生态技术基础：基于模块化设计与AIoT的R2X 22 2.2.2.商业模式变革：多品类产品矩阵助力全栈式具身智能 29 2.2.3.通用的多元形态：专用+类人形+人形 30 2.2.4.多技术栈驱动的具身智能：移动+操作+交互 32 2.2.5.开放、协同、通用：可持续与普惠的创新 38 2.3.生态价值体现 39 第三章 全球细分产业综合实践 41 3.1.全球行业应用案例与实践经验 43 3.1.1.工业 通过跨行业的合作与资源共享，该生态将帮助 细分场景实现全栈式的智能化解决方案，推动 产业的整体智能转型。 同时，该生态的实现需要由产品、技术与商业 模式的多重创新共同驱动，具体来看，需要通 过包括发展多品类产品矩阵、移动+操作+交互 多技术栈以及专用、类人形、人形的本体多元 形态等战略来共同实现。 该生态将惠及整个机器人行业的创新发展，其 潜力不仅体现在技术层面的不断突破，更在于 对产业链的深刻影响，创造一个更智能、便捷 和高效的未来世界。该生态将推动具身智能服 务机器人的加速落地，进而推动全球千行百业 的智能化进程。 开放性的全栈式智能服务机器人生态 前言 开放、协同、 通用：可持续与 普惠的创新 移动+操作+交互： 多技术栈驱动的 具身智能 通用的多元形态： 专用、类人形、 人形 多品类产品矩阵 助力可持续发展 商用服务机器人 行业下半场拐点到来 开放性的全栈式智能服务机器人生态 | 第一章

依据“分步实施”的原则，逐步完善系统功能，稳步推进平台建设。 5、安全性原则 建立安全管理制度，强化管理流程，完善技术手段，保障信息安全，保护 企业关键数据资产。 6、易用性原则 平台提供可视化的操作界面，有良好易用的人机交互界面与灵活多样的展 现方式。 7、利旧性原则 系统建设要充分考虑已有相关系统在系统架构、数据、业务应用、运维管 理、人员技能等方面的储备和积累，把已有的资源尽量充分复用或利旧，降低 期的管理。同时，将产生的事件形成完整的流程及记录，为信息化运维人员提 供有价值的、准确的可用性信息。 在统一运维管控平台上实现对系统运行状态的集中管理（主要包含主机设 备、网络设备、存储设备、备份设备、数据库、中间件、操作系统、应用软件、 机房动力环境等），具体体现在： 1、从网络内部进行集中网络性能分析，实现网络运行质量的量化管理； 2、实现对业务子系统应用软件关键点的监视和保障，确保系统的运行质量； 3 6、采用高扩展性的分布式构架，便于对大型网络结构的处理。 管控平台架构分为 6 层： 数据监控资源层 实现对各资源的所有参数进行提取，包括网络监控、网络设备监控、安全 监控、 主机监控、数据库监控、中间件监控、操作系统、视频监控、机房环境监控等。 数据监控设置层 实现对数据资源层提取的数据进行初加工处理，包括有效数据的提取、对 数据进行筛选、数据表现形式的处理等。如提取数据的显示、对应中文、代码 的对

，而高效的运 维体系可使设备故障率降低 40%以上，能源利用率提升 20%以上，凸显出科学运维体系 的核心价值。 本白皮书旨在系统梳理算力运维的技术框架与实践路径，为行业提供兼具前瞻性 与可操作性的参考指南。基于我们在算力基础设施领域多年的技术积累与项目经验， 本白皮书聚焦算力运维的全生命周期管理，涵盖从基础设施到 IT 设备、从软件系统到 数据应用的全维度运维场景，构建了包含组织架构、技术体系、评价指标在内的完整 部分：（1）概述章节阐释算力基础概念与行业发展现状，剖析算力运维与传统运维的 本质区别；（2）算力运维服务章节详细阐述基础设施、IT 设备、软件系统、数据应 用、安全合规、灾备应急及绿色节能七大运维模块的具体内容与操作规范；（3）能力 体系构建章节从组织架构、岗位能力、制度规范和技术体系四个维度搭建运维能力框 架；（4）质量评价指标体系章节提出科学的指标设计原则与分级模型；（5）未来展 望章节分析智能化、绿 ......................................................................................- 18 - 2.3.1 操作系统运维...............................................................................................

