新的广阔发展空间，也为全球市场带来新的 发展机遇与变革动力。 互联网创新推动全球市场繁荣：国内云服务商在互联网创新方面的成果优势，一方面体现在 业务的示范效应，例如在电商、社交媒体、在线教育、远程办公等互联网服务领域，国内云 服务商具有丰富的融合开发和运营经验，可以通过国际合作与交流，输出到全球市场。另一 方面也体现在丰富的技术融合经验，即基于自身的互联网创新业务推动云计算服务能力的发 节点等场景；QAT 还采用了 plugin 的方式，灵活 适配 OpenSSL，让众多使用 OpenSSL 的客户能无缝切换到使用 QAT，轻松启用硬件加速能力。 eRDMA 网络技术：通过弹性远程直接内存访问，端到端网络延迟低至 8 微秒，较传统 VPC 降 低三分之二，有效支持大规模组网和高弹性需求。依托于 CIPU 架构，ECS g�i 实现了网络资源 的灵活调配优化，满足各种高并发、低延迟的网络需求。 可用性：具备良好温度适应性、电压稳定性与抗干扰能力，能长时间、高负载完成计算任务。还 支持热插拔，方便在系统运行时更换故障部件，减少维护时间，提高系统可用性。 �� 可维护性：至强 ® 6 性能核处理器提供远程管理功能，管理员可远程监控、管理处理器状态，进 行故障诊断与修复，提升维护效率。此外，配备专业诊断工具，能提供详细系统信息和故障日志， 助力技术人员快速定位并解决硬件问题。 3.4 全球一致的云服务能力体系，全面助力企业国际化战略

专属运营服务 06 提供专属运营服务，包括专题活 动、数据报告、课程更新、产品 培训、教育模块深度运营、以及 各类活动开展。 提升覆盖面 04 信息技术的应用，实现优质内容 远程分发和信息远程推送，将大 大提高党员教育的覆盖面。 党务工作更高效 03 更专业实用的党务工作工具， 并有标准化规范化的党务工作 指引，指导三会一课、谈心谈 话、公益活动等各项工作开展。 深入的党群服务

业 AI 应用场景中落地最早。 n 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长， 而当下智能客服难以覆盖全部服务场景。如工商银行在远程银行业务中将知识搜索与大模型生成能力结合，实现基于实 时通话向坐席人员主动推送答复话术或知识的能力。 图表：苏商银行大模型客服助手 资料来源：苏商银行、中泰证券研究所 14 降本增效场景之一：大模型承担智能客服角色 深度挖掘和分析内外部数据，并为管理和决策赋能。 图表： Deep research 示例 决策赋能场景：高级分析能力赋能管理决策 资料来源： OpenAI ，中泰证券研究 所 20 机构 应用场景 工商银行 网点运营、远程银行、运营管理、人力资源、智慧办公、智能研发等 农业银行 智能问答、智能客服、辅助编程、智能办公、智能风控等 中国银行 内部知识服务、辅助编码等 建设银行 智能客服、市场营销、投研报告、智慧办公、智能运营、智能风控等

存储方式：支持实时存储和云存储，便于远程访问和数据备 份。 其次，视频数据采集系统应具备区域和角度的灵活性，以便满 足不同场景需求。系统需要搭建视频监控网络，覆盖公共场所、重 点区域甚至流动监控。为了实现这一目标，采集设备的布置应符合 以下原则：  覆盖范围：确保采集设备能覆盖所有危险区域和人流密集的场 所，自然形成监控网络。  角度调节：设备应具备云台功能，支持远程或自动调整视角， 以优化监控视野。 和特点，能够满 足各类公共场所的监控需求。 网络摄像头是目前应用最为广泛的监控设备，具备高清画质、 远程访问和便于集成的优势。其基本特点包括：  高清分辨率：通常支持 720p、1080p 甚至更高的 4K 分辨 率，确保监控图像清晰。  远程监控：通过网络接口，可以实现远程实时查看与管理，便 于安保人员的监控调度。  便于集成：支持各种视频管理软件和 AI 分析工具，适合与智 视频存储与带宽需求：在视频流高度压缩与存储的平衡中选择 合适的编码方式，并考虑到网络带宽的承载能力。 设备选择的标准可以参考以下表格： 设备类型 主要优势 适用场合 不足之处 网络摄像头 高清画质、远程访问 大多数公共场所 成本相对较高 模拟摄像头 成本低、易于维护 预算有限区域 画质一般 云台摄像头 全方位监控能力 动态监控场合 可能需要更多的带宽 热成像设备 夜视与温度检测能力 夜间监控与火灾预警

患者的疑问，提供健康指导，并能在需就医时迅速引导患者进行预 约和就诊。这种快速响应的能力不仅提升了患者的满意度，也减轻 了医护人员的负担。 再者，持续监测和评估患者健康状况也是患者管理的重要需 求。通过集成可穿戴设备和远程监测技术，AI 模型能够实施对患者 的实时监控，及时发现异常情况，并给予预警。这样的系统能够确 保患者在病情变化时，医护人员能够快速进行干预，以避免潜在的 健康风险。 以下是患者管理需求的几个核心要素： 有效推动临床决策的形成。 为了全面评估患者管理需求的可行性，可以通过建立一个数据 化的工作流，整合相关的功能模块。如下图所示，工作流从患者信 息收集开始，经过数据智能分析，生成个性化方案，实施远程监 测，再到统筹沟通和反馈。 最终，AI 生成式大模型在患者管理中的应用，能够提升患者的 就医体验和遵医行为，并且通过有效的数据分析，促进医疗资源的 合理配置和使用。这将是未来医疗服务发展的重要方向。通过以上 动生成相应的干预措施，如提醒患者服药、调整生活方式或定期检 查。 未来，AI 技术的普及还将促进远程医疗服务的发展。AI 系统 可以为偏远地区的医疗服务提供必要的支持，使患者能够获得及时 的诊断和建议，减轻医疗资源不均的问题。结合虚拟现实（VR）和 增强现实（AR）技术，例如，AI 可以创建虚拟的手术模拟环境， 帮助医生进行远程指导和培训，从而提高医疗服务的整体水平。 最后，信息安全与数据隐私将成为 AI

