【中鋼AI現場3：數十噸鋼捲裝載一人就能搞定】中鋼AI無人天車自動化流程大圖解

中鋼整合多項機器學習技術，打造鋼捲吊運自動化，更串連了物流與資訊流，省去更多人工操作與管理流程

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表
攝影／洪政偉

動輒數十噸重的鋼捲，就是中鋼每日例行出貨的產品，這個「沉重」的負擔，要如何來回搬運、加工、出貨？靠的就是被稱為「天車」的重型起重裝置，透過在廠區空中縱橫移動，吊送鋼捲到指定位置，就能在工廠或倉庫中，管理上萬噸的鋼捲排程與運送。

不過，要操作天車，大多得靠人力，進入吊掛於天花板的駕駛座中，來操作吊運鋼捲。但現在，中鋼一座位於碼頭邊的倉庫中，天車駕駛座內不見人影，卻能維持天車順利運行，司機開車入庫後，更能透過幾步驟簡單設定，全自動化鋼捲吊運任務，甚至在員工都下班後的半夜，都能啟動系統自動理貨。

這一套標榜無人操作的天車自動吊運系統，就是中鋼早在三年多前，運用多種機器學習技術打造的得意之作。

如何打造無人天車的全自動吊運流程？

要打造無人天車，就得想辦法幫天車裝上「眼睛」，中鋼試圖將人眼看到的操作資訊，透過電腦轉換為邏輯控制指令，再交由天車自動化判讀與執行。

剛開始，中鋼先在無人天車上裝設高解析度攝影機，將拍攝到的拖板車板臺二維影像，傳遞給板車駕駛員操作的人機介面中，由駕駛員在畫面上指示鋼捲儲放位置，再由控制電腦將儲放位置自動轉換為座標，拋送到天車指揮系統來吊運鋼捲。

但是，原先座標為二維座標，缺乏高度座標，無法有效指示天車指揮系統執行，也無法與天車使用的三維座標互相轉換。

為了克服這個問題，中鋼在高解析度的攝影機之外，加裝了一部三維掃描器，利用AI連結高解析影像與三維座標間的轉換，進而在二維影像上重建高度座標，完成電腦視覺技術的開發。

同時，也因為司機在操作人機介面時，可能會有不適應或抗拒的情形，中鋼也打造了一鍵裝車的功能，只要確認畫面上自動辨識的鋼捲儲放位置正確，按下確認，就能啟動天車自動作業。

在天車吊運的過程，中鋼運用了多種技術來達成吊運全自動化。除了使用機器視覺系統，來精準定位鋼捲儲位座標，中鋼也開發了各種智慧物流相關技術，比如將鋼捲吊運排程最佳化，並以AI算出最佳吊運路徑，以及建立了無人倉庫排隊優化系統，可以準確預測作業時間，讓駕駛能在合適時間前往倉庫，來執行裝卸任務。

同時，中鋼也分析數十萬顆鋼捲入庫出貨的過程，在倉儲管理系統中，建立了鋼捲最佳化儲位預測功能，讓每一顆鋼捲能在最少吊運次數與最短吊運距離之下，送達客戶端。

在吊運當下，中鋼更設計了多功能的智慧型吊夾，能辨識鋼捲身份、偵測鋼捲中心，精準取吊鋼捲；同時，也會啟動主動式安全防護機制，運用了深度學習技術，在天車吊運範圍內偵測人員移動，並能自動辨識、閃避障礙物。

達到吊運全自動化之後，中鋼也將無人天車系統，串連了物流與資訊流，省去更多人工操作與管理的流程。比如說，將天車串連物流資訊，就能得知隔日需出廠的鋼捲，並在前一晚自動理貨，先將鋼捲吊到接近車到的位置，來縮短隔日出貨時間。

又或是載貨司機到倉庫外報到時，只要刷一張ID卡，確認司機身分、車號後，串連倉儲管理系統就能得知這一趟任務資訊，自動預吊任務指定的鋼捲。

不只自建自用，更將無人天車外銷國際

無人天車在2018年投入運作後，至今更已經累積六萬車次，完成超過三十萬顆鋼捲的吊運。上線了第一套系統後，中鋼也在去年11月，於同一個倉庫中上線了第二套系統，這也是中鋼唯一配備了兩臺無人天車的場域。

