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 Facebook Meta PICO • 2023 Apple Vision Pro • 1968 Ivan M2+R1 R1 3D 12ms Micro-OLED 8K Vision OS Vision OS ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ * ABeam * ABeam 71 4.3.2 ◼ LiDAR NeRF GAN 1 2 3 1.1 2.1 2.2 eVTOL 2.3 2.4 Consulting IT ABeam Consulting 2003 20 2024 7 ABeam Consulting 1100 ABeam Consulting China 479 71 Email CNABSZSTARTUPTEAM@abeam.com 2025 3 "ABeam" and its logo are registered trademarks of

.................... 70 6.3.4 ಓൟͬܙ༉؏Ц࠿ ......................................................... 71 6.4 ௣࿍ปܙЦ࠿ ........................................................................ 72 6.4.1 ᆑ௶ᆇၗ௲௣ԈޚူϢՎСԈޚЦ࠿ ē ປࠄᆑ௶ᆇၗᆇࠡ޳Љ޳ڕອڑ೴࡬ēٲߙ౨ຏښඹԅڳිࣂ޷ಓ ൟͬܙ༉؏ົં໰๯ڕसٟટd̟ზົંफιēדนౖഃॿජܕЄ ౌྡྷ඘ܤͬܙ༉؏ົંc௦့ිԙᆘۦჼᄭcಓС࣠௕ďౖ࣠Đಓ — 71 — ¤ ¤ ൟ༉؏ົંcںོಓൟͬܙ༉؏ົં໰๯ڕसԉd ಀݖᆇ·ϵူಓൟͬܙ༉؏໰๯׻๠dϰނcڕसۤ֟ϣಀݖ ᆇ·ϵူಓൟͬܙ༉؏ອڑჿІ֥ڟcγᅹڟֳcົંۤಬဈ̣ै ԉ໰๯

EmbodiedGPT[75], ELLM[76], Voyager[77], LLM-Planner[78], KnowNo[79] ViLA[30], OK-Robot[69], CaP[70], LLM-GROP[71], Instruct2Act[51], VIMA[50] VoxPoser[52], 3D-VLA[63], iVideoGPT[64], NaVid[65], RoCo[66], Swarm-GPT[67] NumPy[120]) 执行算术运算和空间几 何推理, 从而增强大语言模型的能力. 通过这种方 式, CaP 能够生成执行复杂任务的机器人策略, 如 视觉引导的拾放操作或基于轨迹的控制. LLM- GROP[71] 同样通过提示技术从 LLM 中提取关于语 义有效对象配置的常识知识, 并将这些知识实例化 到任务和运动规划器中, 以适应不同的场景几何结 构, 从而提升服务机器人在多对象重新排列任务中 的常识推理能力 models and embodied intelligence will eventually meet. Robot Industry, 2024(2): 71−74 (杨雨彤. AI 大模型与具身智能终将相遇. 机器人产业, 2024(2): 71−74) 20 Gupta A, Savarese S, Ganguli S, Fei-Fei L. Embodied intelli- gence

八、核电站专网案例 25 九、体育场馆专网案例 30 十、矿山专网案例 40 十一、传媒专网案例 45 十二、建材科技生产企业专网案例 50 十三、5G/5G-A 专网前景展望 70 缩略语 71 参考文献 73

RP-3D 2d pix2pix [66,67];DCGAN [68];pix2pix, CycleGAN [69,70] (o2 P-3D + o3 P-3D) to FP-3D pix2pix [71]; ESGAN [72] (SP-3D + o3 P-3D) to FP-3D cGAN [73]; GAN [74] FP-3D to FP-3D TreeGAN [75]; DDPM [76] creation of preliminary 3D models that adhere to predefined rule settings (o2 P-3D + o3 P-3D to FP-3D) [71, 72]. Furthermore, researchers can create architectural 3D mod- els from design concept sketches (SP-3D Cfd-based optimization and generative adver- sarial networks. Energy and Buildings, page 113863, 2023. [71] Ondrej Vesel`y. Building massing generation using gan trained on dutch 3d city models. 2022. [72]

