互联网 + 智慧党建平台解决方案 1 方案简介 智慧党建平台  以“互联网 + 云计算 + 智慧党务”为核心，融合 AI 人工智能技术， 打造集党务公开、人才管理与培养、党员发展及管理、党建工 作展示、党员考核、沟通交流等多种功能于一体的综合型党建 党务平台。  依托该平台可实现线上线下各类组织活动的开展和管理，实现 党务工作全过程留痕，助力基层党务工作平台化、数据化、规 范化管理以及党建教育常态化开展。 范化管理以及党建教育常态化开展。 平台架构 目标客户 各级党组织 应用层 PC 大屏 微信 H5 APP 功能层 党组织信息 党员信息 历史党组 织信息 历史党员 信息 基础信息 党的建设工作 领导小组会议 机关党委会议 党务管理 党内激励关怀 学习任务 每日一题 考试管理 学习管理 三会一课 组织生活 资源中心 资源类别 品牌创建 组织结构 组织运行 2 平台功能 管理员操作面板示例  分级分权管理权限：平台可以设置多级 管理权限，便于层级管理。超级管理员 赋予最高权限，下级党委或党支部可以 根据管辖范围赋予对应权限。  分级分权审核权限：针对有需要设置审 核的内容可以设置审核权限，审核通过 后才能进行公开展示。  分级分权查看权限：针对不同的对象， 可以设置不同的阅览查看权限。 分级分权管理 平台功能 

项目编号： 人工智能行业 AI 大模型 SaaS 平台 设 计 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景........................ 1.2 人工智能行业发展现状.........................................................................9 1.3 SaaS 平台定义和优势.........................................................................11 1.4 本文目的和意义...... 2.3.1 人工智能技术发展......................................................................32 2.3.2 SaaS 平台趋势...........................................................................34 3. 产品设计...........

信息技术 服务业/软件和信息技术服务业/软件开发 Copyright © 2025 头豹 2 智能软件研发：算力与场景双驱动，智能软件研发进入“平台+服 务”融合新阶段 头豹词条报告系列 饶立杰、饶立杰RLJ 2025-07-11 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 智能软件研发行业是指专注于开发和应 件产品和服务，旨在减少对国外技术的依赖并提升国 家信息系统的安全性。这类软件涵盖了操作系统、数据库、办公套件、中间件等基础软件领域，以及行业应用软件，强调采用国产处理 器、服务器、网络设备等硬件平台，并结合国内自主研发的技术标准和协议。 智能软件研发的行业特征包括技术依赖性强、产品迭代周期短、多样化与跨领域应用。 技术依赖性强 智能软件研发深度依赖于多样化的开发工具与环境，涵盖集成开发环 计、编码及测试等环节。借助iFlyCode，编程初学者学习时间得以缩 减60%，开发人员的代码优化效率提升5倍，而测试人员的代码用例采纳率亦增长了44%。此外，金山办公已成功构建WPSAI基础设施平台，积 极融入主流大型语言模型，通过统一认证、模型调试等措施，有效管理登录认证、计费、审查日志及监控等功能，并将其与核心产品线如 WPSOffice、金山文档、WPS365深度融合，为用户提供前沿

Nacos3.0架构 安全零信任&AI Registry Nacos PMC 2025/07/10 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 柳 遵 飞 （ 翼 严 ） CONTENT 目录 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 01 Nacos3.0 安全零信任 Nacos内核&应用安全零信任实践 02 Nacos Nacos 3.0 未来规划演进 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 04 Part 1 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 Nacos 简介 Nacos2.0时代：一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台 https://nacos.io/ Nacos社区 2.0发展回顾 • Github仓库突破3w 十大开源新锐项目 • 2022 CSDN 中国开发者影响力项目 • 2022 开源成熟度评估 – 优秀二级 • 2022 开源创新大赛 – 二等奖 • 2023 开源创新榜 优秀开源项目 • 2023 开放原子基金 年度生态开源项目 • 2023 GLCC优秀社区 Nacos 2.0技术架构演进 Nacos 2.0挑战与机遇 功能易用性 安全风险 AI时代 • 构建AI应用部署形态改变

模型厂商 国家 代表性模型及竞技场排名 是否开放 模型权重 谷歌（Google） 美国 Gemini-2.0-Flash-Thinking-Exp-01-21, #1 Gemini-2.0-Pro-Exp-02-05, #1 不开放 OpenAI 美国 ChatGPT-4o-latest (2025-01-29), #1 o1-2024-12-17, #4 不开放 DeepSeek 中国 DeepSeek-R1 5-1210, #17 开放 阿里巴巴 中国 Qwen2.5-Max, #7 Qwen2.5-plus-1127, #16 Qwen2.5-72B-Instruct, #33 不开放 不开放 开放 智谱 中国 GLM-4-Plus-0111, #9 不开放 阶跃星辰 中国 Step-2-16K-Exp, #9 不开放 xAI 美国 Grok-2-08-13, #16 不开放 零一万物 中国 Yi-Lightning, #16 不开放 Anthropic 美国 Claude 3.5 Sonnet (20241022), #16 Claude 3.5 Sonnet (20240620), #23 不开放 Meta 美国 Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-bf16, #21 Llama-3.3-70B-Instruct, #33 开放 Mistral AI 法国 Mistral-Large-2407

