战。针对公共交通系统发展目标、体系构建、运 营管理模式和供给结构等方面提出了发展理念与转型思考，并对现代公共交通系统发展趋势和相关 关键技术方向进行了深入分析与展望，以期推进大数据、云计算等多种新一代信息技术在公共交通 系统运营、服务和管理方面的深度融合和应用，为多模式协同的公共交通系统发展和建设提供参考。 关键词 公共交通系统；多模式公交；信息技术 公共交通是指城市中供公众乘用的、经济方 《综合运输服务 “十四五”发展规划》，指出完善多样化公交服务 网络对于提升中国公交服务品质有重要推进作用。 2022 年 1 月，国务院发布 《“十四五”现代综合 交通运输体系发展规划》，强调打造多模式便捷公 引用格式: 于滨, 李欣, 刘好德. 现代公共交通系统变革与发展[J]. 前瞻科技, 2023, 2(3): 86-96; doi: 10.3981/j.issn.2097-0781.2023 系架构、运营组织、服务模式向一体化、智慧化、 协同化转型发展，满足乘客对于公共交通出行的 多方面需求与期望，为人们提供高效便捷、安全 舒适、经济环保的出行体验[6]。 本文回顾总结国内外公共交通系统的发展历 程及现状，面向未来中国交通发展需求和交通强 国建设的总目标，指出中国公共交通系统在当前 关键变革阶段面临的四大需求与挑战，从网络布 局、智能化水平、运营组织模式、服务韧性、系统

进展正深刻地影响着机器系统智能化的轨迹，标志 着进入一个新的人工智能时代。从 BERT 到 GPT [1-2]， 这些模型通过深度学习和海量数据训练，不仅推动了 自然语言处理技术的边界，也正在改变知识获取和创 新的模式，将对应急管理体系发展、能力要求以及实 践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 国 217-224 摘 要 大语言模型不仅是人工智能领域自然语言处理方向的重大突破，也正在改变知识获取与知识创新的模式。在研究大语 言模型的知识获取与创新的原理之上，探讨了其在应急管理信息化建设中的应用，针对智慧应急中面临的建设困境以及业务系 统智能化水平的局限，提出了基于大语言模型技术重构智慧应急的知识管理模式，在此基础上构想能够协同创新、全域感知、 决策支持的应急大脑，从而实现整体业务系统智能化水平从感知智能到认知智能的提升。 本文在分析大语言模型的知识获取原理与知识 创新的潜能之上，探讨了其在应急管理信息化建设 中的应用前景，针对当前智慧应急中面临的挑战以 及业务系统智能化水平的局限，提出了基于大语言 模型技术重构智慧应急的知识管理模式以及应急大 脑的概念框架，为应急管理信息化建设提供了新的 视角和技术路径。 1 大语言模型原理 大 语 言 模 型 通 过 词 嵌 入（word embedding）[3]、 Transformer

：湖南杂交水稻研究中心 油菜“三全高效”打造农业丰收致富新业态…………………………………………………………………55 推荐单位 ：中国农业科学院油料作物研究所 浙江大学深化“1+1+N”农推模式 共谱乡村振兴协奏曲…………………………………………………56 推荐单位 ：浙江大学 “金菊花”造就“金银谷”南京农大助力麻江产业振兴………………………………………………………56 推荐单位 推荐单位 ：福建农林大学 科技赋能东乡贡羊产业高质量发展…………………………………………………………………………59 推荐单位 ：甘肃农业大学 草原牧区经营体制改革创新先锋——“芒来模式”…………………………………………………………59 推荐单位 ：内蒙古农业大学 马氏珠母贝种质创制与产业化应用…………………………………………………………………………60 推荐单位 ：广东海洋大学 ：四川省渠县农业农村局 “全”字上做文章“链”字上求突破——临夏州高质量打造牛羊全产业链…………………………………75 推荐单位 ：甘肃省临夏州农业农村局 无定河镇“联农共富 托管共享”土地托管模式创新实践……………………………………………………75 推荐单位 ：内蒙古自治区乌审旗无定河镇人民政府 三江侗族自治县“四个一批”锻造茶产业核心竞争力………………………………………………………76

