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軟件定義存儲成為數據基礎設施領域的關鍵技術。數字經濟時代，數據是數字經濟的新型生產要素，在作為勞動工具賦能其他生產要素的同時，數據還可以作為勞動對象展現本身的經濟價值。存儲設備是數據的最終物理載體，是行業、企業和用戶數據的保險柜。業務需求和計算技術的更新推動存儲設備向高擴展、高性能、快迭代的方向演進，軟件定義存儲憑借橫向節點擴展、性能近線性增長和軟硬件技術快速迭代的特點成為數據基礎設施領域的關鍵技術。

　　分布式融合存儲是軟件定義存儲的發展趨勢。早期的軟件定義存儲，一套集群只能支撐一種數據的讀取和寫入，對外提供一種服務，數據存儲在單一介質中。隨著數字經濟的發展，一套作業流程往往包含不同的數據類型，跨集群進行數據處理無疑會增加用戶的操作復雜性。同時，一套作業采用多套存儲設備無疑會增加成本，只能將數據存儲在單一介質中的特性使用戶在數據存儲成本和效率之間不可兼得。立足于新時代數據存儲需求，基于多協議互通、多介質融合、多服務共享的分布式融合存儲將成為新的發展趨勢。

　　AIGC具有廣闊的研究和應用前景。AI技術的快速革新極大地推進了AIGC的高速發展，其研究和應用亦被推廣到多個行業。據統計，AIGC在內容創作領域，可以將內容生成效率提升數倍至數十倍，降低人力成本高達50%以上。在廣告、游戲、影視等行業，AIGC的應用不僅豐富了內容形式，還推動了行業的數字化轉型。未來，隨著技術的不斷進步，AIGC有望在更多領域實現突破，如教育、醫療、科研等，進一步拓寬其應用邊界。據預測，到2030年，AIGC的市場規模將達到數千億美元，成為推動全球經濟增長的重要力量。

　　探討AIGC下的存儲應用具有十分重要的意義。當前，AIGC以其強大的創新能力和應用潛力，成為推動產業升級和經濟發展的重要力量。作為AIGC的核心支撐，數據存儲扮演著不可或缺的角色。數據存儲不僅為AIGC提供了海量的數據資源，還通過其高效、安全、智能的特性，為AIGC技術的創新和應用提供有力保障。因此，深入探討AIGC與數據存儲之間的關系，對于推動AIGC技術的進一步發展，以及實現數據價值的最大化，具有極其重要的意義。

　　為全面分析AIGC與數據存儲的緊密關系，從數據存儲的角度揭示AIGC技術的內在邏輯和發展趨勢，我們推出《AIGC數據存儲技術研究報告》。在報告中，我們將深入探討AIGC場景下對數據存儲提出的新要求和新挑戰，以及數據存儲對新要求和新挑戰的技術應對。同時，我們還將關注數據存儲技術的創新和發展，以期為AIGC技術的進一步應用和推廣提供有益的參考和啟示。

　　在這個充滿變革與機遇的時代，AIGC與數據存儲的融合發展必將開啟新的篇章，為我們帶來更加豐富的應用場景和更加廣闊的發展空間。讓我們共同期待并見證這一領域的繁榮與進步。 　

大模型時代的安全需求 　　新一代AI逐漸滲透到了各行各業，在顯著提高生產力和效率的同時，也帶來了前所未有的安全挑戰，亟需建立一個涵蓋各個層次的AI安全框架，有效控制AI安全風險 　　AI安全現有解決思路的局限 　　現有AI安全解決方案主要集中在數據安全、算法安全和模型安全三個層級，常見的措施包括模型加密、對抗樣本檢測、差分隱私等，一定程度上提高了安全性，但應對更復雜的安全威脅時往往顯得力不從心。 　　越來越多企業在云服務上進行AI訓練和推理現有的安全解決思路通常假設云服務本身是可信的，忽視了其可能存在的風險使得AI系統在云服務環境中的安全性面臨嚴峻挑戰 　　現有方案在保護用戶隱私數據傳輸方面存在不足，TLS協議缺少端到端的用戶隱私數據保護 　　用戶的隱私數據可能會被不可信的AI服務獲取，從而導致敏感數據的泄露 　　在系統層面，特別是對操作系統、硬件以及云服務等關鍵軟硬件和服務的保護上，安全性往往容易被忽略或未能得到應有的重視 　　系統層的薄弱環節可能導致整個系統的安全性失效