特高压 直 森 床 三 角 → 负荷中心 R 三 角 负荷小心 幽力出断 台 湾 省 电 网 DCOC 换流遇 智能配电盘 转换赔 双 向 赖流部 量示、操作多 智能电原开关 中 央 服 务 路 (M 服务器 ) 新型电力系统的基本形态：分布式智能电网 10 80% 电量 20% 设备 10° 专用芯片，数字能源 PaaS, 保护测控自动化一体化。系统设计针对强实时性应用和 弱实 时性应用分类处理数据。 工程数据分析：物理模型、统计分析、边缘智能 底层系统：专用操作系统、通讯服务、实时数据库、 SOE 、 任务调度、能量调度、保护控制、数据存 储 物 理 广 泛 接 入 光伏 风电 氢能 生物质 冷、热…… 源侧；清洁化、集中要分散并存 华南理工大學 South China University of Technology ①AC 控制器 ②Linux 内核 + 终端操作系统 +LXC 容 器 ③CPU+FLASH+ 内 存 独立软件开发商 数据平台开发商 独立硬件开发商 核心板及操作系统 ① 控制器软件 管理通道 配网保护 APP 数据采集 APP 电源 上行通讯 数字能源终端 / 平台：硬件模块化、软硬件分

布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据 传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程 15 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。简单来说， 区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计 算机技术在互联网时代的创新应用模式。 1.6.5 “应用层”的深度挖掘和关联应用 脑，以便于 ZF 科 学化精细化决策。 可视化平台： 三、AI 人工智能平台建设 人工智能平台是数据应用的进一步延伸，推动数据应用进一步 智能化，将在数据治理平台进行的一系列的数据服务构建操作进行 智能化实现，让数据的接入、存储、分析展现、训练、到构建管道 更加自动化。主要能力包括文本文档处理、机器视觉及语音智能等， 19 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 安全审查制度。推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全 保护制度，加强对 Z 务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。建 设数据安全管理系统，包含数据审计、数据安全体系建设、数据脱 敏（动态、静态）等功能。对数据泄露、误操作、非法访问等异常 行为监测预警、日志多维分析、红黑名单管控。通过数据流转溯源 监控，优化数据分类分级，跟踪数据来源，对数据来源进行溯源跟 踪。 6、数据应用更“深”：本次疫情防控是大数据应用的一次实战演

3 日常使用支持 用户在系统的使用过程中，难免会碰到这样那样的突发问题。为了避免用 户由于突发事件造成系统不可用，从而导致用户业务受到影响，需要提供下列 服务：  提供正确的企业信息管理系统操作流程的指导  分析企业信息管理系统应用中发现的错误并诊断原因  制定解决错误和问题的流程 10 某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案  记录请求支持服务的电话并记录结果  报告支持服务的运作情况。 业务中心审批确认后进行方案实施，实施完成后需验证实施结果并输出相关文 档。 1.3.4 日常使用支持方案 日常使用支持过程： 12 某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案  提供正确的企业信息管理系统操作流程的指导  分析企业信息管理系统应用中发现的错误并诊断原因  制定解决错误和问题的流程  记录请求支持服务的电话并记录结果  报告支持服务的运作情况 1.3.5 现场咨询和支持方案 重影响，用户不能执行日常工作，或者有严重的，负面的业务/财务影 响。用户也不能通过其他方式执行日常工作。 B.高 指非紧急的客户服务，系统无法工作或受到影响。对客户业务有一定影 响。用户在执行日常操作时有困难且在问题解决之前能够进行其他工 作。 C.中 指非紧急的服务，系统无法工作或受到影响。对客户的业务没有直接影 响。问题给客户的员工带来了不便，用户可以通过其他方式执行日常工 作。 D

............................................................................................2 1.5 操作系统................................................................................................. 版本 操作系统 使用 CentOS (Linux) 6.3+ Web 服务器 使用 Apache 2.2 FTP 服务 使用 Vsftpd 系统默认 数据库 MySQL 5.4 3 程序支持 PHP 5.3+ 图形处理软件 ImageMagick 6.0 全文检索软件 Coreseek 3.0 中文分词扩展 SCWS 1.0 1.4 服务器软件导图 4 1.5 操作系统 CentOS RHEL/Red Hat Enterprise Linux 的社区免费版， 相对于其他 Linux 发行版，其稳定性值得信赖，广泛应用于服务器环境，并且提供的免 费在线升级服务。因此基于稳定性和性能的考虑，操作系统选择 CentOS 是一个理想的 方案。 1.6 Web 服务器 Apache 和 Nginx 是目前广泛应用于 Linux 平台下的 Web 服务器。开源、稳定、模 块丰富是 Apache

