（4）自治控制与边缘纳管：构建“中心+边缘”双层纳管体系， 在边缘节点部署智能代理模块，实现算力资源的状态感知、自主注册、 动态调控与异常恢复，降低系统整体运维复杂度，增强纳管系统的可 扩展性与鲁棒性。 多元异构资源适配纳管体系的建立，不仅提升了资源统一管理的 效率，也为实现弹性算力提供了必要前提，构筑算电协同系统的算力 基础设施底座。 2.2.2 多能互补电力协同调度 算电协 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 18 时间预测、电力价格时序预测、节点拥堵概率评估等关键指标的前向 推演。通过引入元学习、自适应学习等技术，可不断提升预测模型的 泛化能力与鲁棒性。 感知模型不仅提升了调度系统的智能化水平，还为绿色调度、碳 排优化、能耗闭环控制等功能提供了决策基础，是支撑算电协同的关 键使能环节。 2.2.4 高可靠确定性网络承载 在算电协 络测量 （Network Telemetry）技术，系统可实时采集链路利用率、时延变化、 带宽瓶颈等信息，反馈给算网调度平台，辅助实现路径重选、任务转 移与资源重配，提升整体算电调度的适应性与鲁棒性。 通过引入确定性与无损通信机制，构建面向算电任务的高可靠网 络基础，可为算电融合提供坚实的连接底座与动态支撑能力。 2.2.5 生成式智能化决策控制 算电协同网络智能决策是实现高效资源管理和优化服务的关键

.... 60 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 7 4.2 安全与隐私 ................................................ 61 4.3 鲁棒性、可控性和合乎伦理的人工智能实践 .................... 62 4.4 组织如何利用这些标准 ...................................... 63 准确性、鲁棒性和网络安全（第15条）：提供者必须确保高风险人工智 能系统准确、可靠且稳健。应尽量减少与系统性能相关的错误和风险，并采取 必要措施解决准确性和鲁棒性问题。应执行安全风险评估，并结合系统的设计 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 26 实施必要的缓解措施。高风险人工智能系统必须执行全面的风险评估，并遵守 网络安全标准。在使用语言模型时，它们还应达到适当的准确性、鲁棒性和网 络安全水平。可针对准确性和鲁棒性的技术方面制定基准和衡量方法，应在随 附的使用说明中声明准确度和相关衡量标准。 ● 对某些人工智能系统的具体要求（第53和55条）：该条例确定了对特定 类型的高风险人工智能系统的特定要求，如生物特征识别系统、关键基础设施 中使用的系统、教育和职业培训中使用的系统、用于就业目的的系统以及执法 机关使用的系统。 ○ 在高风险人工智能系统应在其包装/文件上注明其名称、注册商号或

并结合自适应感知周期调整策略，根据资源负载波动、任务密度变化 及调度优先级动态调节感知频率与深度，实现算力感知效率与系统负 载之间的动态平衡，兼顾系统轻量性与感知精度。 整体上，分级分域算力感知技术具备高扩展性、高实时性与高鲁 棒性，为异构算力资源的统一建模、精准度量与智能编排提供可靠的 底层支撑，显著增强了跨域调度、弹性部署等算网能力，有效支撑算 力网络在多场景、多区域、多维度下的广泛应用与持续演进。 3.3 分级分域算力调度技术 聚合、策略细化与调度优化，实现区域内的资源高效利用与跨域间负 载均衡；边缘调度单元部署于算力节点侧，具备就近响应、细粒度感 知与快速调度执行能力，能够在毫秒级内对本地突发请求作出决策， 有效提升系统的服务敏捷性与抗扰鲁棒性。 该技术体系的核心在于调度粒度与路径的双重优化：一方面，构 建多层级资源状态感知机制与任务上下文理解能力，支持感知粒度随 业务 QoS 要求与网络状态灵活调整，实现自适应调度策略动态收敛； 3-5 自智算力网络参考架构示意图 分布式系统本身固有的异构性、动态性、规模可变性以及跨域交 互带来的不确定性，构成了分布式算力自智技术需要应对的基础挑战。 因此，首要任务在于如何设计具备高度鲁棒性与适应性的单域自治机 制，使其能在局部信息不完备或环境突变的情况下，依然保持稳定的 资源管理与服务提供能力。在跨域协同中，需要建立高效、可信且低 开销的通信与决策框架，以实现全局最优或次优的资源调度与任务协

“小脑”向基于强化学习和模仿学习的控制策略发展 传统机器人控制方法因高度依赖精确动力学模型及专家先验知识， 在动态开放环境适应性方面存在局限。尽管数据驱动的学习型控制能 通过经验优化策略，其泛化能力与环境鲁棒性仍待提升。大模型的引 入为人形机器人“小脑”控制带来新突破，正推动控制范式从模型驱 动向数据驱动迁移。 大模型通过整合先验知识显著提升数据利用率。如Language Plan 方向，视觉-语言 模型开辟新路径。CLIP-ASAP融合CLIP语义编码与因果语言建模， 基于视觉观察与语言指令预测关键动作帧，支持复杂技能的长时程学 习。当前挑战聚焦于实时计算效率、极端环境鲁棒性及决策可解释性 三大维度，亟须突破多模块协同以实现真正的端到端自主系统。 人形机器人的“肢体”是实现拟人功能的关键，涵盖芯片、传感 器、执行机构（电机、灵巧手）等先进技术。这些技术协同工作，为

