10、AI治理:迈向繁荣未来的关键

AI治理:迈向繁荣未来的关键

1. AI网络安全

在当今时代,AI在网络安全领域正发挥着至关重要的作用,这已然形成了一场激烈的军备竞赛,更智能的攻击会遭遇更强大的防御。传统头戴兜帽、背着背包且打字飞快的人类黑客形象,正逐渐被速度极快且无惧牢狱之灾、在网络中无处不在又无迹可寻的AI所取代。

如今,AI带来的危险并非源于潜藏在虚拟暗处的恶意AI,尽管暗网对于完善的网络防御策略而言十分重要,但这些危险更多地源于人类为实现各种不同目标的动机。网络战斗将越来越多地由AI进行,人类负责制定战略,而AI则分析攻击或防御模式并采取相应行动。

AI网络防御系统已展现出卓越的检测能力,下一步将是进行主动防御、减轻危害和预防活动,同时还承担着监督监督者的角色。不同行业的AI风险差异巨大,例如运输公司最大的风险在于物理运输安全,而食品加工、公用事业和金融行业的风险性质各不相同。总体而言,风险可分为两类:
|风险类型|相关技术|
| ---- | ---- |
|物理风险|运营技术(OT)|
|非物质风险|纯信息技术(IT),包括资金相关风险|

过去几年,应对OT风险造成更大潜在损失的主要策略是将OT系统的数据转移到安全的存储库,供IT系统分析,并设置强大的防火墙。然而,这种方法未考虑到AI最终会存在于所有系统中,尤其是高生产率的OT系统。工业4.0、自主机器和建筑都需要AI并与IT集成,新的趋势是IT - OT融合,这意味着所有数字系统将相互连接,对网络安全的要求也将迅速提高。

出于明显的原因,网络安全的AI治理必须与常规的AI治理框架区分开来,并且还应涵盖供应链网络风险,即了解所采购产品和解决方案组件的网络弱点。这一领域虽

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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