边缘计算技术的引入，为工业现场设备提供了低延迟、高效的计算服务，解决了云计算数据传输距离远、时延高的问题。然而，工业边缘计算环境相较于传统的互联网面临更多的威胁和攻击。身份认证是边缘计算安全体系的第一道防线，确保工业边缘计算节点的可信接入是其在工业现场大规模应用的关键。针对工业边缘计算应用场景，本文提出了一种基于联盟链的工业边缘计算节点身份认证机制，该机制将身份信息摘要作为交易写入联盟链账本，将交易与分布式存储系统关联，同时引入边缘节点信誉值评估机制，选举信誉值高的节点作为共识节点。测试结果表明，本文提出的方法能够以相对较低的代价为边缘计算节点提供高效安全、分布式的身份认证服务，提高了联盟链共识的可靠性。

随着数字技术的泛在化和网络攻击的与日俱增，加之AI和量子计算等颠覆性技术开始应用，常规网络安全防护理念及技术已不能满足新形势下关键基础设施工控网络安全的需求。本文描述了九位一体安全深度防护、设计安全、默认安全等新兴安全理念的概念、模型结构、特性及应用，并简要分析了边缘计算、AI、量子计算、分布式账簿、去中心化网络安全管理等新兴技术方面的发展态势。

在公共交通中，公交专用道作为重要的交通设施，能够在保证高速、高效、高质量的同时，减少城市交通拥堵，提高公共交通的服务质量和运营效率。本文针对间歇式公交专用道与下游信号交叉口的信号控制协调优化需求，提出了涵盖公交专用道Agent、公交车Agent和交通信号灯Agent的多类型多智能体（Multi-TypeMulti-Agent）混合控制模型，并采用Q学习和SARSA两种强化学习方法对传统间歇式公交专用道、移动间歇式公交专用道两种控制场景进行了参数设计，提出了TLS-IBL-QL、TLS-IBL-SARSA、TLS-MBL-QL和TLS-MBL-SARSA优化模型。实验结果表明，TLS-IBL-SARSA算法的性能优于TLS-IBL-QL算法，TLS-MBL-QL的性能优于TLS-MBL-SARSA算法，两类控制算法均明显优于传统的TLS-DBL公交专用道控制。

电信云作为资源池，可分配不同的资源给用户使用。目前，提供防止外部攻击的技术措施保护资源和数据的安全，提供合适的数据保护策略防止用户数据泄露，这些都是电信云平台需要解决的网络信息安全挑战。本文分析了电信云虚拟基础设施业务面及管理面信息网络的安全风险，并从虚拟化网络、虚拟化存储、虚拟化计算、Guest OS、Host OS等维度全方位提出了电信云基础设施系统化信息安全的解决方案，从而为构建动态、主动、全网协同与智能运维的电信云平台纵深安全防护体系提供了技术支撑。

随着驾驶安全性需求的不断增加以及智能自动化技术的不断发展，无人驾驶相关产业受到越来越多的关注。环境信息的感知及处理作为无人驾驶的关键信息输入影响着车辆后续轨迹预测、路径规划以及运动控制等驾驶任务，是决定驾驶安全性及有效性的重要一环。本文介绍了环境信息处理在无人驾驶技术中的发展及应用，并且进一步探讨了未来无人驾驶技术中环境信息应用的可能发展方向。

当前电力系统发展趋向深度融合方向，运用“大云物移智链”等信息技术保障发电厂安全运行。本文利用继电保护在线监视及智能诊断装置为边缘代理，就地分析和处理了继电保护运行、告警、动作等信息，实现了继电保护的运行分析和异常动态诊断，提出了基于边缘计算的继电保护动态诊断技术的整体系统架构和动态诊断方案。在技术方案上，本文阐述了边缘代理对继电保护通信状态、二次回路、电压/电流、纵联通道、装置自检等的动态诊断，以及边缘计算自整定和可扩展等关键技术，实现了继电保护状态动态诊断、工况实时掌握、异常提前预警和缺陷精准定位，全面推动了继电保护运维检修由“事后应对”向“事前诊断”、“人工定巡”向“自动机巡”、“传统个人经验”向“数据智能研判”的转变，有效提升了继电保护运行的可靠程度和专业管理水平，大幅减少了停电时间，保障了厂内机组人员安全。

控制是航天器在空间环境下自主完成复杂任务的关键技术。首先梳理了中国空间控制技术过去50多年来的发展成果,总结划分为航天器姿态控制、姿态轨道控制、“感知−决策−执行”（Perception-decision-action,PDA）自主控制三个方面,并在综述了各方面主要进展的基础上，围绕超大结构航天器姿态轨道控制、轨道空间博弈控制、网络化航天器集群控制、地外探测智能无人系统控制、跨域航天器自主控制、在轨建造与维护（On-orbit servicing, assembly, and manufacturing，OSAM）控制6个技术方向，提出面临的挑战和需要重点关注的基础性问题，为空间控制技术未来的发展提供借鉴和参考。

专家认为，大模型将会是未来十年科技领域里面最重要的事情之一。大模型将开启人工智能的“大一统时代”。

近年来，工业控制系统的网络化、智能化的发展，在帮助工业企业提高生产效率和管理效率的同时，也使得工业企业的生产控制系统面临越来越多的安全威胁和挑战，其中便包含勒索病毒这一极具破坏性的攻击。而钢铁行业作为一个重要的基础行业，也越来越受到黑客们的“青睐”，如果遭到勒索病毒攻击，可能会面临生产中断、数据丢失、财务损失等严重后果。因此，为了有效应对这种潜在威胁，钢铁行业必须要对这种攻击进行研究和演练，以制定应急响应计划，确保在发生勒索病毒攻击时能够快速、有效地采取行动。

边缘计算面临着任务在线到达、环境动态变化和在线实时决策等挑战，因此需要在线模型和在线智能。本文从在线智能的重要性出发，重点论述了在线协同任务调度和在线协同存储方面的代表性成果。文章所提出的Camul算法可以减少高达85%的访问开销，CaLa可以减少32%的请求响应时间。