通过关节连座，实观空间迈动，通常由高遇度轻质材料（如的合金） 未端执行器 直接执行任务的留件，可要案天持器（机被天案、瑞吸，真空取附等） 效工具（焊牡、隐柱） 格物致胜版权所有 电动驱动 升扭转控制精款 使用交速问压电机，配合格空减连器（如语速减速置，RW减连器）理 工业机器人 驱动系统 液压驱动 适用于高负效场量（如整运需型工件），但存在空封性要求高的问程 违构简单，喇皮快，但稳定性轻差，多用于轻量级任各 3C电子、汽车，家电动献造等行业 SEARA机黑人 1个移动关节 精度高，成本低 应用场景：点胶、涂胶、装配垫测、提运， 上下料、钻孔、切割等 并联机照人 三承从动胃：动平台+静平台+ 重量轻，运行速度快，精庭高 食品饮料、医药、电子等行业 (Delta) 运动支性 应用场景：特料搬运，包类、分抹等 协作机器人 一体化关节模组构：集成语 装减退器、中空电机，刹车装 安全性高。灵活易用，负鼓低, 汽车丰部件、电子、医疗等行业 驾验，特运加机器人化协 推广皮用殖助运拍智能调虚，质定场所无人值守，适风系统全面感知与高时解算，查险整 2024.5 国家能源恩 进送炎高医量型展的通知 同作业，提升多工序智能协同水平，重点实高精皮地质探测，送卷识别，工作面设备群 支持营 皮用块墨柜+佳术升级 快同控制，（伴）连续开采智能成套装备，智整单兵装备，植助作业机置人等技术减整， 电动自行车行业更新自动焊接机器人，自动化境涂和烘干设备，电动或气动保配设备，施

leadleo.com 400-072-5588 中国：人工智能系列 白皮书｜2025/05 （接上页——AI赋能BI的核心价值） 来源： Zinc Technologies，头豹研究院 用 讲 故 事 形 式 洞 察 痛 点 核心价值 • AI通过生成易于理解的叙述（Storytelling）并挖掘用户的潜在需求（痛点），将数据转化为有价值的决 策洞察。与传统BI仅提供图表不同，AI 与实时GPS数据，预测拥堵热点， 通过诱导屏或导航APP分流 • 机位调度与停车位动态规划：数 据分析技术结合智能算法，如遗 传算法、模拟退火算法、破坏与 重建算法等，能够实现机位和停 车位分配的全局优化 • 高精地图导航：利用大数据和AI 优化导航路径，提升出行效率 ◼ 数据安全与隐私：（1）大规模数据采集可能泄露市民行踪、生活习惯等敏感信息。（2）法规 对数据跨境流动提出限制。 ◼ 技术融合壁垒：（1 预测施工封路影响，方案优 化时间缩短60% 公交智能调度平台 客流预测引擎：融合地铁刷 卡、手机信令数据 数字孪生仿真：新线路开通 前进行虚拟运营测试 经济性分析仪表盘：在排班 运营方面，能够实现每日精 准匹配运力，且调度排班方 案3分钟内即可生成 交通事故处理中枢 多模态识别系统：通过视频 通话、手机拍摄等方式进行 远程取证，并结合AI实现快 速定责，最快可在3分钟内 完成责任认定，平均耗时5