灵活性和可维护性，同时 降低单点故障的风险。 容器化部署 利用容器技术（如 Docker 和 Kubernetes ）实现应 用的快速部署和高效管理， 缩短开发周期，提高资源 利用率，并支持跨平台迁 移。 自动化运维 结合 DevOps 理念，实现 持续集成与持续交付 （ CI/CD ），通过自动化 工具监控系统运行状态， 及时发现并解决问题，提 升运维效率。 大模型与现有系统的无缝集成策略 智能分析现有系统，大模型可以识 别出冗余和低效的模块，提出优化 建议，降低技术维护成本。 长期技术债务削减价值评估 系统集成简化 大模型能够简化系统集成过程，减 少因系统不兼容导致的技术债务。 例如，通过智能集成平台，银行可 以更高效地整合不同系统，降低集 成难度和成本。 未来扩展性增强 大模型能够为银行提供更具扩展性 的技术解决方案，减少未来技术债 务。例如，通过智能架构设计，银 行可以更灵活地应对未来技术变化， 建立跨部门协作平台和机制，促进业务、技术、 数据等不同部门之间的沟通与协作，打破信息 孤岛，实现资源共享和协同创新。 持续优化与迭代 通过定期的组织评估和反馈机制，持续优化组 织架构和流程，确保组织能够适应不断变化的 市场环境和技术趋势。 敏捷型组织架构调整方案 01 02 03 04 高校合作与人才培养 产业链生态共建 科研机构联合创新 开放平台与创新孵化 与高校建立紧密的合作关系，共

地应用路线。我们详细阐述了数据准备、模型精调、工程化适配、模型评测等关键环节的技 术要点和注意事项，为行业同仁提供理论指导和操作建议。除此之外，成功的落地应用需要 保险公司和科技公司紧密合作，共同构建开放、共享、协同的创新生态。这些内容为保险行 业探索大模型技术的应用提供了宝贵的经验和启示。 在优秀案例展示部分，白皮书通过一系列具有代表性的案例，充分展示了大模型技术 在保险行业的广泛应用场景和 合作，共同推动科技保险和数字保险的发展，共创保险行业的美好未来！ 最后，我们要诚挚感谢所有参与白皮书编写的专家学者、行业同仁和技术伙伴。正是大 家的共同努力和无私奉献，才使得这本白皮书得以顺利问世。我们将继续秉持开放、合作、 创新的精神，与各界携手共进，共同书写保险行业智能化转型的新篇章！ � CONTENTS 目录 1.引言· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 68 4.3.2 治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 69 4.4 系统平台· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 70 4.4.1 安全风险· · · · · · ·

理、数学代码等方面的表现均有提升。在学习过程中，DeepSeek的多模态能 力有助于提升图文结合的题目理解、输出多模态内容辅助学习，丰富AI教育应 用场景。 l 开源与低成本：DeepSeek作为开源大模型，开放模型架构、模型参数、技 术报告等，企业以其为基座可直接进行二次开发。此外，DeepSeek API调用 成本显著低于其他主流商业大模型及自研教育大模型成本，降低教育企业发展 AI业务的门槛。 在 2、全线产品线接入：软件端，网易有道AI学习类App接入DeepSeek，以其深度思 维优势提升AI教育能力和个性化交互学习体验；此外，网易有道基于子曰教育大模 型自研的RAG引擎“QAnything”、AI开放平台有道智云也全面接入DeepSeek的 推理能力进行升级。 3、AI教育硬件创新：推出AI原生学习硬件“SpaceOne”，作为全面屏答疑词典笔 具备DeepSeek-R1推理模型能力，且内置网易有道AI家教软件及教育资源、知识 、知识 库，创新学科难题深度讲解方式。 网易有道围绕DeekSeek的AI教育布局情况 网易有道对DeepSeek的抢滩布局快速且全面，覆盖软件（翻译、口语、伴学 APP）、硬件（词典笔）、AI平台（有道智云）全场景，形成“入口级硬件+高频 软件+底层模型”的AI教育生态。预计随着DeepSeek融合深化，网易有道将加速 升级“有道小P 2.0”、持续推出具备全新推理大模型能力的智能硬件产品。

language-im- age pre-training)[17]、SAM (Segment anything model)[18] 等视觉基础模型则以低于前两者的模型 量级提供跨越图像与文本鸿沟的能力, 为进行实时 的开放词汇的视觉检索提供了可能. 这一系列的进 展不仅展示了基础模型的强大潜力, 也为其与具身 智能的融合提供了新的视角和可能性. 文献 [19] 将 上述在大规模数据集上进行训练并能适应广泛任务 的模型统称为基础模型 节都提到了多模态大模型, 但第 1.1 节内 容倾向于直接利用模型进行 2D 图片与文本理解; 本节的工作则是提取多模态模型的知识对场景本身 进行建模, 并未直接使用模型的输出进行控制. 为了解决开放词汇移动操作 (Open-vocabu- lary mobile manipulation, OVMM) (即机器人能 够在未知环境中识别并操纵任意物体以完成日常 任务) 的挑战, HomeRobot[102] on large models 1 期 王文晟等: 基于大模型的具身智能系统综述 3 OVMM 基准测试, 提供了高质量的多房间家庭环 境, 以支持在仿真和物理环境中进行广泛的基准测 试. 为了解决开放词汇移动问题, 文献 [103] 利用 CLIP 等大规模预训练模型的能力, 以弱监督的方式学习 场景的 3D 语义表示, 构建了一个从空间位置到语 义特征向量的映射函数, 能够处理分割、实例识别、