如复旦大学提出了一种强化学习逆设计框架并将其应用于变工况下 的变形翼型设计4，南方科技大学提出了基于合作型多智能体强化学 习的数字微流控芯片液滴路径规划5。在流动控制方面，通过实时预 测流场演化并施加主动干预，可以实现湍流抑制或传热增强。典型技 术包括结合强化学习的闭环控制策略，以及在线数据同化的自适应控 制方法，如利用传感器数据实时修正控制策略以维持流态稳定性。 参数优化实现产品性能全面优化。机器学习算法通过对工业设计 解算子，DeepONet 方法利用分支-主干网络结构，学习 从输入函数到输出函数的映射关系，可应用到高雷诺数湍流模拟参数 化几何流场预测。三是长短期记忆网络方法，可以捕捉时间序列依赖 关系，预测瞬态流场演化，典型应用包括涡街脱落周期预测非稳态流 动建模等。 结构仿真领域，利用卷积神经网络处理几何特征，循环神经网络 处理动态载荷序列或 Transformer 架构捕捉多参数间的长距离依赖。 通过 如 设 定 损 失 函 数 为 L = ωdataLdata + ωPDELPED+ωBCLBC,其中LPED通过自动微分计算纳维斯托克方 程残差，典型应用包括在心脏瓣膜流固耦合应力模拟等离子体演化预 32 Zhang, Bowen, et al. Advanced wake modeling in wind farm: A physics-informed frame work with virtual

模部署的行动。利用特定领域的成功为更广 泛的转型积累动力。 定义合作规则。 清楚定义各工作流程的责任人和决策人。为 数字助手制定清晰的规则和发展方向，帮助 团队更好地理解和应用数字助手，确保技术 的顺利融入和演化。 2. 优先级排序 行动指南 智能供应链洞察变革，驱动增长 21 为生成式 AI 输入有助于支持供应链生产 力的数据。 制定全方位的数据计划，助力实现人员和技 术互联。通过员工技能和工具培训来加快决

T-BOX、V2X 终端、SoC/MCU 及零部件，覆盖 多维度安全需求。 2、当前发展挑战 应对以 AI 技术为代表的新型网络攻击能力存在明显不足。攻击者 利用 AI 生成的恶意数据具有高度的隐蔽性与动态演化能力，例如通 过生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）构造出可欺 骗视觉识别模型的对抗样本，导致车辆感知系统误判路况信息（如将 停车标志识别为通行

内容则包括元素、关系以及设计和演进原则。在后续发布的国际标准 ISO/IEC/IEEE 42030 《软件、系统与企业——架构评估框架》中， 架构的定义被更新为“实体在其环境中的基本概念或属性，以及该实 体及相关生命周期过程的实现和演化的指导原则”。该定义将架构所 属对象从“系统”扩展为了“实体”，并引入了“生命周期过程”(Life 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 14 Cycle Processes)的相关概念，由另一国际标准 建模语言 SysML（Systems Modeling Language）使用得最为广泛。SysML 由软 件工程中常用的统一建模语言 UML（Unified Modeling Language） 演化而来，能够保证系统和软件良好的兼容性。本白皮书采用了能够 支持用 SysML 进行系统架构建模的建模软件 Magic Systems of Systems Architect。 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 内在联系而定义的双向关联关系并进行记录的能力。建立系统设计全 周期端到端的追溯性，是复杂系统研发中至关重要的关键因素。 通过上述多维需求的分析定义建立需求模型，并建立有关联的需 求之间追溯关系，确保各层需求逻辑闭环并得到有效覆盖和演化，保 证顶层设计的需求一直到详细设计系统功能需求之间形成闭环关联 关系。当需求发生变更时需求之间的关系可以逐层被追溯。具体多维 需求追溯关系如表 3-7 所示。需求的追溯模型可根据表 3-7 所示 对应关系在附录中进行查看。

年施政報告提出「再工業化」目標，以發展新技術及技能生產為基礎，實施 多項政策扭轉去工業化趨勢，再興製造業，帶動多元且高增值的經濟發展，以創新的技術和生產模式 轉型製造過程，解決人手、成本和土地的自身限制。「再工業化」的概念如今已升級演化成「新型工 業化」，為政府 2022 年《香港創新科技發展藍圖》的四大發展方向之一。 圖片來源：香港特別行政區政府新聞公報 「新型工業化」首先推動構建完整的創科生態鏈，引進具競爭力和戰略意義的科技產業到香港發展，

Digital Twin） 精通模型即服务（MaaS）的微服务化部署 具备 ROI 测算与 TCO 优化能力 趋势：需开发低代码配置平台，支持产线工程师自主调整预测模型阈值。 ➢ 能力矩阵演化路径 技术纵深：从 Python 编程进阶至 CUDA 优化与 FPGA 加速开发。 领域知识：需系统学习智能制造系统架构、工业设备故障模式等方面的行 业专著。 工具链掌握：除 PyTorch