移動智能體在復雜和動態的移動環境中自動化任務方面至關重要。隨著基礎模型的不斷演進，對能夠實時適應并處理多模態數據的智能體需求也隨之增加。本綜述全面回顧了移動智能體技術，重點關注提升實時適應性和多模態交互的最新進展。近期開發的評估基準更好地反映了移動任務中的靜態和交互式環境，從而對智能體的性能提供更準確的評估。

我們將這些進展分為兩大主要方法：基于提示的方法，利用大型語言模型（LLM）執行基于指令的任務；以及基于訓練的方法，對多模態模型進行微調，以適應特定的移動應用。此外，我們還探討了增強智能體性能的互補技術。通過討論關鍵挑戰并概述未來的研究方向，本綜述為推進移動智能體技術提供了寶貴的見解。完整的資源列表可訪問：//github.com/aialt/awesomemobile-agents

1 引言

移動智能體在處理復雜的移動環境中取得了顯著的成功，能夠在各種應用中實現任務執行的自動化，且僅需最少的人為干預 (Zhang等, 2023a; Li等, 2024; Bai等, 2024)。這些智能體被設計用于感知、規劃和執行任務，以適應動態環境，特別適用于需要實時適應性的移動平臺。多年來，關于移動智能體的研究顯著發展，從簡單的基于規則的系統演變為能夠處理多模態和動態環境中復雜任務的先進模型 (Shi等, 2017; Rawles等, 2023)。

在早期階段，移動智能體主要關注通過輕量級的基于規則的系統執行預定義的工作流程，這些系統針對移動設備上的特定任務進行了優化。這些早期智能體通常受限于硬件的計算和存儲約束，主要依賴基本的交互模式和靜態流程。然而，移動技術的快速進步為更先進的智能體架構鋪平了道路，使其能夠執行更豐富的任務。 評估移動智能體面臨獨特的挑戰，因為傳統的靜態評估方法往往無法捕捉現實移動任務的動態和交互特性。為了解決這一問題，最近的基準如AndroidEnv (Toyama等, 2021)和Mobile-Env (Zhang等, 2023a) 提供了交互式環境，以評估智能體在真實條件下的適應性和表現。這些基準不僅測量任務完成情況，還評估智能體在應對不斷變化的移動環境方面的反應能力，從而對其能力進行更全面的評估。

移動智能體研究的最新進展可分為兩種方法：基于提示的方法和基于訓練的方法。基于提示的方法利用大型語言模型（LLM），如ChatGPT (OpenAI, 2023)和GPT-4 (OpenAI, 2023)，通過指令提示和鏈式思維（CoT）推理處理復雜任務。OmniAct (Kapoor等, 2024) 和AppAgent (Yang等, 2023)等著名研究展示了基于提示的系統在交互式移動環境中的潛力，但其在可擴展性和穩健性方面仍面臨挑戰。另一方面，基于訓練的方法專注于微調多模態模型，例如LLaVA (Liu等, 2023a)和Llama (Touvron等, 2023)，專門用于移動應用。這些模型能夠通過整合視覺和文本輸入來處理豐富的多模態數據，從而提升其在界面導航和任務執行等任務中的表現 (Ma等, 2024; Dorka等, 2024)。

本綜述對移動智能體技術進行了深入分析，重點關注感知、規劃、行動和記憶的基本組成部分。我們將現有研究分為基于提示和基于訓練的方法。此外，我們還探討了用于評估移動智能體性能的基準和指標，并討論了互補技術在增強智能體與移動環境交互中的作用。通過本次綜述，我們旨在識別當前的挑戰和未來在推進移動智能體研究方面的機遇。