這個倉庫中，約可容納兩萬公噸的鋼捲，透過兩套無人天車，來達成全倉庫鋼捲吊運自動化。

倉庫中間則設置兩條車道，可同時讓兩輛貨車入庫裝卸貨，若僅一輛車執行載運任務，兩臺天車也能互相搭配吊運，來加速的裝卸貨的時間。

梁傑盛指出，改用無人天車帶來最大效益，是在於員工會有上班時間限制，且最少4小時一定要休息，但無人天車可以24小時不間斷的自動化執行，搭配後端管理的方法，還能做到前一晚自動翻堆理貨。

不只自建自用，中鋼更將這套無人天車系統外銷到中國鋼廠，2019年就已經銷售了12套系統，去年武漢肺炎疫情期間，更協助客戶導入系統時，遠距為客戶調機、將系統落地。

無人天車9大應用關鍵

如何建立起無人天車的自動吊運流程？深入鋼捲吊運現場，魔鬼就藏在細節裡，不一定要運用最新、最難的科技，每一個應用得當的技術環節，都是中鋼無人天車的成功關鍵。

應用關鍵１

靠機器視覺系統與雷射測距裝置找出鋼捲儲位座標

應用關鍵２

三維座標辨識克服板臺樣式不一問題

應用關鍵３

一鍵啟動無人天車吊運作業

應用關鍵４

天車指揮系統將吊運作業最佳化

應用關鍵５

靠多功能智慧吊夾精準取放鋼捲

應用關鍵６

用RFID雙重確認要出貨的鋼捲身分

應用關鍵７

防擺動技術控制鋼捲擺盪幅度

應用關鍵８

靠大數據預測鋼捲最佳化儲位

應用關鍵９

用影像辨識人影強化出貨安全

附圖：
倉庫內的地板上，以黃色方框設置了板車停放處，停放處正上方則設置了雷射測距裝置與機器視覺系統，用來掃描與辨識底下板臺，找出鋼捲儲位座標。（攝影／洪政偉）
車輛停放後，雷射測距裝置能確認車輛停放位置與板臺高低寬窄，機器視覺系統能辨識鋼捲儲放的中心軸，兩相結合定出三維座標，就能克服每輛板車板臺樣式不一的問題。（攝影／洪政偉）
為防止司機可能產生不適應或抗拒的情形，中鋼簡化了人機介面操作流程，讓司機在確認鋼捲儲放位置正確後，就能一鍵啟動裝車，指示天車自動作業。（攝影／洪政偉）
吊運過程中，天車指揮系統會將鋼捲吊運排程最佳化，並自動規劃吊運路徑；出貨前一晚，也能結合物流資料，自動翻堆理貨，節省隔日出貨時間。（攝影／洪政偉）
在吊取鋼捲時，智慧吊夾能自動偵測鋼捲的中心位置，並透過自動掃描測距的功能，更精準取放鋼捲。吊夾上也有RFID辨識功能，來識別鋼捲身分。（攝影／洪政偉）
儘管無人天車已經串連每一顆鋼捲的物流與資訊流，吊運當下，還是會以智慧吊夾偵測鋼捲的RFID標籤（鋼捲內側紙片翹起處），重複確認吊取的鋼鐵即為要出貨的鋼捲。（攝影／洪政偉）
為了減少鋼捲吊運時的擺盪幅度，中鋼也設置防擺盪運動控制技術，使吊夾獲得更穩定的運行，除了能節省吊夾擺幅收斂時間，也能防止撞傷鋼捲或撞歪板臺的風險。（攝影／洪政偉）
中鋼分析數十萬顆鋼捲入庫出貨的過程，在倉儲管理系統中，建立了鋼捲最佳化儲位預測功能，讓每一顆鋼捲能在最少吊運次數與最短吊運距離之下，送達客戶端。（攝影／洪政偉）
為了維護人員安全，中鋼也設置主動式安全防護機制，透過深度學習來偵測天車下方是否有人行走，來採取必要安全措施，也能在行駛過程中自動辨識障礙物與閃避。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142943

