国标分类/信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技 术服务业/软件开发、头豹分类/信息传输、软件和信息技术 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 进入了一个全新的大众市场时代，推动了软件技术的普及与应用。 高速发展期 2001-01-01~2021-01-01 2001年，来自极限编程、Scrum、DSDM、自适应软件开发、水晶方法、特征驱动开发、实效编程等领域的17位软件开发领域的教授 和推动者共同签署了《敏捷软件开发宣言》。 2005年，中国上网用户总数达1.11亿，其中宽带上网用户激增至6430万，这一数据标 志着中国互联网用户规模跃升至全新高度。 上海宝信软件股份有限公司 北京超图软件股份有限公司 东华软件股份公司 金蝶软件（中国）有限公司 邦正科技股份有限公司 科大讯飞股份有限公司 渠道端及终端客户 应用与服务 渠道端 上游分析 数据存储需求的增长正驱动存储技术的革新。 预计到2030年，全球每年数据增量将达到惊人的1YB，其中约50ZB的数据具备存储价值。与2020年相比，数据量将激增23倍，预计未 来十年的年复合增长率将逼近40%。面对如此

这一目标的必由之路。我们的研究亦表明，这是企 业缔造长远价值的全新战略。它将是工业发展的 下一个阶段。从蒸汽机驱动的机械化时代到电力 时代，再到计算与数据分析的早期应用阶段，如今 实现自主智能供应链 我们已经步入技术能够支持自主系统的新时代。 供应链本身具备流程驱动和数据驱动的特性，使 其成为自主化AI等技术的理想应用场景。这些技 术能够以前所未有的速度和效率协调复杂的决 策，众多供应链与技术领域的领导者对此深表 实现自主智能供应链 6 我们的调研发现，通过人工监督关键流程节点 （即“人机协同”）来实现自主运营，能够显著提升 效率、敏捷性和可持续性，这对于适应动态环境中 的突发变化至关重要。 这种方法既能充分发挥AI驱动系统的强大 能力，又能保留人工监督，以进行战略决策与必要 干预。 例如，企业可以首先从财务成果入手，进而提 升运营速度、敏捷性，并优化成本。我们的受访者 预计，此举可将息税及摊销前利润提升5%、已动 towards autonomy implies a true transformation along 4 maturity steps 25% 50% 75% 完全自主化 增强型决策 自动化 人工驱动 Autonomy index Maturity scale definitions 自主化指数：0~25% 自主化指数：25%~50% 自主化指数：50%~75% 自主化指数：> 75%

动态仿真与智能调控，形成能耗预 测、碳排溯源与节能优化的闭环 辅 助 决 策 与 趋 势 预 测 大模型驱动的数据预测能够提 前预 警 潜在风险，为决策层提 供精准、科学 的策略参考，助力管理优化 人 机 智 能 协 同 互 动 通过大模型驱动对话，实现业务咨询反 馈的迅捷与精准，员工能够自动检索和 获取相关业务知识 自 动 化 报 告 编 制 实现巡检报告 建筑供热 工厂能动系统 太阳能供热 污水废水余热 余热驱动制冷 热电联产 16/80 范式困境主要原因二：多学科交叉、技术门槛高、木桶理论效应凸显 17/80 口多学科交叉人才极其稀缺，而且非常昂贵 口 普通人才天花板效应明显，最不靠谱的人 扩展人类的创造力，进一步探索世界。 " 新时代的核心动力： · 算力： 提 供 强大的计算能力，推动算法复杂性提升 · 算 法 ：更加精准、高效的智能算法，支持决策优化 · 数据： 数据规模和质量驱动模型训练与性能优化 传统模式的局限性： · 靠经验驱动，无法快速适应复杂变化 · 难以扩展，效率低，智能化程度受限 1. 人工智能民主化： Al 技术触手可及 · 简化使用：通过用户友好的界面和预训练模型，大语言模型使得

Prompt 引擎助力自适应运维智慧 体 4. 大模型知识迁移打造运维专精模型 5. 未来畅想 目录 CONTENTS PART 01 软件日志运维观点： 智能运维演进趋势是从任务数据驱动到自适应运维智慧体 (1) 日志是机器语言：大规模网络、软件系统在运行过程中每天会产生 PB 级别的日志，这些日志是一些类自然语言的文本，实时描述了设备 的运行状态、异常情况。 (2) 任务数据驱动 第二代 日志文本生成 token 深度学习 拟合异常结果 LogAnomaly LogStamp 第三代 段落日志和跨域日志 预训练语言模型 日志语言理解 BigLog Da-Parser 第四代 原始日志和自然语言 文本 大语言模型 可解释性运维 LogPrompt 指令驱动 第五代 analysis. (ICSE 2024 & ICPC 2024) 团队 repo 地址： https://github.com/LogAIBox 观点 2 ：智能运维演进趋势： 从任务数据驱动到自适应运维智慧体 PART 02 自适应智慧体在运维领域面临的 Gap ： 传统自动运维模型既没法“自适应”，也仅是有限“智慧” Gap1: 传统智能运维算法依赖于任务标注数据，仅仅是拟