中的初始策略执行, 创建物理参数的适当采样范围; 最后, LLM 利用这些信息生成有效的领域随机化配 置. 实验表明, 该方法对多种机器人和任务具有普 遍适用性. 4.2 模仿学习 人类对机器人进行远程操控并完成任务的过程 能够提供对复杂任务处理的深刻见解. 专家执行任 务的方式中包含了关键的决策点和操作技巧, 这些 信息可以用于通过模仿学习来训练具身智能模型以 完成复杂任务. ALOHA[37] 则探索了人型机器人的数据收 集与训练. 系统通过单目 RGB 摄像头实现实时人 体和手部运动的估计, 并将其重新定位到仿人机器 人的运动中, 从而实现“影子跟随 (shadowing)”. 通 过这种方式, 人类操作员可以远程操作机器人收集 全身数据, 用于学习真实世界中不同任务的技能. 此外, 系统还利用收集到的数据进行监督行为克隆, 训练基于视觉的技能策略, 使机器人能够通过模仿 人类技能自主完成任务. 为实现在实验室外同样可行的数据收集 调 器, 可以自动地指定一个或多个机器人在环境中执 行适当的任务并收集真实数据, AutoRT 在多个建 筑物中对 20 多个机器人提出指令, 并收集了 77 k 个真实机器人场景, 这些场景均通过远程操作和自 主机器人策略获得. 解决具身多智能体的协同问题 不仅能在上述复杂的应用领域取得成效, 也能为机 器人数据的高效收集提供新的思路. 大模型的引入极大增强了具身智能的感知精度、 理解深度、规划智能及数据利用效率

Schema等内容的动态修改和维护 Nacos MCP Router: 面向Agent的MCP智能路由 1.【Agent MCP代理】 • Local stdio MCP Server安装 • 远程 sse/streamable Mcp server 的工具 代理 • 替代在mcp.json文件中编辑 2.【MCP Server筛选 】 • 处理任务时对任务其所需要工具列表进行 预筛选减少token消耗

知识库，汇集培训资料、操作手 册、常见问题解答等内容，便于用户随时查阅。 在支持方面，设立全天候的技术支持团队，提供即时响应与问 题解决服务。支持渠道包括： - 电话热线 - 在线客服 - 电子邮件支 持 - 远程协助 为保障支持效率，制定明确的服务级别协议（SLA），规定 问题响应与解决的时间标准。例如： | 问题等级 | 响应时间 | 解 决时间 | |———-|———-|———-| | 一级问题（系统崩溃） 能力是提升用户体验的核心。通过与用户进行更加自然、流畅的对 话，AI 智能体能够更好地理解用户需求，提供精准的服务。其次， 应加强多模态交互能力，整合语音、图像、视频等多种数据形式， 以适应不同场景下的用户需求，特别是在智能客服、远程会议和市 场营销中的应用。 数据安全与隐私保护是未来发展的重要议题。随着 AI 智能体 在商务领域的广泛应用，确保数据的安全性和用户隐私的保护将成 为企业信任的基础。建议采用先进的加密技术和隐私计算框架，确 智能体的智能化水平，建议加强自主学习能力的 开发。通过引入强化学习和自监督学习技术，使 AI 智能体能够不 断从交互中学习，逐步提升其服务质量和效率。 最后，跨平台和跨设备的整合能力也是未来发展的关键。随着 移动办公和远程工作的普及，AI 智能体需要能够在不同设备和平台 之间无缝切换，提供一致且高效的服务体验。  优化自然语言处理（NLP）能力  加强多模态交互能力  提升数据安全与隐私保护  增强决策透明性和可解释性

即便自主智能供应链具备任务自动化与决 策自主化能力，但至少在目前阶段，仍离不开人 的参与。人与技术各有所长，协同合作方能取 长补短。在双方能力领域的交汇处，便形成了 “人机协作”的劳动力形态，现场及远程员工与 自主智能体、智能机器人实现无缝集成。3 在 最高效的自主化系统中，人类的角色并不仅仅 是作为“执行环”（in the loop）来完成任务，他 们更应处于“监督环”（on the loop），在诸如设

（5）运营流程的智能化改造 自动化理赔处理：开发自动化理赔系统，利用OCR、NLP等技术自动提取理赔材料中 的关键信息，进行快速审核和赔付。这大幅缩短了理赔周期，提高了理赔效率。阳光财险深 化应用“一键赔”客户远程查勘工具，2023年通过“一键赔”在线视频、快速理赔的案件达到 95万次，接近车险总案件50%。 智能风控与反欺诈：建立智能风控系统，运用机器学习算法对交易数据进行实时监控 和异常检测，及时发 提升了技术基础设施的统一性，更为公司扩展了智能化应用的广度。 （2）大模型能力拆分 2024年以来，大模型的应用场景呈现出百花齐放的局面，涵盖了文本生成、跨模态交 互、信息检索强化、实时网络搜索以及远程函数调用等多元维度。星问中台通过精细化的 原子拆分功能，将大模型的能力解构为一系列独立且可复用的组件，通过工程化的改造简 化了这些组件的配置过程，只需通过点选式的交互界面即可实现快速部署。此外，星问中