GPU（图形处理器）、并行计 算集群 硬件基础 量子化学、密码学、优化、搜索、 量子模拟等 图像处理、深度学习训练、科 学模拟（规则并行任务） 适用问题类型 潜在的 指数级加速 （特定问题）、 全新计算范式 高吞吐量、擅长大规模数值并 行计算 优势 技术不成熟、易受干扰、目前规模 小、算法有限、需低温环境 不擅长非规则、逻辑复杂的任 务，串行瓶颈依然存在 局限 前沿技术，处于实验与原型阶段，

模型动态学习模态 - 场景的关联信息 ， 实现场景样本自适应的多模态动态融合 创新：提出局部到全局的混合专家多模态动态模型构建“模态 - 场景”动态感知关联 (ICCV 2023) 在多模态非固定关联范式中动态地相互融合主导 - 辅助模态信息 双向 Adapter 结构简单、高效（仅添加 0.32M 可学习参数） ，以通用的方式将互补特征从一种模态转移到另一种模态。 每个模态分支从其他模态中学习提示信息 实现了协同进化 n 社会化学习范式可以通过智能体之间的关键样本交互和知识交互 ，从而实现新知识学习 n 在保留个体原先任务认知能力的基础上 ，获取其他智能体的任务知识 ，进而实现机器社会中多个个体的协同进化 创新：针对开放环境下的群智演化 ，提出兼顾专业性和通用性的社会化学习范式（ ICML 2024 ） 创新：针对跨任务下的协同进化 ，提出兼顾下游任务专业性和通用性的社会化协同进化范式（ ICML 2025 2025 ） n 社会化协同进化范式可以通过智能体之间的层级化动态交互和协同 ，从而实现知识的传递与增强 社会化协同进化通过多智能体间数据与知识的层级化动态交互 ， 实现了跨任务群智演化 n 在提升个体原先下游任务认知能力的基础上 ，整体解决不同下游任务能力得到增强 ， 实现跨任务协同进 化 构建跨平台（无人机 + 路面摄像头）多模态（可见光 + 热红外）空地协同感知数据 集 模型可以显著捕获全局和局部判别特征

达+毫米 波”三重冗余架构，显著提升对静态障碍物、施工区、异形物体的识别鲁棒性 ；当前L3级落地前夕，以特斯拉BEV(Bird’sEyeView)+Transformer为核心的纯 视觉大模型范式加速普及，通过端到端神经网络实现从原始图像像素到行车意 图的直接映射，推动行业迈向“重感知、轻地图”的新阶段[1]。这一路径迭代 的核心动因在于：一方面，城市NOA对复杂路口、无保护左转、鬼探头等长尾 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 10 中转节点升级为融合感知、规划、决策与部分控制功能的高集成计算平台，支 撑L2+至L4级智能驾驶功能落地。这一转变直接驱动EEA架构向‘中央计算+区域 控制’范式收敛，显著降低线束复杂度与ECU数量，同时提升系统响应实时性与 OTA升级能力[1]。 主流供应商正围绕‘硬件可扩展、软件可迭代’双主线构建差异化竞争力。英伟达 凭借Orin/Xavier系列 致 感知冲突；另一方面，在隧道、地下车库等V2X信号盲区，高精地图提供可靠 回退能力；而在施工改道、临时封路等地图未及时更新场景，V2X可实时填补 空白—二者构成“静态底图+动态流”的互补感知范式。这种协同不仅提升单点 可靠性，更通过多源交叉验证降低误检率，使整体感知置信度较单一技术路径 提升40%以上。 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析

二、 低空数据平 台 三、 低空感知大 脑 CONTEN TS 统计机器学习长期关注数据规模、 结构及分布与模型 泛化间规律 前提假设和静态度量失效 经验规律重构新范式导向 数据样本量稀缺 需严格约束模型复杂度 根据数据结构选择模型 维度问题影响模型选择 2017 经典泛化理论质疑： Zhang, C. 《 Understanding deep learning dilemma 》 系统阐述非线性模型的偏差 - 方差权衡与数据 维度挑战 1995 年：数据模型经典范式 Vapnik, V. 《 The Nature of Statistical Learning Theory 》 提出结构风险最小化原则 ，建立数据量决定可 安全使用的模型复杂度经典范式 1971 年： VC 维 Vapnik, V. & Chervonenkis, A. 《 On the 动态增强低质量图像 低空多传感 器协同学习 如何动态挖掘多模 态有效性？ 如何动态复原多种 噪声类型？ 挑 战 看不清 多雾 夜间 构建了复杂退化自适应建模理论与复杂多退化统一复原范式 提出了 空场景特征引导的多传感器可信提示动态鲁棒感知方法 感知结果 多源融合图像 低空多传感 器协同学习 解决低空数据易受环境干扰难题 克服场景动态变化的困境 质量提升 IJCV

资源 [2], 构建 “云 – 边 – 端” 协同 [3] 的新型数字基础设施, 旨在突破地面网络的低空覆盖局限, 实 现空天地一体化协同服务. 在 LAIN 新范式驱动下, 低空网络管控体系正在经历从 “人工主导” 向 “智能自治” 的范式重构. 传统通信网络基于静态配置与人工干预的运维模式, 在应对低空场景特有的高动态性、异构性及跨域 协同需求时, 暴露出显著局限性. 首先, 全局态势感知能力缺失 [18] 调查了 SAGIN 在灾害管理中的重要作用. 灵活的低空 网络和现有卫星网络可以快速建立具有高可靠性、低延迟和高容量的紧急通信系统, 基于 SAGIN 的 应急通信系统将成为支持搜救行动的关键范式. 除了学术界围绕低空智联网开展广泛研究以外, 以运营商为代表的产业界也在持续关注低空领域. 中国移动发布了《低空智联网技术体系白皮书 (2024)》[19], 分析了低空经济产业发展趋势, 总结了 (Smart Integrated Lower Airspace System, SILAS), 强调了 SILAS 与 传统基于航路的空域管理和飞行管理的本质区别, 打造了低空经济领域新的系统设计和服务范式. 3.0 版本深度解析了低空经济发展安全体系, 涵盖了从飞行器设计制造到运行管理, 再到社会影响的全方 位安全保障. 一些商业机构和政府部门已经开始探索低空网络与数字孪生技术如何落地实践. 成都携恩公司开

