升服务质量和客户满意度。 准备 · 定制人设 · 自动到岗 ·5G/Wifi 双连接 C 迎宾 · 模式设置 · 路线规划 导览 · 语音播报 · 文字 / 图像 / 视频 呈 现 · 定制讲解词 · 人机互动 结束 · 提供公众号 · 广告推送 · 合影留念 整理 · 上传数据 · 自动升级 · 自动回充 0 1 Al 机器人应用场景 机器人联动：呼叫送餐机器人 01 Al 机器人应用场景 中国电子院 A 三 奥意建筑 食 智慧 VIP 商务接待场 景 自动递送核心优势 设置任务 放置餐食 提升运营效率 摄升服务质量 开始递送 路径规划 提升品牌形象 降低运营成本 器 人 应用场所及功能 清洁机器人通过自动化和高效 的清洁服务，提高清洁效率和 质量，为人们创造更加清洁和 舒适的生活和工作环境。 室内清洁机器人：应用于办公 楼、商场、酒店等场所。 室外 清洁 机器人：应用于园区、 公园、水域等。 优势：实现降低人力成本；提 高清洁效率；保持清洁质量前 后一致。 自主规划跨楼层清洁 自动作业保障清洁质量 作业高效多重清洁

未通过审查的元数据返回给提供者修改。对于通过审核的元数据，生成数据资 源核心元数据和服务资源核心元数据，形成正式目录。 3.1.2.2 资源发布 经过审核的元数据进入元数据库，各级目录中心管理机构按照规定的核心 元数据标准，自动或手动抽取核心元数据放入本级目录中心标准存储中，作为 第 9 页 目录展现的基础。下级目录中心提取本级中心的核心元数据发布到上级目录中 心的核心元数据库中，并且发布目录中心的地址信息，包括目录中心的名称和 根据数据采集配置的内容，数据采集分为自动采集、人工导入、在线填报三种 途径。 3.2.2.1 自动采集 自动采集是由系统自动检测运行的。根据数据采集配置的系统自动导入的 数据采集分类内容、格式、频率等，自动将数据采集到采集平台中，并将采集 时间、采集分类、采集文件名称、采集方式、采集人（系统或实际操作人员） 等写入采集日志表。 数据增量采集处理：对配置数据源进行自动采集的数据要根据采集时间进 第 17 页 行数据增量处理。 3.2.2.2 人工导入 人工导入主要对于采集方式为人工手工导入类型的。对系统管理员级开放系统 自动导入类型的采集分类可以采用人工手工导入，以解决系统发生不可预料的 异常引起的自动导入数据彻底失败的情况。人工导入的数据采集也要写入采集 日志表。 3.2.2.3 在线填报 在线填报是由采集数据提供者登录系统，在线根据采集表单录入采集数据， 确认无误

技术。计算机视觉应用包括图像识别、目标检测、人脸识别等。 ● 强化学习（Reinforcement Learning）：这是一种让计算机系统通过与环境交互 来学习最优策略的技术。强化学习在控制问题和决策问题中有应用，如自动驾驶和 游戏 AI。 ● 专家系统（Expert Systems）：这是一种基于规则和知识库的技术，用于模拟领 域专家的推理过程，从而做出决策和解决问题。 需要说明的是，这些子领域在应用的 技术的发展进程正在加速，预计未来将在文本、图片、语音、代码等 多个场景中逐步走向成熟，并助推 AI 技术向多模态融合发展。随着深度学习和自然语言处理技术 的发展，AI 已经能够生成高质量的文章、报告和其他类型的文本。AI 也已经能够自动编写代码， 这不仅可以帮助开发者提高工作效率，还可以为非专业人士提供编程服务。 15 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 OpenAI 代表企业 6.“通用人工智能”是“未来” 通用人 VR/AR及数字人 垂直行业应用 已实现 探索中 待突破 文本创作优于人类 平均水平 自动生成系统界面 AI绘画创作优于 人类平均水平 AI音频创作优于 人类平均水平 AIGC决策及管理 达到人类一般水平 根据指令生成创意视 频，视觉问答系统等 根据指令即时生成 数字人分身及应用 文本创作优于专业 作家水平 自动生成最终 操作系统 绘画创作优于专业 绘画师水平 优于专业作曲家、 配乐师水平