除了上述介绍的量子通信范式，还有一类通信模式叫量子安全直 接通信（QSDC）[15]。这类方案无需信息加密、密钥协商和解密这 些过程，而是利用量子信道来直接安全传输信息。QSDC 思想是由龙 18 桂鲁等人提出[16]。这里简单介绍一下基于纠缠的两步 QSDC 方案的 思想[17]，大概的步骤如图 7 所示。 图 7. 基于纠缠的两步 QSDC 方案。（a）Alice 制备 Bell 态。（b）Alice 激光频率。这种分布式的时钟结构可以让每个参与者在不丧失自主权 和安全性的情况下都能通过集体数量的优势来提高自己本地时钟的 稳定性。这种整体合作带来的性能增加会激励更多的节点加入，随着 参与者的增多，同时又进一步增强了对信道中断的鲁棒性。整个网络 的安全性则由量子通信来保证。 图 11. 长距离基线干涉望远镜。（a）传统远距离干涉望远镜。（b）基 于量子中继器纠缠分发的远距离干涉望远镜。L和R分别代表左和右。 （2）长基线望远镜 Wehner 等人提出的量子互联网协议栈和经典的五层协议栈在分 层和名称上是一致的，但是每层所对应的功能却不同[83-86]，如图 20（b）所示。物理层主要负责实现相邻节点的纠缠产生。链路层则 是实现更鲁棒的纠缠信道。网络层实现端到端的纠缠分发。传输层负 责传输量子比特数据。应用层依然是各类量子应用。和 Van Meter 等 人的方案不同的是，这里的方案并没有考虑将纠错单独作为协议栈的 一个层。

严肃的金融行业属性特征。 真人驱动技术原理： 数智人可对任意语音输入生成对应的口型及表情动作 需排除语音中的噪声，音色等信息，提取语音中发音内容相关 信息 通过大规模语料训练模型，实现对发音内容信息的鲁棒提取， 进一步通过口型驱动模型生成视觉口型参数序列，从而实现语 音驱动。 前端 后端 数字人交

NLP有2个核心的任务：分别是1）自然语言理解—NLU；2）自然语言生成—NLG。 o 自然语言理解：希望机器可以像人一样，具备正常人的语言理解能力。需要涉及：1）语言的多样性；2）语言的歧义性；3) 语言的鲁棒性；4）语言的知识依赖；5）语言的上下文。 o 自然语言生成：为了跨越人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式，如文章、报告 等。需要涉及：1）内容确定；2）文 SAM 模型基于 Meta 在 2021 年发布的 Unified Vision 模型架构，并在此基础上进行了优化和改进。该模型采用了多尺度特征 融合和深度监督等技术，具有更好的图像分割效果和更高的鲁棒性。SA-1B 数据集是 Meta 开源的一个大规模的、高质量的图 像分割数据集，包含 10 万张图像和 100 万个标注，涵盖了人、动物、车辆、建筑等多种类别。  开源 SAM 模型和 SA-1B

用率，保障高质量图像传输的实时性与稳定性。此外，强化学习通过 奖惩机制训练智能体，在动态环境中自主优化资源调度策略，根据实 时负载与任务需求动态调整资源分配，最大化资源利用率并降低能耗， 同时应用于网络故障预测与修复，提高网络鲁棒性。总的来说，传统 AI 算法的应用为算力网络的高效运行提供了重要技术支撑。 近年来，大语言模型（LLM）凭借其卓越的语义理解、逻辑推理 与知识表示能力，正成为算力网络智能化升级的核心引擎。在算力网 调度与负载均衡，确保系统整体性能的最优。在故障场景下，Agent 的自主性尤为突出，它能够迅速执行隔离、切换、修复等操作，有效 减少人工干预，显著提升网络的高可用性与韧性。这种自主运营模式 不仅增强了系统的鲁棒性，还大幅降低了运维成本，为算力网络在复 杂动态环境下的稳定运行提供了坚实保障。随着 Agent 技术的不断演 进，算力网络将逐步实现从被动响应到主动管理、从静态配置到动态 优化的智能化转型，

弹簧技术，提高全寿命 周期力控稳定性，实现全行程恒力输出；三是利用领先的自主研发光 编技术实现高精度定位；四是航天级的过程质量控制，确保量产质量 稳定性依赖补偿算法的自适应补偿能力，提高软件的鲁棒性；同时， 在生产制程控制方面引入航天质量控制专家进行指导，确保产品批量 交付的一致性和稳定性。 25 3、灵猴螺纹完整性检测机器人 螺纹完整性检测系统无需旋转或者多相机系统，只需要单个相机

一等奖 2021 全球开放数据应用创新大赛 - 基于文本挖掘的企业隐患排查质量分 析模型 第一名 2021 中国计算机学会大数据与计算智能大赛 -“ 千言 〞 问题匹配鲁棒性评 测 第一名 2021 年全国知识图谱与语义计算大会 - 医疗科普知识答非所问识别 第一名 互联网虛假新闻检测 2019 全球挑战赛 - 虛假新闻多模态检测 第一名 中国法研杯 CAIL2020