权责 划分 算法支撑 • 真实数据积累量（本质是模仿学习）对模型 能⼒的增益呈现边际递减的情况，优秀的模 型会增加长尾数据的收集难度，模型越好依 赖真实数据进⾏提升越困难 • 需要引⼊强化学习+合成数据的新算法来加速 模型迭代速度、提⾼智能上限 数据量 模型能⼒ 强化学习 增益 当前阶段 空间智能概览 自动驾驶 3D⽣成 具身智能 扩展现实（XR） 世界模型 • 长期愿景 自动 自动驾驶数据量级1 1 2022 2023 2024 ~2亿公里 ~13亿公里 ~50亿公里 自动驾驶数据来源 2 真实 数据 • 最主要的训练数据，涵盖⼤量复杂多样的 环境变化，保真度最⾼ 合成 数据 互联⽹ 数据 真实 数据 • 重要性正在增加，旨在解决模型能⼒到达 较⾼⽔平后长尾数据的缺失问题 • 效果最差，主要用于⽆法获取数据的情况， 在预训练后补充不同驾驶环境的知识 空间智能概览 以实现第⼀⼈称视频的实时传输和精确控制输出，同时保持极低延迟 领先机构 图示 • 使用XR设备接⼊模拟机器⼈的数字孪⽣系统，并通过远程操作模拟机器⼈来记录 运动演示，用于⽣成⼀组更⼤的、物理上精确的合成运动轨迹 • 可以⽣成⼀组指数级增长、逼真且多样化的训练数据集，之后可以使用这些数据 对机器⼈策略模型进⾏后训练 • Meta推出了HOT3D数据集，能够加速机器学习研究以分析⼿与物体的交互。该数

周期的高度安全可信。 大模型中心由3套AI工程平台构成，包括数据平台、AI模型平台和AI原生应用平台。 （1）数据平台 数据平台是聚焦人工智能应用的数据全生命周期治理中枢，集成数据获取、数据加工、数据合成、数据标注、 数据配比、数据评估、数据发布、数据管理、数据安全等功能。数据平台提供从原始数据获取到标准化数据发布的全 链路自动化处理能力，提升数据生产加工效率、保障数据质量与合规性，通过一站式数据工程能力推动AI应用的工程 数据获取：支持多样化数据来源渠道，支持全模态数据类型，满足大模型训练所需各类数据的采集需求。 数据加工：提供数据过滤、数据转换、数据打标等多种数据加工算子，支持文本、图像、视频、多模态数据的 处理。 数据合成：预置合成算子，支持自定义合成提示词，适应各种数据蒸馏场景。 2、大模型中心 稳定的AI算力供给，离不开可靠的数据中心载体。随着AI算力走向规模化部署，单点芯片性能不再是制约算 力发展的唯一变量，通过“以网强 数据获取 自定导入 多模态导入 明文导入 胶囊导入 OBS导入 格式自定义转换 本地导入 数据加工 数据转换 数据提取 数据打标 数据过滤 数据去重 数据模板 数据合成 问题改写 问答对合成 回答改线 问题生成 人设生成 指令泛化 自定义算子 预置算子 指令管理 指令编排 数据配比 标签筛选配比 数据集配比 预训练配比 SFT配比 图QA配比 图文配比 数据安全

业数据缺 失、标注工作耗时耗力等痛点，聚焦 AI 场景，创新大模型预训练数据清洗、AIGC 多模态数据整合、数据合成、智能标注等技术，为模型迭代提供合规、多样化的 数据燃料，推动自动驾驶、医疗影像等垂直领域 AI 应用落地。 面向近期，为 AI 提供高质量数据燃料。数据合成技术突破真实数据瓶颈， 通过模拟生成多样化场景数据支撑模型训练；多模态数据整合，利用全模态大模 型融合文本、图像、音频等，增强跨领域泛化能力；AI

2023年8月 2024年1月 2024年2月 2024年4月 2024年6月 2024年8月 2024年10月 2024年12月 2025年3月 2025年5月 各批次AI办公深度合成算法备案占比 其他 AI办公 使用智能PPT的用户在总体办 公人群中的比例 涉及智能PPT的专业大模 型数量 场景深化与垂 直能力升级 无缝嵌入工作流 与决策支撑 基于大模型的多模态