集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 具有较强的普适性，可服务于 toB/toC 适合有智能化转型需求行业，如自动驾 驶、智慧城市， toB 为主 专用性强，主要面向地球物理、分子力 学等基础学科以及军工研究 注 [1] ：行业中 GPU 是一个较为泛化的概念，从功能角度划分， GPU 特指具备图形渲染能力的硬件， 整体空间 ★★★★★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 多模态 + 渲染 ... 智能语音问答 智能网联汽车 视觉感知 决策分析 车路协同 L4-L5 级自动驾驶 预测预警 市场成熟度 ★ ★ 整体空间 ★★ ★★ ★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 决策 智慧制造 药物研发 气候预测 石油勘探 市场成熟度 整体空间 分子动力学 天气预报 材料科学 ★ ★ ★ ★ ★ ★ 根技术： HPC+AI 跨模态大模型 药物模型 自动驾驶大模型 金融模型 网络智能化模型 市场成熟度 整体空间 ★ ★ ★ ★ ★★★★★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 多模态 ... CT/MRI 影像分析

访客签到管理 人证合一实名验证 + 访客管理系统 社区门口智能布控 高清劢态人脸识别系统， 不受欢迎人物预警 车辆管理 社区车辆自动进出，外来车辆登记 针对社区管理的各种问题，我们的解决方法是： 我们的解决方案 人脸识别智慧社区管理方案 为什么需要用人脸识别智慧化社区出入口和实名制访 客管理系统、黑名单布控系统？ 如：不会出现卡丢失（忘带卡）、无法作假出入数据、无需触摸 机器等等；  人脸识别简单易用，适用范围广，无论是在出入口、或是走道、 或是车库内，甚至如储物柜、快递箱等集成，均有相应的配套产 品。  社区车辆自动出入，安保人员只需要对访客的车辆进行管理，节 省人力物力。 我们的解决方案 人脸识别智慧社区管理方案 应用方案介绍 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别智慧化社区门禁出入口管理、 黑名单布控和访客登记管理系统 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 数等，管理人员无须人工查验，通 过电脑把记录进行分析，自动生成 需要的名单。 人脸识别门禁管理、考勤 黑名单布控、 访客管理 生物识别技术 •通过采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流 并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸 进行脸部的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸 定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识

理库 机器 学习 强化 自监督 学习 学习 自动机器学习平台 内存 配额策略 计算 负载均衡 共享超分 虚拟化 容器化 算力集群 智能网络 智能存储 算力聚合 RDMA 智能管理 软 件定 义 网络 软 件定 义 存储 ASIC 软件生态 先进 多样 成熟丰富 识别检测 语音交互 AI 芯片 自动驾驶 机器人 智能制造 医疗影像 无人商店 智能客服 智能客服 智慧物流 智慧农林 智慧交通 应急管理 防洪减灾 环境保护 地理测绘 GPU FPGA 智能计算中心技术架构 深度学习 自监督学习 强化学习 自动机器学习 跨媒体多模态 智 算 中 心 作 业 环 节 算力生产供应平台 聚 合 算 力 调 度 算 力 释 技术支持 ，包括 AI 芯片、视觉识别、语音 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是推进能源央国企数字化的利器 AI人工智能是推动能源央国企数字化转型的利器，AI能够 帮助企业把数字变为知识表达。知识表达以后就可以用机器识 别，而且可以深度搜索，可以提供自动回答问题服务。利用人 工智能技术来优化企业流程、提高生产效率、自动化客户服务 等。具体场景应用包括： 2.1 全渠道客服系统 （1） Udesk全渠道客服系统广泛覆盖国内外服务渠道，可接入网页、微 信、小程序、APP、企 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。 （2） 根据地理位置、客户偏好、可用性以及服务协议级别创建调度计 与计 划，在问题出现之前提供预见性服务，根据需要提供修理、更换部 件等服务。 （4） 实时查看工程师移动轨迹和服务位置，准确掌握工程师上门服务时 间。实时了解工程师的服务进度，当SLA未达标时自动触发预警和 超时提醒。 2.8 SSC解决方案 （1） HRSSC：在人力资源业务部门服务全公司过程中，SSC通过集中各业 务单元所有与人力资源管理有关的行政事务性工作（如员工招聘、 薪酬福利