交通大學產學大聯盟發表三維通訊無線網路突破技術

5G時代來臨，具備高傳輸量、低延遲、高穩定性的無線通訊系統至為關鍵。國立交通大學執行科技部「產學大聯盟-三維通信網路技術及其在智慧校園之應用」計畫，開發三維通訊新技術與其相關應用，28日舉辦成果發表會，由計畫主持人林一平教授主持，以「毫米波寬頻無線電陣列天線系統與單晶片」、「無人機三維異質網路」及「校園物聯網地圖」三大主軸發表成果，期以產學端鏈結的方式，達到「Smart campus today. Smart city tomorrow.」的目標。

計畫採用台積電28奈米CMOS製程，成功開發60 GHz寬頻收發電路與頻率合成電路。為解決過往高頻輸出功率不足的問題，團隊使用氮化鋁（AlN）作為成核層，成長出高品質氮化鎵（GaN），實現具有低漏電流、高崩潰電壓的HEMT電晶體，再優化閘極結構與鈍化層成長條件，提升元件特性。其技術硬體開發，將可作為新一代無線傳輸技術WiGig的先驅。天線系統方面，提出創新三維分散式饋入結構，可增加主動電路散熱面積，降低天線陣列系統整合難度，成功展示60 GHz無線通訊功能。

在網路技術層面，此計畫成功開發毫米波追蹤及接取技術、飛船無人機三維異質網路及佈建技術、高低頻帶無線傳輸系統整合（WiFi/WiGig/LTE）技術，實現60 GHz WiGig平台及5G核心網路（free5GC），為世界第一個符合3GPP R15版本服務化架構（SBA）標準的開源核心網路；未來可依應用需求提供新5G服務，滿足物聯網(IoT)、巨量資料存取等行動網路服務需求，並整合邊緣運算技術（MEC），提供更快速有效的移動邊緣服務。

為建構校園立體安全防護網，交通大學將三維通信網路技術套用到智慧校園中，開發「三維模型即時影像融合技術」，在空拍機上裝設多支攝影機，即時串流監控校園動態，加上節點優化和深度學習技術，室外、室內都可進行人形檢索。此外，整合毫米波傳輸技術與無人機，使無線傳輸更穩定，並以領先世界的全新視覺定位法，結合IoTtalk技術首創無人機信件遞送系統。

因應安全駕駛輔助、無人機避障等話題，交通大學也開發深度感測技術。當機器人規劃路徑時，透過輕量化的Visual SLAM演算法，能有效降低CPU運算負擔，使移動過程更為順暢。相關技術也可套用於數位教學平台、智慧節能及智慧建築等領域。

「產學大聯盟計畫」於102年由科技部與經濟部共同成立，連結國內頂尖院校和學術研究機構，攜手產業界聚焦前瞻科技創新研究，使國內產業順利接軌國際市場。交通大學整合資訊工程、電子工程、材料工程、電機工程、機械工程等系所資源，與廣達電腦、漢民科技、聯發科技、中華電信、光環科技等企業攜手合作，成功在三維通訊無線網路技術上獲得關鍵突破。

創新工場“AI蒙汗藥”入選NeurIPS 2019，3年VC+AI佈局進入科研收穫季

本文來自量子位微信公眾號
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NeurIPS 2019放榜，創新工場AI工程院論文在列。

名為“Learning to Confuse: Generating Training Time Adversarial Data with Auto-Encoder”。

一作是創新工場南京國際AI研究院執行院長馮霽，二作是創新工場南京國際人工智慧研究院研究員蔡其志，南京大學AI大牛周志華教授也在作者列。

論文提出了一種高效生成對抗訓練樣本的方法DeepConfuse，通過微弱擾動資料庫的方式，徹底破壞對應的學習系統的性能，達到“資料下毒”的目的。

創新工場介紹稱，這一研究就並不單單是為了揭示類似的AI入侵或攻擊技術對系統安全的威脅，還能協助針對性地制定防範“AI駭客”的完善方案，推動AI安全攻防領域的發展。

NeurIPS，全稱神經資訊處理系統大會(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，自1987年誕生至今已有32年的歷史，一直以來備受學術界和產業界的高度關注，是AI學術領域的“華山論劍”。

