， 带来了深度攻击防御和应用带宽保护的完美价值体验。通过入侵防护系统可以 实时、主动拦截黑客攻击、网络病毒等恶意流量，保护信息系统和网络架构免 受侵害，防止操作系统和应用程序损坏或宕机，IPS 可以深入到路由、防火墙模 块和应用层，快速扫描流量，它可以利用其上千种攻击特征数据库，识别和分 析外部的攻击，并实时报警和记录，同时可以对上百种入侵和攻击进行主动防 护。此外，还可以对 MSN、Skype、Yahoo 新月异，面对日益加剧的安全形式需要一套能够实时检测攻击、预警、响应的 工具。通过部署入侵检测系统可以起到以下目的： （1）入侵检测 网络入侵检测系统（IDS）可以实现对黑客攻击（缓冲区溢出、SQL 注入、 暴力猜测、拒绝服务、扫描探测、非授权访问等）、蠕虫病毒、木马后门、间 谍软件、僵尸网络等进行实时检测及报警。 （2）流量分析 网络入侵检测系统（IDS）对网络进行流量分析，实时统计出当前网络中的 理系统。通过对业务人员访问系统的行为进行解析、分析、记录、汇报，以帮 助用户事前规划预防、事中实时监视、违规行为响应、事后合规报告、事故追 踪溯源，加强内外部网络行为监管、促进核心资产（数据库、服务器、网络设 备等）的正常运营。 数据库安全审计系统是通过网络数据的采集、分析、识别，实时监控网络 中数据库的所有访问操作，同时支持自定义内容关键字库，实现数据库操作的 内容监测识别，发现

（3） Udesk全渠道客服系统提供图文、音视频、表情包、文件等内容传 输，沟通更流畅，服务不掉线。 2.2 呼叫中心 （1） 呼叫中心基于大数据预测呼叫等待时间，为客户提供比传统方式更 加实时、准确的等待服务。 （2） 呼叫中心依托客户的行为数据和坐席的技能数据，通过智能算法模 型进行客户分配，以专属坐席提升服务质量。 （3） VR过程中可以通过语意分析的方式执行路由操作，也可随时切换 数据可读性强，快速发现业务问题。 （3） 自定义大屏炫酷特效，支持企业形象展示。数据分析结果通过仪表 盘和大屏的方式呈现，自定义动态炫酷的可视化大屏，企业形象 的私人定制。 （4） 数据实时监控，业务动向清晰洞察，数据业务信息实时监控，让上 一秒发生的事情下一秒就知道。 （5） 操作简单，轻松搭建高水准数据大屏，无需定制开发，业务人员 仅需 1个小时即可搭建设计师水准的数据大屏。 2.6 现场服务管理 动预约最近服务站，匹配出色技能工程师，AI智能分析实时提供优 质服务建议。 （4） 实时查看移动服务轨迹，高效管理现场作业流程，为客户提供更加 优质的服务。 （5） 实现服务流程的标准化、自动化，方便企业员工快速上手系统，操 作更简便、管理更规范。 2.7 派单管理 （1） 实现服务流程标准化、自动化，动态地创建工作订单，并在计划冲 突时主动重新分配工程师，利用AI智能分析实时提供优质服务建 议。

与传统的人工巡检相比，智 能 巡检机器人具备安全、便捷、 高效等优点，基于物联传感、 边缘计算、 5G 、 人工智能、数 字孪生等先进技术，实现数据 的多样化、实时化、可视化， 实时展示当前设备状态、人员 状态、环境状态信息，实现全 场景、全覆盖实时综合巡检， 有效消除或控制风险，及时预 警，防范事故，提高效率、运 营效益。 01 Al 机器人应用场景 01 Al 机器人应用场景 中国电子院 A 奥意建筑 食 居家应用场景 分布式 软总线 实时数字孪生映射 机器人元宇宙 实时感知更新 超大世界管理 短期记忆 物 理仿真 动作 Al 化 身 AI 控制 自主学习 玩家 01 Al 机器人应用场景 预防食品安全等问题，明火离岗、烟火识别、非法闯入、夜间人员闯入等智能识 别可帮助后厨食堂排查安全隐患，杜绝事故发生。 大数据分析： 将告警信息、后厨食堂情况、食材溯源统计等优秀结果实时上传分 析展示，让学生吃的放心吃的安心。 实时推送：当监测到违规事件和异常行为时，系统可以推送告警信息，并在第一 时间推送告警至后厨管理人员的 PC 端和手机端，可帮助后厨食堂排查安全隐患， 提升管理水平和效率，有效杜绝食品安全事故发生。