0到2.0， 已经实现了存储资源和异步计算资源 的弹性组合。现在的融合架构正处于 3.0阶段，也就是通过连接池化和重 构技术，实现不同的计算资源的协同 能力。通过软件定义来实现业务自动 感知和资源自动重复，使计算的性能和效率大幅度提升。 在硬件层面，通过硬件重构来实现资源置换。CPU与GPU、 FPGA、xPU等各种加速器将更加紧密结合，利用全互联 NVSwitch、CXL、Open 第三是调度算力。浪潮AIStation 计算资源平台支持AI 训练和推理，可以提供AI模型开发和部署一站式交付，是 业界功能最全的AI管理平台，赋能更多的创新者。 最后是释放算力。浪潮自动机器学习平台AutoML Suite ，可自动建模、自动模型压缩、自动超参调整，降低 AI应用门槛，快速落地进化AI。同时，它还支持本地化和 云端部署，已被智慧城市、高铁等客户成功应用。 浪潮将引领开放计算体系，打造智算中心基石，构

容如下： （1）根据应用系统和人口库、法人库的建设需求，梳理数据整合的范围、 方式和规则等。 （2）委办局及企事业单位和舆情数据通过数据交换平台，汇聚到大数据中 心。数据交换包括数据交换平台自动采集数据和人工手动导入数据两种方式。 根据梳理的规则，统一通过数据处理工具进行数据的抽取、转换、加载，形成 委办局和舆情主题库数据，以及人口库、法人库等基础信息专题库数据。 （3）大数据中心提 平台，提供人口和法人数据的查询、统计报表等应用 服务。此外，基于成熟的人口和法人基础信息库，数据管理平台提供一系列的 数据服务接口，以支撑政务共享平台对委办局提供的专题应用。政务共享平台 具有自动定义应用的开放模式，支持应用扩展需求。 6、信息资产管理和服务平台 信息资产管理与服务平台实现了对全域范围内的信息资产的管理。包括： 信息资产登记、信息资产管理、信息资产服务、信息资产发布四个系统。 数据库修改 修改数据库信息 4 数据表添加 选择表添加到数据库中 5 数据表删除 删除数据表信息 6 数据表字段查看 查看数据表拥有的字段 7 主题库管理 主题库列表 查看主题库列表信息 8 自动构建主题库 根据数据库信息加载表到 主题库中 9 主题库表查看 查看主题库中的表 10 数据表字段查看 查看表关联的字段 11 主题库数据查询 查看主题库中表的数据 12 专题库管理 专题库创建

浪潮；华三 交 换机成本比思科低 40% ；华三 S9850- 32H 交换机最大支持 4096 台高速交互 • 支撑文字 + 图像 + 语音等多模态模型 训 练， PB 级数据（自动驾驶路测、短视 频理 解等 ）参数超 1 万亿 。 • 采用 AllReduce 协议， 每台服务器传 输 ≈ 7GB 数据 ， 400G 网络（ 50GB/s ）耗时 < 0 集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 具有较强的普适性，可服务于 toB/toC 适合有智能化转型需求行业，如自动驾 驶、智慧城市， toB 为主 专用性强，主要面向地球物理、分子力 学等基础学科以及军工研究 注 [1] ：行业中 GPU 是一个较为泛化的概念，从功能角度划分， GPU 特指具备图形渲染能力的硬件， AI 开 发 边 缘 计 算 协 同 通用算力平台 数据处理 模型开发 模型部署 模型推理 模型训练 模型管理 集成开发环境： 自动建模 模型监控 云主机 镜像服务 裸金属 对象存储 云硬盘 VPC 预置算法框架： PyTorch 、 Tensorflow Jupyter Lab 、 VSCode Spine-Leaf