在下一朵云上，解锁AI发展新动能 �.� 获得先进技术能力是当前企业选择下一朵云的首要核心驱动力 �.� 围绕AI构建多云能力的三大步骤 �.� 最佳实践 第五章 IDC建议 第六章 关于火山引擎 �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� �� IDC观点 当前，企业所处的发展环境正在经历深刻变革，新技术、新环境、新业务等 创新之路铺设坚实基石，其提供的灵活性与扩展性极大增强了对业务动态变化的 支持，确保企业能够在瞬息万变的市场中敏捷前行。这一系列价值凸显了多云策 略作为驱动企业数字化转型与持续增长核心引擎的关键作用： 多云战略成为企业推进全球化部署的催化剂与本地化服务的赋能引擎：在竞 争激烈的商业环境中，多云策略为企业提供了至关重要的全球化竞争优势。 尤其对于那些致力于提供全球化服务的企业来说，多云环境不仅是一种必要 的选择，更 旧，单机性能无法承载更多用户流量。 为应对以上挑战，沐瞳与火山引擎达成合作，基于服务器与网络相应服务，实现 了多云架构下东南亚区域的多云容灾，极大限度保障业务连续性，为玩家提供极 致游戏体验。 多云容灾，保障业务连续：通过将火山引擎云资源纳入企业业务层调度体 系，企业可在其他供应商出现故障时，实现流量无缝切换至火山引擎，从而 保障业务连续性。 海外网络，实现超低时延：针对东南亚市场，优化了主要运营商的网络延

构建多技术融合的湖仓一体化平台 打造银行数据智核新引擎 陕西农信湖仓一体建设实践 数字化转型取得积极成效，形成数字金 融和科技金融、绿色金融、普惠金融、 养老金融协同发展的良好局面。 做好数字金融大文章 目录 项目背景 01 项目方案 创新点及技术实现特点 02 03 04 运营分享 01 项目背景 主要内容：立足自身实际与发展定位，制定推动陕西农信高 质量发展的数字金融战略框架。 Hudi 客户数据 账户数据 设备数据 交易数据 外部数据 架构优势 平台能力 1、支持灵活多样化的灾备方案 • 平台高可用性、健壮性提升 2、交互式查询、自助分析能力 • Hetu引擎跨湖仓交互式查询 • 标准JDBC接口，支持各类BI工具对接 3、管道式数据互通 • 数仓支持通过外表方式访问数据湖的数 据 • 数据初始化、历史数据归档更容易 4、元数据互访 • 仓模块直接访问湖模块元数据，打通数 技术实现特点 多源异构数据统一采集存储 • 搭载统一的数据采集工具，以 标准化方式接入多源异构数据； • 采用分布式存储技术，将数据 存储于数据湖内，打破数据孤 岛。 Hetu引擎实现数据协同 • 基于Hetu引擎，实现湖仓内 GaussDB、Hive、HBase、ES、 ClickHouse等海量异构数据的秒 级交互式查询。 DSG+Kafka+SparkStreaming+Flink+Hudi

........................... 5 2. 智能客服问答引擎介绍................................................................................................... 7 2.1 FAQ 问答引擎......................................... ......................... 7 2.2 任务问答引擎............................................................................................................. 7 2.3 图谱问答引擎...................................... ....................................................................... 8 2.4 表格问答引擎............................................................................................................ 8 3.

自智网络产业的建设。在标准制定、能力构建和创新实践等 多领域，均做出显著贡献。本白皮书将介绍中兴通讯在支持运营商实现自智网络演进方向的战略规划；阐述中兴通 讯以价值成效为牵引，通过开放解耦和数智引擎，加速断点、堵点打通，实现端到端的自动化和智能化运维运营的核 心理念。同时呈现中兴通讯在自智网络L4高阶演进所取得的典型案例成果。 智能时代洞察 总结网络演变的六个方面，为理解未来业务和自智网络 断点的打通；通过大小模型协同、Agent、数字孪生等 关键技术，解决自动化难点，降低网络运营技能门槛 并逐步代替人工实现网络自主闭环；通过价值场景及 成效落实，助力商业成效的闭环。方案采用可组装式 数字星云架构，通过数智引擎，提供各类服务能力，结 合场景自智能力，快速编排上线，并具备未来应用范 式演进能力。 自智网络发展趋势 结合当前标准发展和产业实践，从数字人直播、5G-A 等业务发展、云网算智融合的网络演进、以及大模型 间开播商家数较去年“双11”增幅近400%。AI数字人的优势在于可以长时 间直播，进行不间断的信息播报，这样可以持续提升品牌曝光率，同时大大减少了人工成本和运营费用。 元宇宙业务作为数字经济的新引擎，正展现出强劲的发展势头。据中研普华产业研究院发布的《2024-2029年中国元 宇宙行业发展深度调研与未来趋势预测报告》显示，元宇宙市场规模不断扩大，预计到2025年，国内元宇宙市场规模 有望