意进出小区，降低社区不安定因素；同时 大大提高了效率，实时监控。 平台优势 采用人脸识别，实时，严格监控进社区人员， 保证非职员不能进，布控人员不能进，访客实 名登记，人证合一。 实名制相关应用 所有的社区出入口进行精确的身份识别，实现 无障碍通道， 人脸识别考勤，提供 API 接口 实时查看监控、特殊情况短信通知、 LED 大屏 幕实时显示 访客来访实名登记 提供完善数据分析 实名制出入数据汇总出按周期的人

年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的电能使用效率值达到 1.4 以下 BMS 系统可以实时监测机房 内的能源消耗、温度、湿度 等参数，并对数据进行分析 和记录。通过对能源数据的 分析，可以发现能源浪费和 低效的区域，进而采取相应 的优化措施 实时监测和数据分析 01 BMS 系统可以通过自动化调 节机房的空调、照明和其他 设备，根据实际需求进行精 确控制。例如，根据机房的 确控制。例如，根据机房的 负荷情况，自动调节空调系 统的运行参数，避免过度冷 却或过度加热，从而降低能 源消耗。 自动化调节和优化 02 BMS 系统可以根据历史数据 和实时监测结果，进行能耗 预测和规划。通过对未来负 荷和能源需求的预测，可以 合理安排机房的能源供应和 使用，避免不必要的能源浪 费。 能耗预测和规划 03 通过 BMS 降低机房 PUE 采集数据的准确性是 BMS 冷却和其他配套设备的消耗。更 少的服务器数量还意味着更少的 设备散热和排放，减少机房的热 负荷 动态资源分配 • 服务器虚拟化平台可以根据实际 需求动态分配和调整虚拟服务器 的资源。通过实时监测服务器负 载和需求，可以按需分配计算、 存储和网络资源，避免资源过度 配置和浪费。这样可以减少不必 要的能源消耗 服务器虚拟化降低机房 PUE 热回收利用 将机房产生的热量转化为可再利用的

文字生成 过去-2020年 2020年 2023年 2025年？ 2030年？ 代码生成 图像生成 音频生成 策略生成 视频生成 VR/AR/数字人 等多模态内容 气象预测、医疗诊断 交通实时管理等行业 决策自动化起步 3D视频、数字特效 场景初步创作 根据指令进行 音频创作 16 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 3) 通用智能体应该具有一个价值系统，因为它的目标是由价值定义的，智能系统是由具有 各模块的详细情况。 0.0% 28 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 自动化维护 人事档案 通过智能自动化维护员工档案信息，包括薪 酬和福利等方面，结合各地不同的社保政策， 使数据更加实时更加快捷高效。这有助于减 少人工工作量，提高数据的准确性和及时性。 智能数据分析 AI 可以对大量的员工数据、业务数据、外部 行业数据进行分析，从而生成有关员工薪资 的预测和趋势分析。通过这些分析，企业可 之数字营销方式多样且高速迭代，技能要求多变，薪酬水平也多变， 因而招聘定薪时需及时了解行业水平并调整。 基于此，薪智平台在对标竞品招聘动态场景中利用 AI 赋能的价 值得以凸显，例如： 1）招聘动态数据：实时跟踪市场上主播、数字营销类人才需求， 特别是同类企业对该类岗位的需求和薪酬水平。结合过往数据智能 生成人才需求和薪酬趋势，指导企业优化招聘策略，提升招聘部门 的招聘效率； 2）把握岗位技能要求和薪酬涨幅：通过

