修复等功能。嵌入式智能软件广泛应用于物联网（IoT）设备、智能家居、工业自动化、汽车电子以及医疗仪器等领域，能够增强产品的功 能性和用户体验，支持实时决策，并推动各行业向更加智能、高效的方向发展。 新兴技术软件是指那些基于最新科技发展，旨在革新传统工作方式、提升效率和用户体验的软件解决方案。这类软件常常融合了人工智能 （AI）、机器学习、大数据分析、云计算、物联网（IoT）等前沿技术，为用户提供更 多样化与跨领域应用 智能软件广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶及金融分析等多个领域，展现了其高度的多样化特性，精准对接各 行业需求。在跨领域融合方面，智能软件研发行业正积极与物联网、云计算等前沿技术深度融合，不断拓宽其应用场景与潜力边界。 智能软件研发行业可以分为四个阶段，萌芽期（1960-1969年），软硬件分离定价与软件工程概念的提出，为智能软件研发的独立发展和技 术 和推动者共同签署了《敏捷软件开发宣言》。 2005年，中国上网用户总数达1.11亿，其中宽带上网用户激增至6430万，这一数据标 志着中国互联网用户规模跃升至全新高度。 二十一世纪初，互联网普及与计算能力的显著增强，智能软件已广泛渗透至诸如智能家 居、工业制造等多种应用场景中。 中国互联网用户规模的激增，以及互联网普及与计算能力的增强，推动了智能软件研发行业在多种应用场景中的广泛渗透与快速发 展。 成熟期 2022-01-01~至今

.................................. 41 综合算力指数 1 一、综合算力研究背景 （一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激烈 随着人工智能、大数据、工业互联网等新技术规模化应用，全 球算力需求呈现指数级增长。从智能工厂中精准控制生产设备的工 业机器人，到智能交通里实时规划路线的导航系统，再到个性化推 荐服务背后复杂的算法运算，各类数字化场景都高度依赖强大、稳 （三）运力基建与调度机制双轨演进 综合算力指数 7 我国网络基础设施建设取得显著成效，网络、算力协同能力提 升，骨干网络架构和性能不断优化。累计开通 27 个国家级互联网骨 干直连点，杭州、上海、深圳和中卫 4 个新型互联网交换中心建设 运营步入正轨。国家枢纽间传输时延不超过 20 ms，集群到周边主 要城市传输时延不超过 5 ms，区域内算力节点间时延达 1 ms。 入算网络泛在、灵活、敏捷，技术创新和应用活跃。IP 山西省、江苏省、内蒙古自治区、云南省、甘肃省、黑龙江省、辽 宁省，具体情况详见图 9。其中，浙江、山西、江苏、内蒙古四地 在用标准机架数量处于全国前列且上架率高，“建得快、用得满”。 江苏、浙江凭借密集的互联网及制造业企业持续释放算力需求，山 西、内蒙古则依托京津冀外溢需求和冷源、能源优势，实现供需高 效匹配。相比之下，河北、广东、贵州、上海等地机架规模可观， 但仍需着力提升上架率，进一步释放存量资源效能。

loT 平台 人工智能 通讯网络 有线无线融合网络 物联网 统一联接管理 业户 访客 楼宇 设备房 摄像机 通行 停车场 消防 年确定转型目标，从建筑智能化工程设计转入建筑机电 设备 通讯接口、物联网技术、集成技术等领域的研究。编制了湖南地标《湖南省 智能 建筑评价标准》一本、公开发表关于集成技术研究论文三篇，两人次经培 训与考 试获得物联网构建相关技能证书。 以建筑全生命周期管理为理念，建 立规划、设计、施工、运维协同的意识， 深挖以建筑行业下游产业链以运维为导 向。 利用互联网、物联网等新技术， 形成“机电 +” 共建共享建筑生命期服

