AI Agent智能体产业图谱（1.0） Data Intelligence Conference 2025 DATA AI，数据燃动智能 金融行业智能体 水利行业智能体 能源行业智能体 政务行业智能体 通信行业智能体 行业智能体 医疗行业智能体 数据分析智能体 运维智能体 智慧办公智能体 场景智能体 客服智能体 营销智能体 具身智能体 财务审计智能体 时空智能体

2023年8月 分析师：杜向阳 执业证号：S1250520030002 电话：021-68416017 邮箱：duxy@swsc.com.cn AI医疗专题 从AIGC角度看医药产业图谱 目录 CONTENTS 01 AI 医疗器械 02 AI 制药 03 AI 智慧药房及药 店分销 1 01 AI 医疗器械 02 AI 制药 03 AI 医生可以远程获得患者的主要信息，以 便进行及时的诊断。 资料来源：《医疗器械中人工智能的应用白皮书》，西南证券整理 12 1. AI 医疗影像: 辅助诊断为主，助力精准诊疗 AI 影像主要功能实现图谱 资料来源：艾瑞咨询，西南证券整理 AI医疗影像产品广泛应用于医技科室，包括超声影像、放射影像和病理影像等领域。AI医疗影像辅助诊疗软件集成了CV技术和深度 学习，嵌入至医技科室的医疗器械设 、润达医疗、朗玛信息等 CDSS协助医生跨越单病种知识局限，二级医院需求空间大 资料来源：艾瑞咨询，西南证券整理 人机交互 医疗数据信 息汇总 NLP数据结 构化处理 知识图谱构 建 LIS PACS EMR HRP EHR 基于 文献 文献 知识 结 构 化 数 据 文 字 文 档 影 像 非 结 构 化 数 据 数

腾讯云运营商行业 解决方案图谱（2025） 秦若毅 腾讯云运营商行业解决方案总监 腾讯云运营商行业解决方案图谱（2025） 云网融合 • 大网内容加速 • 边缘加速与计算 • 端云协同AIoT 自主创新 • 新型AI基础设施 • 自主创新组件 • 可信数据空间 • 办公协同基座 人工智能 • 全渠道数智化 • 大模型原子能力 • 智能体开发平台 • B端大模型应用套装

应急管理数据共享交换管理平台 14 应急管理大数据平台 15 应急管理数据治理 16 应急灾害模型库、场景库 17 应急处置工具、装备模型库、功能性 能数据库 18 应急标签库 19 应急管理知识图谱平台 20 语言中台 自然语言理解与语义解析、全场景语音交互、全场景语音转文字 21 AI算力、GPU算力 22 时间轴系统 23 历史灾害模型数据库系统 24 应急指挥安全码管理平台 “ 外部动作或关联的外部系统、能力系统 应急值守 融合指挥调度、图像接入、视频会议 信息接报 融合指挥调度 灾情智能评估、事件智能研判分级、智能预案匹配及启动建议 GIS一张图、预案管理、灾害模型、AI算力、知识图谱 领导汇报请示（一键短信群发、多路传真、5G短消息、移动APP） 融合指挥调度 重大灾害预警发布 融合指挥调度 预案成员单位预通知（一键短信群发、多路传真、5G短消息、移动APP） 融合指挥调度 GIS一张图、预案管理、灾害模型、AI算力、知识图谱 10 影响区域分析、缓冲区分析 GIS一张图、预案管理、灾害模型、AI算力、知识图谱 11 事发地或事发单位基础情况快速调取（基于平面地图与三维地图自动显示） GIS一张图、预案管理、灾害模型、AI算力、知识图谱 12 周边资源自动分析显示（应急响应圈） GIS一张图、预案管理、灾害模型、AI算力、知识图谱、应急资源管理 13 智能辅助方案（应

www.iresearch.com.cn 中国企业服务赛道总览 基于业务和职能部门对企业服务赛道进行划分（详细版图谱见附录） 注释：仅展示部分典型赛道。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 研发设计 人力资源 IPD咨询服务 产品策略与设计服务 工程设计咨询服务 医药研发外包服务 CAD CAE PLM 同时在其他非大模型能力范畴的模块，选择合适的技术手 段与大模型协同，共同构建系统性工程 长期变化因素 43 ◼ 研发设计 ◼ 生产制造 ◼ 采购供应 ◼ 营销获客 ◼ 业务流程与协同管理 附录：企业服务产业图谱 从企业各业务部门和职能部门的需求出发，对企业服务的赛道进行划分： ◼ 人力资源 ◼ 财税金融 ◼ 法律事务 ◼ 信息技术 44 ©2024.7 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 企业服务产业图谱：研发设计 注释：仅展示部分典型赛道及典型企业，图谱中所展示的公司logo顺序及大小并无实际意义。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 产品策略与设计服务 计算机辅助设计（CAD）软件 计算机辅助工程（CAE）软件