作為AI領域頂會，NeurIPS也是最火爆的那個，去年會議門票在數分鐘內被搶光，而且在論文的投稿錄取上，競爭同樣激烈。

今年，NeurIPS會議的論文投稿量再創新高，共收到6743篇投稿，最終錄取1428篇論文,錄取率為21.2%。

▌“資料下毒”論文入選頂會NeurIPS

那這次創新工場AI工程院這篇入選論文，核心議題是什麼？

我們先拆解說說。

近年來，機器學習熱度不斷攀升，並逐漸在不同應用領域解決各式各樣的問題。不過，卻很少有人意識到，其實機器學習本身也很容易受到攻擊，模型並非想像中堅不可摧。

例如，在訓練(學習階段)或是預測(推理階段)這兩個過程中，機器學習模型就都有可能被對手攻擊，而攻擊的手段也是多種多樣。

創新工場AI工程院為此專門成立了AI安全實驗室，針對人工智慧系統的安全性進行了深入對評估和研究。

在被NeurIPS收錄的論文中，核心貢獻就是提出了高效生成對抗訓練資料的最先進方法之一——DeepConfuse。

▌給數據下毒

通過劫持神經網路的訓練過程，教會雜訊生成器為訓練樣本添加一個有界的擾動，使得該訓練樣本訓練得到的機器學習模型在面對測試樣本時的泛化能力盡可能地差，非常巧妙地實現了“資料下毒”。

顧名思義，“資料下毒”即讓訓練資料“中毒”，具體的攻擊策略是通過干擾模型的訓練過程，對其完整性造成影響，進而讓模型的後續預測過程出現偏差。

“資料下毒”與常見的“對抗樣本攻擊”是不同的攻擊手段，存在於不同的威脅場景：前者通過修改訓練資料讓模型“中毒”，後者通過修改待測試的樣本讓模型“受騙”。

舉例來說，假如一家從事機器人視覺技術開發的公司希望訓練機器人識別現實場景中的器物、人員、車輛等，卻不慎被入侵者利用論文中提及的方法篡改了訓練資料。

研發人員在目視檢查訓練資料時，通常不會感知到異常（因為使資料“中毒”的噪音資料在圖像層面很難被肉眼識別），訓練過程也一如既往地順利。

但這時訓練出來的深度學習模型在泛化能力上會大幅退化，用這樣的模型驅動的機器人在真實場景中會徹底“懵圈”，陷入什麼也認不出的尷尬境地。

更有甚者，攻擊者還可以精心調整“下毒”時所用的噪音資料，使得訓練出來的機器人視覺模型“故意認錯”某些東西，比如將障礙認成是通路，或將危險場景標記成安全場景等。

為了達成這一目的，這篇論文設計了一種可以生成對抗雜訊的自編碼器神經網路DeepConfuse。

通過觀察一個假想分類器的訓練過程更新自己的權重，產生“有毒性”的雜訊，從而為“受害的”分類器帶來最低下的泛化效率，而這個過程可以被歸結為一個具有非線性等式約束的非凸優化問題。

▌下毒無痕，毒性不小

從實驗資料可以發現，在MNIST、CIFAR-10以及縮減版的IMAGENET這些不同資料集上，使用“未被下毒”的訓練資料集和“中毒”的訓練資料集所訓練的系統模型在分類精度上存在較大的差異，效果非常可觀。

與此同時，從實驗結果來看，該方法生成的對抗雜訊具有通用性，即便是在隨機森林和支援向量機這些非神經網路上也有較好表現。

其中，藍色為使用“未被下毒”的訓練資料訓練出的模型在泛化能力上的測試表現，橙色為使用“中毒”訓練資料訓練出的模型的在泛化能力上的測試表現。

在CIFAR和IMAGENET資料集上的表現也具有相似效果，證明該方法所產生的對抗訓練樣本在不同的網路結構上具有很高的遷移能力。

此外，論文中提出的方法還能有效擴展至針對特定標籤的情形下，即攻擊者希望通過一些預先指定的規則使模型分類錯誤，例如將“貓”錯誤分類成“狗”，讓模型按照攻擊者計畫，定向發生錯誤。

例如，下圖為MINIST資料集上，不同場景下測試集上混淆矩陣的表現，分別為乾淨訓練資料集、無特定標籤的訓練資料集、以及有特定標籤的訓練資料集。

實驗結果有力證明，為有特定標籤的訓練資料集做相應設置的有效性，未來有機會通過修改設置以實現更多特定的任務。

對資料“下毒”技術的研究並不單單是為了揭示類似的AI入侵或攻擊技術對系統安全的威脅，更重要的是，只有深入研究相關的入侵或攻擊技術，才能有針對性地制定防範“AI駭客”的完善方案。

