网关 SOA架构 微服务架构 云原生架构 AI原生架构 垂直架构 单体架构 ？ 伴随软件架构的演进网关形态也在持续进化，K8s 成为统一运维界面，AI 成为流量增长的核心驱动力 AI应用架构组件概览 Higress AI Gateway Higress 通义 DeepSeek LLM(百炼) 手机 生态 PAD PC 端 & 生态 Apache RocketMQ Spring

考量。 来源：埃森哲2024年自主智�供应链全球调研。样本基数：所有企业（样本量=1000）。 第25百分位数 当前中位数 第75百分位数 未来五年内 主要亮点 各行业当前及未来自主化水平概览 化工 5 零售 8 生命科学 9 汽车 1 半导体 2 航空航天和国防 3 6 高科技消费与企业技术 7 工业设备 金属与采矿 11 石油与天然气 12 10 运输与物流 消费品与服务

渗透测试，以及时发现和修复潜在漏洞。这些测试应每季度至少进 行一次，并在发现安全漏洞后立即采取措施修复。同时，还要建立 安全事件响应计划，以便在发生数据泄露或其他安全事件时迅速采 取应对措施，降低损失。 数据安全措施概览： 措施类别 具体措施 数据加密 使用 AES-256 和 TLS 加密 访问控制 实施 RBAC，记录访问日志 数据备份 每日增量备份与每周全量备份 合规性策 略 数据分类、最小化原则及审计 另外，针对特定行业，例如金融、医疗等，平台应依据相应的 行业规范进行合规性设计。例如，医疗行业的 HIPAA（健康保险流 通与问责法）标准要求对患者数据的严格保护，并提供明确的责任 划分。 以下是相关行业标准与认证的概览： 标准/认证 适用领域 主要内容 ISO/IEC 27001 信息安全 信息安全管理系统的要求与认证 IEEE P7001 算法透明性 确保 AI 系统的透明性与可解释性 IEEE P7003

GC-DA[41] MineDojo[31], VRB[32], Baker 等[33], RoboCLIP[34], Seo 等[35], Han 等[36] 图 1 基于大模型的具身智能工作概览 Fig. 1 Overview of embodied intelligence work based on large models 1 期 王文晟等: 基于大模型的具身智能系统综述 3

在全面呈现国内外保险 公司在这一领域的积极探索与落地成果。 基于广泛而细致的案例征集与深入调研，我们精选了来自21家国内外知名保险公司 的共计55个典型案例进行深入剖析。下图是对这些典型案例的概览。图中上半区域梳理 了保险行业中各关键环节以及跨领域通用应用的大模型技术案例，旨在展现大模型的多 元应用场景；而下半区域则清晰展示了这些案例与具体保险企业之间的对应关系，便于 读者快速定位并深 向理赔经理提供实时关键绩效指标（KPI）。在此 之前，理赔团队需要根据静态业务规则和不完整的信息手动将每个新索赔分配给相应的 理赔员。现在，他们只需点击几个按钮即可完成这项工作，并每天更新工作量概览。 ��� 丘博保险，作为领先的商业保险提供商，已宣布与Cytora合作，Cytora是保险工作流 程中生成性人工智能的先驱。这一合作伙伴关系旨在通过自动化文档处理和消除手动干 预的需求，彻底改革丘博的索赔处理流程。

大模型应用的推动下，将 迎来智能化、智能运维、安全保障、绿色发展和网络安全等多方面 的变革。这些趋势不仅将提升运营效率和安全水平，最终也将推动 城市交通系统的可持续发展，促进人们更为便捷的出行体验。 发展趋势概览：  智能调度和运营管理  智能化设备维护  先进的智能安防系统  能源管理与环境保护  网络安全防护体系 未来，城轨行业必须充分拥抱人工智能技术，以实现更加高 效、安全、环

要的。医疗大数据通常来源于不同的系统和设备，如电子健康记录 （EHR）、医疗影像存储系统（PACS）等。通过数据标准化和清 洗，能够提升数据质量，保证生成模型的数据输入是准确可靠的。 为了总结上述要点，以下是技术可行性的重要因素概览：  计算资源：确保现有的 IT 基础设施能够支持高计算需求。  算法适应性：针对特定医疗领域微调生成式模型，以提升应用 效果。  安全与合规：实施严格的数据保护措施，确保符合各项相关法