执行 - 学习” 的闭环智能体系。在这一趋势下，应用现代化的核心命题已从“云原生”升级为“AI-Native”，即应用的全生命周期—— 从开发、运行到运维、集成——均需围绕智能体的自主性、协同性与进化能力重构。 从技术视角看，AI-Native 架构的关键在于数据与 API 的智能融合，传统企业系统沉淀的海量数据，需通过统一的 可信数据资产目录实现跨域流通，为 Agent 提供实时、高质量的训练与推理燃料；而 Agent 开发与运行、检索增强生成、智能应用管理引擎、智能组装与集成、统一可观测、多模态交互、AI 内生安全等） 的成熟，使得 Agent 的开发效率提升数倍以上，支撑智能化应用的多模交互、自主运行、智能进化、环境理解、智能协作、 智能研发等特征落地，形成更广泛、更灵活的智能体系统，从而能够在降本增效、体验优化等各方面得到大幅提升。 目前， AI 在医疗、科研、教育、物流等各个领域的应用，为社会带来了巨大价值的同时，又进一步支持了 当今，应用现代化的推进目标已从“数字化 IT 提效”提升至“重塑智能商业价值”。未来，企业需以“应用现代 化的三驾马车”，即：“敏捷架构、智能数据、生态开放”为基石，建立支持 Agent 自治与进化的全生命周期的数字基 座。应用现代化产业联盟的各成员，要加强智能体应用、跨域协作标准等前沿议题的探索研究，以《应用全生命周期智 能化白皮书》为起点，共同推动中国在全球智能化竞争中占据制高点，携手迈向应用现代化的智能时代！

1 背景 具身智能是基于物理本体感知和行动 的智能系统，通过与环境交互感知信息、 规划任务、做出决策并控制本体完成任务， 产生智能行为并持续演进。具身智能需可 信、行为符合人类价值并能自我进化。 2.2 最新进展 具 身 智 能 技 术 近 年 来 取 得 突 破 性 进 展，在感知、决策、控制及商业化应用等 方面实现重大提升。高精度传感器增强了 智能体的环境感知能力，融合感知与推理 随着新理论和方法的不断发展，统计学能够 更高效地应对人工智能中的前沿问题，推动 人工智能技术迈向更高水平，而人工智能的 不断突破也将反哺统计学，使其变得更加智 能与高效。人工智能与统计学之间的双向互 动与协同进化，必将在未来智能革命中发挥 关键作用，为社会智能化转型注入持久而强 大的动力。 4. 科学计算 随着上世纪的计算机出现，科学计算迅 速发展，在天气预报、油田勘探、药物设计、 金融分析等领域取得巨大成功，成为理论、 RFdiffusion 蛋白质生成工具 3，为蛋白质从 头设计提供了全新路径。基于自然语言模型 的 ProGen 4、EVOLVEpro 5 等 工 具， 实 现 了酶、治疗性抗体等特定功能蛋白从头合成 和定向进化，展示了 AI 在全新功能蛋白设 计中的强大潜力。 1.2.3 人工智能重塑生物智造 人工智能与微生物基因组学的深度融 合，为合成生物学提供革命性工具。通过 AI 驱动的数据分析和模型优化，精准确定并优

续性。本白皮书指出，“数据中心的每一次升 级换代，背后都在回应数字经济对于更高性能、更高安全、更高灵活性的新要求——这正是韧性建设的应然 逻辑”。它系统阐述了如何构建面向未来、具备感知、决策与自进化能力的AGI驱动型数据中心，为电力行 业在规划、建设与运营高韧性算力基础设施方面提供了重要参考与实践指南。该书理念先进、内容务实，对 电力及相关行业单位具有显著的启发与借鉴价值，特此推荐。 — 的确定性。这本白皮书能 为行业伙伴梳理出韧性升级的清晰路径，企业无论是在技术选型、生态协同还是合规布局存在疑惑，都能从 中找到启发。因此，我推荐此书，希望能够携手业内各方共同推动数据中心从“能承载”向“可进化、更安 全、高弹性” 的方向持续迈进，在不确定性的数字时代，锚定业务发展的长期确定性。 ——沙利文公司大中华区合伙人兼董事总经理 人工智能技术的迅猛发展，正在以前所未有的速度推动算力需求的增长。随着智能化的普及和渗透，算力将 须打破孤岛，端到端设计，构建整体化的稳定 性体系。 这意味着，数据中心与传统“静态工程”设施根本 不同，它更像是一个动态进化、实时自调节的“数 字生命体”。正因如此，韧性成为其核心生命力： 韧性不仅意味着“承受压力”，更强调在压力中稳 定、在风险中调整、在冲击中恢复、在演化中进化。 数 据 中 心 本 质 是 一 个典型的“开放的复杂巨系 统 ”。其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多 层

