在中大型组织中，大部分的决策都在会议室产生，组织内部的会议从与会人规模和会议目标上来说，可以分为两 大类：行政视频会议和员工协同办公。高品质办公协同贯穿协作前、协作中、协作后全流程，为行政视频会议以 及员工协同办公提供流畅高清的音视频体验、高效智能的协作体验、安全可靠的会议过程。 2.1 高品质办公协作 图 2-1：典型协作场景 图 2-2：高品质办公协作 办公协作 生产协作 行政视频会议 连接会议室 连接人与人 联接组织 温度等参数，保障办公环境时刻处于体感最优、能耗最低的舒适状态，为办公人员提供 个性化的智慧办公环境。并关注会议室的温度、光线、噪音等环境因素，确保会议环境 的舒适性和适宜性。 10 新质生产力探索 高品质协作技术白皮书 高清 音视频 安全可靠 极简运维 传统会议存在会议视频不清晰，视频卡顿、声音啸叫等问题严重影响会议效率，高品质 会议通过全链路超清采编显提供极致高清音 / 视频体验： 高清视频体验：采集、编码到显示的全链路 门的政策讨论会，在没有正式对外公布结论时，都需要遵循保密原则。因此在会议过程中， 对会议内容进行必要的保护成为了与会者关注的重要内容。 面向会议安全诉求，提供端到端的安全保障，提供会前会议权限管理、会中音视频媒体加密， 会后安全水印追溯的安全保障。视频水印和音频水印技术，可以把参会者身份信息以隐形 方式叠加到会议视频图像和会议音频流上，不影响正常与会者收听和观看会议内容，如果 出现会议内容被偷拍、

振动同时响起，铃音和振动节 奏同步一致的体验。 2.3.2AVCodec Kit（音视频编解码服务） AVCodec kit（Audio & Video Codec Kit，音视频编解码，封装解封装原子能力）是 媒体系统中的音视频的编解码、媒体文件的解析、封装、媒体数据输入等原子能力。 音视频编解码能力范围包括： ⚫ 媒体数据输入：媒体应用可以传入文件 fd、或者流媒体 url，进行后续的媒体信息解 器解码，解码后的图像数据可以送到视频显示设备显示。 ⚫ 媒体文件解析：在媒体应用（音视频播放器等），将本地或者网络接收到的媒体文 件解析，获得音视频的码流、音视频的呈现时间、编码格式、文件的一些基本属性 信息等。 ⚫ 媒体文件封装：在媒体应用（音视频录制、音频录制等），将音视频编码器编码后 的码流数据封装成媒体文件（mp4、m4a），将音视频的码流、音视频的呈现时间、 编码格式、文件的一些基本属性信息等按照文件格式写入应用指定的文件中。 文件中。 2.3.3AVSession Kit（音视频播控服务） AVSession Kit（Audio & Video Session Kit，音视频播控服务）是系统提供的音视频 管控服务，用于统一管理系统中所有音视频行为，帮助开发者快速构建音视频统一展示和控 制能力。 50 ⚫ 提供音视频统一管控能力，音视频类应用接入 AVSession 后，可以发送应用的数据

第一部分 人岗匹配 让 AI 技术提升人岗匹配效果，我们做了这些探索 解锁这项 AI 黑科技，马上实现人岗匹配自由 第二部分 人才画像 人才画像画得好，数字化 HR 有妙招 第三部分 音视频面试 AI 面试官来袭，HR 你准备好了吗？ 第四部分 RPA 一文读懂 RPA、AI 与 HR 的关系 真技术还是伪 AI，HR 如何选择合适的智能工具？ 第五部分 智能聊天机器人 请回答 成科技领先的 AI 能力和默默潜心研发的科学家及算法工程师们作为支撑。未来，e 成科 技将持续打造更多创新智能产品，全面加速人力资本数字化升级！ 作者：e 成科技 AI 算法团队陈嘉钦 场景：音视频面试 内容：AI 面试官来袭，HR 你准备好了吗？ AI 黑科技： 机器学习、语音识别、面部识别、排名算法、计算机视觉技术、语义理解能力、跨媒体协同推 理技术 这回院长为大家带来一个神秘炸 面试，院长觉得有如下几个原因： 1. 相比于传统的人工面试，基于音视频的 AI 面试可以在前期大大减少 HR 的工作量，降低企业 成本； 2. 在简历筛选和初面阶段，由于不同面试官的专业水平和个人喜好不同，会使得面试存在着很 大的偶然性。而基于 AI 的音视频面试的面试评价标准相对统一，对每个面试者也更加公平； 3. 基于音视频的 AI 面试除了能够对面试者的回答进行分析外，还可以对面试者的表情及回答内

支持记忆瘦身：把长故事变成要点 ，防止 AI 记的越多忘的 越多 • 支持记忆共享：分布式记忆存储 / 实时同步协议（毫秒级 延迟） ① 全域知识捕获能力 • 通过【连接器】 可以捕获包括 PDF 、 PPT 、音视频等 100 + 格式文件 • 对于第三方无接口知识 ，平台可以通过 RPA 工具等进行采集； • 各种结构化数据库表也可以采集； ③ 领先的 AgenticRAG 技 术 • 以 Agent 企业云盘 邮件系统 IM/OA/ERP 等 互联网资讯 行业动态 微信公众号 / 小红 书 • 通过【连接器】可以链接、捕获企业内、外部各种类型知识 ，包括 PDF 、 PPT 、音视频等 100+ 格式 文件 • 对于第三方无接口知识 ，平台可以通过爬虫、 RPA 工具等进行采集； • 各种结构化数据库表也可以采集； 文件传输协议 360 全域数据资 产连接器 AI

