AI 文档生成 MCP AI 阅读 MCP 关键信息提 MCP AI 摘要 MCP 多模态知识解析 多模态数据开发与融合 360AI 企业知识库： 企业级智能体应用知识中枢 ， 专为企业打造的 ASR/TTS 图像解析 视频解析 信息抽取 图谱建模 表格解析 OCR 大模型 多智能体协同 工作流编排 上下文工程 提示词工程 AI 护 栏 ② 领先的 AI 多模态知识库 & 知识解析技术 • 支持 29 种多模态数据 ，包括 pdf/ppt/doc/xls/ 图 / 音 / 视频 等 • OCR+360 新一代图文跨模态 VLM ，大小模型结合解析更精准 • 支持多模态交互（输入 长链路、多跳、事实推理效果更佳 • 跨模态数据融合应用：打通结构化与非结构化知识 ⑤ 内置企业级敏捷 Agent 平台 + 丰富的知识类技能 + 知识类智能体市场 • 专业的知识类技能 ：比如文档解析、录音转写、发票识别 • 丰富知识类 Agent ：知识问答 / 创作型 / 技能型 / 数据型 • 助力企业智能体走向专业化 ，赋能行业纵深 ⑥ 全方位知识安全， 为企业知识安全保驾护航

智能仓储优化场景-软件自动化的应用 条码自动化解析，实现精准识别与效率提升 制造企业常面临“同一物料多供应商条码规则不一”、“人工解析条码效率低且出错率高”等挑战，导致仓储流程脱节、库存数据失真。C-WMS支 持灵活的自定义标签编码解析策略，既可针对无码产品物料进行规则赋码，又可以针对产品不同供应商不同标准的标签规则进行快速解析，从中获 取关键信息进行使用。某半导体制造商应用后，条码解析效率从‘人工 5 分钟 / 单’提升至‘系统 单’。 智能解析 人工解析 多标准 无码化 供应商差异大 ... ❎ 人工解析单条码平均耗时约5分钟，且差错率存在优化空间。 ❎ 条码问题所致返工，月均产生约数万元成本。 料号：Part No 供应商料号：MPN 批次：Batch No 数量：Qty Marking 商品编码：Item Code 小批次 ...  平均从人工5 分钟→系统5秒，解析准确率实现约 99 料推荐统 一库位。 • 合编物料库存通过合编批次管理，保证出库合编盘合理 分配。 • 研发、试吃等场景制定标准化流程，实现作业优化。 • 物料效期预警定时邮件发送，减少呆滞料产生。 ▽ 条码解析 原材料 仓 半成品 材料仓 成品仓 线边仓 （生产 入库） 计划周 转仓 （灭菌） 供 应 商 经 销 商 原材料采购入 库 半成品采购入库 领料出 库 领料出库 灭菌

研发能力 有待加强。 产业应用效能未能充分发挥。区块链应用效能还不够高，可 持续性还有待提升。一是标识解析体系覆盖率低，截至 2025 年， 广西仅建成 7 个工业互联网标识解析二级节点，而全国已建成超 340 个具有影响力的工业互联网平台，覆盖率不足全国 2%13，标 识解析应用集中于铝业、机械等少数行业，糖业、林业等特色产 业未全面覆盖，限制了跨行业数据互通能力。二是场景应用横向 梳理发布区块链应用供需信息，推动区块链应用的开发与落地。 推动对接国家级“星火链网”，加速工业互联网、5G 等基础设施 的布局，打造具有西部特色的新型数字基础设施体系，推动完善 工业互联网标识解析体系建设，推进标识解析在重点行业、重点 领域的贯通应用。鼓励和引导龙头企业发挥引领作用，聚焦“区 块链+”农业、制造、交通、文旅等领域，集中资源打造具有标杆 示范效应的应用项目，在“区块链+乡村治理”“区块链+司法检 促进农业生产、加工、物流、研发、示范、服务 等相互融合和全产业链开发，创新农民利益共享 机制，加快构建现代农业产业体系、生产体系、 经营体系。 2 广西制糖业工业 互联网标识解析 二级节点 建设广西制糖业工业互联网标识解析二级节点并 与中国—东盟区块链公共服务平台完成对接，构 建覆盖供应商准入管理、质量检测监管、供应链 协同调度和产品溯源追踪的全流程服务体系。通 过整合原糖加工产业资源，贯通糖业产业链、供