面对智能化、全球化、融合化的发展浪潮，国内云服务商凭借自身在互联网创新、跨境电商以及 AI创新应用等领域的创新优势，不仅可以为自身拓展新的广阔发展空间，也为全球市场带来新的 发展机遇与变革动力。 互联网创新推动全球市场繁荣：国内云服务商在互联网创新方面的成果优势，一方面体现在 业务的示范效应，例如在电商、社交媒体、在线教育、远程办公等互联网服务领域，国内云 服务商具有丰富的融合开发和运营经验， 服务商具有丰富的融合开发和运营经验，可以通过国际合作与交流，输出到全球市场。另一 方面也体现在丰富的技术融合经验，即基于自身的互联网创新业务推动云计算服务能力的发 展和进步，例如综合运用云网络、分布式云架构、负载均衡、CDN等技术，保障全球用户获 得流畅的访问体验。 �� 跨境电商形成市场综合服务优势：一些国内大型云服务商具备丰富的跨境电商业务运营经 验，可以整合跨境物流、支付等环节的资源，为跨境电商企业提供一站式的解决方案。在信 支持 NVMe ESSD 云 盘，访问时延降低 10%。 I/O 带宽：ECS g�i 基于“飞天 +CIPU”技术架构，全面优化升级云上普惠弹性 eRDMA 网络，依 托 CIPU 高速双上联网络能力，其时延降为传统 VPC 的三分之一，低至 8 微秒，可实现大规模 组网及高弹性等优势，这有助于提升离线数据处理的 I/O 带宽和效率。 高性能存储：ECS g�i 支持存算分离架构，用户

互联网 + 智慧党建平台解决方案 1 方案简介 智慧党建平台  以“互联网 + 云计算 + 智慧党务”为核心，融合 AI 人工智能技术， 打造集党务公开、人才管理与培养、党员发展及管理、党建工 作展示、党员考核、沟通交流等多种功能于一体的综合型党建 党务平台。  依托该平台可实现线上线下各类组织活动的开展和管理，实现 党务工作全过程留痕，助力基层党务工作平台化、数据化、规 实现党员五维自画 像和支部五星考评， 为基层党组织及党 员提供科学、规范、 专业、好用、易用 的智慧党建平台工 具。 新区智慧党建平台 福清市智慧党建平台 “融 E 红”是运用互联网 技术，构建线上党建与 线下党建工作并行联动， 打造集党务管理、组织 生活、党员管理、学习 教育、互动交流等于一 体的“智慧党建”系统。 融 e 红平台 重庆“移动党校”平台 与线下“党员实训基

后文将不对二者作区分). 由于涉及到物理环境, 机 器人深度学习模型往往面临数据获取难度大、训练 的模型泛化性差的困境, 传统机器人往往仅能处理 单一任务, 无法灵活面对复杂的真实环境. 而基础 模型用来自互联网的大量文本、图片数据进行预训 练, 往往包含各种主题与应用场景, 能学习到丰富 的表示与知识, 具有解决各类任务的潜能, 其作为 具身智能的“大脑”能显著弥补机器人领域训练数据 少且专门化的缺点, 为系统提供强大的感知、理解、 并解析数据信息, 形 成对环境的认知. 在处理此类信息时, 大模型有着 强大的优势, 能有效处理整合多模态的输入数据, 捕获各模态之间的关系, 提取为统一的高维特征, 形成对世界的理解. 如对大量无标签的互联网文本 和图像进行预训练的视觉模型, 能将图像与文本编 码到同样的向量空间中, 这种对齐不仅有利于对环 境的感知, 也有利于对用户自然语言指令的理解, 利于完成复杂的任务. 本节主要讨论各类将大模型 用于具身智能感知与理解的方法 通过这个过程, YAY Robot 不仅能在执行 任务时根据用户的口头反馈即时调整行为, 而且能 不断吸取经验教训, 通过反复微调逐渐改善自身 表现. 尽管大模型具有丰富的常识知识, 但由于训练 数据来自互联网的图片与文本, 理解 3D 物理世界 的能力仍然不足. 直接使用大模型进行机器人的动 作规划往往无法精确地控制结果, 难以进行细粒度 的操作, 如“抓住杯子”与“抓住杯柄”的难度截然不 同. 一些工作通过接受人类提示来加强模型对该区

......................................................................................195 10.2.2 物联网数据接入............................................................................................... 采用隔离森林算法检测 异常交易，训练数据来自过去 5 年审计发现的舞弊案例，特征矩阵 包含「交易时间偏离度」「关联方交易占比」等 12 个维度 3. 深度 学习模型 - 基于 Transformer 架构的关联网络分析，识别隐形关系 链（如通过供应商注册地址、银行账号相似度挖掘潜在关联方） 典型应用场景的模型组合如下表所示： 审计任务 规则模型占 比 机器学习模型占 比 深度学习模型占 比 过实时采集工商数据、招投标信息等，自动识别潜在关联方。某案 例中，系统发现被审计单位通过 3 层嵌套的空壳公司转移资金，该 关联网络在传统审计中未被察觉。监控系统关键参数包括：股权穿 透层级（默认 5 层）、交易金额波动阈值（±30%）、资金闭环检 测周期（T+7）。 存货盘点辅助 结合物联网设备数据，智能体实现： - 自动匹配物流系统出入库记录 - 计算理论库存与实际盘点差异率 - 定位差异率＞5%的仓库区位坐标

