工业大模型是在新一代人工智能技术与工业场景深度融合的基础上诞生的，它正以飞速发展的方式重构制造业智能化体系，成为工业智能化变革的关键力量。工业大模型技术体系主要包含卓越的数据处理能力、跨模态融合特性和智能决策效能三大关键要素。尽管工业大模型的发展初见成效，但仍存在技术挑战，如工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足和应用成本较高等问题。为了克服这些挑战，行业急需系统性的解决方案来推进工业大模型的有效落地和广泛应用。 《2025工业大模型白皮书》由北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院蔡茂林教授担任总策划和主编，内容涵盖了工业大模型与通用大模型的不同、技术体系及关键技术、工业大模型赋能的重点领域和主要场景、以及国内外工业大模型产业生态的现状和未来发展趋势。本书通过多维度的探讨，为读者提供了工业大模型的深入剖析，并给出了工业大模型标准化、生态化的发展路径。此外，本书还详尽介绍了工业大模型应用开发的实施路径，为行业的发展注入了新的动力。 工业大模型的核心术语涵盖了工业大模型本身、工业任务/行业模型适配、工业数据制备、工业基座模型训练和工业场景交互应用等多个方面。其中，工业大模型是基础和核心，而其他术语则分别关注模型在不同工业环节的应用和适配。工业大模型的特点包括数据维度、模型架构和应用范式等多方面，每一方面都有其独特的技术难点和挑战。 在技术和应用层面，工业大模型具备高度的数据处理能力和跨模态融合能力。其数据维度广泛，涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型，且模型能够处理来自不同工业环节的多样化数据源。模型架构设计上，工业大模型通常具有较高的复杂性，需要高效算法和足够的计算资源来支撑其运行。在应用范式方面，工业大模型强调与实际工业场景的紧密对接和交互，以实现智能化决策和操作。 工业大模型的分类体系则基于不同的行业需求和技术要求进行划分。例如，在高端装备和智能制造等领域，工业大模型可以实现对设备状态的精确监控、故障预测和维护优化等功能。这些应用不仅提升了生产效率和产品质量，还降低了能耗和成本，有助于推动工业向更加高效和绿色的方向发展。 书中还特别强调了工业大模型的标准化和生态化发展路径，这对于推动整个行业的技术进步和生态构建至关重要。标准化有助于统一技术规格和操作流程，而生态化则促进了不同参与者之间的合作和协同创新。随着对工业大模型技术的深入研究和广泛应用，未来制造业将进入一个更高效率、更绿色的新时代。 《2025工业大模型白皮书》为高等学校新工科及人工智能相关教学提供了有力支持，并对全球制造业的未来发展提供了宝贵的智慧与力量。通过持续的探索和创新，工业大模型有望成为推动工业智能化和数字化转型的关键技术，进一步加快工业4.0的实现进程。

本项目提供了一个完整的工程化Demo，演示如何将Rockchip官方RKNN Toolkit中的YOLOv5示例高效迁移到安卓应用环境。主要特性包括： 边缘计算优化：充分利用RK3588芯片的NPU加速能力，实现移动端实时目标检测 全流程实现：包含安卓JNI接口封装到前处理/后处理的解决方案 工程化适配：解决了RKNN模型在安卓环境的部署难题，提供可复用的代码框架 代码结构清晰，包含： 安卓JNI接口实现（C++） 示例APK源码（Java/Kotlin） 预编译的RKNN模型文件 本Demo适合希望了解以下技术的开发者： 边缘计算设备上的AI推理部署 Rockchip NPU的安卓开发实践 YOLOv5模型在移动端的优化实现 通过此项目，开发者可以快速掌握RK3588平台的AI应用开发流程，为产品级应用开发奠定基础。

tensorflow1.x完成，适应了tensorflow2.x环境，DQN，DDPG，ACTOR-CRITIC等等强化学习卸载方案

随着物联网的快速发展和４Ｇ?５Ｇ无线网络的普及，万物互联的时代已经到来，网络边缘设备数量的迅速增加，使得该类设备所产生的数据已达到字节级别， 以云计算模型为核心的集中式大数据处理时代，其关键技术已经不能高效处理边缘设备所产生的数据。

区块链 边缘计算 白皮书，由中国移动出品，很好的讲述了区块链和边缘计算的结合，本身边缘计算天然可以作为区块链的节点，两者结合可以为物联网的发展

考虑物理层安全辅助的私密文件传输问题，提出了带有边缘计算服务器的智能基站作为中继协助完成文件压缩、传输与解压的安全传输方案。首先使用空间泊松点过程刻画多个潜在窃听者场景下的安全传输概率，然后构建两跳总安全传输概率约束下的时延及能耗最小化问题。通过一维搜索结合线性规划，得到了最优压缩与解压方案。仿真结果表明，给定安全概率约束下私密信息速率小的链路在传输前需要进行文件压缩，反之不需要压缩，可直接传输。

针对基于云服务的虚拟现实对数据传输速率的高要求以及对传输时延的敏感性问题，提出并设计了基于移动边缘计算技术的云VR系统方案，主要包括基于视点的VR处理和混合数模传输优化。首先采用基于金字塔投影的用户视点感知动态推流方法实现基于视点的VR处理；然后引入混合数模技术对传输进行优化改进，并给出了启发式的资源分配优化算法；最后在长期演进（LTE）系统的基础上改造基站协议栈，融入移动边缘计算技术，实现了完整的移动边缘云VR系统。实验结果表明，与已有方案相比，所提方案能够实现更加稳健高效的传输，达到更好的VR用户体验。

移动边缘计算技术被广泛应用于实时性强和带宽密集型业务，但其底层的异构体系结构可能会导致多种安全及隐私问题。区块链技术的去中心化、防篡改和匿名性等特性为移动边缘计算系统提供了新的可信计算范式，使其在分布式环境中实现无可信第三方的交易认证与信息记录，可保障数据在采集、传输、存储及计算过程中的安全性。针对边缘计算中的安全隐私保护、资源管理等关键问题，阐述面向移动边缘计算的区块链技术在数据安全、隐私保护、身份认证、访问控制、计算迁移和网络管理方面的研究及应用现状，归纳总绪内容分发网络、智慧城市、智慧医疗等移动边缘计算场景下应用区块链技术的具体方式及性能优势，并对其未来研究及应用前景进行展望。

边缘计算与5G同行，开拓蓝海新市场。随着日渐成熟的SDN/NFV、大数据、人工智能等技术，5G网络将成为各行业数字化转型的关键基础设施。边缘计算技术作为5G网络架构中核心的一环，顺随运营商边缘机房智能化改造的趋势……

面向空天地一体化网络的移动边缘计算技术