浏览器查看文章） Similar articles recommended (Please use Firefox or IE to view the article) 拟态防御中基于ANP-BP的执行体异构性量化方法 ANP-BP Based Executive Heterogeneity Quantification Method in Mimicry Defense 计算机科学, 2024 中则提出移动目标防御系统可以看作拟态防御系统的一个特 例,它通过一些拟态变换使系统具有动态性特征,但是并没有 应用异构冗余架构;文献[５]中也表达了相似的看法,即拟态 防御思想是将移动目标防御的思想与异构冗余执行体相结合 的产物.从上述研究中的观点可以看出,尽管３种主动防御 技术之间没有明确定义的从属关系,但它们之间却有着紧密 的联系. 现阶段,有关主动防御方面的综述性文章大多是针对单 种技术的,如文献[２ 虚 拟IP 和 MAC 地 址 建 立 连 接,防止传输过程中的信息泄露[３１].Luo等根据源标识(srＧ cID)、服务标识(svcID)和时间进行不同模式下端口和地址的 跳变,并由跳转网关执行真实到虚拟地址的转换,有效地抵御 了扫描攻击和蠕虫病毒等网络攻击[３２]. (４)路由跳变指通过更改路由表项或控制 SDN 流表等方 式,改变链路路由或路径参数,有效地缓解了链路洪泛攻击等 问题

，功能如下：  资源需方入口：资源需求方可通过该入口发布涵盖算力、存 储、网络等多维度的应用需求。平台将基于全域算力资源池， 4 精准调度匹配需求的算力及网络资源，完成用户任务的部署 与执行。  资源供方入口：资源供应方可通过该入口向平台注册算力资 源，同时登记账户信息等相关内容，实现资源发布、调度、 使用、计量、计费及结算的全业务流程闭环。  协同调度模块：通过协同任务调度、流量调度与数据调度， 进行人工或者自动的选择，确定调度方案。  请求发送与部署 根据确定的调度方案，算网协同调度平台将请求发送给目标资源， 完成业务部署，确保任务能够在最合适的资源上高效执行。  调度结果返回 调度完成后，算网协同调度平台将调度结果返回给源自治系统， 让其及时了解任务的执行情况和资源的使用状态，便于后续的业务管 理和优化。 14 图 ● 3-8 分总调度-算网资源调度使用-东->北->西方式调度 3.3 混合调度架构 数据传”是提 升效率的重要理念。任务启动时，所需数据同步就位，精准贴合任务 流程，为其提供支撑。与此同时，流量依据数据的规模、 存储类型 及传输紧急程度进行适配，保障数据快速、稳定传输，让任务执行全 程无阻，高效达成目标，有力推动业务持续发展。  应用部署优化 根据算网用户的多样化需求，算网协同调度平台利用资源调配能 力精准匹配数据处理应用与西部具有合适价格、算力和存储条件的算

外部环境交互的复杂、多步骤流程，完美解决了传 统 AI 在“流程自动化”上的短板。 以“执行力”响应“落地”要求： Agent 的设计理念区别于停留在“对话”或“理解” 的 L1/L2 级 AI ，其 L3 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 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 飞 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”； 20% 的渐进式效率提升，这属于“量变”； 现在的要求： 期待的是数量级（例如生产力翻倍甚至更高）的“质变”，旨在真正重塑工作方式、颠覆性地降低成本； 终极愿景： 将宝贵的人力资源从繁琐、重复的执行性工作中解放出来，使其能完全专注于更高价值的创造性、洞察性与战略性工作。 2025 年， AI Agent 风口已至：企业级 AI 过去的状态：局限于简单的问答、内容续写等“答案生成式”的单一任务；

ViLA[30] 同样引入了 GPT-4V, 通过将视觉信 息直接融入推理和规划过程中来生成一系列可执行 步骤. 此外, ViLA 能够自然地整合视觉反馈, 使得 机器人能够在动态环境中进行鲁棒的闭环规划: 机 器人执行第一步行动, 并观察结果, 执行行动后, ViLA 会将新的视觉观察作为反馈, 与之前的视觉观察和 已执行的行动步骤一起输入到 GPT-4V 中. GPT- 4V 将根据这些信息更新其对环境的理解 适应环境变化, 并有效地执行长期任务. MultiPLY[100] 构造了基于 LLaVA[101] 的多模态、 以对象为中心的具身大语言模型. 研究人员预先定 义了一系列的动作标记 (如选择对象、导航、观察、 触摸、敲击、拿起、放下、环顾四周) 和状态标记 (如 编码获得的对象点云、冲击声、触觉信息和温度信 息) 与环境互动, 其中动作标记指导具身代理在环 境中执行特定动作, 而状态标记则将代理的多模态 恢复到原始体素网格的维度, 并用于预测离散化的行动动作. 通过对场景进行三 维体素化, 并使用编码器进行场景、语言的特征提 取, PerAct 能够有效地对环境进行建模, 获取全局 感受野, 并在多任务设置中执行精确的 6-DoF (De- gree of freedom) 操控任务. 体素化提供了对场景的 强结构先验, 而 Perceiver Transformer 则允许模型 从少量演示中学习并泛化到新的环境和任务

