............................................................................................6 1.1 背景介绍...............................................................................................8 素。 综上所述，生成式大模型在医疗场景中的应用，不仅是可能 的，而且是切实可行的。随着技术的成熟和数据的积累，这些模型 将会在提高医疗质量、优化资源配置等方面发挥越来越重要的作 用。 1.1 背景介绍 随着人工智能技术的迅猛发展，生成式大模型（如 GPT、BERT 等）在多个领域展现了其强大的潜力，尤其是在医疗 场景中。医疗行业对高效、智能的技术需求日益增加，传统的医疗 服务往往面临 提升医疗服务质量的有效途径。借助 AI 生成式大模型，能够将患 者的特性与医疗需求精准匹配，从而优化治疗效果，降低不必要的 医疗资源浪费，实现真正以患者为中心的医疗模式。 3.1.2 健康监测 在健康监测的背景下，AI 生成式大模型能够为患者提供个性化 的健康管理方案。通过对患者的健康数据进行实时监测，医生和患 者可以更好地了解健康状态，及时进行调整和干预。随着可穿戴设 备和物联网技术的发展，患者的生理数据可以通过手机应用实时上

............................................................................................6 1.1 背景................................................................................................... 平台，满足市场需求，并帮助企业实现数字化转型。接下来 的章节将详细展开各个模块的设计思路及实施方案，为建设这样一 个平台提供可操作的指导。 1.1 背景 近年来，人工智能技术的迅猛发展为各行各业的数字化转型注 入了强大的动力。在这一背景下，大模型（如 GPT、BERT 等）因 其强大的自然语言处理和生成能力，逐渐成为了技术创新的核心。 大模型通过对大量数据进行训练，能够实现文本理解、情感分析、 限制多 实时在线协作 通过以上分析可以看出，SaaS 平台在当今数字化转型的背景 下，为企业提供了更高的灵活性、便利性与经济性，是实现人工智 能行业大模型应用的理想选择。随着技术的进步和市场接受度的提 高，SaaS 平台必将在未来的商业环境中发挥更为重要的作用。 1.4 本文目的和意义 在当前人工智能迅猛发展的背景下，大模型 SaaS（Software as a Service）平台的建设尤为重要。本文旨在通过分析市场需

Committer 2025/07/10 正己 CONTENT 目录 Nacos MCP Router产生的背景 01 Nacos MCP Router架构 02 Nacos MCP Router部署最佳实践 03 04 未来规划 Part 1 Nacos MCP Router产生的背景 Token消耗问题 幻觉问题 安全问题 • 过多的MCP Server及工具可能会有 大量的描述，导致token消耗过多 致大模型用错工具，产生无效token 消耗 • Stdio协议mcp server数据泄露风险 • 权限管理不统一 • 明文token/api-key问题 Nacos MCP Router产生的背景 MCP治理问题 • MCP Server限流 • MCP Server调试 • MCP Server观测 Part 2 Nacos MCP架构原理 Agent MCP Client（AI

时间仓促，报告仍有诸多不足，恳请各界批评指正。后续我们 将不断更新完善，如有意见建议请联系中国信通院研究团队： dceco@caict.ac.cn。 综合算力指数 目 录 一、综合算力研究背景............................................................................................... 1 1 一、综合算力研究背景 （一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激烈 随着人工智能、大数据、工业互联网等新技术规模化应用，全 球算力需求呈现指数级增长。从智能工厂中精准控制生产设备的工 业机器人，到智能交通里实时规划路线的导航系统，再到个性化推 荐服务背后复杂的算法运算，各类数字化场景都高度依赖强大、稳 定且高效的算力支撑。特别是在智能化进程加速推进的背景下，智 算需求更呈现出一 施建设。日本通过制定相应的法律法规来规范人工智能的应用和发 展。 综合算力指数 2 面对全球算力需求的爆发式增长和国际环境的日益复杂，我国 作为数字经济大国，急需突破关键核心技术“卡脖子”环节、实现科 技自立自强。在此背景下，需深入探究我国综合算力发展现状，明 确自身优势与短板，精准布局算力产业，加速数字产业化和产业数 字化进程，从而在全球科技博弈中牢牢把握主动权，保障国家信息 安全与经济稳定发展。 （二）算力发展持续规划，产业亟待提质升级

....................... 3 第一章 产业背景与挑战 ................................................................................................................. 4 1.1 智算产业背景 ................................ ...................................................................... 23 第一章 产业背景与挑战 1.1 智算产业背景 智能计算（简称智算）产业是以 AI、大数据、云计算和高性能计算为核心的新一代信 息技术产业，旨在为各行各业提供高效、智能的数据处理与决策支持能力。随着全球数字 化转型加速，

............................................................................................5 1.1 背景介绍...............................................................................................7 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： 1. 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集 各类场景的视频数据，并进行格式转换、降噪、分割等预处 整体来看，基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用方案，为提升 公共安全管理能力提供了新思路和切实可行的方案，通过智能化手 段有效应对日益复杂的安全挑战，为建设更安全、更和谐的社会环 境奠定了基础。 1.1 背景介绍 随着社会的发展和城市化进程的加快，公共安全问题日益突 出。各类突发事件、公共安全事故频繁发生，给社会和人民生活带 来了沉重的负担。传统的安全管理手段已难以满足现代社会对快速 反应、精准