。 工厂能够借此同时在各个卓越中心 （CoE）发展技术能力 ，以支持大规模部署。 （一）预防“流程债务” 1、了解“流程债务” 首席信息官（CIO）熟知的“技术债务”，源于系统碎片化 积累的整合成本，最终拖累业务扩展。而在技术驱动时代，首席 运营官（COO）需警惕“流程债务”，即因盲目部署技术而未优 化流程，导致效率浪费与价值流失。例如，自动化一个低效流程 只会固化问题，后续需投入更多资金更新标准程序（SOP）或培

硬件：高清抓拍相机 ( 分辨率≥ 400 万像素，支持连拍 3-5 张照片 +.1 段 10-20 秒视频 ) 、本地存储服务器 ( 存储 6 个月违法证据 ) ; ● 软件：证据合成模块 ( 自动叠加时间 、地点、违法行为 、车牌等水印 ) 、数据加密模块 ( 符合 《道路交通安全违法行为处理程序规定》 ) 。 □ 管控联动模块： ● 数据对接：与交管违法处理平台实时同步违法数据

应用能力（评测）标准化工作可从产业和学术角度同步开展标 准化预研与制定。 1. 行业与标准组织工作 国际上，可参与或关注如下标准化组织的工作： 国际标准化组织（ISO）与国际电工委员会（IEC）于 2024 年 年初联合成立的量子技术联合技术委员会（IEC/ISO JTC 3 Quantum Technology）工作。前期联合发布了全球首个量子计算领域国际标 准 ISO/IEC 4879: 2024《信息技术

工序设计不合理、操作不当等原因引发安全事故，保障产品质量的同时，提升生产效率与安全性。例如， 化工生产中的化学反应工序，若温度、压力等控制不当，极易引发爆炸等严重安全事故。 工业工序安全概念示例 某制药企业在药品合成工序中，设置严格的温度与压力自动控制系统，当反应釜参数超出安全阈值时，系统自动 启动冷却与泄压装置，防止因反应失控导致爆炸。 (10) 工业现场安全 工业现场安全关注工业生产现场的安全管理，包 工业互联网整 体处于后工业化向数字经济深度转型的发展阶段，其工业体系高度成熟，尤其在高端制造、信息技术领域 领先全球。 2014 年美国电话电报公司、思科、通用电气、英特尔和国际商用机器公司联合成立工业互联网联盟 （IIC），吸引众多企业采用工业互联网技术，成员持续扩充。此外，还有联邦政府资助建立“数字化制造 与设计创新中心（DMDII）”，鼓励中小企业参与数字化转型及技术创新的诸多举措。 机融合，能够显著提升企业整体安全防护能 力，有效应对复杂多变的安全威胁，保障工业生产稳定、高效运行。 79 第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径 装备制造企业：核心场景安全能力建设全面融合成功案例 某大型装备制造企业，旗下拥有分布于多地的生产园区。不同园区因建设时期与业务需求差异，信息化架构和 IT、 OT 技术环境各不相同，这为安全管理带来极大挑战。该企业在安全建设进程中，充分认识到融合的重要性，积极推

Reality）指的是结合真实和虚拟世界 创造了新的环境和可视化，物理实体和数字对象共存并能实时相 互作用，以用来模拟真实物体。混合了现实、增强现实、增强虚 拟和虚拟现实技术。混合现实是一种虚拟现实（VR）加增强现实 （AR）的合成品 。 • XR：XR是指通过计算机将现实世界与虚拟世界相融合，创造一个 虚拟的人机交互环境。 XR是VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、 MR（混合现实）等技术的总称。 关 键 概 念 定

安全策略 ， 识别漏洞 ， 保护培训数据 ， 并进行对抗测试 一个人的头部轮廓 自动生成说明 隐私问题 AI 可以收集和处理个人 未经用户同意的数据 透明地告知用户 ， 获得同意 ， 并使用 尽可能合成数据 环境影响 训练大型 AI 模型是高能量的 - 密集 ， 导致高二氧化碳排放 优化能效和使用模型 高能效硬件 缺乏透明度 “黑匣子 ” AI 系统做出决策 难以解释 开发可解释的 AI 模型并提供