隨著AI演算法、AI系統在國計民生相關的領域逐漸得到普及與推廣，科研人員必須透徹地掌握AI安全攻防的前沿技術，並有針對性地為自動駕駛、AI輔助醫療、AI輔助投資等涉及生命安全、財富安全的領域研發最有效的防護手段。

▌還關注聯邦學習

除了安全問題之外，人工智慧應用的資料隱私問題，也是創新工場AI安全實驗室重點關注的議題之一。

近年來，隨著人工智慧技術的高速發展，社會各界對隱私保護及資料安全的需求加強，聯邦學習技術應運而生，並開始越來越多地受到學術界和工業界的關注。

具體而言，聯邦學習系統是一個分散式的具有多個參與者的機器學習框架，每一個聯邦學習的參與者不需要與其餘幾方共用自己的訓練資料，但仍然能利用其餘幾方參與者提供的資訊更好的訓練聯合模型。

換言之，各方可以在在不共用資料的情況下，共用資料產生的知識，達到共贏。

創新工場AI工程院也十分看好聯邦學習技術的巨大應用潛力。

今年3月，“Learning to Confuse: Generating Training Time Adversarial Data with Auto-Encoder”論文的作者、創新工場南京國際人工智慧研究院執行院長馮霽代表創新工場當選為IEEE聯邦學習標準制定委員會副主席，著手推進制定AI協同及大資料安全領域首個國際標準。

創新工場也將成為聯邦學習這一技術“立法”的直接參與者。

▌創新工場AI工程院科研成績單

創新工場憑藉獨特的VC+AI（風險投資與AI研發相結合）的架構，致力於扮演前沿科研與AI商業化之間的橋樑角色。

創新工場2019年廣泛開展科研合作，與其他國際科研機構合作的論文，入選多項國際頂級會議，除上述介紹的“資料下毒”論文入選NeurlPS之外，還有8篇收錄至五大學術頂會，涉及影像處理、自動駕駛、自然語言處理、金融AI和區塊鏈等方向。

┃兩篇論文入選ICCV

Disentangling Propagation and Generation for Video Prediction
https://arxiv.org/abs/1812.00452

這篇論文的主要工作圍繞一個視頻預測的任務展開，即在一個視頻中，給定前幾幀的圖片預測接下來的一幀或多幀的圖片。

Joint Monocular 3D Vehicle Detection and Tracking
https://arxiv.org/abs/1811.10742

這篇論文提出了一種全新的線上三維車輛檢測與跟蹤的聯合框架，不僅能隨著時間關聯車輛的檢測結果，同時可以利用單目攝像機獲取的二維移動資訊估計三維的車輛資訊。

┃一篇論文入選IROS

Monocular Plan View Networks for Autonomous Driving
http://arxiv.org/abs/1905.06937

針對端到端的控制學習問題提出了一個對當前觀察的視角轉換，將其稱之為規劃視角，它把將當前的觀察視角轉化至一個鳥瞰視角。具體的，在自動駕駛的問題下，在第一人稱視角中檢測行人和車輛並將其投影至一個俯瞰視角。

┃三篇論文入選EMNLP

Multiplex Word Embeddings for Selectional Preference Acquisition

提出了一種multiplex詞向量模型。在該模型中，對於每個詞而言，其向量包含兩部分，主向量和關係向量，其中主向量代表總體語義，關係向量用於表達這個詞在不同關係上的特徵，每個詞的最終向量由這兩種向量融合得到。

What You See is What You Get: Visual Pronoun Coreference Resolution in Dialogues
https://assert.pub/papers/1909.00421

提出了一個新模型（VisCoref）及一個配套資料集（VisPro），用以研究如何將代詞指代與視覺資訊進行整合。

Reading Like HER: Human Reading Inspired Extractive Summarization

人類通過閱讀進行文本語義的摘要總結大體上可以分為兩個階段：1）通過粗略地閱讀獲取文本的概要資訊，2）進而進行細緻的閱讀選取關鍵句子形成摘要。

本文提出一種新的抽取式摘要方法來模擬以上兩個階段，該方法將文檔抽取式摘要形式化為一個帶有上下文的多臂老虎機問題，並採用策略梯度方法來求解。

┃一篇論文入選IEEE TVCG

sPortfolio: Stratified Visual Analysis of Stock Portfolios
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31443006