智能社会生态系统奠定技术基础。 通过建立大脑与外部设备的直接通信 连接，脑机接口技术实现了神经活动的记 录、解码与刺激功能。当前，脑机接口正 深度整合神经科学与人工智能技术，其发 展轨迹已从单向的神经信息解析、神经调 控信息写入，加速向脑机双向交互及脑智 融合方向演进。 3.2 最新进展 神经信息运动解码研究已取得显著进 展 1，科学家们正在探索基于神经活动的言 语、情感及意识解码技术 2,3。基于神经信 鼠的所有复杂任务，甚至可以完成新的任 务 11。这项突破不仅为解析运动控制的神 经机制提供了全新研究范式，更预示着“脑 智 融 合 科 学” 这 一 交 叉 学 科 的 诞 生， 其 在智能机器人、自学习神经调控系统、脑 启发智能系统构建等方面具有重要应用前 景。 脑机接口历经五十年发展，实现了从 单向神经信号解析到双向信息交互脑机接 口范式转换，并向脑功能与智能融合方向 持续突破。多模态神经调控与解码算法融 持续突破。多模态神经调控与解码算法融 合将构建感知 - 决策 - 调控闭环系统，神 经计算与 AI 融合推动脑机接口技术向认 知增强技术发展，而交互维度将跨越神经 信号解析至认知交互，物理接口扩展至虚 拟现实、智能环境等多模态协同。神经机 制、神经技术与人工智能深度融合的发展 趋势预示着脑机接口技术正式迈入智能增 强与认知重塑的新阶段。 3.3 前沿科学问题和突破路径 人脑作为大规模的复杂动力系统，其

身份证明的能 力，采用标准的 X509 证书格式，基于密码算法和证书链实现校验业务请求是否来 自真实设备和合法应用，帮助开发者识别黑灰产的攻击行为。 ⚫ 证书算法库：提供证书/CRL 文件的解析和属性读取、证书/CRL 数据的筛选和选择、 证书链的校验和证书吊销状态的检查等基础能力， ⚫ 证书管理能力：提供系统级的证书管理能力，包括 CA 证书的管理、应用证书和凭 据的管理和签名的能力。 WiFi/蜂窝 /Ethernet 等多网络连接优先级管理、网络质量评估、订阅默认/指定网络连接状态 变化、查询网络连接信息、DNS 解析等功能。 ⚫ MDNS 管理：MDNS 即多播 DNS（Multicast DNS），提供局域网内的本地服务 添加、移除、发现、解析等能力。 2.2.2.4 Network Boost Kit（网络加速服务） Network Boost Kit（网络加速 拆包工具：拆包工具是 HarmonyOS 提供的一种调测工具，支持通过命令行方 式将 HAP、HSP、App 等文件解压成文件夹，并且提供 Java 接口对 HAP、HSP、 App 等文件进行解析。 - 拆包所用的 app_unpacking_tool.jar，可以在本地下载的 HarmonyOS 的 SDK 库中找到。 2.3 媒体 2.3.1Audio Kit（音频服务）

API 参考详细地描述了每个接口的功能、使用限制、参数名、参数类型、参数含义、取值范 围、权限、注意事项、错误码、返回值及规范化的示例代码等。 技术文章：针对新发布特性及热点特性提供详细的技术解析和开发最佳实践。 Samples：面向不同类型的开发者提供的鸿蒙生态应用开发优秀实践，每个 Sample 都 是一个可运行的工程，为开发者提供实例化的代码参考。 大型开源示范应用（HMOS 所见即所得的样例代码、最佳实践，支撑开发者高效完成鸿蒙应用的开发。 AI 智能问答&FAQ：鸿蒙 AI 智能问答系统以“精准理解 + 可信生成”为核心设计理 念，融合盘古大模型与 DeepSeek 技术能力，打造覆盖“问题解析-知识检索-答案生成”的 32 全链路智能化体验。开发者常见问题的总结，开发者可以通过 FAQ 更高效地解决常见问题。 FAQ 会持续刷新，及时呈现最新的常见问题。 赋能套件 开发的效率，使得代码更易于编写和阅读。 ● 强大的标准库：ArkTS 拥有一个功能丰富的标准库，涵盖了从数据结构、算法到输入 输出等方方面面，例如：高精度浮点运算、二进制 Buffer、XML 生成解析转换和多种容器 库等丰富的操作方法，帮助开发者简化开发工作，提升开发效率。 ● 模块化管理：ArkTS 支持应用模块化开发、编译、打包和运行，例如：应用模块化按 需加载能力，方便大型复杂应用