同时，其信道宽度可设置为 1MHz 及更宽，相较于信道宽度仅处于 KHz 级别的 LoRa 技术，Wi-Fi HaLow 的吞吐量显 著更高，这一特性使其在当前阶段，能够满足智能摄像头、智能门铃、无人机图传等简易音视频场景的应用需求。 从硬件性能来看，摩尔斯微电子推出的第二代 HaLow 芯片，最高传输速率可达 43.3Mbps；而其第一代 HaLow 芯片 的最高传输速率则为 32.5Mbps。 尽管 2022 代的技术演进仍具备不可替代的战略价值，其核心意义在于通过优化网络 延迟、提升连接稳定性，为物联网场景提供更适配的通信解决方案，进而支撑终端产品的功能创新与差异化竞争。 当前，对传输速率和时延有刚性需求的音视频类物联网产品，如 IPC（网络摄像头）、猫眼可视化智能门锁等，已成 为 Wi-Fi 6 IoT 芯片及模组的核心增量市场，技术适配节奏明显加快。此外，Wi-Fi+BLE 的 Combo 融合方案，凭借 Wi-Fi 6+BLE 5.2/BLE 5.4 可视门锁，门铃，猫眼，IPC（音视频应用） BK7235/7236 2.4GHz Wi-Fi 6+BLE 5.2/BLE 5.4 家电、照明、遥控器、玩具 博流智能 BL616/618 2.4GHz Wi-Fi 6+BLE 5.2+Thread/Zigbee 音视频多媒体、工业 南方硅谷 SV6358 2.4GHz Wi-Fi 6+BLE 5

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生命体征监测：在一些特殊场景，如医院、养老院等，对人员的生命体征进行监测，及时发现异常情况。 无人机监测：利用无人机进行空中巡查，获取大面积、高分辨率的图像和视频信息，适用于灾害救援、环 境监测等领域。 音视频监测：通过摄像头、麦克风等设备采集现场的音视频信息，实现对重点区域的实时监控。 监控影像监测：对各类监控设备拍摄的影像进行分析，提取有用信息。 车辆工况监测：对车辆的运行状态进行监测，包括车速、油耗、发动机状态等，为交通管理和物流运输提 视频会商：包括视频会议、会议级联等功能，实现跨地区、跨部门的远程会商和决策。例如，在应急处置 过程中，指挥中心可以通过视频会商系统召集相关专家和部门进行远程研讨，制定处置方案。 融合通信：实现集群级联、音视频融合等功能，将不同的通信方式和设备进行整合，实现统一调度和管理。 身份认证：包括统一认证、权限管理等功能，确保只有授权人员才能访问和操作指挥中心的系统和数据。 视频联网：实现统一上墙、视频转码、

是居民消费支出的重要构成。基于消费对象的数字消费业态包括数 字产品和数字服务两大类。其中，数字产品指具有实体形态的数字 终端设备，涵盖计算机、通信终端、数字媒体设备、智能设备等； 数字服务指无形的数字化服务，既包括音视频、数字阅读、云存储 等基础服务，也涵盖数字医疗、远程教育、智能出行等融合型服务。 表 1 基于消费对象的数字消费业态分类 大类 中类 小类 相关业态说明 数字 产品 计算机 计算机及 AI 指利用互联网查找、检索存储在其他站点上的信息的 服务活动 资讯服务 指除基础电信运营商、广播电视外，通过互联网提供 新闻、信息发布等资讯服务 游戏服务 指各种互联网游戏服务，包括网络游戏、互联网电子 竞技等 音视频服务 指通过互联网提供的线上音乐、视频等服务 阅读服务 指通过互联网提供的阅读内容，包括电子书、网络小 说、漫画等 在线预订服务 指通过互联网平台实现产品或服务提前预约的服务， 包括交通、住宿、餐饮、门票、演出票等的预订及线

识库等发挥价值。数据显示，在培训管理中借助 AI 实现的诸多功能中，课程推荐、知识库管理、音视频生成尤 为普及，占比依次为 26.8%、12.5%、10.7%。 特别是知识库管理，相比一年前成熟度明显提升，有效助力企业提升知识管理质效，为企业经营发展、员工技 能提升等提供有力的知识支持： 智能采集：帮助 HR 从海量文本资料、行业报告、学术论文、网页信息甚至是音视频内容中精准提取关键知识， 并按照预设的逻辑框架进行智能整

DataOps、MLOps&LLMOps、DevSecOps融合， 数据工程、模型工程、提示工程 应用形态 数据 + 算法逻辑代码 单模态独立 数据 + 模型 + 数字内容 + 代码、文本 & 图像 & 音视频多模态融合 随着大模型与 AI 技术的发展 , 从弱人工智能逐步走向强人工智能，AI 的应用领域也从内容生成走向自主决策和复 杂问题解决，Agentic AI 成为人工智能新范式，AI Agent 化、幻觉治理等）。其核心演进方向包括： 1) 协议扩展：从 HTTP 流量管理升级为 AI 服务治理，支持 gRPC/GraphQL 等 AI 协议，优化流式响应（SSE）与 非结构化数据（文本 / 图像 / 音视频）传输。 2) 动态编排：从单一服务路由转向多模型动态调用链编排（如 LLM+ 语音 + 图像组合），实现意图驱动的模型 调度。 3) 智能调度：基于模型性能、成本、SLA（响应时延 / 准确