数字虚拟人 物理世界三维建模 图像渲染 市场成熟度 ★ 整体空间 ★★★★★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 多模态 + 渲染 ... 智能语音问答 智能网联汽车 视觉感知 决策分析 车路协同 L4-L5 级自动驾驶 预测预警 市场成熟度 分子动力学 天气预报 材料科学 ★ ★ ★ ★ ★ ★ 根技术： HPC+AI 跨模态大模型 药物模型 自动驾驶大模型 金融模型 网络智能化模型 市场成熟度 整体空间 ★ ★ ★ ★ ★★★★★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 多模态 ... CT/MRI 影像分析 疾病辅助诊断与早期筛查 蛋白质结构预测 新药研发 高速 RDMA 网 络 通用云计算集群 模 型 训 练 HPC 计算集 群 推理平台 第 35 页 AI 计算集 群 管理节点 训练平台 核心功能 提供简单易用的多模态数据接入及 管理功能，预置多场景标注工具模 板 提供开放灵活的交互式集成开发环 境，预置数据、基础模型、计算框 架及算法 提供丰富多样的训练资源套餐，如

源中，只有两成左右 是可流通数据，八成左右是个人隐私、企业机密、国家秘密等不可流通数据。即使在20%可流通数据中，在万维网上真正流 通起来的结构化数据只有4%，而其他16%的图片、音频、视频等多模态非结构化数据，受限于技术瓶颈，尚无法实现在互 联网上自由流通。 数据基础设施正逐步成为数据高效流通的可信安全环境 私 域 数 据 个 人 隐 私 数 据 国 家 机 密 数 据 企 业 秘 传统方式向数据资源的广度 和深度两个方向拓展：第一个方向是向广度拓展，即从互联网爬取数据向物联网自动生成数据的方向拓展。各种可穿戴设 备、智能家电、道路监控设备、工业互联网自动感应装置等生成的多模态非结构化数据，正成为当前数据来源的主流，专业 数据生产方式不断向广度和深度拓展是数据要素化发展新阶段的重要标志 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 10 > 11 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 Hub合成数据集）为核心。通过客户数据主权 保障、标准化监管数据共享及AI测试支持，推动金融创新，促进跨境投融 资，强化欧盟数字金融竞争力与监管协同。 通过CELT协调多国构建多模态语言数据生态系统，部署联邦学习与多模态AI 技术（如Wav2Vec 3.0、XLM-RoBERTa），集成eLangTech服务矩阵，强 化24种官方语言保护。联动AI TEFs测试设施与DSSC等平台，解决GDPR合规

机器人构建工具 深度学习训练平 台工具 动作舞蹈表情 采编工具 数字人构建工具 训练师真身 安全监控 在环干预 应用层 框架层 服务层 核心层 HARIX 应用技能集 多模态交互技能 个性化聊天 移动抓取 双臂协作 做咖啡 多机协同 多机调度 园区快递员 安保巡逻员 展厅讲解员 设备巡检员 迎宾接待员 楼层清洁员 数字孪生 系统 应用 跟我来 带我去 系统设置 场景角 色应用 运营大屏 训练师工作站 安全运营中心 数据标注 多模态交互 操作增强 服务器计算资源池 存储资源池 技能管理 生命周期 调度管理 监控清理 运动技能 动态平衡 动作舞蹈 移动导航 多语言多模态数字孪生程序框架 数字孪生服务 (eXtream Reality) SmartVoice NLU ASR/TTS 知识图 谱 情感 分析 4G/569 网 络 语音增强 运动增强 远程监控 视觉增强 示教学习 应急控制 多模态融合 AI 服务 (RI) 云端大脑服务中心 状态同步 虚实同步 数字孪生智能体 HA 人工增强服 务 模拟执行 物理控制 网络设 备 观察 专网 数字孪生运营管理平台 数 字 孪 生 运 营 服 务 平台级综合监控 城市天使视角 场景库与看板

只是生产力工具，但中期来看势必会改变社会的生产关系，长期来看将促使整个社会 生产力实现质的突破。AIGC 技术的发展进程正在加速，预计未来将在文本、图片、语音、代码等 多个场景中逐步走向成熟，并助推 AI 技术向多模态融合发展。随着深度学习和自然语言处理技术 的发展，AI 已经能够生成高质量的文章、报告和其他类型的文本。AI 也已经能够自动编写代码， 这不仅可以帮助开发者提高工作效率，还可以为非专业人士提供编程服务。 超现实虚拟空间 数字人情感交流陪伴 文字生成 过去-2020年 2020年 2023年 2025年？ 2030年？ 代码生成 图像生成 音频生成 策略生成 视频生成 VR/AR/数字人 等多模态内容 气象预测、医疗诊断 交通实时管理等行业 决策自动化起步 3D视频、数字特效 场景初步创作 根据指令进行 音频创作 16 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 3) 通用智能体应该具 这一赛道，从最初的解决跨越时空的“视频 面试”，到通过关键词命中计算的“视频面 试辅助”，再到包括调用通用 AI 能力，进行 关键词、语音、表情等维度的单模态算法的“AI 面试辅助”，最后到基于篇章级别语义识别 算法和包括颜值、表情、声音等多模态算法 的“AI视频面试决策”，一路不断进阶从“劣汰” 到“择优”，从“面试辅助”到“面试决策”， 突破面试生产力的同时，大幅提升面试筛选 的信效度和决策效率。现已被超大体量企业

超微服务器性价比优于戴尔 / 浪潮；华三 交 换机成本比思科低 40% ；华三 S9850- 32H 交换机最大支持 4096 台高速交互 • 支撑文字 + 图像 + 语音等多模态模型 训 练， PB 级数据（自动驾驶路测、短视 频理 解等 ）参数超 1 万亿 。 • 采用 AllReduce 协议， 每台服务器传 输 ≈ 7GB 数据 ， 400G 网络（ • 优先部署 GPU 服务器 + 交换机 ，存储 复 用 政务云 数据中心剩余容量 “ 渲染 + AI” 双盈 利 双机热备 + 冗余网络 超微算力 + 华三 网络 多模态大模型 训练 架构支持弹性 扩展 • 支持软件定义算力 ( 容器化调度 ) ，切入 AI 推理 ( 智慧城市视频分析、工业质检 ) • 指标： MTBF( 平均无故障时间 )>10

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