测和学习能力的智能算法演进。现代控制系统必须能够管理复杂的动态系统，通过集成机器学习技术实现参 数自调优、故障预测和性能优化。 • 多元化负载整合与资源优化：随着自动化控制与信息化、智能化的深度融合，多任务负载整合成为核心发展 方向。现代工业系统需要在单一平台上同时运行实时控制、AI 推理、数据分析、视觉处理、通信管理等多种 工作负载，通过统一的计算平台实现硬件资源的高效利用和系统成本的显著优化。在这一整合过程中，确保 等。 PAC 的主要特点包括： PAC 实现方法多种多样，下图展示了一种基于 ACRN 虚拟机构建的 PAC 架构。该架构利用了 Type 1 虚拟化技术，因此具备 卓越的实时性和隔离性，为多任务和多系统的 PAC 应用开发提供了坚实的基础。此外，借助内存共享机制，该方案实现了虚 拟机间的高速数据交换，不仅在空间上实现了优化，同时也提升了系统间的通信效率，为负载整合带来了全面的性能提升。 图：隔离的运行环境 图：工信部电子五所 Cyclitest 抖动延迟测试 高实时高精度控制 Intewell RTOS 实时性抖动可低至 5 μs，支持多任务间信号量同步技术，实现 IEC61131-3 与 C\C++ 多任务间的时序同步控 制，周期精度可达 1ms 以内。支持高级语言 C\C++ 在实时环境中的交叉编译，充分满足半导体生产实时性业务的需求。 27 高速高确定性数据交互

Direct Memory Access）等关键技术实现算力间显存高效 互通，实现不同芯片间的超低时延传输。 （3）统一调度：实现全局最优的资源编排中枢 统一调度是异构算力协同的智能决策中枢，旨在解决多任务资源争用引发的“效率下降” 难题，构建全局最优的资源编排范式，实现对异构算力集群的全维度精细化调度。针对异构 算力计算能力差距，面向大模型训练场景构建分布式并行策略组合、业务感知的非均质拆分 网 18 络和算力间进行一体化考虑，在网络感知算力、算力融入网络等方面保障跨域异构算力集群 高效协同。 业界针对跨域异构算力协同主要呈现两种方式，一是多任务分发式算力调度，通过将分 散、异构算力资源进行感知、连接、整合对系统中多任务进行按需供给和灵活分配，为每项 任务调配到最优区域和算力资源，提升系统整体算力利用情况；二是组合式单任务算力调度， 例如将大模型训练任务分发到远隔千里的多

QMS 、实验 室 管理 LIMIS 审批 ( 业务域内 、 OA 、 个人 驾驶舱 ) 审批事项 集中处理 通用业务，如： ① 审批活动 IT 如何处理？ ② 订单是单个排产吗？ ③ 复杂多任务项 目 管 理？ 业务组件 集中处理 流程示意 营销 2 数字化方法路径 研发 定 制 化 采购 ... 2 2 客服 产品开发流程 产品交付流程 改进改型流程

大模型涌现：2020 年，OpenAI 发布大语言模型 ChatGPT‑3，依靠其强大的语言理解与生成能力开启具身智能发展新纪元。2023年以 后，多模态大模型将语言、视觉、动作至同一模型，让具身智能体实现“一指令多任务”以及“感知‑决策‑行动‑反馈”闭环工作，大 幅提升了具身智能任务规划、场景泛化和人机协作能力。 人形机器人热潮：2022年，特斯拉发布人形机器人Optimus，迅速掀起全球人形机器人研发与投资热潮。随即英伟达、OpenAI、微 是人形机器人的第 一大应用场景；另一方面，二者在硬件和软件层面上都存在技术转移的可能性，产业链复用将有利于人 形机器人量产加速及降低成本。 优必选在极氪5G智慧工厂开展全球首例多台、多场景、多任务的人形机器人协同实训 特斯拉人形机器人在工厂上班的一天 幸福招商 - 14 - 人形机器人产业格局 数据来源：东方证券 硬件端，汽

