用超节点互联优势即可实现计算性能的最大化释放。 多任务场景下的逻辑切分与高效协同： 面对多任务并行（如同时运行模型训练、在线推理、数据预处理）的混合负载场景，超节点应采 用逻辑切分技术，将物理超节点拆分为多个逻辑超节点，各逻辑节点间通过高速互联协议实现低时 延通信（如图

搭配机器人手臂与灵巧手，兼具移动能力；足式人形机器人着重腿部 运动能力，手部主要用于平衡；通用人形机器人具备双足、双臂、双 手及各类感知和人工智能功能，有全面软硬件基础，能适应开放环境 中的多任务。 01 2.人形机器人的发展历程 1950年—1980年，为人形机器人的概念萌芽阶段，图灵在其论文 中提出了人工智能可能的发展方向，为机器人的概念奠定了基础。现 代机器人的雏形是 CoPa模型，利用GPT-4V等基础模型的常识知识，生成任务导向的抓取 姿态及运动规划方案。其三，视觉-语言-动作模型（VLA）路线，在 VLM基础上增加运动控制层。典型代表谷歌RT-H，通过多任务数据集 联合训练语言-视觉-动作模块，学习自适应动作策略以解决轨迹决策问 题。其四，多模态大模型路线，未来主导方向。如MIT与IBM的MultiPY， 融合视觉、触觉等3D环境特征，通过多视图关联构建以对象为中心的场

48 • 系统架构 图 Story Fish Find ences Sent 基于 Stack-propagation 的联合学 习 • Stack-propagation • 一种多任务学习框架 • 任务之间有层次依赖关系 [Ongoing work] 49 Sentences

在新能源发电资产智能化领域，欧洲能源巨头Enel公司部署了基于AI的风机健 康诊断系统，使非计划停机时间显著减少。美国的C�.ai公司为光伏电站开发功率 预测模型，有效降低了预测误差。国内方面，国能日新推出的“旷冥”大模型采用 多任务学习架构，在部分区域的风电/光伏功率预测精准率上达到�%~�.�%的精度 提升；通过“远景天机”“天枢”双模型，远景能源在赤峰零碳氢能产业园风光资 源分钟级精准预测，让新能源利用率大幅提升。 朗新科技思路及做法

法生存;然而，这些障碍正在减少。一些障碍和趋势是：  硬编码与自适应智能。传统机器人成本高昂且缺乏灵活性，并且无 法适应新任务。视觉 AI、AI/机器学习 （ML） 和新物理设计的进 步现在使机器人技术的适应性更强。  多任务分配、沟通和集成。传统机器人面临的集成挑战限制了他们 在工作流程中的任务灵活性。生成式 AI （GenAI） 和 ML 现在支 持新的交互模型和双向通信，使机器人能够适应和响应人类的口头 10 命令。

、订票、买日用品、 填写表格等任务，旨在通过自动化操作提升日常生活和工作效率。它还可以一边在 StubHub搜索勇士队比赛门票，一边处理网球场预订、寻找清洁服务和DoorDash订餐， 实现多任务并行处理 5.4 智能体产品 2025年2月3日，OpenAI发布了一款新的智能体产品——Deep Research。Deep Research由OpenAI o3模 型的一个版本提供支持，该模

得分已经达到 82.0%。 图表27： 科技巨头目前主要模型的布局 注：MMLU（Multilingual Massively Multilingual Understanding，大规模多任务语言理解）是一个包含 57 个多选问答任务的英文评测数据集，涵盖了初等数学、美国历 史、计算机科学、法律等领域，难度覆盖高中水平到专家水平的人类知识。它是用于评估大模型在跨语言和多领域知识理解方面性能的一个重要基准。

整力度以防止零件损伤。自适应力控制算法和传感器融合确保机器人 在执行任务时保持稳定性和准确性。 动态适应能力：通过高精度运动控制系统、实时传感与反馈机制、 自适应控制算法、视觉与环境感知系统以及多任务处理能力，实现了 动态适应能力。它能够根据生产线的变化快速调整作业速度、路径和 工作策略，确保在动态环境中保持高效、稳定的作业表现。 （三）应用价值 该案例的应用价值与影响从更实际、落地的效果来看，如下：

吸尘器已经在美国的20 %家庭和中国的9%家庭中活动。我们的分析显⽰到2050年将有12亿台家庭和2500 万台商业清洁机器⼈。 最新的机器⼈类别是⼈形机器⼈。这些机器⼈旨在适应⼈造环境，并在许多任务中提供多样性。在评估⼈形机器⼈的机会时， 我们⾸先在⼯业领域（即制造和仓储）看到最⼤潜⼒，然后是在家庭中。我们在家庭中看到的主要功能是清洁和照料。虽然这 个新领域需要时间建设，但我们预计到2050年将有6