批次大小：时序数据 2048 样本 / 批， 影像数据 32 样本 / 批，适配 不同 数据类型。 技术细节： NPU （寒武纪 MLU370 ）专用于电力行业 AI 推理，如设备缺陷识别、实时告警。 架构描述： 构建异构计算架构，涵盖国产 CPU 、 GPU 、 NPU 及国际 GPU ，满足不同计算需求。 国产化适配： 优先采用国产计算设备，提升整体架构 的自主可控性。 ）结合知识蒸馏，优化模型推理性能。 实现细节：采用 Teacher 模型（盘古大模型）进行知识蒸馏，确保压 缩 后精度损失＜ 2% 。性能提升： 推理延迟降低 50% ，提升模型在边 缘设 备上的实时性。 技术点：飞腾 CPU 负责逻辑控制， 昇腾 GPU 负责计算，寒武纪 NPU 负 责边缘推理。 实现细节：构建端 - 边 - 云协同架构，优化资源分配和任务调度。性 能 提升：协同效率提升 l 国产化优化技术 第 14 页 计算层分为训练与推理两个模块，训练模块负责模型训练与优化，推理模块实现模型实时推理与应用，两者协同工作，提升平台整体性能。 存储层采用全闪存、分布式与归档存储相结合的方式，满足不同数据类型与访问需求，确保数据存储的高效性与可靠性。 网络层分为参数面、数据面与管理面，参数面采用

程设计的科学性和合理性。AI人工智能能够实现对设计的可视化， 使设计者能够借助3D模型对设计方案进行细化，并且能够根据用 户的需求和工程的具体情况，通过 AI人工智能技术在建筑设计中 的应用进行实时的补充、修正 [3]。AI人工智能技术能够直观地展 现建筑的外部形态、内部结构及荷载特征，提高建筑结构设计的 科学性与合理性。 二、AI人工智能在建筑设计中的应用 （一）全面收集与处理建筑信息 较。在设计阶段，要根据项目的建设需求和结构的特点，制定相 应的设计方案。在建筑物的实际施工和建立建筑物的3D模型构建 过程中，方案的内容可能会有一些差异，但利用人工智能技术， 在不同的施工方案之间进行实时转换，在相同的观测点上，通过 序列比，对各种设计方法的优缺点进行比较，可以获得更经济、 更有效的设计方法，保证设计决策的水平 [5]。此外，利用 AI人工 智能技术，可以对选定的设计方案进行局部优化，保证修正后的

识别、机械臂和导航技术等 ，根据不同场景的不同诉 求 ，提供“硬件 + 软件 + 服务”的全流程快速定制化专用 机器人产品 ，大幅缩短产业链流程。 自动驾驶 自动驾驶行业具备典型的海量数据 、高并发、 实时处理等计算属性 ，呈现出高度多元主体协同、智 能识别和感知、系统模拟仿真计算、决策分析和预测预 警等特性。该产业的高度集成化需要智能计算中提供先 进的 AI 技术支撑 ，快速推动新产品的研发、测试和应 NLP （自然 语言处理）、 NLU （自然语言理解）、 ASR （自动语 音识别技术） 、 TTS （语音合成技术）等核心技术提供 算 力支持 智慧 农林 农业数据整体呈现规模庞大、类型多样、实时数 据更新频繁等特征 ，涉及农林渔牧副各产业的多种数据。 针对农林渔牧副产业的不同特点 ，个性化定制智能解决 方案变得尤为重要。需要有配套的智算中心作为支撑， 实现农林感知数据的大规模存储 ，借助强大的算力支持

生态系统建设。通过连接和整合私人、社区和公共数据源，Google Cloud帮助企业优化需求管理，让企业能够更精准地把握市场动态，合理安排生产与供应。凭借强大的数据分析能力，显著 提升了企业的实时洞察和预测能力，大幅提高运营效率，有效降低风险，削减不必要的成本支出。Google Cloud作为IDSA 的成员，积极为开源数据空间连接器做出贡献。 Google Cloud通过在BigQue EDC）。 （1）基于OPC UA的数据标准化建模 OPC UA作为国际标准，为数据建模提供了机器可读且标准化的方式。对于产品碳足迹计算而言，这意味着生产线上的 各个模拟站可以通过OPC UA实时采集能源消耗数据，并将其转化为统一格式进行处理。企业可以使用西门子OPC UA建模编 辑器或CESMII智能制造配置文件设计器等工具，轻松完成能耗数据的标准化封装，从而确保数据的一致性和准确性。 系统商业化项目孵化而成。 Databricks的核心产品和服务是以Apache Spark为基础，构建了一个统一的、高性能的分析平台，结合Lakehouse架构和 Delta Lake技术，提供实时数据处理、机器学习集成以及弹性计算资源的数据基础设施，确保用户能够高效、可靠地进行数 据处理和分析。已为全球500多家知名企业提供了高效、可靠的数据基础设施服务。 （2）丰富的数据基础设施平台产品