价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 云提供商须为跨行业数据采集、存储和计算需求的大幅增长做好准备。 云提供商须为跨行业数据采集、存储和计算需求的大幅增长做好准备。 在AI高速发展和在线业务快速膨胀的时代，企业用户对云基础设施的性能、成本、稳定性、安全 性等方面提出了全新的要求。为适应企业创新、降本增效以及业务出海等需要，云服务商不断通 过协同创新升级全栈服务品质，同时也利用自身融合发展的经验优势，助力企业积极开展国际化 布局。 �� 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复 业务的需要，云服务仍将 持续提升单核、单实例性能。 多技术融合提升连接性能：云服务商综合利用内存/缓存、PCle、RDMA、IP网、EIP、VPC 等一系列技术升级和软硬件融合优化成果，大幅提升云、边、端不同位置服务之间的协同效 率，这对于保障在线业务的体验至关重要。 存储方案升级应对大数据量冲击：云服务商通过采用更高性能的存储设备和更高效的存储架 构，结合对数据布局的优化，提供贴合不

让每个人拥有助理 六百万用户正在使用的对话式在线个人助理服务 • 理解 - 交互 - 咨询 - 任务完成，实现交易闭环 • 日均需求会话数超百万， AI 交互占比 98% • 对接超过 150 个服务商，日程 AI 准确率 99% • 主动交互 DAU 及新增用户数维持高速自增长 领先的企业智能助理 智能对话解决方案赋能企业提升效率 • 具有 AI 能力的机器人平台和智能对话解决方案 •

建筑科技工程 信息化建设 算法提供商 旷世、科大讯飞。。。 B 中间件提供商 Tridium Siemens Jons 打造生态链 软件服务商 拓维、阿里。。。 设备厂家 海康威视、大华、华为、 H3C 、 锐捷、科拓、 ABB 、 西门子、 江森自控、霍尼韦尔。。 文博展馆 博物馆、图书馆、音乐厅、 规划馆、展览馆、体育馆、

融合可优化传统金融算法，如风险管理、资产定价等，提升银行在复杂金 融环境下的决策能力。 1 2 3 开放银行与生态化服务延伸 API 经济推动开放银行 通过开放 API 接口，银行可与第三方服务商无缝对接，构建开放银行生态，为客户提供一站式金融服 务体验。 03 02 01 生态化服务场景延伸 银行可借助大模型能力，深入挖掘客户需求，将金融服务嵌入到生活、医疗、教育等多元场景，打造

- 向量数据库：按每客户 500 维特征计算，100 万客户需预留 50GB 空间 - 日志存储：每日操作日志保留 30 天约需 20GB 云服务部署方案 主流云平台适配性对比如下： 服务商 推荐实例类型 每小时成本（¥） 最大并发支持 阿里云 ecs.ebmgn7e.16xlar ge 58.2 35 QPS AWS p4d.24xlarge 72.5 50 QPS 华为云 人天）及异常处理响应（预留￥20,000/年应急预 算）。 2. 时间线规划 关键里程碑采用并行推进策略： 阶段 周期 交付物 资源依赖 环境配置与 API 对接 2 周 测试环境可用性报告 云服务商资源就绪 业务逻辑层开发 3 周 客户画像分析模块 MVP CRM 数据接口开放 压力测试与调优 1.5 周 QPS ≥200 的稳定性验证报 告 负载测试工具 License 3. 风险预算预留 国内某新能源汽车品牌采用 三步走 策略实现销售漏斗优化： 关键数据指标显示，在保留原销售团队规模情况下，单月成交 周期缩短 9 天，高价值客户识别准确率提高 40%。 业务指标强绑定 某 B2B SaaS 服务商将 AI 应用效果直接关联到 CRM 现有 KPI 体 系： 业务单元 原指标 接入后目标 达成周期 客户成功 续约率 72% 提升至 79% Q3-Q4 销售团队 日均触客量 15 20 次(含

落地。 3.保险业落地实践篇 3.1 大模型落地路线 3.1.1 落地路线方法论 在保险企业寻求解决业务问题的过程中，直接采购已经训练好的大模型成为一种越 来越受欢迎的策略。众多模型服务商不仅提供将自家模型部署在客户环境中的能力，而且 与云平台的紧密合作，使得大模型服务可以通过云托管的方式提供，这种灵活的使用模式 进一步降低了保险企业使用大模型的门槛。 采用直接使用大模型服务的 经将技 术战略与业务战略紧密结合，以简单、一致的方式深入各个市场。 云基础设施与AI模型：富卫集团与亚马逊云科技（AWS）和微软（Azure）等超大规模云 服务商合作，将其核心业务应用程序托管在云基础设施上。为了降低被单一云服务商锁定 的风险，富卫集团采取了多云战略，将工作负载在Azure和AWS之间均等分配。公司已经部 署了近200个AI模型，涵盖600多个用例。 技术人才培养与AI

和自动数据传输获得技术数据。这种方法确保数据的实时性和 准确性。 2. 数据集成平台：建设一个集成平台，汇集各类数据源如车载系 统、用户应用、环境监测设备等，确保数据的集中管理与分 析。 3. 与第三方数据服务商合作：借助外部数据服务商，获取更广泛 的用户行为和环境数据，降低数据获取成本。 4. 用户参与：通过应用程序和服务激励用户主动分享乘车行为数 据，如提供积分、优惠等，以此增加数据收集的广度和深度。 5.

SGX）保护模型参数，结合 VLAN 划分隔离训练环境与生产数据库，符合 ISO 27001 审计标 准。 对于需要快速扩展或临时性审计任务的场景，云服务方案更具 优势。主流云平台对比关键指标如下： 云服务商 推理延迟(ms) 数据出境合规性 审计专用实例价格（$/小时） AWS 120-150 支持数据主权区 4.82 Azure 100-130 通过 GDPR 认证 5.15 阿里云 80-110

构需要涵盖数据采 集、特征工程、模型训练、策略回测、实盘交易和风险控制等多个 模块，各模块之间通过统一的接口和协议实现无缝衔接。 首先，数据采集模块负责从多个数据源（如交易所、第三方数 据服务商）获取市场数据，包括股票价格、成交量、财务报表、新 闻舆情等。为了确保数据的实时性和准确性，系统采用分布式数据 采集框架，支持异步处理和容错机制。数据采集后，进入数据清洗 和预处理环节，剔除异常值和缺失数据，并进行必要的标准化处