14、智能网络与仿生工程及机器人应用平台深度解析

智能网络与仿生工程及机器人应用平台深度解析

1. 智能网络与仿生工程的应用与目标

智能网络与仿生工程领域有着广泛的应用场景。通过建模二维结构，我们能够理解人群的行为，这对于避免紧急情况或处理大规模恐慌局面非常有帮助。例如，在城市和郊区的建设与发展规划中，以及研究人类人口传播的历史场景时，这些模型都能发挥重要作用。

此外，微生物或动物群体的行为也可以被建模。利用千机器人（kilobots），我们可以重建环境保护清理行动、灾难后以及环境污染后的协作场景。在中期，通过相关技术还能够对多条道路上数百万辆自动驾驶汽车（如谷歌的Waymo项目或特斯拉的自动驾驶系统）进行建模。

这些使用小型廉价机器人进行的实验，主要目标是对技术过程和工程对象进行建模。通过让大量机器人协同工作完成单个机器人无法完成的任务，我们可以模拟一些动物甚至人类在危机或灾难情况下的社会化行为。

2. 现代网络与机器人技术的发展要点

在现代网络与机器人技术的发展中，有几个关键要点值得关注：
- 新型SLMA的发展 ：讨论了开发新型无服务器移动应用（SLMA）的重要范式和相关方法，同时对最新的机器人应用和平台进行了概述，分析了现有平台和框架，并对未来机器人平台的特性进行了探讨。
- 先进网络应用与操作系统 ：渐进式Web应用（PWAs）适用于节省数据使用、实现自主访问和参与云服务、提高性能、增强容错能力以及提升用户在线活动。新型安全实时操作系统Fuchsia搭配先进的编程语言，有望在中期为移动应用带来新的软件开发范式。
- 雾计算与云计算的协作架构