22(1): 2-13. [5] 周济, 周艳红, 王柏村, 等. 面向新一代智能制造的人− 信 息 − 物 理 系 统（HCPS) [J]. Engineering, 2019, 5(4): 71-97. [6] 杨晓光, 朱际宸, 王一喆, 等 . 汽车变革发展中的城市 交通系统重构与研究综述[J]. 交通运输研究, 2022, 8(3): 2-20. [7] 刘慧, 牛瑞飞 中国出行即服务（MaaS） 体系框架与发展路径研究[J]. 交通运输研究, 2019, 5(3): 1-9. [14] 石飞 . 公共交通优先发展转型思考[J]. 科学, 2019, 71(3): 34-37. [15] 董志国, 温晓丽, 苏跃江, 等. 一站式交通出行融合支付 MaaS平台的实践与思考——以广州为例[J]. 交通与港 航, 2022, 9(2): 9-14

是在产品开发、风险管理和客户体验方面。 保险公司正在大力投资人工智能技术，他们预计在未来三年对以下领域进行 投资：深度学习（78%）、嵌入式智能解决方案（81%）、机器学习（81%）、 视频分析（71%）、自然语言处理（78%）。 图 1：保险公司 AI 投资方向 4 资料来源：埃森哲 保险科技初创企业也意识到了这些技术的重要性，许多公司都将人工智能作

（2025–2040估，单位：十亿美元） 2035估 93 132 2040估 2025估 7 1 0.08 7 21 125 225 2029估 9 12 2030估 54 71 个人飞行eVTOL 出行eVTOL 全球eVTOL潜在市场规模，按地区划分 （2025–2040估，单位：十亿美元） 2035估 41 184 2040估 2025估 3 4 0.08 必 须具备日本航空局认证的维护资质，这增加了市场准入的复杂度与成本。 2028估 2030估 2035估 14% 46% 24% 1% 1% 6% 6% 2% 2040估 0 12 71 132 北美 欧洲 中国 亚太其他地区 日韩 南美 中东 东南亚 非洲 按地区划分（2028–2040估，单位：十亿美元） 0 0 0 10 4 4 58 28 81

法律责任的跨境适用规则（如《民法典》涉外编）？ 48 68.合规整改的期限与验收要求？ 49 69.数据合规公益诉讼的适用情形？ 50 70.可信数据空间运营者的责任豁免条件？ 50 八、新兴场景类 51 71.AI大模型训练数据的合规要求（如数据来源、版权）？ 51 72.物联网设备数据采集与传输的合规要点？ 52 73.区块链存证数据的可信性法律认定要求？ 52 74.数字孪生数据的隐私保护合规策略？ 数据合规风险转移的方式（如数据安全保险）？ 69 96.常态化风险防控的机制设计（如定期巡检）？ 69 97.第三方服务的风险防控要点（如合同约束、审计）？ 70 98.新技术应用的风险评估（如隐私计算、AI）？ 71 99.跨域数据风险的协同防控机制？ 72 100.风险事件的复盘流程与改进要求？ 72 一、基础概念类 可信数据空间的核心定义及本质特征是什么？ 1. 可信数据空间是数字经济时代以数据可信流通与价值转化为核心目 努力 且无故意/重大过失”，责任边界与角色定位、合规行为直接绑定， 若已按规则履行职责仍无法避免损害，则可豁免相应责任。 八、新兴场景类 AI大模型训练数据的合规要求（如数据来源、版权）？ 71. AI大模型训练数据的合规核心围绕“来源合法性”与“版权尊重”两大底 层要求展开。数据来源需确保合规性：公开数据集应选择已明确授 权（如开源协议、权利人书面许可）的内容，爬取公开网络数据需

来干扰攻击者的认知,误导其攻击决策[１８]. Robertson等为每个主机创建对应的网络视图,隐藏真实 存在的资源,伪造不存在的虚假资源,将固定网络拓扑转换为 具有欺骗性的、可调整的拓扑结构[７１].Lu等制定双频率IP 地址跳变策略,使用多个虚拟IP与主机真实IP相映射,并给 真实主机和蜜罐主机配置不同的跳变频率,周期性地混淆网 络拓扑信息[７２]. ２)基于伪造的欺骗防御指通过使用蜜罐、蜜网、密标等虚 rinting[C]∥２０１５ IEEE Conference on Communicationsand Network Security (CNS)．IEEE,２０１５:３１７Ｇ３２５． [７１]ROBERTSON S,ALEXANDER S,MICALLEF J,etal．CINＧ DAM:CustomizedInformationNetworksforDeceptionandAtＧ