智慧社区管理系统介绍 1.15 XX 智慧社区系统框架 38 1.16 智慧社区服务--社区公告  社区公告，知晓社区各类通知  各类通知信息按日期排列  通知通告分片区发布、管理  通知通告后台自主创建，一键发布  社区通知、通告 3 秒到达，时效性高  紧急事件由最高权限账号后台直接发布 39 江苏 XX 智慧社区 40  自主创建缴费类目  用户可查询历史缴费信息 江苏 XX 智慧社区 APP 缴费管理物业后台，详见下图： 41 1.18 智慧社区服务--家政服务  保洁服务：干洗、冰箱除臭、地板保洁、全屋清洁一键预约，尽在手中  洗护服务：家电清洁、沙发保养、厨房清洁预约上门，尽享假日  服务分类可自由创建  用户可自主选择服务时间 用户可自主选择服务时间  预约服务可填写个性需求，提升服务品质  默认个人资料中也可自主创建新地址  支持上传图片  个人中心中可见家政订单状态  未接单状态下，用户可取消订单；已接单状态下，不能取消订单  家政服务管理可分类查询 42 江苏 XX 智慧社区 APP 家政服务物业后台，详见下图： 1.19 智慧社区服务--物业服务  业主可通过平台在线提交报修需求

025MHz（CH88B）双信道传输数据， 采用自组织时分多址（SOTDMA）协议，将每分钟划分为 2250 个时隙（每个 26.67ms），确保多船 同时通信无冲突。A 类设备（强制安装于 300 吨以上商船）通过 SOTDMA 自主分配时隙，B 类设备（如 渔船）采用 CSTDMA 协议随机占用时隙。定位方面，AIS 集成 GPS 和北斗系统，定位精度可达 3 米。 AIS 系统通过高效通信、精准定位和多系统协同，成为现代航运安全与管理的基石，但存在通信质量 第一，人车互联——聚焦智能手机与网联车协同，优化出行体验。 传统代客泊车功能常出现视频回传不稳定、画面卡顿等现象，影响用户体验。需构建高效稳定的人 车数据传输链路，提升视频流传输稳定性，避免泊车指令响应滞后，实现车辆自主泊入和出库等动作， 用户可通过手机实时观看泊车视频，消除等车或找车焦虑，推动代客泊车从功能可用向体验可靠转变。 哨兵模式作为车辆安防功能，其稳定运行需两大通信支撑：一是建立手机与车辆的低延迟传输链路， 智能互联需求场景 第三，无人机集群场景——大规模协同与动态时变重组 在智慧物流的“最后一公里”配送中，50 架无人机需要在城市上空协同完成包裹派送任务。每架无 人机都是独立的智能体，具备路径规划、避障、降落等自主能力，但同时需要与其他无人机保持密 切协作。 集群飞行的复杂性在于其通信意图的高度动态性。在正常飞行状态下，无人机之间主要交换位置、 航向、速度等基础状态信息，通信频率相对较低。但当检测到突发天气变化或空中交通管制指令时，

售服务生态圈 采购：统一采 购平台 人才组织 IT 支撑 产品：智能互 联超级汽车 整合现有项目资源， 统一规划智能互联产 品项目 开发创新车联网服务 初步实现基于车联服务的创新商业模式及运营 自主式 ADAS 辅助驾驶系统开发及扩展升级 基于落地标准的 V2X 协同智能开发 改造和整合厂家与经销商已有的线上系统 上线统一平台中的购车、养车模块 上线统一平台中的二 手车和出行模块 建设统一采购平台 智能化物流技术 包括条码识别技术，射 频识别技术，和机械视 觉识别技术，和网络通 信技术，可以提高接受 和整合订单的准确率一 级库存精确度。 自动物流设备： inBin 智能周转箱 智能箱既能自主管理箱 内库存，又能向上级系 统及时报告智能箱的状 态，实现自动要货和补 货的功能，在其指挥下， 输送系统可以自动地将 箱子送达目的地 自动物流设备：高速穿梭车 MultiShuttle 打通了物流与生产环节 采购寻源 目录管理 供应商全生命周期管理 零部件主数据管理 专家库管理 价格库管理 统一采购平台 供应商 企 业 门 户 Internet 内部人员 Intranet 企业门户 XX 自主品牌 零部件统一采购 XX 集团统一采购平台设计—供应商管理 统一的供应商管理体系是实现统一采购的基础，在统一采购平台中可以通过建立一套完整的、灵活的、 通用的供应商准入、供应商评估标准及供应