建设意义和应用需求 一、加速 AI 产业化创新发展 智 能 客 服 智能客服实际上是集合人工智能学、计算机科学、 语言学等多门学科的综合应用 ，需要让机器主动去认知 和学习 ，不断强化行为模式 ，提高思考能力 ，从而更加 灵活地完成各项工作任务。智算中心能够为 NLP （自然 语言处理）、 NLU （自然语言理解）、 ASR （自动语 音识别技术） 、 TTS （语音合成技术）等核心技术提供 场景以及更高的产品质量检测需求 ，工业质检车间的 自动化和智能化越来越成为行业大势 ，这也为 AI 赋能 工业质检提供了落地的土壤 建设原则 加强区域智能计算中心的 统筹规划，探索开放共赢 的新型建设运营模式 聚焦人工智能 领先技术，开展典型示范 和场景应用 发挥对数字经济产业、 传统产业数字化的叠加 效应、乘数效应 智能计算中心的建设原则 保障网络安全和数据安 全，创造新供给，激发 改善经济运行格局 激发经济发展活力 智 算中 心 模式名称 优势 劣势 适用范围 政府投资 建设模式 建设运维过程更加安全可控 政府对项目决策和执行效率高 财政负担全部投资，压力大 资金使用效率可能不高 涉及国家安全或重大公共利益的项目 （如政务领域 、基础数据库 、信息安全平台设施 建设等项目 ） 企业建设 运营模式 财政资金压力较小 大企业平台化和整体性优势 ，有利

对灾备能力的更高要求，以及数据安全合 规的刚性约束，对运维体系提出了更高要求，传统运维模式已难以应对。 在此背景下，ITPUB联合福建海峡银行、腾讯云数据库编写《智能化时代数据库自主可靠运维》 白皮书，旨在为企业提供一套兼具前瞻性与实践性的运维指南。 白皮书从智能化运维发展趋势切入，剖析AI对运维模式的重塑与落地挑战，展望智能运维发展趋 势。系统梳理数据增长、技术栈复杂、应急体系建设、安全合规等核心痛点。结合福建海峡银行和 等能力，同时具备智能运维平台、全流程迁移工具 箱，强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、完整的分布式事务支持、企业级安全 等特性。 TDSQL 有两个版本，分为标准版和企业版，其中企业版包括集中式和分布式两种部署模式，可以 全面兼容 MySQL 和 PostgreSQL。在特定场景下，Oracle 兼容性达 ��% 以上。为了拥抱数据 库智能化变革趋势，TDSQL 还提供智能 DBA、自动化运营、主动监控告警等配套设施，为客户提 �� Web 控制台：可视化操作界面，具备数据库实例管理、监控、配置等功能。同时提供 OpenAPI 标准 化接口服务，支持第三方系统集成与自动化运维。 管理服务：负责集群管理、多种语法兼容模式的数据库内核实例部署及实例生命周期管理、扩缩 容、监控告警、备份恢复、灾备管理、资源管理和任务管理等运维功能。 DBbrain 智能管家：提供异常诊断、故障分析、SQL优化、日常巡检、事件跟踪和风险预测等功能，

www.jazzyear.com 任务复杂度 从“单点技能”走向“综合流程” Agent 满足市场需 求 部署模式 从“实验室”走向“生产线” 01 潜力契合 机制契合 能力契合 4 产品名称 底层模型 核心技术 自主性 多模态能力 高（网页交互） 强（视觉理解） 高（跨领域任务） 强（文本、图像、代码） AI Agents That Matter 》中提出在 AI 时代， AI Agent 具 备复杂环境适应、自主目标追求、自然语言交互、低监管依 赖、采用特定设计模式且控制流由 LLM 动态驱动等特征。 复旦大学自然语言处理实验室 《 The rise and potential of large language model based agents: a survey Agent 规模化落地。 互操作性： MCP 让 Agent 可便捷对接任意遵循规范的工具，工具开发者仅需支持 MCP ，就能被海量 Agent 调用，替代 Function Calling 自定义模式，从 “工具 - Agent 零散适配” 转向 “生态级互联互通”。 MCP 与 A2A 协议： AI 生态的“ USB-C” ，有望释放 AI Agent 的潜力与价值