城市轨道交通行业现状.........................................................................6 1.2 AI 大模型的定义与应用背景.................................................................8 1.3 本文目标与结构.................... 患在高密度运营下也日益增多。因此，引入 AI 大模型以实现智能 化、高效化的运营管理显得尤为重要。基于 AI 的大数据分析能 力，能够帮助运营方获取更为精准的客流预测，优化车辆调度方 案，提高整体运营效率。 在这一背景下，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用方案应围 绕以下几个核心方面展开： 1. 客流预测与分析：利用 AI 算法对历史客流数据进行深度分 析，可以准确预测不同时间段、不同线路的客流变化趋势，进 大模型的定义与应用背景 在当今快速发展的科技背景下，人工智能（AI）大模型的定义 与应用日益受到重视。AI 大模型通常指的是训练时使用海量数据的 深度学习模型，这些模型具有多层神经网络结构，能够在复杂任务 中展现出高效的学习和预测能力。近年来，随着计算能力的增强和 数据资源的丰富，AI 大模型在众多行业中得到广泛应用，尤其是在 城市轨道交通领域。 在城市轨道交通行业，AI 大模型的应用背景主要体现在以下几

智能软件研发行业是指专注于开发和应用具有人工智能（AI）技术的软件系统与服务，为各行各业提供智能化解决方案，旨在提升业务效 率、优化决策过程、增强用户体验及创造新的价值和服务模式的创新性技术领域。在数字化转型的背景下，各行各业对智能软件的需求日益增 长。未来，智能软件将更加注重个性化和用户体验。通过深入了解用户需求，开发者将能够开发出更符合用户期望的产品与服务，提高用户满意 度和忠诚度。 按照应用领域可 年便联合推出了相关产品；MRAM已实现产业化，主要应用于嵌入式存储领域，能大幅降低系统功耗，最高可达90%以上；而RRAM虽 尚未实现大规模商用，但其在存算一体及人工智能领域的潜力值得期待。在全球数据量激增和新型存储技术革新的背景下，智能软件研 发行业将迎来前所未有的发展机遇。 中 产业链中游环节分析 中游分析 智能软件研发企业显现出显著的地域集聚特征，呈现高度集中与区域集群态势。 截至2023年底，中国软件百强企 率。2023年，中国工业软件市场规模显著增长至约2,414亿元人民币，实现了12.3%的同比增长率。截至2023年末，中国工业软件企业 的关键生产工序数控化比率攀升至62.2%，而数字化研发设计工具的普及率亦高达79.6%。在此背景下，研发设计类工业软件占据了市 场10%的份额，彰显了其在整体工业软件市场中的重要地位。 行业规模 智能软件研发行业规模的概况 智能软件研发行业市场规模历史变化的原因如下： 智能软件研发行业市场规模未来变化的原因主要包括：

..................................................................140 1. 引言 在当今全球面临着环境保护和可持续发展压力的背景下，生态 环境问题日益显著，亟需有效的解决方案。随着人工智能技术的迅 猛发展，多模态 AI 大模型作为一种强大的数据处理工具，具备了 对复杂生态环境数据的分析与处理能力。将这种智能技术应用于生 重要 手段，可以降低温室气体排放，缓解全球变暖的问题。 5. 推动社会公正：环境问题往往与贫困和不平等紧密相关，生态 环保有助于实现公平与正义，保证每个社会成员享有良好的生 存环境。 在此背景下，生态环保智慧诊断接入多模态 AI 大模型的应用 方案显得尤为重要。通过利用先进的人工智能技术，结合物联网、 大数据等推动生态环保工作，能有效提升监测与管理的效率，实现 对环境问题的快速诊断和响应。这将为开展更科学合理的生态保护 大模型的关键在于其多层次的数据融合机制，包括 但不限于文本嵌入、图像特征提取、声音信号处理等。这些模块通 过共享和交互信息，支持生成更为准确的预测和决策。以图像和文 本结合的应用为例，模型不仅能理解图像内容，还能综合背景信息 进行更深层的理解。例如，在生态环保领域，通过分析无人机拍摄 的森林图像与相关环境政策文本，多模态 AI 可以识别出生态环境 的变化趋势及其潜在影响。 实际应用中，多模态 AI 大模型的优势显著体现在以下几个方

项目编号： 铁路沿线实景三维 AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 铁路运输的重要性...................................... ................186 1. 项目背景与目标 近年来，随着我国铁路运输业的快速发展，沿线的基础设施和 周边环境的管理与维护显得尤为重要。优秀的铁路沿线管理不仅能 够提高运输效率，保障安全，还能够促进沿线经济的发展。因此， 本项目旨在通过构建一个实景三维 AI 大模型，提升铁路沿线的管 理能力与服务水平。 该项目的背景主要基于以下几点： 首先，铁路沿线环境复杂多变，涉及到的设施包括轨道、信 施建设的重视， 人工智能和大数据的发展为铁路沿线数字化管理提供了技术支撑。 构建实景三维 AI 大模型，不仅能够为铁路运营提供科学决策依 据，还能为沿线经济、民生发展提供数据支持。 基于上述背景，本项目计划实现以下目标： 1. 构建全景三维模型，涵盖铁路沿线的所有基础设施和环境要 素，实现对各类资源的可视化管理。 2. 通过 AI 算法，分析沿线数据，实现对铁路状态的实时监控和 预测，提升突发情况的应对能力。