的得力助教与学生的个性化学伴。二是升维教师角色， 推动其成为技术驾驭者与人文守护者的统一体。未来 的优秀教师既要善用AI提升教学效率，更要传递教育 的温度与智慧，在技术理性与人文关怀间找到最佳平 衡。三是筑牢安全底座，构建自主可控的教育专属大 模型。教育的数据安全与价值导向是不可触碰的红线， 发展适切的教育大模型是确保AI应用安全、可靠、内 容正向的根本保障。四是深化产学研协同，以技术点 燃每个生命的独特光芒。释放AI在教育领域的全部潜 堂中动态学情诊断，从千人千课的个性化内容推送， 到课后自动化作业批改与教学内容总结。 教师将逐渐成为精准学情设计师和创造力点燃者，而 学生则获得实时个性化学习路径与沉浸式资源，真正 实现一人一课表的自主成长。英特尔始终致力于以创 新技术推动产业变革，不断推出性能更优、更易使用 的人工智能计算平台与软件工具，与行业生态伙伴紧 密协作，赋能智慧教育的全场景应用，构筑云-边-端三 位一体的智慧课堂解决方案，为实现教育现代化的宏 能化教育体系。我们主张通过开放技术基座打破设备 孤岛，通过开源生态贯通数据血脉，携手全球教育伙 伴构建无界协同的教育新范式，同时始终坚持技术服 务于人的理念，让AI成为教师教学的得力助手，让学 生成为自主探索的学习主体。 在推动教育全球化的进程中，我们已为全球120多个国 家和地区提供教育解决方案，将中国智慧教育方案带 入国际视野。让我们携手共进，借AI东风扬帆，激荡 教育数智化浪潮，共绘智慧奔涌的时代航图。

服务机器人经历了行业上半场，其标志是单一 产品、单一技术所带来的单一商业模式。从产 品来看，主要以专用机器人为主，这些机器人 通常针对特定任务或场景设计，如餐饮配送、 清洁、迎宾等；从技术来看，在这个阶段，机 器人的技术发展集中在自主移动技术上，而操 作能力和交互能力相对较弱。机器人公司往往 专注于单一技术或产品，缺乏跨领域的整合能 力。多数机器人企业站在专业分工的角度，缺 乏为客户提供一站式的产品服务和体验的能力 和意愿。上述几点限制了服务机器人在全球的 送等多个领域的机器人产品，以满足各种应用 场景的具体需求，实现服务的全面覆盖和优化 升级。 • 多技术栈融合：行业开始注重移动、操作和交 互等多技术栈的发展。基于终端用户的实际需 求，服务机器人不仅要能够自主移动，还需要 具备操作能力和自然的交互能力，以完成更复 杂的任务。在这一背景下衍生出的类人形机器 人和机械臂技术，正是对多技术栈发展趋势的 精准把握和积极响应。 • 全球化与本地化结合（Glocal）：随着商用服 人在多样化应用场景中的深度融合和广泛应用。 该生态的构建基于以下几个关键要素： 技术整合 以整合人工智能、物联网等技术模块为基础，重点打造移动、操作、交互三 大核心技术栈，来提高服务机器人的自主性、适应性和智能化水平。 生态开放 集成和协同各类服务机器人的硬件、软件、数据和接口，通过开放API、SDK 和标准化协议，促进技术交流和产品兼容性提升，降低开发和集成的门槛。鼓 励构建开放

能在复杂场景工作 智能体能够在复杂场景中工作， 如工业生产线上的智能巡检、 城市交通中的智能调度等。它 们能够根据场景需求进行灵活 调整，确保任务的顺利完成。 04 具备自主行动能力 智能体是一种具备自主行动能力 的实体，能够在特定环境中感知、 决策并执行任务。它们能够根据 环境变化调整自己的行为策略， 以实现预设的目标。 01 大模型与智能体理 解 01 01 经验和知识的“智慧大脑” , 能够感知所处的环境，并依据感知结果，自主地进行规划、决策，进而采取 行 动以达成特定目标。简单来说，智能体能够根据外部输入做出决策，并通过与环境的互动，不断优化自 身行为。智能体本身既不是单纯的软件也不是硬件，而是一个更为宽泛的概念，它们可以是软件程序、机 器人或其他形式的系统，具备一定的自主性和智能性。 02 智能体定 义 简单反射型智能体 简单反射型智能体主要是基于固定的条件 与协作，实 现智能体与 虚拟电厂各 组件的 无缝对接 与融合。 04 未来发展方向 技术迭代持续升级 随着人工智能技术的不断发展，智能体技 术将持续迭代升级。未来，智能体将更加 智能化、自主化，为虚拟电厂的运营提供 更加高效、精准的支持。 ) 拓展应用更多领域 智能体技术的应用范围将不断拓展，从电 力领域延伸至其他能源领域，如热力、燃 气等。这将有助于构建更加多元化、智能