智能規劃又叫自動規劃，主要研究在復雜環境下，如何通過自動化的方式生成可行的行動序列，以實現從初始狀態到達目標狀態。大語言模型是指使用大量文本數據訓練的深度學習生成式模型，可以生成自然語言文本或理解語言文本的含義。當前圍繞如何讓大語言模型在強大的常識性知識基礎上獲得生成式智能規劃能力已然成為當下研究的熱潮。本文從大語言模型的視角入手，首先對智能規劃的定義和發展進行概述、簡要介紹了傳統智能規劃的方法；其次基于大語言智能體與智能規劃的緊密關系，介紹了大語言模型的架構和典型的大模型智能體；再次重點圍繞大模型的智能規劃，梳理了規劃語言學習、思維鏈推理、反饋優化和流程自動化共4類規劃方法；最后結合當前的挑戰與困難，介紹大模型進行智能規劃的前沿研究展望。

隨著眾多國內外公司紛紛推出各種大規模模型，包括通用大模型、行業大模型、垂直大模型以及專屬大模型，這些超強模型服務的背后都是基于擁有千億或萬億參數的基礎模型。大模型的誕生標志著人工智能領域取得了重大進展，可以在各種任務中實現更高的準確性，降低了應用開發的門檻，并增強了模型的泛化能力。這些因素共同催生出新的場景和產業模式，并加速產業智能化應用落地的進程。

一、大模型技術應用不斷演進，迎來發展新機遇

隨著ChatGPT這一對話生成式預訓練變換模型的誕生，大模型進入一個快速發展的時代。這些超強模型服務背后是擁有千億或萬億參數的基礎模型，它們通過學習豐富的知識，成為與人類進行交互以及連接萬物的強大工具。

通用大模型的發展

自2016年Open AI發布Gym強化學習平臺以來，模型參數從GPT-1的1.17億開始，經過不斷迭代，增長到GPT-4的1.76萬億的參數規模，通用大模型的性能也得到顯著提升。

斯坦福大學的研究發現，GPT-3已經可以解決70%的心智理論任務，相當于7歲兒童；至于GPT3.5，更是解決了93%的任務，心智相當于9歲兒童！2022年11月，ChatGPT正式發布，是基于GPT-3.5架構并通過強化學習訓練后的大語言模型，目前仍以文字方式互動，支持包括自動文本生成、自動問答、自動摘要等多種任務。

自2017年6月以來，Google陸續發布了BERT、T5等預訓練模型，參數規模也在逐步提升。近期，Google發布的通才模型PaLM-E包含5620億參數，可用于控制機器人，為通用人工智能（AGI）的實現提供了可能。

Google PaLM-E 大模型控制機器人

二、MaaS 支持大模型應用落地全流程能力構建

MaaS（模型即服務）提供一套完整的大模型服務工具鏈和開放平臺，允許行業用戶基于行業基礎大模型，利用整體模型套件經過微調再訓練，生成滿足特定場景需求的專屬大模型。與提供基礎設施的IaaS（基礎設施即服務）、提供工具的PaaS（平臺即服務）和提供軟件的SaaS（軟件即服務）不同，MaaS以模型作為交付產品。

基于MaaS構建的一站式行業大模型構建和應用解決方案，圍繞模型的生命周期提供各種的產品和技術輔助，行業用戶實現從數據預處理、模型構建、模型訓練、模型評估到模型服務全流程能力構建。MaaS解決了企業構建行業大模型成本高、時間長、難度大的問題，降低數字化轉型的成本和風險，支撐客戶快速實現大模型應用的產品化和商業化，更快地實現數字化轉型和升級。

MaaS 解決方案

三、場景化需求快速推動大模型價值釋放

隨著技術能力的提升和多樣化場景需求的推動，大模型已成為人工智能領域最重要的動力源泉。不僅推動人工智能從技術積累、行業應用和產業變革，更是賦能千行百業的基礎設施。

大模型在場景中的應用

四、行業大模型應用落地亟需建設路線指引

通用大模型在滿足行業用戶直接需求方面存在一定難度，主要是由于模型參數量巨大，訓練和部署對算力消耗巨大，導致成本高昂；其次，模型的可解釋性仍然較弱，通常需要增加內容管控手段來保證結果的安全性；最后，模型對訓練數據的依賴性較強，對于超出訓練數據的任務效果不盡如人意。更重要的是，在某些特定行業，通用基礎大模型的表現并不理想，因此行業大模型應運而生。

