4.2 4.2.1 4.2.2 XR 4.3 4.3.1 4.3.2 52 53 54 55 57 58 60 61 61 62 63 64 66 66 67 68 68 69 70 70 71 50 52 1.1 [1] [1]. XR • 2021 2022-11-01 XR XR XR 60 3.1 XR XR ◼ XR XR ◼ [1]. 2022 2026 2022-10-28 XR [1] 61 3.2.1 XR XR XR XR VR 5G XR VR VR 5G+XR ◼ VR VR VR Z VR 2023 VR 2024 VR IP 2025

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基于大数据的全域旅游综合管理平台的设计与应用 数据通信 Data Commuincation 引用格式：戴佳静，李小曼，蒋毅天. 基于大数据的全域旅游综合管理平台的设计与应用［J］. 邮电设计技术，2025（1）：61-65. 61 2025/01/DTPT 产业、全民参与、全方位 ［4］。 2016 年全国旅游工作会议第一次明确提出“全域 旅游”的概念；2018 年国务院办公厅正式发布《关于促 进全域旅游发展的指导意见》

~4.5 2030E NA 48 54 61 69 78 90 市场培育期 A. 理论市场空间（万台） a. 潜在渗透规模（万台） 0.05% 5% 人形机器人 潜在渗透率 人形机器人 潜在渗透率 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 数据来源 按数量 A. 人形机器人理论市场空间（万台） 48 54 61 69 78 90 计算值，A = ①全国新能源车产线数

本文的分析和建议旨在为运营商智算中心的规 划和建设提供参考，推动人工智能技术的进一步发 展。 参考文献： ［1］ 舒文韬，李睿潇，孙天祥，等 . 大模型语言模型：原理、实现与发展 ［J］. 计算机研究与发展，2024，61（2）：351-361. ［2］ KAPLAN J，MCCANDLISH S，HENIGHAN T，et al. Scaling laws for neural language models［EB/OL］ training-compute-of-deep-learning-models． ［8］ 冯杨洋，汪庆，谢旻晖，等 . 从 BERT 到 ChatGPT：大模型训练中的 存储系统挑战与技术发展［J］. 计算机研究与发展，2024，61（4）： 809-823. ［9］ Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence. Artifi⁃ cial intelligence

OTTO Motors是⼯⼚中提供AMR作为服务解决⽅案的⼀个例⼦。在⼀个占地100 万平⽅英尺、所有运输都通过AMR⻋队完成的超⼤⼯⼚中，每天完成5,200项任 务，总⾏驶⾥程为1,100英⾥。61 据OTTO称，规模化部署时潜在的成本节约很⾼。标准的OTTO 100型（1:1⼈⼒容 量⽐）每年运⾏24/7/52的费⽤为每辆⻋15,000-25,000美元（约每⼩时2.3美元）， ⽽较⼤的OTTO 9美元）。OTTO AMR的成本仅为⼈⼒等效设备的10%，可叉⻋驾驶 员等效设备的20%，输送系统等效设备的50%，AGV系统等效设备的66%。因此， 回收期⾮常有利-系统租赁不到1年，仅⻋辆租赁为1-2年。61 人工智能和机器人：近期市场驱动因素是周期性逆风，而非人工智能采用 对于像AMR和AGV这样的轻型⼯业存储和检索机器⼈，在⼤流⾏病以来市场出现了 两种⾮常明显（且互相抵消）的市场趋势。与许多应⽤⼀样，⼈⼯智能的能⼒和发 动了采纳。随着 利率上升和电⼦商务渗透率（暂时）逆转，这些投资被提前收回。美国仓储建设⽀ 出现在同⽐下降约20%，电⼦商务在总零售销售中所占⽐重直到2024年中期才恢复 到⼤流⾏病开始时的⾼点。 61 制造业中⾃主移动机器⼈（AMRs）的商业案例（OTTO Motors） © 2024 花旗集团 44 花旗集团(Citi)全球观点与解决⽅案 2024年12⽉ 降低成本是近期的重点 近期预

强了云环境下的容器安全性[６０].Sun等为了在时间连续、高 频对抗的攻防过程中进行准确决策,提出一种微分博弈模型, 利用微分博弈的开环纳什均衡求解算法得到最优防御策略, 对网络关键节点进行实时防御[６１]. ２)基于机器学习的攻击面转换 基于机器学习的防御策略是 MTD 的 一 种 实 现 方 式,它 利用机器学习技术自动分析攻击行为,检测异常流量,激活跳 变策略等,根据实时的网络状态动态调整网络防御策略 [５３Ｇ５４] 基于攻击面的 转换策略 基于博弈论 攻防双方根据实际网络攻防场景进行攻防博弈,力求自 身收益最大化,利用博弈论来确定一种系统安全性和可 用性之间较为均衡的最优防御策略 [５５Ｇ５８,６１] 基于机器学习 利用机器学习技术自动 分 析 攻 击 行 为,检 测 异 常 流 量, 激活跳变策略等,根据实时的网络状态动态调整网络防 御策略 [６２Ｇ６３] 随机策略 由人工制定的随机策略 basedonmovingtargetdefensesignalinggame[J]．Application ResearchofComputers,２０２３,４０(３):８９０Ｇ８９７． [６１]SUN Y,JI W F,WENG J,etal．OptimalStrategyof Moving TargetDefenseBasedonDifferentialGame[J]．JournalofComＧ

每个 token 激 活 3 7B 参数 (~5.5%), 降低计算 量 MoE: 1 共享专家 + 256 路由专家 MLA: 低秩压缩 DeepSeek v3 模型参 数 L=61 层 oo oouatence9 Input Hiden heOOOO ka 派 {vb k 回 apply RoPE Output Hidden h{ Transformer