以确保系统中的用户不会出现越权操作，永远都按系统 设计的 方式进行资源访问，保证了系统的信息安全可控。 以可信计算技术为基础，构建一个可信的业务系统执行环境， 即用户、平台、程序都是可信的，确保用户无法被冒充、病 毒 无法执行、入侵行为无法成功。可信的环境保证业务系统 永远 都按照设计预期的方式执行，不会出现非预期的流程， 从而保 障了业务系统安全可信。 1 2 3 1.1 防护思 想 可控 可信 可管 1 防止发生攻击行为。 u 分析应用系统的流程 ，确定用户（主体） 和 访问的文件（客体） 的级别（标记） ， 以此 来制定访问控制安全策略 ， 由操作系统、 安 全网关等机制自动执行 ，从而支撑应用安 全。 计算环境 区域边界 通信网络 安全管理中心 1.2 防护框 架 u 不同定级系统之间的信息交互需要经过多级互联平台的仲裁； u 多级互联平台在信息交互过程中 理 三级系统安 全保护环境 用户身份鉴别、 自主访问控制、标 记和强制访问控制、系统安全审计、 用户数据完整性保护、用户数据保 密性保护、客体安全重用、程序可 信执行保护 区域边界访问控制、 区域边界包过滤、 区域边界安全审计、 区域边界完整性保 护 安全审计、数据传 输完整性保护、数 据传输保密性保护、 可信接入保护 系统管理、安全管

大数据 基本能力 单任务 单本体 单场景 多任务 单本体 单场景 通用智能系统 多本体 多场景 Scaling Law 在大语言模型和多模态大模型 上都得到了验证 感知和理解 决策和规划 执行和协作 评估和反馈 端到端 多模态大模型机器人 Hand-Eye Coordination Robotic Arm 感知 操作 导航 不好用 不易用 不通用 需要“ 聪明 ”的大脑大模型和 minecraft via active perception, CVPR 2024 17 技能泛化：多智能体实现长时序开放具身任务解决 - 能精准理解环境上下文内容 - 能够解决钻石级难度任务 - 能持续执行开放式生存任务 18 技能泛化：组合泛化实现未知技能的学习 n RA-P (IROS 2025, NeurIPS 2024 OWA): composable generalizable agents IROS 2025 真实交互：想象链强化行动执行的环境动态适应性 n MineDreamer (IROS 2025, NeurIPS 2024 OWA研讨会) n 当处理困难问题时，一种可靠的思路是预测未来可能的执行效果，评估当前行动的可行性，以 此来指导更可靠的行动执行 n Chain-of-Imagination（想象链）可以强化具身行动执行的指令跟随能力 23 MineDreamer:

企业为实现提质降本增效、提升竞争力、占领市场地位，通过 工业化、信息化深入融合，运用 网络化、数字化、智能化技术 手段与提升精益水平等一系列举措而构建的深度自感知、智慧 优化自决策、 精准控制自执行的高柔性化及自适应的制造体系 智能制造的目的 对内提高制造质量和效率、降低运营成本、减低库存、缩短交 付周期，对外提升服务水平、快速应对市场变化，总体以提高 企业整体经济效益为核心目标 智能制造的手段 （打造智能 + 产业标杆） • 将新技术（人工智能、 ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和管理模式的重大转型和优化创新，并成为新的独特竞争优势 • 将信息转化为可执行的洞察力！ 业务即 IT ， IT 即业务！ Project Content 思路 ©20223 本文档版权归卓朗科技发展有限公司所有，并保留所有权利。 AI 模型 数据 + + 软件系统 （打造智能 + 产业标杆） • 将新技术（人工智能、 ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和管理模式的重大转型和优化创新，并成为新的独特竞争优势 • 将信息转化为可执行的洞察力！ 业务即 IT ， IT 即业务！ S WMS 系统 SCM 系统 敏捷平台、赋能人 连接平台、激活人 智慧平台、解放人 系 统 MES 系统 财务系统 HR 系统 生产管理

