当前，数字经济与智能技术深度融合，智能终端规模化普及、应用场景多 元化拓展，推动“万物互联”向“万智智联”加速演进。然而，传统移动 通信网络以“连接”为核心，难以适配复杂场景下动态变化的互通任务需求。 本白皮书以“任务驱动式智能互联”为核心主线，系统梳理智能互联领域 的场景诉求与技术挑战。其中，船船互联场景聚焦内河航行中船舶动态目 标多、识别维度复杂的痛点，揭示“目标难识别”的核心矛盾；人车家互 智能互联面临的“目标 识别精度不足、跨域链路适配性差、意图感知协同性弱”三大挑战。 针对上述挑战，本白皮书创新性提出任务驱动式智能互联网络“敏捷意图 感知，快速目标确认，动态智能互联”的设计理念，以“任务”为锚点重 构互联逻辑，构建“终端身份识别、终端态势感知、端网任务协同、动态 群组创建、智能数据互通、跨网跨域融通”六大关键技术体系，形成从“任 务感知”到“链路构建”再到“协同互联”的全流程解决方案。最后，本 务感知”到“链路构建”再到“协同互联”的全流程解决方案。最后，本 白皮书介绍了船船互联场景下的专网实践案例，通过技术验证为智慧船舶 领域的网络建设提供可复用、可推广的技术范式。 本白皮书旨在系统呈现任务驱动式智能互联的理念框架、技术路径与实践 成果，为产业链上下游企业、科研机构、行业从业者提供参考，推动智能 互联技术在更多领域的创新应用，助力数字经济时代下智慧场景的高质量 发展。 前言 目录 2.1. 概述 2.2

行业标准的建立和多技术栈的创新，该生态将为 全球服务机器人行业带来深刻的变革，推动服务 机器人迈向通用具身智能的新时代。 在这一生态系统中，机器人的学习和适应能力 将不断增强，能够更灵活地应对各种复杂的任 务和环境，实现跨场景任务的泛化性。此外， 该生态还将助力全球各行各业向智能化、高效 化迈进，创造出更大的经济价值和社会效益。 通过跨行业的合作与资源共享，该生态将帮助 细分场景实现全栈式的智能化解决方案，推动 产业的整体智能转型。 使用，为人类或设备执行有用任务的机器人”。个人使用和专业用途的任务包括搬运物品、检查、监 视、人员运输、提供信息、烹饪和食品处理以及清洁等。 图表1-1：服务机器人的定义 International Organization for Standardization (ISO) 8373:2021 Robotics Vocabulary 供个人使用或专业使用，为人类 或设备执行有用任务的机器人 来源：国际标准化组织（ISO） 于实时数据进行自我学习和适应，从而提供个 性化的交互与服务，极大地提升了用户体验。 通过先进的传感器技术与AI算法结合，服务机器 人可以实时感知周围环境，识别动态障碍物并 做出智能反应，在保障安全的同时高效地完成 各类服务任务。此外，IoT技术的应用使得服务机 器人与周围设备形成一个全面互联的生态系统， 使其在环境中协同作业，优化调度，而用 普渡机器人 公司A 公司B 公司C 公司D 公司E 公司F 其他 数据来源：Frost

委外管理 库存管理 WMS 管理端 ASRS （ WCS ） 输送系统 分拣系统 电子标签系统 自动货架 堆垛机 AGV 在线称重系统 取消操作 收货 上架 入库任务管理 出库管理 出库任务管理 预配 分配 拣货 发运 取消操作 库存管理 库存查询 库存冻结 库存转移 / 调 整 仓库盘点 策略管理 批次规则 包装规则 上架规则 库存周转规则 出带条码信息订单，由供应商进行条码打印 及粘贴到物料上。 采购收货：供应商货物送达后， ERP 系统生 成采购收货单，并同步到 WMS 系统形成入 库任务。对于供应商有条码货物，直接进行 扫码，对于供应商无条码货物，现场打印条 码并粘贴。 扫码入库： WMS 系统依据收货任务开始扫 码收货。对于无货位管理货物，直接扫码入 库并回写 ERP 收货单。对于有货位管理货物， 则再扫货位码后，回写 ERP 收货单。 收货单。 WMS 仓库管理系统应用——采购入库流程 货位档案 条码规则 物料货位对应 关系 条码打印管理 采购收货单 入库任务 生成条码 打印条码 粘贴条码 扫码生成 入库 扫货位码 上架 确认收货 完成 无 货 位 管 理 有 货 位 管 理 ERP 系统 WMS 系统 业务说明 采购订单 供应商生成 条码 打印条码 粘贴条码 来料 是否有 条码