章 总体思路 2.1 设计原则 系统的建设将遵循智能化先进、功能齐全、性能稳定、节约成本的原则。 力图使该系统成为真正符合商业地产行业实际应用的综合管理平台和信息收集 平台，并综合考虑维护及操作因素，并将为今后的发展、扩建、改造等因素留 有扩充的余地。系统设计时追求“五个统一”，努力寻找统一的最佳结合点和切入 点： （1）以人为本，需求导向 把实现社区居民的利益作为智慧社区建设的根本出发点和落脚点，以居民 技术选型除了考虑先进、实用，还必须考虑系统的扩展性，系统容量应该 有可持续发展的考虑。 （5）稳定性原则 从系统结构、技术措施、设备性能、系统管理、厂商技术支持及维修能力 等方面保障系统的可靠性和稳定性。 （6）易操作原则 强调以人为本的设计思想，适应多功能、外向型的需求，对于来自内外的 各种信息进行收集、处理、存储、传输、检索、查询，为实际使用者和管理者 提供有效的信息服务和充分的决策依据，为用户和管理人员提供安全、舒适、 可按 需开放给第三方。 （3）数据汇聚 通过《社区数据接入规范》，对内接入智慧社区物业端共享服务提供的各 种社区数据。对外要求社区物业平台满足《社区数据接入规范》，如不满足按 照项目化进行操作。 智慧社区物业端系统主要面向对象为物业公司，秉承上述系统设计原则， 具备开放，数据共享服务等特性，涵盖小区内部包含人员，车辆，房屋，设备/ 设施等数据的采集分析等功能，以小区内部业务为出发点，归纳总结业务共性，

仔细观察餐具使用及保管过程中的图片，分析物品使用及保管过程中存在的问题。 引导问题： 01 餐具损耗原因及处理办法 餐具损耗主要包括破损、流失、损坏等情 况。做好餐具损耗控制，需要在物资流转全过程 中规范操作、精准把控。 餐具人为破损的原因 01. 02. 03. 04. 05. 餐具装叠过高，过多或不整齐，运送过程中造成餐具滑落。 餐具收送时未进行分类，大餐具压小餐具，造成挤压破损。 关负责人签字后，按照管事部流程等级出货；借用部门在使用完毕后 及时归还，如有差异，则需填写报告。 01 02 03 1. 破损管理 对新员工进行餐具损耗控制的相关培训，帮助员工熟悉工作过程、 规范操作。 各营业点之间的餐具调拨和管事部物品领、借用都要填写相应的单 据，经部门负责人签字确认，所有单据必须亲自交给管事部，管事 部负责记录。 2. 盘点 盘点是指仓储管理人员对库存物资进行点数清查，将实际库存 常盘点、定期盘点和 临时盘点。 3. 行为操作管理 任务工单 任务描述 大型宴会是酒店常见的经营业务，在宴会的准备到结束过程中，餐具在餐饮部内部始终处于流转状态，所经历 的营业点多，接受的员工多，容易引发餐具损耗的风险点也多，因此，对员工进行行为操作方面的培训尤为重要。 为帮助新员工熟悉大型宴会中餐具管理与使用的方法与操作标准，管事部拟编制损耗控制方案。请按照宴会餐具流

技术，具备强大的数据分析、自然语言处理和图像识别能力，可以 广泛应用于餐饮服务的各个环节。 餐饮行业的运营效率和服务质量直接影响到顾客的满意度和企 业的盈利能力。传统的餐饮服务模式依赖于人工操作，容易因人为 因素导致失误，并且难以应对高峰期的大规模客流。此外，消费者 的个性化需求，如特殊饮食要求、口味偏好等，往往难以通过传统 方式得到精准满足。DeepSeek 大模型的应用能够有效解决这些问 大模型作为一种前沿的人工智能 解决方案，以其强大的数据处理能力和高效的算法优化，为餐饮行 业带来了全新的变革机会。DeepSeek 大模型基于深度学习框架， 能够通过海量数据进行训练，从而在多个场景中实现智能化操作。 其核心优势在于自然语言处理（NLP）、图像识别和推荐系统的深 度融合，能够精确理解顾客需求、优化菜单设计、提升服务质量， 并实现精准营销。 DeepSeek 大模型的核心技术包括以下几个方面： 反馈和评价，动态调整服务策略，及时发现并解决潜在问题。 为了进一步提升客户服务质量，DeepSeek 大模型还可以与智 能语音助手相结合，提供全天候的语音交互服务。顾客可以通过语 音指令完成预订、查询、投诉等多项操作，极大地提升了服务的便 捷性和用户体验。 另外，DeepSeek 大模型还可以通过情感分析技术，实时监测 顾客的情绪变化。当系统检测到顾客出现不满或困惑时，可以立即 通知相关工作人员进行干预，确保问题得到及时解决，避免负面情