可以快速重新 部署于不同的生产任务中，适应小批量、多品种的柔性化生产需求。 基于以上特征，协作机器人极大地促进了人机之间的交互和合作，不仅提升了生产线效率，还能在诸多应用场合中 替代或辅助人类执行重复性、精确度要求高或者对人体有害的工作。随着我国产业智能化升级不断深入，协作机器人 已广泛应用于汽车零部件、3C 电子、精密加工、新能源等工业领域，并不断向商业零售、医疗、教育、农业等领域拓 展。 器人被广泛应用于打磨、装配、螺丝锁付、检测、分拣、 医疗手术等环节中。 相对于六轴协作机器人而言，七轴协作机器人增加了“腕关节”，能够允许机器人避开某些特定的目标，同时能够改 变末端执行器的位置，使末端执行器能够更稳定地到达特定位置，从而提高协作机器人的整体灵活性。 大部分厂商以 6 轴协作产品为主，7 轴协作产品主要以华沿机器人、珞石机器人、中科新松、非夕科技、思灵机器 人、睿尔曼等厂 随着对于安全性、灵活性、柔性化的要求逐渐提升，同时复杂的下游场景不断对协作机器人提出新的应用要求，促使 协作机器人在提升性能的同时，还需要提高产品兼容性，与示教器、视觉相机、操作摇杆、移动底盘、末端执行器等 周边配套产品搭配使用，以实现下游场景所需要的各种功能。在此过程中，协作机器人产业链上下游也在向多元化的 方向发展。 经过多年的沉淀，协作机器人产业链已愈发完善，中国市场在这一进程中表现突出。从减速器、电机到机器人的

5、主管部门负责人对紧急/重大变更进行变更方案评审，对变更方案的可实施 性进行审核与确认，输出变更评审结果，评审不通过则不进行变更操作； 6、按照变更方案，实施变更； 7、变更失败时，按照回退方案执行回退操作，输出变更实施报告； 8、确认变更实施结果，审核变更实施报告； 9、复校变更实施结果，确认后关闭流程。 输入/外部流程 活动描述 变更申请人 云平台 运维组长 变更实施人 运维主管 例行计划 问题管理 1、根据问题管理流程、例行计划、人员、资源等制定巡检计划； 2、审批巡检计划可实施性，保证合理配置，确保巡检计划顺利完成； 3、根据批准后的巡检计划创建巡检工单，指派工单给巡检执行人；根据巡检需 要准备巡检内容等； 4、按照巡检制度要求规范巡检行为；按照巡检工单中的要求进行巡检计划； 严格按照要求记录巡检数据，确保巡检数据的准确性； 5、根据巡检结果，输出巡检报告； 2.运维经理： 运维团队的日常工作安排、考核管理、资源协调 以及运维流程的执行和落地； 应急管理、重大故障恢复、重大事件保障和上升 的问题处置； 组织输出主动类运维服务报告并完成报告的分析 和讲解，包括深度巡检报告、运行月报告、看网 讲网报告等。 19 源池资源利用率和容量进行监控，输出分析报 告，并执行相关调优工作； 配合云厂商完成云平台版本演进、补丁升级、信 息收集和紧急故障恢复支撑等工作。

  和 i y U 11   分别会 将共享的纠缠对  转变为  ，  ，  和  ，对应编码信息 00，01，10 和 11。图 7（c）中黑色圆圈代表编码第二轮要执行误码 19 率检测的比特。随后 Alice 将编码后的光子再次传送给 Bob，如图 7 （d）所示。Bob 对所持有纠缠对序列进行 Bell 态测量获取 Alice 编 码的信息。此时双方再进行一次误码率检测，如果达标 现一系列的量子门操作来实现，如图 8 所示。其中一个可以实现通用 21 量子计算机的线路模型是组合任意的单量子比特门和两量子比特受 控非门。这些量子门操作是按照人为设计的程序在量子比特上进行演 化执行的。在具体的物理系统中，一般通过外部的光场脉冲或者磁场 等来控制量子比特。 图 8. 通用量子计算机线路模型。 量子计算的并行性优势可以通过 Deutsch 算法来粗略体验一下。 更一般的算法可以参考 户通过和服务商手中的量子比特进行交互让计算量子比特执行一系 列的操作来完成计算，而用户数据的安全性则由随机加密来保证。 除了以上的盲量子计算涉及到非局域地使用计算资源外，分布式 量子计算机也是一个通过量子网络平台来进一步扩展计算能力的模 型[23,24]。分布式量子计算机的思想是利用非局域的控制非门来协同 多个小型量子处理器来进一步扩展成为一个更大的量子计算机。如果 在量子网络中执行分布式量子计算，那么多个计算节点之间的非局域