更进一步地，人类与智能 的协作将逐步演化为“共生智能”的新模式，在此模式下，人工智能的目标不再 是完全替代人类的“完美机器”，而是作为“灵魂搭档”激发人类创造力和智慧， 实现人机优势互补与共同进化，让高价值、高难度的工程创新成果从偶然变为必 然[10]。 其次，工程智能的快速发展也带来了复杂的伦理、安全和治理挑战。工程智 能系统可能从训练数据中吸收社会偏见，导致性别歧视、种族歧视或能力歧视的 供强大的计算智能，系统提供稳固的执行框架，而人则贡献创造性思维、非逻辑 思维与最终的价值判断。它并非旨在取代人，而是通过三者能力的优势互补与迭 代进化，共同实现更高效的智能。 在上述设计原则的引导下，基于“分层解耦，软硬结合，云边协同，开放协 作，智能进化”的建设方针，工程智能操作系统的整体架构如图 5-2 所示，包含 基础设施层、数据资源层、工智模型层、工智智能体层以及规模化实践层五层架 构 提供高性能的推理引 擎和资源调度系统，支持对模型进行压缩、量化等优化，以满足不同场景对响应 延迟和吞吐量的要求，确保模型服务能够经济、高效地运行。该平台为工程智能 操作系统构建了一个可循环、可进化的模型生产体系，保障了其核心智能能力的 持续领先与稳定供给。 （5）小模型算法平台 小模型算法平台是工智模型层的重要补充。在工程实践中，大量任务场景， 如特定缺陷的工业视觉检测、设备运行状态的时序数据预测、或嵌入式系统中的

答案源头权限校验和输入输出内容管控 Embedding 服务 内容安全模型 输入端：敏感内容检测 大语言模型 提出问题 电力企业独有的高质量数据与 Know-how ，是通用 AI 模型进化为“行业专家”的关键燃料 ，是将企业智慧沉淀 为不可复制竞争优势的核心资产。 知识驱动 AI ： 高质量数据与 Know-How 知识库是 Agent 成功的关键

评测闭环：对于发现的薄弱点与风险隐患，输出详细的安全分析报告，并联合模 型团队制定有针对性的优化方案，完成从问题发现、方案制定、效果验证到安全能力 模型安全评测 增强的闭环管理，确保大模型安全性持续进化。 此外，通义实验室开源了“CValues-Comparison 中文大模型价值观比较数据集”， 向行业提供安全与价值观评测基准，体现了“科技向善”的理念。 3.2 部署安全：过程控制，构建防御屏障 针对音 频和视频采用异步防控策略，赋予用户对内容做拦截和撤回的能力。 3.3.3 持续提升防护能力 对内总结提炼防御方法，开展红蓝对抗驱动威胁识别能力升级；对外依托安全挑战赛 促进防御体系进化。 65 64 ALIBABA CLOUD MODEL STUDIO SECURITY WHITE PAPER 安全 可信的 MaaS 阿里云百炼 安全白皮书 SECURE & TRUSTWORTHY 弱点，蓝队对这些弱点和漏洞进行修复，从而不断提升模型和系统的安全性。 （二）AI 安全挑战赛 构建了集学习、竞技、交流与成长于一体的平台。 赛事通过三大赛道实现全方位能 力验证与促进安全能力进化：赛道一聚焦大模型内生安全，收集越狱与操控手法以直 接驱动模型防御升级；赛道二采用漏洞赏金模式，挖掘模型服务生产环境中的非内容 风险（MCP 安全、RAG 窃取污染、Agent 越权等），推动真实场景漏洞修复；赛道