成熟的三维编辑：包括多模型对齐、参考线、视图切换、快捷键等功能。 2) 灵活的模型交互与管理：  支持灵活地通过各种方式实现模型交互：  自定义属性关联：通过自定义属性实现模型实体的关联；  模型内部结构解析：支持交互模型的内部结构；  实例模型创建：使实例模型的业务交互变得更加容易实现。  支持通用模型的跨项目管理以及交付过程中模型的替换：  直接应用：资产库中提供的通用模型可辅助场景建设，项目制作的通用模型 端直接部署会暴 露性能瓶颈：  首帧等待时间长：页面需等待完整数据传输与解码后渲染，首次渲染延迟明显；  重复资源浪费严重：多区域使用同一模型时，需反复请求和解析； 数字孪生世界白皮书 96  内存波动大：模型数据在前端重复加载解析，易造成内存增长，影响稳定性。 为提升数据加载效率，EasyTwin 在 Web 前端引擎中构建了渐进式数据流加载框架。 结合本地存储与内存管理设计双层缓存体系，显著优化 首次加载：将模型文件写入浏览器本地 IndexDB，实现离线缓存；  再次加载：模型将直接从 IndexDB 中读取，避免重复下载；  内存优化：当场景中存在重复模型时，系统自动从内存中提取缓存内容，减少读 取与解析时间，进一步提升渲染效率。 实例化渲染与并行排序机制：进入图形渲染阶段后，另一性能瓶颈随之显现。高斯模 型由透明点构成，需实现复杂的排序与混合操作。同时点数众多，若采用逐点渲染，易造成 CPU

生成高精度场景、边缘 AI 加速推理，数字孪生将迈向“感知-决策-执行” 闭环自治，成为产业智能化升级的核心引擎。 （一）复杂数据处理与孪生场景应用 数字孪生技术的核心在于对多源异构数据的深度融合与智能解析，其应用场景的拓展 高度依赖于复杂数据的高效处理能力。地理数据处理通过整合 DEM、LiDAR 等数据，构 建高精度三维地质模型，结合 AI 算法实现地质灾害动态模拟（如滑坡预警、洪水淹没分 LRU 缓存与空间索引技 术的引入，进一步降低了数据冗余，实现轻量化实时交互。 气象与视频数据的虚实融合是数字孪生动态化的重要支撑。基于 Unreal Engine 的气象 数据处理技术，通过解析格点与 NC 文件生成动态等高线图与卫星云图，增强气候预测的 直观性；而视频数据通过 GPU 加速的投影纹理映射与多路拼接技术，将实时监控画面精 准映射至三维模型表面，应用于交通管理、虚拟广告等领域，提升场景交互性与应急响应 NC 数据生成卫星云图虽然面临不少技术难题，但凭借其带 来的沉浸式体验、实时交互等优势，无疑为数字孪生应用平台建设提供了巨大的潜力和价 值。 3）技术思路 ①生成等值线和等值面  解析格点数据 在解析数据前，我们先明确什么是格点数据，该类数据是一种地理空间数据类型，将 地理区域划分为跪着的小网格，每个网格存储特定类型的数值，如高程、温度或降雨量等。 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025)

能力和产品整合至 AI 开放平台，并通过开放平台将 AI 能力开放给所有企业和友商。 e 成科技 AI 开放平台是 HR 赛道首个企业自主研发的聚焦人力资本场景的一站式 AI 能力服务平 台，覆盖简历解析、人岗匹配、HR 机器人等诸多场景，通过 OpenAPI 及需求定制等形式，面 向所有自研系统大型企业、垂直招聘平台、传统 HR 行业厂商等企业用户提供智能化服务。 未来，我们将一直保持高效的创新与研发能力，将前沿的 能力和行业经验，e 成科技重磅打造了 AI 开放平台，并将 AI 能力开 放给所有企业和友商。e 成科技 AI 开放平台是 HR 赛道首个企业自主研发的聚焦人力资本场景 的一站式 AI 能力服务平台，覆盖简历解析、人岗匹配、HR 机器人等诸多场景，通过 OpenAPI 及需求定制等形式，面向所有自研系统大型企业、垂直招聘平台、传统 HR 行业厂商等企业用户 提供智能化服务。 04 HR+AI领跑者，助力每一个HR实现AI赋能 开放平台，通过 OpenAPI 及需求定制等形式将 AI 能力开放给所有企业和友商。e 成科技 AI 开放平台是 HR 赛道首个企业自主研发的聚焦人力资本场景的一站式 AI 能力服务平台， 覆盖简历解析、人岗匹配、HR 机器人等诸多场景，这些 HR+AI 的创新应用和智能产品背后， 都是 e 成科技领先的 AI 能力和默默潜心研发的科学家及算法工程师们作为支撑。未来，e 成科 技将持续打造更多

模型，通过高质量代码数据 SFT ， 训练纷享代码模型  基于 Code2Code 模型支持代码续写能力，编码过程秒级实时 推荐代码，代码开发效率提升 30% 02. 代码解析与注释生成  通过智能分析与上下文代码逻辑理解，自动解析代码逻辑结构 并生成精准注释，显著提升代码可维护性，降低团队协作与知 识传承成本，助力企业构建标准化、易维护的技术资产 代码自动续写 构建标准化技术资产 优化过期函数