行業大模型通常基于該行業領域的數據進行訓練和優化，更好地理解和處理該行業的專業術語、規范和語義。行業大模型更加專注于某個特定的行業，滿足對應行業的需求。目前的產業解決方案中，行業大模型結合自身在算力方面的優勢，為行業模型訓練提供強大的支持和動力，助力構建專屬大模型及智能應用。然而，行業大模型最終要在真實場景中落地并達到理想的服務效果，需要充分解決行業用戶的痛點。目前行業用戶面臨的問題主要包括計算資源不足、數據質量差、投入成本較高以及缺乏專業人才等突出問題。

報告來源：新華社品牌工程&凱度&牛津大學

報告部分內容展示：****************

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來源：中國信息通信研究院、中國網絡空間研究院和北京市金杜律師事務所

　　當前，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點，蘊藏著巨大的經濟社會價值。數據作為新一代信息通信技術的底層驅動力，具備了生產要素和戰略資源的雙重角色。我國亟需構建起數據要素權益配置基礎制度，解決數據要素市場建立面臨的諸多障礙，進而適配生產力的發展，護航數據資源高效有序利用，回應數字時代法律關系需求。

　　2022年7月15日，在中國信息通信研究院主辦的“第三屆數據治理研討會”上，中國信通院政策與經濟研究所、中國網絡空間研究院信息化研究所、北京市金杜律師事務所聯合撰寫的《數據治理研究報告——數據要素權益配置路徑（2022年）》正式發布。

　　報告對數據要素權益配置的內涵進行邏輯解構，討論權益配置的基礎理論、基本構成以及配置方法，并分析數據要素權益配置的關鍵癥結，包括數據多維屬性導致數據權益體系構建尚未形成共識、靜態化的數據賦權模式無法匹配數據動態化的流動特性以及數據之上多主體訴求交織導致各方利益難以平衡等障礙。

　　報告認為，數據要素權益配置是世界各國共通性難題，實踐中圍繞數據要素權益配置也建立起了一系列探索機制，包括數據立法完善配置路徑、數據分類成為配置基礎、數據流通實現各方權益以及技術方案成為權益保障工具。 　

隨著分布式架構成為主流的系統架構設計方案，業務系統的迭代速度越來越快，后端系統架構越來越復雜，單一節點問題可能被無限放大，大規模分布式系統的穩定性保障能力越來越成為業界關注的重點。與此同時，伴隨著技術角色分工越來越細、技術專業化程度越來越深，分布式系統的架構特性為其穩定性建設中的架構設計、組織設計等也帶來了新的挑戰。很多企業缺乏解決分布式架構下的系統穩定性、服務高可用建設相關問題的經驗，成為企業保持業務連續性的一大痛點。

如何全局、精準、高效地進行分布式系統的穩定性建設工作？為此，中國信息通信研究院在以“云賦新生，精益求精”為主題的首屆“精益軟件工程大會”上，發布了《分布式系統穩定性建設指南》藍皮書（以下簡稱《指南》）。《指南》由中國信通院云計算與大數據研究所牽頭，聯合來自混沌工程實驗室的36家企業共同完成（完整名單請參考文末附件）。作為一份總體性的穩定性建設指南，《指南》在業界首次從全局角度出發對分布式系統穩定性建設工作進行拆解和分析，務實、有效地輸出有價值的觀點，能夠比較全面地幫助中國企業在分布式系統建設、配套組織、運營機制設計層面進行指導落地，實現國內軟件發展向更高目標邁進。

指南核心觀點

“降發生”和“降影響”

穩定性建設以結果為導向

在技術變更、業務挑戰加劇以及良好政策引導的背景下，系統穩定性能力建設成為企業等機構組織提升業務連續性能力的核心關注點。《指南》在明確提出分布式系統穩定性建設總體視圖的同時，給出了通過評價指標實現量化的穩定性建設目標——“降發生”和“降影響”。