2023 · 上海站 总体目标：云-网-业-数-安融合监控体系 统一采集 统一调度 融平台 融云 天翼云 腾讯云 阿里云 华为云 融网 专线 专网 网络拓扑 网络安全 融AI 知识图谱 故障自愈 故障预测 数字孪生 IaaS PaaS SaaS 各类IT系统、平台 统一展现 统一监控 自研融合监控平台-智慧运营大脑 自研目标 p 急用先行：统一监控各类IT系统和场景， 专用场景维护 服务编排 SQL配置 动态 阈值 AI中心 大模 型 趋势 预测 关联 分析 自然 语言 知识 图谱 智能调度中心 事件 侦测 告警 收敛 处置 策略 协同 推送 自动 巡检 作业 计划 机房 监控 服务 监控 智能知识中心 智能 采编 知识 图谱 认知 搜索 智能 推荐 汇聚库 日志平台 kafka 大网网元 云眼北向 接口 大数据平台 …… 智慧运营 控点需与电信侧网络打通 需客户提供主机等运行环境，无需 对外部网络开放 适用场景 使用电信天翼云、专线等云 网融合产品的客户 安全保密要求高，非天翼云为主， 私有云客户 能力特性 快速投产，故障自愈、预测、 图谱等AI功能丰富 轻量化部署，积木式按需搭建组件 天翼云网管 资源中心 综合网管 … 智慧运营大脑多租户架构 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 配置中心-整合多维监控数据源，CMDB主数据治理

1）AI 赋能的风险识别能力 ISOC 通过广泛利用 AI 技术，在风险识别方面实现显著增强，从事后补救转向事前预防。这包括智能化的 资产管理，利用 AI 自动发现、分类、评估资产风险，并构建资产关系图谱；持续的暴露面管理，利用 AI 自动 化进行漏洞扫描、渗透测试、配置核查，并智能排序漏洞优先级，提供修复建议；以及深入的风险评估，利用 AI 结合威胁情报、业务环境等因素，进行全面的、动态的风险评估和预测。 行为、情报等）。这些 原始数据被汇聚至安全数据湖或安全大数据平台进行集中存储、清洗、标准化和丰富化处理，为后续分析奠定 高质量的数据基础。接着，AI 分析引擎利用机器学习、深度学习、NLP、知识图谱等技术对处理后的数据进行 深度分析，进行威胁检测、异常行为识别、事件关联和风险评估。AI Agent 作为智能中枢，接收并综合分析引 擎的输出，结合自身的知识库和预设目标进行智能决策和任务编排， 定任务并进行协作；利用基于人类反馈的强化学习等技术，使 AI Agent 能够从实践和分析师反馈中持续学习和 改进决策能力；安全运营从“全量处理”转向“精准打击”，由 AI Agent 智能规划调查路径和响应措施；构建 安全知识图谱，关联威胁情报、漏洞、资产、事件等信息，为 AI Agent 提供丰富的上下文；以及应用大语言模 型（LLM）进行安全事件分析、报告生成、知识问答等，进一步提升效率和智能化水平。 第三阶段：自主智能阶段－实现自主适应

识别的格式？知识图谱 是一种较好的选择。知识图谱是一种大规模语义网络，包含实体、属性及其之间的各种关系。实体指 具体的事物或概念，如人、地点、组织等；属性指实体具有的属性或特征，如人的性别、地点的地理 坐标等；关系则表示实体之间的相互作用和联系，如属于、位于等。通过建立知识图谱，能够将复杂 的非结构化数据以网络等形式表达成结构化信息，便于计算机进行处理和分析。 将知识图谱强大的推理能力和 技术，将自然语言书面文件转化为计算机可识别处理的信息，进而实现知识的自动抽取。其次，将抽 取到的知识构建成知识图谱，建立关联性。这一过程结合大模型的语言理解能力，协助实现图谱构建 中实体和关系抽取的过程，更能丰富语义信息。最后，将知识图谱与大模型融合训练，帮助模型学习 专业知识，从而为大模型生成过程增加逻辑性。 2.1.3 知识技术——知识图谱 结构化 数据 半结构化 数据 非结构化 数据 数据映射整合 数据库 属性抽取 知识提取 实体对齐 质量评估 本体构建 知识更新 属性校正 操稳性 经济性 动力性 …… 速比 踏板-扭矩map 车速 方向盘转角 制动扭矩 …… 图2.1-2 知识图谱构建示例 2.1 汽车设计AIGC基础技术 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 19 PAGE 2.2 汽车设计AIGC系统 汽车智能设计AIGC系统覆盖整车需求、系统设计、硬件开发、软件开发、系统调试、功能评价六大

个月的时间。 5.产业知识图谱构建： AI 可以自动从互联网、企业数据库等多个数据源中抓取相关的化工 数据。接下来通过机器学习，可以对收集到的数据进行清洗和修复。通过建立数据模型，算 法可以识别出数据中的错误、重复和异常值，并进行自动纠正，找出可能存在错误的记录， 甚至通过推理发现数据之间的逻辑关系，补充缺失的数据。比如潘锋教授团队构建了锂离子 电池正极材料知识图谱，并预测出潜在的正极材料 Li₂TiMn₃O₈。 ................................. 11 1.4 高通量机器人验证：大幅提升新产品的研发速度 .................. 14 1.5 产业知识图谱构建 ........................................... 16 2. 高通量机器人+AI 驱动的生产流程革命：成本与精度双突破 .............. 15： 材料知识图谱的架构 .......................................... 17 图表 16： 材料知识图谱在锂电池材料预测中的应用（以 LiFePO4的发展里程碑为例） ..................................................................... 18 图表 17： 材料知识图谱用于锂电池正极材料的发现