结构 尺寸数 据 的 唯一 来 源是 船 舶 设 计 单 位 、 船 舶 建 造 阶 段 的 设 备 安 装和 调 试 试 验 记 录 的 唯一 来 源是 船 舶 建 造 厂， 从 这 个 意 义上 讲， 这 里所述的 “ 唯一 ” 类 似 于 “ 单 一 数 据 来 源” 的 概念； • 从 构 成 形 态 上 ， 数 字 船 舶 是 由船 舶 全 生 命 周 期 内 各 利益 相 关 方 共 、 通 用 性 、 权 威 性 、 安 全 性 、 便利性 等 特征， 是 让数 据 得 到 利用 、 产 生 价 值 的 其 它双边或 多 边机 制 所不 具 备 的 。 从 这 个 意 义上 讲， 数 字 船 舶 是 承载完整 生 态 圈的 唯一 数 字 底 座 。 （ 2） 数 字 船 舶 是 全 域 数 据 集 成 ： 数 字 船 舶 包含覆 盖 船 舶 全 生 命 周 期 的 核 心 ， 而 是 旨 在 为 整 个 行 业 打 造 一 套面 向 未 来 的 数 字 化 基 座 。 其 核 心 目 标 与 愿 景 可 概括为 以 下 四 个 层 面 ： （ 1） 实 现 全 域 精 准 映 射 ， 构 建 船 舶 数 字 共 同 体 。 数 字 船 舶 的 首 要 目 标 ， 是 为 每一 艘 物 理 船 舶 及 其 关 联 的 港 口 、 航 道 、 货 物 等 要 素 ，

音频采集需要做好远距离前端拾音处理，主要包含了回声抵消、噪声抑制、去混响，麦 克风阵列技术。这些技术经历了从传统算法到 AI 算法的演进： ● 回声抵消：回声是远程会议常见的现象，回声抵消要求单讲无回声，并且具备良好的 双讲效果，通过传统自适应滤波结合 AI 残留回声抑制，在低信回比如 <-12dB 的情况下， 仍然可以达到全双工的体验。 ● 噪声抑制：会议环境存在各种噪声干扰，噪声分为平稳噪声和突发噪声，传统的噪声 识别的拾音 空间音频 智能会议时代，语音人机交互、信息搜索、会议记录、会议摘要等智能化的应用越来越普遍。 提升智能应用效果体验，从拾音的角度上看，需要能够在单人讲话，准确拾取目标说话 人的声音；在多讲的场景下，需要区分不同的人的声音。硬件上结合摄像头、阵列麦克风， 软件上融合声源定位、人脸识别、发言人跟踪，声纹识别、语音分离、智能音幕及其他 多模态技术；在会中提供实时高准确，抗干扰的语音识别，实时高准确的身份识别和跟踪，

技术的架构主要包括以下几个关键组件：数据处理 层、模型训练层、推理引擎和用户交互界面。数据处理层负责对原 始医疗数据进行清洗、整合和标注，确保数据的质量和可用性；模 型训练层通过深度学习算法对预处理后的数据进行训练，生成高精 度的预测模型；推理引擎则负责在实时场景中对新数据进行快速分 析和预测；用户交互界面为医疗专业人员提供直观的操作平台，便 于他们利用 DeepSeek 技术进行决策支持。 以下是一些 DeepSeek 求。例如： - 在线课程：通过录制的视频课程，员工可以灵活安排 学习时间，并通过在线测试检验学习效果。 - 面对面培训：针对关 键岗位的员工，应安排面对面的集中培训，由专业讲师进行详细讲 解和操作演示。 - 定期复习与考核：为确保员工的安全意识持续提 升，应定期组织复习课程和考核，考核结果应作为员工绩效评估的 一部分。 为了评估培训效果，可以采取以下措施： - 培训前后的知识测 基于大规模数据集训练，对常见病症 的识别准确率达到了 98.5%，较人工阅片提升了 12 个百分 点。  资源优化配置：系统自动生成诊断报告初稿，医生仅需进行必 要的修改和确认，显著减轻了工作负担，使医生能够将更多精 力投入到复杂病例的诊疗中。 此外，DeepSeek 在慢性病管理中的应用也取得了积极成果。 某社区医院引入 DeepSeek 健康监测系统后，糖尿病患者的管理效 率大幅提升。系统通过分析患者的血糖、血压等生理数据，自动生