行自然语言交互。 可处理多样复杂任务 大模型具有高度的灵活性和 可扩展性，能够处理多样且 复杂的任务。 大模型如百科全书 大模型是人工智能领域的璀 璨明珠，其知识库广泛而深 入，犹如一部百科全书。 03 02 能在复杂场景工作 智能体能够在复杂场景中工作， 如工业生产线上的智能巡检、 城市交通中的智能调度等。它 们能够根据场景需求进行灵活 调整，确保任务的顺利完成。 04 04 具备自主行动能力 智能体是一种具备自主行动能力 的实体，能够在特定环境中感知、 决策并执行任务。它们能够根据 环境变化调整自己的行为策略， 以实现预设的目标。 01 大模型与智能体理 解 01 01 单智能体 02 多智能体 03 多智能体强化学习 单智能体 (Single Agent) 是指在 建模能力，在面对复杂人物和动态环境时能够更加灵活、智能地做出决策。 基于目标的智能体 基于目标的智能体是一种适应性非常强的实体，能够利用知识和搜索算法选择实现该目标的最佳选项。该智能体灵活性强，当环境 发生变化或任务要求发生改变时，智能体可以通过更新知识库和调整搜索算法来适应新的要求。 基于效用的智能体 基于效用的智能体通过性能度量，为给定的环境状态打分，根据实现目标区分更可取和更不可取的实现方式。该智能体与基于目标

毒化学品的分类、管制、审批方面已经有一整套流程，但是在后续的使用过程 缺乏监管手段，无法掌握其出库、运输、销售等工作也缺少对企业消耗目的和 售出对象进行监管。 案件分析:由于一线办案民警工作任务繁杂，吸毒人员覆盖范围又比较广， 经常会出现同一个吸毒案件的涉案人员由几波单位同时在跟进的情况，办案单 位之前缺少信息互通的机制，也缺少办案调度和分配的机制，存在浪费警力又 只抓到少量吸毒人员无法跟踪深入挖掘每个案件源头的情况。 行报警推送的形式：警务通（需要打通警务通消息推送接口）、手机短信、内 网平台信息推送。 2.1.1.6 案件追踪分析 本模块主要是针对已立案的案件中涉案人员进行关联，并对相关的负责单 位进行查看合任务分配，达到合理的分配警力的效果。 2.1.1.7 企业管理 系统可以对 XX 市内的相关企业进行管理，新增企业和管理企业基本数据库， 并结合互联网微信端，对企业的库存、销存信息进行流程管理，为企业年审和 协议防止被抓包，另外对接口进行加密不使用明文传输，保证接口使用上 的安全性。 2.1.2.3 互联网边界模块 与现有的边界系统进行打通，系统在接收数据后自动生成任务把变动数据 生成脚本并进行打包，上传到边界摆渡文件夹，并在公安内网向互联网摆渡文 件时，自动完成收取并执行对应任务。 2.1.3 学习 app（被监管人员使用） 2.1.3.1 信息上报 在吸毒人员使用 app 时，系统会在后台收集使用 app 手机的相关记录，包

R sync 日志同步至某个数据中心节点 上传 hdfs Cron tab 定时调起脚本 小时级 、天级计算 可视化 日志 计算 调度 S he l l 发起 hive 任务，结果入库 Mysql View 读取 Mysql 进行报表展示 大数据生态演进 同时集群对硬 件 CPU 、内存需求 不一致，可能导致 资源浪费 不同计算引 擎运行性能 存在差异 计算引擎差异导致 任务运行时间和资 源损耗存在差异 ， 需要择优运行 任务调参优 化成本高 业务专注在逻辑实 现，对任务的报错 、 调优存在门槛 ，需 要能快速定位错误 和生成优化参数 存储成本高 且影响计算 性能 业务打点日志较多， 生产数据 资源信息 设备信息 云存储 集群资源 成本信息 数据安全 维度信息 数据大小 生命周期 报表引用 任务依赖 运行信息 表抽象 数据口径 血缘关系 数据热度 任务逻辑 调度周期 数据资产管理平台 衍生元数据 数据加密 审计日志 用户隐私 安全等级 数据权限 使用管控 系统信息

芯片等）和软件协同工作，完成各类计算任务（如数值计算、逻 辑运算、数据处理等）的效率。 1.1.2 算力分类及应用场景 通用算力场景：面向日常计算需求，涵盖个人终端、通用服务器计算能力，应用 于消费互联网、行业互联网等领域的常规计算能力，通常在云计算及分布式计算中， 以 CPU 为代表。 智算算力场景：支撑人工智能算法训练与推理的专用计算资源，应用于人工智能 计算领域，处理自然语言、图像识别、语音识别等任务，以 GPU GPU 为代表。 超算算力场景：面向科学研究、工程仿真等高性能计算场景的集群化计算能力， 应用于需极高计算能力的科研及工程领域，处理大量数据和复杂的科学计算任务，如 气象、医疗、生物、仿真等领域，以 HPC 为代表的计算集群。 1.1.3 算力运维与传统运维的区别 传统运维核心是“保稳定”，注重基础设施可靠性；算力运维核心是“提效率”， 注重算力资源最大化利用，涉及全链路优化，对技术深度和动态管理能力要求更高： 算力运维体系技术白皮书 - 4 - （3）. 传统运维故障多表现为单节点或单业务中断，影响范围较小，应对策略以 快速替换硬件、切换冗余节点为主；算力运维故障可能导致“算力雪崩”，影 响大规模任务行（如分布式训练失败）；应对策略侧重预判性维护，通过传感 器实时监控硬件状态，利用 AI 算法预测老化趋势，并设计容错机制以保障任 务连续性。 （4）. 传统运维模式使用的工具通常以 ITSM

