以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势：云服务能力持续跃升，加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增

23 （三） 产业格局头部引领与多方协同.............................................................24 （四） 行业应用试点向全域渗透迈进.............................................................25 图 目 录 图 1 AI 计算节点组网.............. 系统间的竞争转向开 放平台上的协同创新，最大化汇聚产业力量，加速 AI 计算节点技术 的规模化落地与应用创新。 （四）行业应用试点向全域渗透迈进 随着大模型技术迭代与多行业智能化需求升级，AI 计算节点应 用正逐步从行业试点向全域渗透加速迈进，全面提升算力对产业发展 的支撑能力，成为推动数字经济与实体经济深度融合的关键力量。在 应用广度上，继赋能大规模模型训练、高性能计算等场景后，AI

通过这些切实可行的方案，城市轨道交通行业可望实现运营效 率的显著提升、乘客满意度的增加以及整体服务水平的改善。AI 大 模型的引入不仅是科技进步的体现，更是未来智慧城市建设的重要 一环，助力城市交通向更高效、更智能的方向迈进。 10.1 关键发现 在城市轨道交通行业，AI 大模型的应用为运营管理、服务优化 和安全提升等方面提供了新的解决方案。通过对现有技术和需求的 梳理，我们得出以下关键发现： 首先，AI 大

通过实施上述策略，AI 生成式大模型将在健康教育和患者沟通 中发挥积极的作用，有效提升患者的治疗体验和健康管理能力。这 不仅能促进患者与医疗团队之间的良好关系，还能提升整体医疗服 务质量，推动医疗行业向更高的目标迈进。 4.3.1 自动化咨询 在医疗环境中，自动化咨询是 AI 生成式大模型应用的重要组 成部分，通过自然语言处理和机器学习技术，这些模型能够实现与 患者的实时交流，并提供个性化的健康咨询服务。通过构建一个高

AI 大模型的生态环保智慧诊断系 统，不仅能为环境保护提供强有力的技术支持，也能助力决策者在 复杂多变的生态环境中，做出更快速且科学的决策。这将推动生态 环保工作的创新与发展，向可持续发展的目标迈进。 3.1 多模态学习的定义 多模态学习是指一种能够处理和融合来自多种数据源的信息的 学习方法。在现代人工智能的发展中，单一模态的信息来源往往无 法满足复杂应用场景的需要，因此引入多模态学习成为一种重要趋

任感。  智能旅游服务：结合三维模型与 AR 技术，为沿线旅游提供个 性化推介与导览服务，促进沿线经济发展。 未来，铁路沿线实景三维 AI 大模型的发展将朝着更为智能、 高效、可持续的方向迈进，通过不断的技术创新与模式优化，推动 铁路事业的现代化进程。在这一过程中，关键在于各方的合作与共 建，通过资源共享，实现多方共赢。 10.1 技术迭代与升级 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用方案中，技术的迭代与

济体在政策与立法层面取 得了显著进展，以欧盟的《人工智能法案》及美国推出的《关于安全、可靠和值得信赖的人 工智能的相关行政令》为代表，这些举措共同推动了全球AI治理向更加规范化、系统化的 方向迈进。与人类反应时间类似；能理解情感，并能以不同的情感风格生成语音。除了语音 交互外，还可以通过视觉+语音的形式，如实时视频、上传图片等方式，与GPT-4o进行多模 态交互。打开摄像头，GPT-4o