、未来展望等维度进一步展开。 本文作为第一篇综述，第一部分从金融机构数字化转型的核心痛点出发，第二、三部分以数字营销、海外投顾及保险数字化 三个场 景为例探讨大模型赋能金融业务的模式，第四部分归纳总结 DeepSeek 推动金融机构数字化转型的核心逻辑，最后一部分对券 商、保险、 信贷、供应链金融及其他金融科技机构业务逻辑的痛点和数字化价值进行深入探讨，以期对金融行业的智能化和数字化转型 : 人机协同的本质是认知能力再分配，并非效率叠加，人类与 AI 认为的“困难”各不相同 ; 结论 5 :“ 电力 + 算力 + 数据”是大模型本身的关键，但对于金融应用不断动态沉淀下来的数据和模式创新才是核心胜负手 ; 结论 6 : 智能客服的价值不只是 24 小时在线及拟人化的服务，而在于比客户早半步看见需求 ; 结论 7 : 理解业务与理解技术同样重要 :AI 是认知杠杆，不是 用于金融业各类子行业的痛点、案例、未来展望等维度进一步展开。 本文作为第一篇综述，第一部分从金融机构数字化转型的核心痛点出发，第二、三部分以数字营销、 海外 投顾及保险数字化三个场景为例探讨大模型赋能金融业务的模式，第四部分归纳总结 DeepSeek 推动 金融机构 数字化转型的核心逻辑，最后一部分对券商、保险、信贷、供应链金融及其他金融科技机构业务逻 辑的痛点和 数字化价值进行深入探讨，以期对金融行业的智能化和数字化转型提供参考。

年代，阿兰图灵把“高度 智能有机体”扩展到了人工智能。如今随着大模型的快速发展，这个概念又被重 新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体，有望完成从概念到实际应用的 蜕变。用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 Prompt（提 示词）。AI 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具 资源和监督结果。  赋能两类实体领域，成本与效益的博弈：AI 1. 原理解析：思维链铸就智能体，多体交互拓展应用 ..................................................... 6 1.1Agent 模式架构解析 ............................................................................................. 6 行业研究〃信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 3 图目录 图 1 人类与 AI 的交互模式 ......................................................................................... 6 图 2

2025 年值得关注的供应链技术的主要趋势 唐隆基博士 （06/22/2025） 技术进步将为供应链技术领导者和首席供应链官 (CSCO) 提供机遇，帮助他们实现数字化价 值、提升员工生产力并创新运营模式。在这些新兴机遇中，有名的研究咨询公司 Gartner 于 2025 年 2 月发布了《2025 年最重要的供应链技术趋势》的研究报告【1】。列出了 2025 年 最重要的供应链技术趋势，旨在帮助领导者实现这些目标。Gartner 【1】指出供应链组织需要考虑以下新机会：  技术的进步为供应链技术领导者提供了支持首席供应链官 （CSCO） 优先事项的机会， 包括数字和人工智能 （AI） 价值实现、员工生产力和员工对员工 （E2E） 运营模式 战略制定。  要充分发挥供应链技术投资过去和未来的潜力，需要对“连接性”进行投资。  解决“智能”主题的技术为竞争差异化带来了更多机会。  网络安全供应链和整体可持续性是需要考虑的进一步趋势，因为它们解决了生态系统中 术。  通过建立明确的治理流程来吸引利益相关者并验证机会，征求有关使用创新技术并确定 其优先级以改善和转变供应链的建议。  通过不断评估和采用数字技术，例如环境隐形智能、增强的互联劳动力、多模式用户界 面 （UI） 和多功能机器人，帮助扩展连接。 2  确定培养“智能”的机会，其中对规模和效率和适应性有很大的需求。这包括代理 AI、 自主数据收集、决策智能 （DI） 和智能仿真。 

按需部分双向同步 项目地址：https://github.com/nacos-group/nacos-controller 模糊订阅：应用运行时动态服务&配置订阅 • 大配置拆分&聚合 模式匹配 • 前缀匹配 • 后缀匹配 • 中间模糊 事件推送 • 新增事件 • 删除事件 • 定时对帐 应用场景 分布式锁：多节点共享资源并发协调 • 基于CP协议Raft实现分布式锁 计划支持（7月） MCP Marketplace 暂无计划 提供两种模式给用户选择： •模式一：开箱即用提供可扩展、可 定制的自建实例化 MCP 市场 •模式二：提供 MCP 市场源码，方 便企业用户二次开发。 提供两种模式给用户选择： •模式一：开箱即用提供可扩展、可 定制的自建实例化 MCP 市场 •模式二：提供 MCP 市场源码，方 便企业用户二次开发。 MCP 市场 Nacos MCP Router Nacos MCP Router （Local模式） MCP智能路由 MCP代理 • Stdio • SSE • streamable HTTP MCP Server自动发现 MCP 协议层 业务MCP Server Nacos MCP Router （ remote 模式） • Stdio • SSE • streamable HTTP 业务MCP