通常采用客户端-服务器（Client-Server）模型，在使用时，请求服务的 （Client）一端进程可获取提供服务（Server）一端所在进程的代理（Proxy），并通过此代 理读写数据来实现进程间的数据通信，更具体的讲，首先请求服务的（Client）一端会建立 一个服务提供端（Server）的代理对象，这个代理对象具备和服务提供端（Server）一样的 功能，若想访问服务提供端（Server）中的某一个方法，只需访问代理对象中对应的方法即 HarmonyOS Design System 设计定义的扩展 UI 组件及 其多样化的组件样式、丰富多样的 UI 界面场景下的光影效果，支撑应用实现跟随 HarmonyOS Design System 高 端 精 致 设 计 效 果 UI 界 面 ， 达 成 应 用 界 面 与 华 为 HarmonyOS 多设备 UI 设计风格完美融合。 UI Design Kit 提供了应用图标处理能力，具体如下： 为开发者提供标准、合规、全球化的地图能力，支持开发者在地图中 标记商店位置、查找精确地点、获取门店列表、展示到店路线、导航 引导等功能。 广告变现 开发者通过接入广告变现服务，归属的元服务内可实现向用户展示精 准，高品质的广告内容，使开发者获得广告收益。 发票能力 为开发者提供发票相关能力，统一发票抬头体验，统一发票管理。开 发者可管理用户发票。 客服能力 为开发者提供客服能力，帮助开发者做好用户服务。开发者可与用户

的租赁服务，而不是再是卖产品。 产品或服务逻辑之变 数字化时代，谁能争抢到最多的连接数，谁将是赢家，这 是最基本的逻辑。因此数字化时代的产品或服务的内在逻 辑也发生了变化。 体验为王。传统时代，我们讲产品和服务的质量，但数字 化时代，仅仅有产品和服务的质量还远远不够，我们需要 的是一个综合体验，这种体验不仅要质量更好，还需要新 奇、特色、时尚、便宜、好用、易用、快捷......等等一系 列

分层突破”，革新 Chiplet 与先进封 装、稀疏化与低比特计算、软件栈生态等，逐渐搭建从“可用”到“好用”、从“单点”到 “集群”的国产芯片矩阵。 1.3 异构算力的定义与内涵 从广义上讲，异构算力是指采用不同的计算架构，通过将不同类型指令集和体系结构的 计算单元相组合，包括 GPU、CPU（Central Processing Unit）、NPU（Neural Processing

Allreduce，每条流会被中转两次（如服务器 A 到服务器 B 的流需要经过 C、E，才能被转发到 B），等效带宽变为链路带宽的 1/3，网络时延也因为在中间节点的服务器上排队而大幅增加。如果 讲 Allreduce 的通信顺序与当前光网络拓扑匹配，则每个节点都能最 大化利用链路带宽，且没有额外的网络延时。 图 3-2 采用与拓扑相匹配的集合通信 实际实现上述技术时，需要考虑许多问题：

为核心，构建涵盖个人、家庭、政企的全生 命周期体验生态，让用户从“被动使用”转向“主动参与”；运营向新，重构网络运营流程， 打造行业领先的运营效率标杆与价值创造模式，实现从“人力密集型”向“智能精益型”的转 型；网络向新，聚焦网络运维，打造高可靠、强智能的网络基础设施，实现从“经验运维“向 “智慧运维”的跨越。 3.2 产业体系架构指引，制定 L4 战略框架 中国联通积极推进自智网 试点推广”3步推进方法。 L4实施重点： 聚焦价值流，嵌入智能体：8大价值流牵引，构建15个智能体。 夯实数智基础，激活智慧动能：做精网络数字孪生底座、推进网络资源精准可视，持续增 强网络大模型。 强化内生智能，使能跨层协同：重点提升高精融合感知、灵活可信控制、隐患预测、单域 自愈自优、能力开放使能上层跨域协同。 创新机制： 技术合作：与产业伙伴合作，形成技术创新合力。 ，训 练大模型。提供10个大模型服务，包括Qwen开源系列和DeepSeek开源系列，形成大模型能 力矩阵。构建高效、易用、协同的“智能体创新工厂”，支撑网络线智能体规模化研发与应用 l 做精网络数字孪生底座 做好结构化数据标注，完善核心数据资产的表名、字段名、注释，让大模型更易理解分析。 将AI场景需要的数仓核心数据，封装为兼容MCP协议的“API”，让AI应用更易调取数据。攻