超大模型的各类需求。 • 使用处理器内置的 AI 加速引擎 -- 英特尔® AMX 和英特尔® AVX-512，提升并行计算和浮点运算能力； • 受益于第五代至强® 可扩展处理器显著提升的内存带宽和三级缓存共享容量，化解 AI 大模型吞吐性能挑战； • 利用第五代至强® 可扩展处理器内置的英特尔® SGX 和英特尔® TDX 安全引擎，实现端到端的数据全流程 保护。 CPU 也能玩转 AI 型推理，满足 LLM 模型实际部署需求。 • 基于至强® 可扩展处理器不断提升的算力和内存带宽，有效支持 LLM 实现端到端加速； • 采用第四代 / 第五代至强® 可扩展处理器内置的 AI 加速引擎 – 英特尔® AMX, 最大限度地利用计算资源， 显著增加 AI 应用程序的每时钟指令数 (IPC)； • 利用大模型推理软件解决方案 xFasterTransformer(xFT), 进一步加速 LLM 大规模应用 网络大模型运行过程对内存容 量有较大需求，而 GPU 方案 往往缺乏足够的内存容量 解决方案 中国电信网络大模型方案引入第五代至强® 可扩展处理器，借助其内置的多种 AI 加速引擎， 结合英特尔开源的 xFT 分布式推理框架，有效平衡大模型推理的性能和成本。 • 采用第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器作为方案的算力核心，利用其更多的内核数量、更强的单核性能 和更大的三

理，以提升 AI 应用的整体性能和可靠性。 第一部分：Data+AI 大咖观点 7 多引擎适配 在 AI 领域，由于数据处理和算法需求的多样性，单一引擎难以满足所有 AI 应用。因 此，平台需要能够适配多种引擎，以便根据具体需求灵活选择引擎，这对保证 AI 解 决方案的效果和效率至关重要。 1.5 阿里云 DMS +X：一站式 Data+AI 平台 Notebook 和 Copilot，提供一体化的 Data+AI 开发环境，包括 数据、机器学习模型及大型语言模型开发，可实现 DMS+X 一站式的 Data+AI 全生 命周期管理。X 代表任何数据引擎，如云原生数据库 PolarDB、云数据库 RDS、云原 生数据仓库 AnalyticDB、云原生多模数据库 Lindorm 等。在 DMS+X 之上，阿里云 将助力企业数据以最快的速度拥抱 AI，落地业务，产生价值。 当前，近 80%的企业在建设数据平台时采用多种数据引擎、多数据实例组合的策略， AI 兴起也带来了非结构化数据的指数级增长，给企业对数据的高效检索和分析管理提 出了更大挑战。此次，阿里云重磅推出由“Data+AI”驱动的多模数据管理平台 DMS： OneMeta+OneOps，助力构建企业智能 Data Mesh（数据网格），提升跨环境、跨 引擎、跨实例的统一元数据管理能力。 DMS

携程 AI 开放平 台 自研 AI 服 务 融合 · 共 创 图片检测携程小诗机 图片检测 (Image Detection) • 背景：检测图片物体标签，作为素材提供给写诗引擎 • 语料：类别 120 ，训练语料 10 万条 • 24 层卷积层 +2 层全连接层 Yolo 网 络 结 构 [1] Reffer to Redmon, Joseph, et once: Unified, real-time object detection 图片检测携程小诗机 图片检测 (Image Detection) • 背景：检测图片物体标签，作为素材提供给写诗引擎 • 语料：类别 120 ，训练语料 10 万条 • 24 层卷积层 +2 层全连接层 基于 CycleGAN 的“白天转黑夜” [1][2] 人脸识别 [1]. Image-to-Image 景点 / 关键词解析 图片解析 反向过滤引擎 遗传算法， RNN ，广度优先图搜索 CNN ， GeoHash 黄图识别 PMI,plsa ， word2vec … N-gram ， RNN LM ，语义模型 用户输入关键词 特征语义解析 知识推理 用户输入图片 图片特征识别 情感引擎 主题引擎 天气引擎 季节引擎 GPS 解析 CNN 结束 携程小诗机

基于智能客服系统的客服管理 ① 统一工作界面：统一坐席、总部客服、省中心客服、网点客服及总部 / 省中心仲裁工作界面，不同角色人员均通过使 用智能客服门户完成各自工作内容； ② 智能规则引擎：通过智能规则引擎，完善工单流程、完成风险预警、减少问题件、提升客服工作效率，降低成本； ③ 基于工单的考核：所有对各网点 / 省中心的奖罚，及对客服人员的绩效考核均基于工单开展和结算； 呼叫中心坐席 总部客服 省中心仲裁 接听 400 电话后完成服务 小结或创建工单 按实际情况创建工单、 处理工单 工单复核 大客户服务工单创建 投诉类工单处理、 申诉处理 ② 智能规则引擎 工单升级 问题预判 自动流转 智能规则引擎 风险预警 当运单下发生工单，系统自 动根据规则完成运单状态变 更，如时效类工单自动根据 时效标准判断是否为问题件； ③ 基于工单的考核 根据不同的风险件类型发生 咨询就成为了“问题件”，以此为例，未来催派和查件的业务场景将发生变化，有效减少非真实问题件数量 客户 呼叫中心坐席 网点客服 400 、微信、官网等 渠道进行催派 / 查件 电话直接联系 进行催派 / 查件 创建工单 规则引擎 运单时效 判定机制 生成服务小结 工单升级 判定机制 生成服务类工单 原工单升级 运单状态：正常 运单状态：问题件 工单处理 工单办结 工单催办 未超时效 已超标准时效 有同类工单

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