0）AI 安全。 第五章，智能泛在云，介绍了云计算研究院基于云计算技术趋势和中国电信战略所提出的研究愿景， 即，立足于泛在融合的云网基础设施，依托于云计算系统和 AI 算法深度融合的未来云计算新范式。本章 介绍了智能泛在云的背景与特征、技术挑战与创新机会、定位与展望。 目录 1 面向下一代云计算的研究 1 1.1 研究图谱 2025：云计算产业和技术分析 . . . . . . . . 热点方向九：新兴技术及应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.2.1 智能时代下的新兴计算范式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.2.2 面向泛在互联的第六代移动通信系统 . . . 特征。在此背景下，云计算服务模式正在加 速向“AI+”深度转型，推动形成以 AI IaaS、AI PaaS、MaaS 和 AI SaaS 为代表的全产业链服务体系，构筑 人工智能时代的新质生产力范式，图 1.1列举了当前阶段云计算领域的技术研究图谱。 在基础架构层，AI IaaS 成为支撑大模型时代的核心底座。基于 CXL（Compute Express Link）的内存 池化架构显著提升异构算力资源的调度灵活性与利用率

和塑造教育发展新优势的重要突破口。 ” 时代背景 • 人工智能具有技术属性和社 会属性高度融合的特点 • 为重塑教育形态、推动创新 发展带来新的机遇和挑战。 时代背景 学习范式转型：从“被动学习 ”向“ 自主学习 ” 搭建智慧学习空间 探索新型基层学习组织 打造泛在化、个性化、协作化的学习场景 源自：教育部高等教育司 . 人工智能引领高等教育数字化创新发展 书库空间管理 • 智慧环控感知 3 管理决策： • 数据分析挖掘 • 发现规律 • 获取洞察 智慧门户： • 文献信息资源重组， 服务场景化需求 • 服务个性化需求 ， 推进学习范式转变 融入校级数据能力建设： • 数据合作共享 • 决策支持 数据中台的应用场景 智慧 图书馆 1 4 感谢聆听 敬请指正

有全球影响力的领航级智能工厂，带动一批智能制造装备、 工业软件、系统解决方案和标准应用突破，加速以新一代人 工智能为代表的新一代信息技术和先进制造技术深度融合， 2 培育形成一批未来制造模式，推动研发范式、生产方式、服 务体系和组织架构变革创新。 三、构建梯度培育体系 （ 一）普及推广基础级智能工厂。鼓励制造业企业参考 智能制造能力成熟度评估结果制定智能工厂建设提升计划， 部署必要的智能制造装备、工业软件和系统，加快生产过程 国家智能制造专家委员会在 相关部门指导下，加强对领航级智能工厂建设的技术咨询和 指导，助力培育具有全球领先水平的智能工厂。领航级智能 工厂应积极对外输出新技术、新工艺、新装备和新模式，引 领研发范式、生产方式、服务体系和组织架构变革。 四、强化组织实施 （ 一）制定梯度培育指引。相关部门共同研究制定并适 时更新《智能工厂梯度培育要素条件》，明确各级智能工厂 建设重点。工业和信息化部修订完善《智能制造典型场景参

地基于“连接+算力+能力”的信息服务体系，结合隐私计算、 区块链等核心技术，逐步构建起下一代跨行业、跨区域、跨 领域的数据流通基础设施。 专栏 1：数据流通基础设施建设实践 温州市通过多源技术融合收敛，构筑数据要素流通利用新范式。一是整体 规划，多路径协同率先落地。按照“1+1+6+N”体系，协同多方生态力量共建共 营，推动多技术路线基于数场融合落地。目前，已完成数场管理平台、基础支 撑平台、区块链和隐私保护计算公共服务平台的建设，并部署多技术路线的业 知边界、劳动能力、决策水平的极大拓展提升，不仅可以执 行人类的预设规则，更能在复杂环境中发现新规律、提出新 问题、探寻新路径、形成新模式。推动人工智能与经济社会 各行业各领域广泛深度融合，将重塑人类生产生活范式，加 快区域经济发展步伐。各地积极应对人工智能快速发展带来 的机遇与挑战，立足自身资源禀赋，不断完善政策保障体系， 着力破解人工智能应用场景开放不够、应用深度不足等难题， 加快推动人工智能技术创新、产业集聚，深化人工智能赋能 36 四.形势篇：数字经济发展机遇挑战并存 （一）战略机遇 “十五五”时期，数字经济将进入全面扩展和深度引领的 新阶段，其驱动力将从技术应用的浅层融合，转向要素重构、 智能革命和范式创新的深层变革。区域发展数字经济主要面 临以下五大战略机遇： 1.国家战略持续深化，构筑数字经济发展坚实底座 “十五五”期间，数字中国建设将从顶层设计走向全面落 地，数字经济作为国家战略的核心地位将进一步夯实。其带