据平台全网统一运营管理视图、统一资源调度管控（即“可监控、可调度”）的 总体目标。 建设企业级省大数据平台运营维护子系统，标准化运维数据采集及监控功 能，实现对企业级大数据平台内所有节点的设备、系统、集群、应用、数据、 进程、任务等指标的全方位监控；建立统一调度管理，通过构建运营管理统一 视图实现对企业级省大数据平台进行作业统一配置、资源统一调度和管理；建 立安全管理及运维支撑体系，保证企业级省大数据平台的安全、稳定、高效运 安全性：对于数据查询接口统一进行认证，保证数据访问的安全性； 2、 支持多种接口：提供标准的 REST/SOAP、API 接口； 3、 数据访问高效、可靠：数据查询语句被解析层分解成针对各个数据实例 的执行计划，执行计划通过任务调度进入到执行层的具体执行模块，运 行在各数据实例中，中间通过数据不落地的交换方式进行汇聚，保证了 数据访问的高效、可靠； 4、 基于当前的主流大数据访问技术 Hive、Spark、Pig 等构建，技术成熟 义一套反应这些业务实体的“逻辑”或“规范”视图。这些视图可被重复利用，并且 应当被多个使用者用于多种业务范围。 格式层 – 物理数据源最终必定会集成到虚拟层内。此任务在“格式层”中完成， 以及别名设置（name aliasing）、值格式设置、数据类型转换、派生列转换和 轻数据质量映射等简单任务。通常，该层源自物理数据源，并执行物理源属性 与其相应“逻辑/规范”属性名称之间的一对一映射。 命名规格非常重要，并在此 层中引入。

条路径之一。数字孪生水利建设是推进智慧水利建设的实施措施。 水 利部近两年先后从行政、 规划、 工作、 技术四个层面制定印发了系列 文件， 明确了推进数字孪生水利建设的时间表、 路线图、 任务书、 责 任单。 完成了顶层设计。 数字孪生水利建设是一项技术难度大、 管理复杂的系统工程， 存 在技术和管理方面的难点， 水利部通过开展技术攻关和先行先试， 探 索了解决难点的思路举措。 把 握 数 字 孪 生 水 利 建 设 的 目 标 任 务 第二部分 把握数字孪生水利建设的重点与难点 目 录 一 二 三 四 是什么 为什么 建什么 怎么建 定义定位 形势要求 目标任务 实施路径 智慧水利——全局性大目标， 是水利高质量发展的显著标志， 是大方向和趋势。 推进智慧 水利建设是推动新阶段水利高质量发展的六条路径之一。 数字孪生水利——实施措施， 统筹建设数字孪生流域、 “四预”功能的数字孪生水利体系。 u 第一层： 明确发展方向， 即智慧水利 u 第二层： 实施措施， 即建成具有 “四 预” 功能的数字孪生水利体系 u 第三层： 主要任务， 即 “三个孪生” 和” 2 +N” 业务“四预” 一 定义定位—定位 数字孪生水利是充分运用物联网、 云计算、 大数据、 人工智能、 虚拟现实等新一代信息技术， 建设数字孪生

起码目前为止是这样。本书的核心是针对工作和工作环境，提出二十九个详 细案例，说明人类已经在这些工作和工作环境里，采用AI系统和自动化进行日常 工作。我们把AI定义为：能够完成过去需要人类大脑或是大脑与身体共同完成的 任务之技术。我们每个研究案例，都包含这类技术。1 这些人机协作的例子，以及我们相关见解和结论都非常重要。因为长期以来 由机器驱动的自动化，对人类工作的影响一直都是人们猜测和关注的主题。至少 从 1500 我们也坚信，未来一、两年内，因AI而流失的工作比例，将比较接近专家估 计的下限。有一个预测非常有启发性：2015年，麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）将工作分解成任务，预测透过目前的AI技术，美国将可能有 45％的工作可以用自动化处理。5 然而两年后，麦肯锡研究人员指出，有几个因 素：包括自动化的成本、劳动力不足、经济效益和法规，将对自动化的速度和普 及程 自动驾驶。尽管这类系统的供应商做了很多宣传和承诺，但一些观察家如今质 疑，我们这些生活在今日的人，是否能在有生之年看到所有驾驶环境里，都达到 完全自动驾驶的结果。7 同样模式也适用于AI的其他领域。AI可以执行小任务，而不是整个工作或整 个业务流程。AI能够帮助业务人员优先考量潜在客户，并指导他们在销售对话时 使用最有效的语言，但人类销售员仍然发挥重要作用。即使聊天机器人和对话式 AI技术，已广泛应用在客