主要是對於金融市場中的投資組合和多因數模型進行可視分析的研究。通過三個方面的分析任務來幫助投資者進行日常分析並升決策準確性。

並提出了一個全新的視覺化分析系統sPortfolio，它允許使用者根據持倉，因數和歷史策略來觀察投資組合的市場。sPortfolio提供了四個良好協調的視圖。

┃一篇論文入選NSDI

Monoxide: Scale Out Blockchain with Asynchronized Consensus Zones
https://www.usenix.org/system/files/nsdi19-wang-jiaping.pdf

提出了一種名為非同步共識組 Monoxide 的區塊鏈擴容方案，可以在由 4.8 萬個全球節點組成的測試環境中，實現比比特幣網路高出 1000 倍的每秒交易處理量，以及 2000 倍的狀態記憶體容量，有望打破“不可能三角”這個長期困擾區塊鏈性能的瓶頸。

▌獨特的“科研助推商業”思路

國內VC，發表論文都很少見，為什麼創新工場如此做？

這背後在於其“VC+AI”模式。

最獨特之處在于，創新工場的AI工程院可以通過廣泛的科研合作以及自身的科研團隊，密切跟蹤前沿科研領域裡最有可能轉變為未來商業價值的科研方向。

這種“科研助推商業”的思路力圖儘早發現有未來商業價值的學術研究，然後在保護各方智慧財產權和商業利益的前提下積極與相關科研方開展合作。

同時，由AI工程院的產品研發團隊嘗試該項技術在不同商業場景裡可能的產品方向、研發產品原型，並由商務拓展團隊推動產品在真實商業領域的落地測試，繼而可以為創新工場的風險投資團隊帶來早期識別、投資高價值賽道的寶貴機會。

“科研助推商業”並不是簡單地尋找有前景的科研專案，而是將技術跟蹤、人才跟蹤、實驗室合作、智慧財產權合作、技術轉化、原型產品快速反覆運算、商務拓展、財務投資等多維度的工作整合在一個統一的資源體系內，用市場價值為導向，有計劃地銜接學術科研與商業實踐。

以AI為代表的高新技術目前正進入商業落地優先的深入發展期，產業大環境亟需前沿科研技術與實際商業場景的有機結合。

創新工場憑藉在風險投資領域積累的豐富經驗，以及在創辦AI工程院的過程中積累的技術人才優勢，特別適合扮演科研與商業化之間的橋樑角色。

於是，創新工場AI工程院也就順勢而生。

創新工場人工智慧工程院成立於2016年9月，以“科研+工程實驗室”模式，規劃研發方向，組建研發團隊。

目前已經設有醫療AI、機器人、機器學習理論、計算金融、電腦感知等面向前沿科技與應用方向的研發實驗室，還先後設立了創新工場南京國際人工智慧研究院、創新工場大灣區人工智慧研究院。

目標是培養人工智慧高端科研與工程人才，研發以機器學習為核心的前沿人工智慧技術，並同各行業領域相結合，為行業場景提供一流的產品和解決方案。

而且， 創新工場還與國內外著名的科研機構廣泛開展科研合作。

例如，今年3月20日，香港科技大學和創新工場宣佈成立電腦感知與智慧控制聯合實驗室（Computer Perception and Intelligent Control Lab）。

此外，創新工場也積極參與了國際相關的技術標準制定工作。例如，今年8月，第28屆國際人工智慧聯合會議（IJCAI）在中國澳門隆重舉辦，期間召開了IEEE P3652.1（聯邦學習基礎架構與應用）標準工作組第三次會議。

IEEE聯邦學習標準由微眾銀行發起，創新工場等數十家國際和國內科技公司參與，是國際上首個針對人工智慧協同技術框架訂立標準的專案。

創新工場表示，自身的科研團隊將深度參與到聯邦學習標準的制定過程中，希望為AI技術在真實場景下的安全性、可用性以及保護資料安全、保護使用者隱私貢獻自己的力量。