來源：中國信息通信研究院

分布式系統穩定性建設總體視圖

系統穩定性是對產品能力的基本要求，保障產品的穩定性，就需要開展穩定性能力建設。穩定性能力建設是一個系統化工程，從硬件到軟件，從人員到機制，內容涉及組織內多部門協作、穩定性流程規范制定、體系化技術實現、穩定性文化建設等一系列工作集合。

在貫穿軟件生命周期全過程的穩定性工作中，從故障的視角來看，穩定性建設的最終目標是“降發生”和“降影響”。

“降發生”，即降低故障發生的概率。支持應用建設“三高能力”，即高可用、高性能、高質量，從方案設計階段即采用面向失敗的理念來設計系統架構，并通過一系列技術手段驗證系統“三高能力”是否符合預期。

“降影響”，即降低故障發生后的影響范圍。要實現該目標，系統需要具備早感知、快定位、急止損、優改進四大能力。其中，由于故障感知最基礎和重要的原則就是完善監控告警，因此可以通過可視化的監控告警能力，感知系統的異常變化，從而盡早發現甚至預測系統故障，實現早感知。

為了實現量化評價，《指南》根據企業規模和發展階段從三個維度提出穩定性評價指標，分別是業務可用程度、用戶影響程度以及資金損失程度。

“從業務中來，到業務中去”

建設模式和路徑凸顯實用性

“從業務來，到業務去”無疑是穩定性保障設計的關鍵原則。否則，再先進的技術也可能只是空中樓閣，脫離實際業務需求的技術往往于業務產生不了最大實用性價值。只有在服務業務保障業務持續可用過程中沉淀下來的技術才是最有價值的技術。正因為如此，《指南》從軟件生命周期、運行周期逐步分解穩定性保障的要點及相關建設思路，供從業者根據自身實際情況選擇、規劃。

在穩定性建設目標的指導下，《指南》提出系統穩定性建設思路的四大建設模式：良好的系統架構和實現、完備的容量規劃設計、優秀的運維方案設計以及規范的安全設計。《指南》給出了會影響穩定性的架構設計要點，在提升核心業務穩定性的同時帶來成本節約的容量設計要素，滿足持續迭代發布以及線上運維訴求的變更可控、系統可觀、演練到位的運維方案設計要點等。

分布式系統穩定性建設路徑的確立，需要在完成穩定性建設需求分析、穩定性建設實現分析的基礎上，確立一系列具體的建設活動來進行推進和落地，從全局視角利用故障預防工具、故障止損工具等穩定性建設工具來構建各項關鍵能力。

值得注意的是，穩定性保障能力建設是項體系化工程，龐大而復雜，非一朝一夕可以完成。故障總會發生，“沒有任何一項技術或者平臺能夠絕對規避風險”，因此需要通過不斷補全完善體系中需要的能力來最大限度降低故障發生概率或者提升故障應對速度。對于穩定性保障從業者而言，《指南》建議結合業務發展不同階段所面臨的關鍵風險形勢進行規劃，擬定合適的建設優先級及實施路徑。

“把脈特色行業”

穩定性建設實現定制化

不同行業， 在推進分布式穩定性建設過程中會呈現出不同的特點。《指南》分析了互聯網業、銀行業、證券業、通信業、云服務業、零售業、能源業七大行業的不同特點，從其面臨的穩定性挑戰出發，一一給出了定制化的解決方法，從而為不同行業的分布式系統穩定性能力建設提供有價值的參考。

以互聯網業為例，其受益于云原生的DevOps、Kubernetes、微服務、服務網格等技術紅利，實現了運營效率和用戶價值的交付效率的雙提升。但是，復雜的架構也為系統穩定性保障帶來了新的挑戰：微服務間調用關系錯綜復雜，給服務性能瓶頸分析、快速定位影響評估范圍和根因分析等方面帶來了諸多挑戰；在復雜的分布式系統中，不僅無法阻止故障的發生，而且由于分布式系統日益龐大，也很難評估單個故障對整個系統的影響；此外，容量評估不準確也對穩定性保障有著較大影響。