造纸：15% 小时级 小时级 600 自主 响应 2 生产调 整成本 自主 开发 / 聚合开发 2 充换电 设施 电动 汽车 有序 充电 90% 分钟至 小时级 分钟 - 小 时级 400（填 谷促 消纳） 直接 控制 1 充电 成本 聚合开发 反向 放电 分钟至 小时级 4.8（反 送电） 自主 响应 4 引导 充电 分钟至 小时级 小时级 180 （削峰） 自主 响应 2 换 电站 充电 调整 90% 秒级 分钟 - 小 时级 7.8（削 峰、 填谷） 直接 控制 2 无 聚合开发 反向 放电 秒级 9.4 （削峰） 直接 控制 2 改造成 本 / 充 电成本 聚合开发 1 难度根据专家打分，分为 1-5 分，分值越高，难度越大。 需求侧资源潜力评估与开发利用路径 | 90% 分钟级 小时级 400 自主 响应 3 充电 成本 聚合开发 5 5G 基站 备用电源充 放电 90% 分钟级 分钟 - 小 时级 80 左右 直接 控制 3 充电 成本 聚合开发 6 数据 中心 切换空载服务 功耗状态、平 移和伸缩实时 性不敏感任 务等 2%-27% 分钟级 分钟 - 小 时级 9.6- 129.6 自主 响应 4 无 单独 开发

无人驾驶：设置场地区域，全局路径规划，自主行驶 多机协作：可设定多车协调调度，实现园区范围全覆盖 人机互动：可切换有人驾驶，可语音提醒、广播消息 自主保障：五重防撞，自主避障 适用于多种环境，如学校、公园、智慧园区、机场等。 智慧环保：无人清洁车产品特点 精准导航 智能决策 利用卫星定位、惯性 IMU 、激光 雷达及视觉等进行精准定位，实现 全局路径规划，自主调整决策。 智能调度 实况监控 实况监控 能够对任务执行情况、车辆状 况进行实时监控；通过后台控 制可实现线路实时设置、任务 时间设定以及多机协调调度。 环境感知 自主避障 通过激光雷达及视觉传感 器对环境进行识别，获取环 境实时动态，并依据环境信 息进行调整，针对任务执行 内容采取不同策略。 产品 特点 智慧环保：无人清洁车产品作业流程、基本指标 作业流程 基本指标 智慧环保：无人清洁车产品优势 产品优势

变革中，锦华将精益推进上升为组织学习的系 统工程，通过知识体系搭建、分层培训、常态化培训 等方式，实现从理念导入到能力内化的闭环。 系统化知识体系建设 锦华构建了覆盖基础工具到模块落地的系统性知识平 台，员工可通过三大载体自主学习： ● 网盘知识库 ：集中存储 PPT 课件和自学材料； ● 视频课程 ：配有实践案例讲解，便于随时观看与复盘； ● 《JES 知识手册》 ：配套 14 套《模块操作手册》， 共计 组织再培训。培训内容结合企业实际案例，增强针对 性与实践性。锦华的培训路径呈现“双轮驱动”特征： 初期依托专家授课完成知识导入，后期通过企业内部 讲师、员工互动教学形成自主内化学习循环。这种从 “他人讲”到“自己讲”的转变，正是学习型组织建 设的重要标志。 员工可通过三大载体进行自主学习 三大载体 网盘知识库 视频课程 JES 知识手册 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 在高速发展背景下，锦华构建了“立体化、阶梯式” 持、发表成果，并有机会代表公司到上级集团分享， 增强成就感与归属感，形成“人人能上台、人人想 突破”的氛围。 公司强调“以引导代替指令”的培养方式，通过逐步 引导激发员工认知活力与主人翁意识，提升解决问题 的自主性。 实践启示 ：锦华的实践表明，构建学习型、实践型、 成长型人才体系，需借助变革场域为人才赋能，实现 组织与个人“双成长”，为精益体系持续演化注入内 生动力。 模块导入实践分层构建人才成长路径的做法

化，优化资源分配。在个性化服务领域，通过用户行为数据的深度挖掘，实现千人千面的推荐系统、广告投 放等，提升用户体验与商业价值。DeepSeek算法与芯片深度适配，不仅降低对高端GPU的依赖，也推动算 力供应链自主化。高效的算法一方面减缓了AI训练的算力需求，另一方面AI应用的普及导致AI训练与推理的 侧重点发生转变，预计未来几年推理算力占比将远超训练部分。 1.2 技术破局：从GPU集群到分布式协同一体 及广域网的互联协议与架构，支撑数据在各种复杂网络中的高效传输。机内互联实现CPU-GPU、GPU-GPU 间的一致性开放互联，带宽达TB/s级，主流标准是NvLink和PCIe。目前，国内相关产业联盟正积极自主创新 全向智感互联OISA技术，Gen1支持800GB/s，相关标准和芯片已发布；智算中心网络主要传输协议是IB和 RoCEv2，这两者都是基于RDMA旁路卸载低时延技术。面对超大规模智算集群网络的更高要求，基于 端网协同的典型实现架构包括集中式协同架构和分布式协同架构。集中式架构通过中心控制器（如SDN 控制器）统一收集终端与网络状态，计算全局最优策略。分布式架构，端侧与网络设备分别通过本地策略引 擎自主协商控制。C-AQM（Congestion-Aware Active Queue Management）端网协同主动拥塞控制技 术属于分布式架构。 智算网络核心技术 15 AI原生赋能重构