智能体的应用不仅限于单一的业务环节，而是能 够贯穿整个企业价值链。从市场营销到财务管理，从人力资源管理 到产品研发，AI 智能体都能够通过智能化的数据处理和分析，帮助 企业实现精细化管理和创新驱动。例如，在市场营销中，AI 智能 体可以通过社交媒体数据分析，识别潜在客户群体，并精准投放广 告，从而提高市场推广的效率和效果。 在设计和实施商务 AI 智能体应用服务方案时，需要充分考虑 准度并降低成 本。 在当前的市场环境中，企业不仅需要处理大量的数据，还需要 实时分析这些数据以做出快速的业务决策。AI 智能体通过其强大的 数据处理能力和智能分析功能，能够帮助企业实现数据驱动的决 策， 从而提升运营效率。例如，在供应链管理中，AI 智能体可以通过预 测分析优化库存水平，减少资金占用；在客户服务领域，智能客服 系统能够全天候响应客户需求，提升客户满意度。 此外，随 配系统可以根据员工的技能和工作负荷，自动分配任务，确保资源 的合理利用。 在市场营销方面，AI 智能体可以通过大数据分析和用户行为预 测，帮助企业制定精准的营销策略。这不仅能够提高市场活动的效 果，还能减少营销成本。例如，AI 驱动的推荐系统可以根据用户的 购买历史和偏好，推荐个性化的产品和服务，提升转化率。 综上所述，AI 智能体在商务场景中的应用具有重要的现实意义。 它不仅能够帮助企业应对复杂多变的商业环境，还能通过智能化和

告文字或者观点的，应注明“来源：《2025 综合算力指 数》”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 综合算力指数 推荐序 近年来，AI 技术迅猛发展，算力作为数字经济的基础资源，其重要性与日 俱增。我们进入了一个计算力驱动创新的时代，这不仅影响着科技领域的演进， 更深刻地改变着社会的方方面面。目前，国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作，综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 要标尺，相关研究工作意义深远。 术创新成果频出； 二是存储规模与性能实现结构性突破，为海量数据的高效处理提供 了有力支撑；三是运力基建稳步推进，调度机制逐步完善，有效提 升了算力资源的调配效率；此外，模型技术与产业应用的双轮驱动， 进一步加速了算力向现实生产力的转化。 结合算力产业发展现状、趋势和重要影响因素，中国信通院进 一步完善综合算力指数体系，新增“模力”分指数，优化评价指标。 整体上，从算力、存力、运力、模力、环境等维度衡量我国各省级 （三）运力基建与调度机制双轨演进................................................................ 6 （四）模型技术与产业应用双轮驱动................................................................ 8 三、综合算力指数.......................

警和 应对策略。  客户管理：借助 DeepSeek 的智能分析能力，银行可以深入 挖掘客户需求，提供个性化的金融服务，提升客户满意度和忠 诚度。  产品创新：DeepSeek 的数据驱动模型能够帮助银行快速响应 市场变化，开发出更具竞争力的金融产品，满足多样化的客户 需求。 此外，DeepSeek 还具备高度的可扩展性和灵活性，能够根据 银行的具体需求进行定制化部署，确保与现有系统的无缝集成。通 综上所述，DeepSeek 在金融银行业的应用不仅可以提升运营 效率、优化客户体验，还能显著降低风险，为银行带来更高的商业 价值。随着技术的不断成熟和应用的深入，DeepSeek 将成为金融 银行业数字化转型的核心驱动力之一。 2. DeepSeek 技术基础 DeepSeek 技术基础构建于先进的深度学习框架之上，结合了 大数据处理、自然语言处理（NLP）、图像识别和增强学习等多领 域的技术优势。其核心在于通过高效的算法模型，实现数据的深度 提升业务流程效率，降低运营 成本 客户服务 改进 客户投诉数据 投诉热点问题分析 提升客户满意度，减少投诉率 通过上述分析可以看出，DeepSeek 的数据挖掘与分析技术不 仅能够帮助银行实现数据驱动的业务决策，还能在多个业务场景中 带来显著的效益提升。其灵活的数据整合能力和强大的分析算法， 使得银行能够更好地应对市场变化和客户需求，从而在激烈的竞争 中保持领先地位。 3. 金融银行应用场景

基于大模型的企业架构建模助 力银行数字化转型应用方案 目录 CONTENTS • 数字化转型背景与必要性 • 银行数字化转型现状与痛点分析 • 大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 精准的客户画像和个性化推荐，导致 客户服务体验不够智能化和便捷。 响应速度慢 由于系统架构和业务流程的限制，客户 需求的响应速度较慢，无法满足客户对 即时服务的期望，降低了客户体验。 03 大模型驱动的企业架构建 模方法论 技术架构 涵盖企业的硬件、软件、网络等基础设施，确保技 术环境能够稳定、安全地支持业务和应用系统的运 行。 业务架构 企业架构的核心层，主要描述企业的业务战略、业 RegTech ）的最新要 求。 监管数据标准化 智能合规分析 通过大模型对海量监管政策进行智能分析，提 取关键合规要求，并自动生成合规检查清单， 帮助银行快速识别和解决潜在的合规风险。 通过大模型驱动的自动化工具，帮助银行实现 合规流程的自动化管理，包括反洗钱、反欺诈 等领域的实时监控和预警，降低合规成本。 符合金融行业监管科技（ RegTech ）标准 09 实施路径与阶段目标 试点业务场景选择与验证计划

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 AI Alibaba/AgentScope 事件驱动 AI Agent 模型 LLM Observability