均在这 个阶段得以发明。随后由于早期的系统效果的不理想 ，美国、英国相继缩减经费支持 ，人工智能进入低谷。 80 年代初期 ，人工智能逐渐成为产 业， 但又由于 5 代计算机的失败再一次进入低谷。 2010 年后 ，相继在语音识别、计算机视觉领域取得重大进展， 围绕语音、图像等人工智能技 术的创业大量涌现 ，从量变实现质变。 莱斯利提出概论 近似正确模型 早期的系统适用于更宽的 问题选择和更难的问题时 云服务： -VMware - 博云 云集成厂商： - 中软 - 东软 安全合规 两地三中心容灾 混合云解决方案 智慧城市 / GPU 阿里云、腾讯云、金山 云、华为等 ABC 一体化方案 尽量早期介入，影响指 标方案 如果过多的埋入阿里飞 天的指标，就较难了 产品矩阵完善 行业化解决方案 生态渠道引入 私有云客户打法和策略

广域网链路利用率与协 议 占比统计报告 – 异常流量动向报告  与新系 统 同步先发部署，为新系 统上线保 驾护航  收益 – 大幅提升省行 运维保障效率，实现对 性能问题的实时监测、早期发现、及时定位与排查 、快速 恢复。 – 及时了解应用程序及网络的运行情况和性能趋势，增加 IT 团队之间就应用性能问题定位时的相互协 作 。 应用场景与使用效果 © 2015 Riverbed

，并从基础设施建设逐步向上聚焦于平台工具发展 ，扩大政务大模型的影响力。与此同时 ，互联网背景的 云厂商、专业 AI 厂商更聚焦于技术能力 ，集成商则较偏重服务能力建设。 目前 ，我国政务行业大模型建设仍处于行业早期 ，各 厂商虽然技术、服务 能力各有所长 ，但在项目建设中各类厂商之间合作大于竞争 ，彼此取长补短、相互协同 ，共同探索推动大模 型与政务行业的深度融 大华 腾讯云 H3C 维智科技 软通智慧

，并从基础设施建设逐步向上聚焦于平台工具发展 ，扩大政务大模型的影响力。与此同时 ，互联网背景的 云厂商、专业 AI 厂商更聚焦于技术能力 ，集成商则较偏重服务能力建设。 目前 ，我国政务行业大模型建设仍处于行业早期 ，各 厂商虽然技术、服务 能力各有所长 ，但在项目建设中各类厂商之间合作大于竞争 ，彼此取长补短、相互协同 ，共同探索推动大模 型与政务行业的深度融 大华 腾讯云 H3C 维智科技 软通智慧

营水平； f) 宜支持应急管理场景能力，包括突发事件预警、风险感知、态势研判、辅助决策等功能。应给 予政务大模型对多源数据智能分析，结合时序推理与情景建模，实现对自然灾害、公共卫生、 重大事故等突发事件的早期识别、应急预案生成，提升政务在应急场景下的决策效率与协同水 平。 10.2.3 政策分析类 a) 政务大模型通过对政策文件、案例等数据的深度学习，宜能够自动识别符合特定条件的企业或 个人，提供精

潮的链式反应。其 带来的价值会随着未来应用场景的不断拓展而增加，并可能创造新的 应用接口、构建出新的应用生态、带来效率提升及潜在商业模式变革。 但同时需要认识到，生成式 AI 技术目前仍处于早期阶段，技术 本身并不成熟，在内容可信度、可解释性等方面仍存在很多问题。政 府推动生成式 AI 应用仍需要不断探索其价值点及使用方法，现阶段 较为重要的是从战略、业务、组织、风险多个层面对政府机构应用生

一、该系统具备数据层、逻辑应用层和表现层三层结构，系统的“后台”拥有一个强大 统 一的数据库，不论是系统原来已有的数据还是新产生的数据都必须集中在这个数据库中进 行管理。这个数据库就是今后数据中心的早期雏形。 二、新系统要具备良好的兼容性和扩展性，不仅能够承担起信息存储、数据管理、网站 信息发布和浏览的功能，还应该具备高可用和负载均和的特性，可以方便的添加应用及提高 某种应用的性能，真正起到大集中式数据中心的作用。

可自动生成策略避免策略遗漏造成的安全风险 系统上线后经过业务变更、新老系统增减策略会不停变化，此时通过策略 检查对比现有流量及策略情况发现变更情况增减策略。 事中积极防御---L2-7 层的完整防御，避免出现防护短板 网络攻击从早期的网络层攻击到应用层，又到现在的 web 层攻击，攻击手 段 不 断 演 进 。 想 要 完 整 的 实 现 事 中 防 御 的 能 力 必 须 要 整 合 传 统 防 火 墙 IPS、WAF 防护能力。 办通过电子政务外网访问政 务云平台，为更好进行专网与电子政务外网的数据交换，两边网络需要进行打通并隔离安 全访问，本方案同时使用边界防火墙逻辑隔离来进行两网络边界的访问控制与隔离。 网络攻击从早期的网络层攻击到应用层，又到现在的 web 层攻击，攻击手段不断演 进。想要完整的实现事中防御的能力必须要整合传统防火墙、IPS、WAF 防护能力，边界 防火墙在安全防护方面便是如此实现的，通过实现

及信息资源进行统一组织调度，无需关注其具体位置和形态。基础设施层涉及模 块包括：监控采集设备、车辆采集设备、人员采集设备、门禁设备、巡更设备、 95 访客设备、枪支离位设备、智能枪弹柜等。 95 人工智能 早期的人工智能令人兴奋不已 机器学习 机器学习开始兴起 深度学习 原度学习取得突破 复动人工赔能道发服 4.3.3 平台技术路线 4.3.3.1 深度学习技术 深度学习的概念源于人工神经

ARM 架构，目前国产服务器芯片企业当中有飞腾和华为海思芯片，这两家厂商拥 有 v8 架构无限制永久授权，可无限制基于 v8 架构开发、自主演进。 MIPS 架构，目前有龙芯基于该架构进行研发，早期龙芯曾计划基于该架构研发 PC 处理器，但成果不彰，龙芯如今转而基于该架构研发服务器芯片。 Power 架构，知识产权为 IBM 所拥有，2015 年向中国企业开放，不过由于其开放 存在一定局 网络资源管理 UNIS Cloud OS 是基于 OpenStack 开发而来，因此其继承了 OpenStack 框架 中 Neutron 组件的一些特性，并在一些方面进行了增强。OpenStack 早期的网 络功能是在 Nova 中实现的，如 Nova-Network。Nova-network 功能简单，限 制较多，特别是针对多租户的网络服务及物理网络的扩展难以支持，后来为 Quantum