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走向自动驾驶安全评估方式的协调发展

自动驾驶安全评估方法是一项复杂的、多方面的挑战,涉及多个并行的研究领域和技术专长。值得注意的是,它们还依赖于几种成熟度不同的技术。在这些安全评估方法与安全保证框架相关的情况下,需要考虑其他因素,例如监管需求。因此,难以评估不同方法之间的直接比较,需要仔细识别和商定潜在的协调工作。

  • 2022-04-01
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多传感器融合自动驾驶汽车的GPS欺骗安全性评估

对于高级自动驾驶汽车(AV),定位是高度安全的,并且定位对于AV安全也是至关重要的,对它的一个直接威胁是GPS欺骗,但幸运的是,今天的AV系统主要使用多传感器融合(MSF)算法,这些算法通常被认为有可能实际上击败GPS欺骗。然而,在之前的工作还没有研究今天的MSF算法在GPS欺骗下是否确实足够安全,特别是在AV环境下。作者进行了第一个研究来填补这一关键的空白。作为第一项研究,该文关注一个具有设计和实现水平代表性的生产级MSF,并确定了两个AV特定的攻击目标——离开道路攻击和路线错误攻击(off-roadandwrong-way attacks)。

  • 2022-04-01
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使用STPA方法分析自动驾驶汽车接管过程

接管过程是指在特定条件下要求驾驶员接管车辆控制的情况,目前对这个过程缺乏安全分析。为了解决这个问题,这篇文章根据ISO 21448对系统理论过程分析(STPA)进行了扩展,将其用于接管系统的安全分析,接管系统由驾驶员和人机界面(HMI)组成。首先,分析系统级危险,以制定安全约束。然后,对接管过程的控制结构进行建模,以识别考虑人为因素的不安全控制行为。最后,分析了不安全控制行为的原因,提出了人机界面的安全要求,以指导接管系统的设计。应用该方法分析了在封闭区域运行的自动驾驶车辆的接管系统,并确定了相应的安全要求。根据问卷调查和接管测试的结果,证明该分析方法适用于提高接管系统的安全性。

  • 2022-04-01
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人工智能在电信网络中的应用研究

5G网络为用户带来了多样化的业务体验和卓越的服务质量,但是也将面对运营维护、成本管理、网络安全等方面的挑战。当前,电信网络需要结合人工智能技术实现网络的智能化转型,以提升效率、降低成本。首先介绍了5G网络给运营商带来的挑战,然后重点分析了电信网络如何应用人工智能的特殊性以及电信网络中的人工智能应用场景,最后对研究进行了总结并对未来进行了展望。

  • 2022-04-01
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云边协同的智能制造系统

随着新一代信息通信技术和新一代人工智能技术迅猛发展,消费者消费行为和模式不断改变,以及国家间制造业乃至综合国力竞争日趋激烈,许多国家纷纷提出了智能制造发展战略,如德国提出的“工业4.0”战略规划、美国提出的“先进制造业伙伴” 计划,以及中国提出的“中国制造2025”战略规划等,以期在未来的产业竞争中占据竞争优势地位。相应的,一些智能制造的理念 / 概念被相继提出,包括云制造、工业4.0、工业互联网等。

  • 2022-04-01
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智能制造背景下MES的发展方向

众所周知,工业控制系统(IndustrialandControl System—ICS或简称工控系统)广泛应用于国家关键生产设施和基础设施,它是系统运行的“中枢”。从工控系统自身来看,随着计算机和网络技术的发展,尤其是信息化与工业化深度融合,在工业4.0、智能制造的背景下,工控系统越来越多地采用通用协议、通用硬件和通用软件,通过互联网等公共网络连接的业务系统也越来越普遍,这使得针对工控系统的攻击行为大幅度增长,也使得工控系统的脆弱性正在逐渐显现,面临的信息安全问题日益突出。

  • 2022-04-01
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工业和信息化部关于加快推进虚拟现实产业发展的指导意见

 虚拟现实(含增强现实、混合现实,简称VR)融合应用了多媒体、传感器、新型显示、互联网和人工智能等多领域技术,能够拓展人类感知能力,改变产品形态和服务模式,给经济、科技、文化、军事、生活等领域带来深刻影响。全球虚拟现实产业正从起步培育期向快速发展期迈进,我国面临同步参与国际技术产业创新的难得机遇,但也存在关键技术和高端产品供给不足、内容与服务较为匮乏、创新支撑体系不健全、应用生态不完善等问题。为加快我国虚拟现实产业发展,推动虚拟现实应用创新,培育信息产业新增长点和新动能,现提出以下意见

  • 2022-04-01
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新时代创建“智慧通航”产业生态体系的构想

党的十九大提出了“智慧社会”,通用航空作为国家重点发展的战略新兴产业,通过全面推进新兴信息技术与智能科技应用建设打造“智慧通航”来实现通用航空产业持续快速发展。面对行业内外发展环境的快速变化,如何适应新时代科技革命的新形势,更好地将现代科技运用到通用航空产业的各个领域,已经成为我国通用航空业界需要亟需解决的现实课题。

  • 2022-04-01
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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