因而，智能制造企业应聚焦高品质与高效率提升两大核心。战略布局服务化转型，打破传统 商业模式，将产品融入服务；发展个性化定制，构建C�B链条，满足个性需求；布局数字化 全面升级，信息技术融合，推动产品智能进化。 全面数字化转型是制造企业发展的必经之路 在当前数字化浪潮席卷各行业的大背景下，中国制造业企业也必须全面拥抱数字化转型，从 领导力、全方位体验、信息和数据、运营模式、工作资源等方面全面发力，才能在数字化时

......52 6. 数智交付：重塑透明、高效的用户交付体验...................................................54 7. 数智售后：创造持续进化的全生命周期服务...................................................56 8. 乘用车价值链协同总结：构建端到端的数据驱动闭环.......... 打破了时间与空间的限制，让用户随时随地都能获得指导，极大地提升了新车主 的用户体验和品牌好感度。 图 39：数字人车主伙伴即时讲解 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 56 — 7. 数智售后：创造持续进化的全生命周期服务 在传统模式下，车辆的交付即服务的终点，车企与用户的连接是“事务性”而非 “持续性”的；售后服务多为被动式维修，用户体验不佳；车辆数据作为最宝贵的资 产，未能被有效利用以创造新的价值。 （一）实施总体思路与指导原则 汽车行业的数智化转型，并非一次性的技术项目交付，而是一场由集团战略驱 动、以数据为核心要素、由业务价值引领的长期性、系统性企业变革。其实施的核心 目标，是为企业构建一套能够自我进化、持续创造价值的数智化“新基建”与运营体 系，从而在日益激烈的市场竞争中获得可持续的差异化优势。本方案的规划与执行， 将严格遵循以下五项基本原则，确保转型的方向正确、路径清晰、成果可期。 1.

年将会员中 心MemberCenter小程序并入线上购物平台Wemall小程序，完成私域生态的整合升级— —这一动作既是其“战略敏捷性”的理念体现，也通过私域运营精细化与用户体验一体 化的主动进化，持续强化品牌定位。 05 珠宝行业正经历技术与文化的双重变革。Z世代重塑行业需求，其追求 个性化、情感化产品与可持续发展理念，倒逼品牌转型。数字化转型 成为核心竞争力，技术创新助力品牌精准洞察消费需求，优化产品设

含三个要素：一是物理具身，智能必须依附于具体的机器人实体，通过机械 臂、移动底盘等实现物理行动；二是环境交互，智能通过与真实环境的直接接 触（如抓取物体、躲避障碍）获取数据，而非依赖虚拟数据；三是闭环进化， 通过行动反馈不断优化感知与决策能力，实现智能的持续迭代。� 图 1 具身智能概念示意图� � 来源：������������� 具身智能的落地形态有很多种，总体可以分为智能机器人、智能运载装备两 在碰撞和误操作 的风险。通过“轻量化材质”、“倒圆边缘结构”、“功率扭力限制”、“速度 距离实时监控”等特征，使其具备了去隔离化，并能与人近距离协同作业。� 目前来看“人机协作”是工业生产工艺进化的必然选择，而协作机器人能否 在未来的工业应用及服务领域承担更多职责，成为人类可靠的工具与值得信赖的 助手，这一问题的解决关键无疑在于“安全性”。� �� 协作机器人技术规范与安全要素� 2 心要素来进行的， 其目的是为了持续强化协作机器人在人机协同以及柔性生产等场景当中的优势。� 近两年，具身智能的发展，为协作机器人的进化提供了强大的助推力。��、 工业视觉、�� 等新兴技术兴起，它们与协作机器人产品的相互结合，让协作机器 人朝着智能体快速进化。同时，协作机器人通过自身的核心技术要素与特点，也 正在成为具身智的底层技术底座。� 在本章中，我们将以核心技术定义、技术发展现状以及新兴技术融合这三个