算，而更像一个相互 关联的网络结构，那就用感知器来模拟大脑的构造吧！在感知器里，计算机通过无 数简单处理单元（类似于人脑中的神经元）的相互作用形成认知能力。借助这种架 构，计算机能够像我们一样进行多任务处理，逐渐学会自学习、自组织和自适应。 这使得联结主义学派又被称为仿生学派或生理学派。联结主义学派放弃了过去认为 大脑和心智只是一个计算机程序的观点，而将智能视为一种基本的生物现象，类似 生长、消 棋手！ 机智的你可能已经发现，著名的亚马逊数据标注众包平台也叫 Mechanical Turk。 用户在官网完成资格认定后，就可以在任务广场上挑选数据标注任务，被采纳后还 能拿到几美元的悬赏金。只是很多任务需要你具备复杂的领域背景知识，你很可能 找一圈后悻悻而归。 这种“人工的”智能一点儿都不性感，直到2017年。彼时谷歌在顶级机器学习会议 NIPS（神经信息处理系统大会，后更名为NeurIPS）上发表了论文《你只需要注意 0个功能，并且在 89 100个不同场景下，这些功能还会发生变化，那么机器就需要学习100万种不同的物 体功能。这不仅需要定义和分类这100万种任务，还要收集大量的数据来训练一个 能够处理这么多任务的策略，显然不现实。事实上100万还是一个很小的数字。 因此，更为重要的是理解一个物体在特定场景下的实际用途，这种理解方式不仅更 高效，也更符合我们日常生活中对物体功能的直觉识别。这样的认知过程，就是心

用于多语言交流与内容生成的场景. Skywork-13B (昆仑万维) [40]: Skywork-13B 由昆仑万维推出, 于 2023 年 10 月发布, 拥有 130 亿 参数, 强调高效的多任务处理能力. 该模型在信息摘要、智能问答、写作辅助等任务中具备良好效果, 并支持多场景应用. InternLM2 (上海人工智能实验室) [41]: InternLM2 是上海人工智能实验室于 2024

验证，构建开放、统一的光电协同系列标准，涵盖物理接口、性能测 试、路由协议等方面，初步引入智算中心网络； 第三阶段试点验证基于高集成度光互连技术的超节点方案，可引 入OCS等配合技术，实现全光传输路径和多任务训练负载的高速互通， 支持1.6T及以上速率、并提升每瓦通信能效，实现一贯式全光互连超 节点技术愿景；打通标准和产业链生态，实现从研究探索到产业落地 的完整过渡。试点验证基于光电协同方案，构建更低时延、更大规模、

知识图谱与检索结合 专 业 领域任务 ( 医疗、法律 ) 结合领域知识， 准确率高 智能体增强检索 RAG 智能体、迭代查询、动 态选择检索策略 复杂、多步骤任 务 自适应、实时， 支持多任务拆分 智能体互联网 (Internet of Agents,loA) 是一套以智能体为中心的底层架构，核心目标是让海量、不同类型的智能体 ( 虚拟的、实体的 ) 能无缝连接、 自主发

应用于结构化制造环境中，成为传统工业自动化的支柱力量。近年来，协作机 器人凭借安全、易部署的特性，推动了人机协作的柔性制造浪潮，尤其在小批量、多品种的工艺环节中展现出独特优势。然而，随着市场对“多任务、 跨场景、自主应变”的能力要求不断提升，传统工业机器人和协作机器人在泛化执行力与环境适应性方面的短板日益凸显，难以满足复杂、动态场景 下对智能化操作的迫切需求。 • 在生成式AI、通用大模型和多

的生物系统，实现特定功能。随着基因编辑、 蛋白质从头设计、代谢工程等技术的进步， 合成生物学近年来蓬勃发展，已在医药健康、 环境治理和新型材料等众多领域产生变革性 影响。人工智能（AI) 技术，凭借其强大的 多任务学习能力和未知空间智能探索能力， 有效地契合了合成生物学的智能化设计需 求，并为破解生物系统序列—结构—功能之 间的复杂映射关系开辟了全新路径，推动合 成生物学向更高效、更精准的方向快速发展， 感大数据、遥感基础模型以及地球观测类应 用。遥感基础模型能够处理多源、多分辨率、 多频段遥感图像，服务于场景分类、目标检 测、跟踪、图像分割和变化检测等任务。融 合 AI 技术与遥感科学，能够提升图像处理 精度和多任务处理能力，满足日益复杂的遥 感数据分析需求，推动遥感应用智能化发展。 2.2 最新进展 2.2.1 融合多时相多模态遥感数据的视 觉大模型 融合多时相多模态遥感数据的视觉大模 第七章 工程科学