如何針對互聯網業的痛點打造定制化系統穩定性解決方案？《指南》在架構設計方案中提出：所有的架構都是不完美的，因此在做業務架構設計時都必須要考慮服務穩定性保障，如負載均衡、多點容災、集群化服務、數據多活等能力，建設可觀測性能力、混沌工程平臺、全鏈路壓測能力并建立故障應急機制。

多措并舉

推動穩定性建設邁入新階段

當前，分布式系統穩定性建設迎來快速發展的窗口期，需要在人才、生態、標準多個領域發力，采取多重措施來提升總體發展水平，推動穩定性建設邁入新階段。

由于尚處于起步階段，因此分布式系統穩定性建設需要在人才、生態和標準三大領域及早布局。首先，**專業化人才稀缺，急需拓寬技術交流平臺，**國內IT系統穩定性保障服務領域蘊藏巨大商機。其次，**穩定性生態協同低效，急需賦能產業協同創新。**第三，**標準體系研制滯后，只有規圓矩方才能行穩致遠，**因此需要重視行業標準研究、建設工作，圍繞系統穩定性保障相關技術完善標準體系。

分布式系統穩定性建設將開辟全新的賽道，市場參與者順應時代發展需求有望大有可為。第一，**穩定性建設能力發展不均，傳統行業需求蓄勢待發，**正逐步豐富系統穩定性建設賽道的商機。第二，**企業架構阻礙穩定性建設，組織觀念正逐步進化，**建設穩定性保障組織的重要性凸顯。第三，**過度依賴開源致“懶”，倡導創新采納開源技術，**推進開源協作模式在行業中的應用，提高對開源技術的應用水平和自主可控能力。

從2018年谷歌提出BERT預訓練語言模型至今，超大規模智能模型已經走過了三年的發展歷 程。近年來，預訓練模型成為人工智能領域一大重點研究方向。

大模型技術不僅是學術界重點關注的領域，產業領域也在期待其能夠在各個場景加速落地。人們期待，大模型不僅能夠提升應用服務的智能水平，甚至還能夠催生新的場景和產業模式。

然而，當前全球大模型商業落地仍處于早期探索階段，目前已有很多模型落地的探索，但真正讓大模型成為推動智能產業發展的核心引擎，目前仍存在不小的差距。

今日，智源研究院推出了《超大規模智能模型產業發展報告》，旨在梳理當前大模型領 域產業的發展情況，為讀者提供交流和討論的機會。

本報告將主要分為以下五部分內容。首先，報告將介紹大模型領域的技術發展情況和趨勢。接著，報告將梳理目前已經出現的大模型產業落地模式，提出該模式誕生的條件、特點和優勢。

然后，報告將重點介紹目前大模型已經開展商業化的發展領域，包括國際和國內的落地領域和應用 場景。最后，報告將用兩章內容論述應用存在的問題和解決案例，并提出下一步工作建議。

報告鏈接：//baai.org/l/MdRePort

在大數據時代下，深度學習、強化學習以及分布式學習等理論和技術取得的突破性進展，為機器學習提供了數據和算法層面的強有力支撐，同時促進了機器學習的規模化和產業化發展.然而，盡管機器學習模型在現實應用中有著出色的表現，但其本身仍然面臨著諸多的安全威脅.機器學習在數據層、模型層以及應用層面臨的安全和隱私威脅呈現出多樣性、隱蔽性和動態演化的特點.機器學習的安全和隱私問題吸引了學術界和工業界的廣泛關注，一大批學者分別從攻擊和防御的角度對模型的安全和隱私問題進行了深入的研究，并且提出了一系列的攻防方法. 在本綜述中，我們回顧了機器學習的安全和隱私問題，并對現有的研究工作進行了系統的總結和科學的歸納，同時明確了當前研究的優勢和不足. 最后，我們探討了機器學習模型安全與隱私保護研究當前所面臨的挑戰以及未來潛在的研究方向，旨在為后續學者進一步推動機器學習模型安全與隱私保護研究的發展和應用提供指導.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6131&flag=1