相关，生态 环保有助于实现公平与正义，保证每个社会成员享有良好的生 存环境。 在此背景下，生态环保智慧诊断接入多模态 AI 大模型的应用 方案显得尤为重要。通过利用先进的人工智能技术，结合物联网、 大数据等推动生态环保工作，能有效提升监测与管理的效率，实现 对环境问题的快速诊断和响应。这将为开展更科学合理的生态保护 措施提供重要支撑，助力实现人与自然的和谐共生。 1.2 智慧诊断的概念及发展 据。 智慧诊断的发展可以追溯到信息技术和环境科学的交叉融合阶 段。在早期，环境监测主要依赖于人工采样和实验室分析，这种方 法不仅效率低下，而且难以实现实时监控。随着信息技术的进步， 尤其是物联网(IoT)和大数据技术的快速发展，环境数据的采集和分 析变得越来越自动化和智能化。通过传感器和卫星监测，能够实时 获取大量环境数据，并通过数据挖掘和机器学习算法进行深度分 析。 当前，智慧诊断已具备了以下几个关键特征： 的数 据传输与融合。 为应对以上挑战，可以考虑以下几个策略： 1. 建立全国性的生态环保数据共享平台，整合各地、各部门的数 据资源，形成统一的生态监测与评估标准。 2. 推广智能传感器和物联网技术，实现生态监测的自动化和实时 化，及时获取环境数据并上传至云端进行处理。 3. 加强多模态 AI 模型的研发与应用，尤其是通过强化学习和迁 移学习的方法，解决生态数据稀缺问题，实现模型的不断优

智能客服 多轮改写 文档解析 向量检索 文档拆 分 意图识别 RAG 知识文档 知识问答 开放 对接 知识引擎 配置项 工作流 联网搜索 模型部署 服务管理 应用场景 大模型 广场 大模型精调 解决方案 腾讯云精调知识大模型 DeepSeek 系 列 模 型 DeepSeek 系 列 模 型 一键发起模型训练 模型训练 可通过模型选择、提示词模版、 RAG 配 置能 力等加速大模型应用构建，实现与自 身业 务系统的无缝对接。 接入搜狗搜索增强 API ，一键开关，即可让 DeepSeek 实时 获取 互联网最新资讯，提升时效性和回答准确度 腾讯云大模型应用开发平台“知识引擎” —— 免部署，分钟级搭建应用 腾讯云大模型知识引擎：基于大模型的应用开发平台 聚焦严谨场景，打造大语言模型应用开发平台

资源，供应链高管应采用“以终为始”的视角，构 想其AI赋能技术栈的理想未来状态，并回答“何 为卓越？”，从而明确团队应如何协同达成这一 目标。 我们的研究显示，企业普遍将网络安全、云计 算与SaaS平台、RFID与物联网等先进传感器，以及 供应链数字孪生模拟平台视为自主化的关键赋能技 术。但构建自主化系统绝非各部分的简单叠加。它 需要周密的规划，针对新的工作方式定义和重构 流程，实现数据集成，并进行持续监控。流程成熟 捷性。通过授权各业务领域将其自身数据作为产 品进行管理，可以确保数据的相关性和质量，同 时支持整个供应链做出更快、更明智的决策。 构建坚实安全的数据基础 优先收集来自整个企业（而不仅仅是少数几 个领域）的数据至关重要。例如，物联网传感器提 供实时数据，而数字孪生则通过模拟各种场景来 优化工作流程、降低风险，并最大限度地减少停机 时间。这种转变将推动供应链从被动响应转向主 动预测。未来，AI甚至可以为企业生成合成数据， 全方位流程重塑方法，帮助识别并优先处理特定流程 与用户画像，从而减少阻力、简化运营。 构建现代化数据基础：我们的团队将与您携手构建具备先进计算能力的数据基础设施，以支持快速 分析、数字孪生和物联网应用，从而实现便捷的数据共享和主动的故障排除。 运用智能体式架构：运用埃森哲专有的智能体，我们将帮助您实施多层级、可扩展的智能体式架构， 强化决策能力，驱动更优的业务成果。 提升员工技能：通过