订单信息 库存信息 订单生产计划 物料需求计划 APS - AP ( 高级计划 ) 智能算法 行业模型 TOC ( 约束规则 ) 人机交互设置 订单信息 工单计划 生产数据 生产信息 质量信息 BOM 信息 工艺路线 资源信息 APS - AS ( 高级排程 ) 智能算法 行业模型 TOC ( 约束规则 ) 人机交互设置 作业指令 投料计划 备货计划 备货计划 自动化高效工厂： 高级计划与排程（ APS ）

（1）凝聚算力，共筑生态  联接智算、通算、超算、量子、安全等数字能力，实现算网多 要素融合、多能力一体化服务。  联接 DC、自有云、三方云、社会算力、IT 生态，构筑丰富的 业务和应用生态。  联接 ToC/ToB/ToH 场景下的海量用户资源，将算力服务和生 态应用引入到千行百业、千家万户。 （2）算网一体、灵活部署  沿用新型城域网模块化组网架构，基于 Spine-Leaf 灵活扩展， 泛在接入各类用户。 算力城域网白皮书（2025 版） 15 4.2 算力城域网总体架构 图 4-1 算力城域网（COMAN）总体架构 算力城域网基于算力 POD、云网 POP、出口功能区模块化组件 搭建。算力 POD 实现 ToC/ToB/ToH 场景的算力用户统一接入和广泛 覆盖，以及深/浅边缘算力池的快速接入；云网 POP 通过算力网关联 接城域网络与算力资源池，实现二者在参数面、样本面、业务面网络 间的标准化快速对接；出口功能区作为

同 LLM 的“拓展坞”，统一工 具调用接口，屏蔽底层通信差异，提升调用便捷性。尽管随着技术发展其必要性可能降低，但在当下及未来一段时间内，仍将发挥重要作用。 商业应用中， MCP 在 ToC 领域展现出巨大潜力，助力高频产品实现工具联动，为低频产品增添亮点，帮助企业提升用户体验并抢占市场先 机。 同时， RAG 、工具增强等十种架构算法机制，从孤立 Agent 系统中发展而来，如今经过重新语境化，满足现代 预计服务数千万客户 客户体验提升 8-10 倍 实现了从被动问答到主动营销 的 模式升级 ToP ：行员效能与专业度大幅增强 上层场景落地：通过端智能平台和运营优化平台，将智能体能力嵌入 ToC （手机银行 App ）和 ToP （掌 上银行系统）场景，助力银行用户界面从传统 GUI 升级为更智能、更便捷的 LUI/CUI 模式，实现抽屉式菜 单 界面到对话式、指令式服务界面的转换 生成的专业性 底层算力支撑：通过智能计算平台和运维软件，提供稳定高效的异构算力支撑 ToC ： “ AI 智能助理 ”，为手机银行的终 端客户提供个性化理财推荐等智能化服务 ， 优化客户体验 ，提升客户满意度与黏性 解决方案：金融智能体平台的实践 提供了标杆案例 项目痛点 实践效果 ToC ：客户服务价值显著提升 数据来源：蚂蚁数科 备注：案例排名不分先后 重点厂商及产品服务能力分析——特斯联

辑 至少需满足 30 秒以上的视频拍摄 + 剪辑，最少需涵盖 15 个画面的拍摄 1 1 - 5G 直播代运营整体保障服务 直播代运营服务 传统企业转型直播电商的难点痛点是从供应链后端走到 toC 的前端市场，需要大量懂直播电商运营的互联网营销师人才，其中包括摄像师、 摄影师、灯光师、中控、主播、助播、场控、后管等直播间工作人员和编导、剪辑、图像处理、投流、选品师、商务等运营团队人员。 1

利益分配 3. 生产力 1. 品控货控 2. 流通货品 3. 产销对接 1. 渠道拓展 2. 营销对接 3. 品牌推广 4. 解决方案—应用 智慧 O2O 农村电商 是一个 toB 、也是 ToC 的电商平台 是一个直播带货、 也直销电商平台 是一个电商促销活 的电商平台 是一个农产品直接 可以溯源的电商平 台 是一个线上线下一 体化的 O2O 电商 平台 是一个可以团购预 约、认养的电商平

服务级别协议 SMF Session Management Function 会话管理功能 SVM Support Vector Machine 支持向量机 ToB To Business 面向企业 ToC To Consumer 面向消费者 ToH To Home 面向家庭 TS Technical Specification 技术规范 UDM Unified Data Management 统一数据管理

业制造为试点领域，医疗与服务场景加速渗透。 u 人形机器人在细分市场率先商业化，如工厂生产、安防巡检、物流配送、服务业引导等，初期功能单一，后逐步成熟转为通用型机器人，由 ToB 转 为 ToC ，进入家政等市场；更远的未来，人形机器人有望应用于航天航空领域。 箱分拣、拆垛作业。 商业化落地： 已获千万级订单，应用于 工厂物流自动化。 家政服务 应用场景： 某品牌人形机器人探索收

采取实测的方式，成立产品测试团队，通过多个维度对基础大模型及相关产品进行评测，并邀请外部专家团队深入分析各个产品答案准确性、合理性等，在 审 核委员会的监督下，最终得出各厂商的评估结果，供用户选型参考。 toC 通用 场景类 生活助手 办公工具 toB 特定 行业类 金融 : 推荐场景 金融 / 咨询服务 : 财报 / 市场分析 互联网 / 媒体 : 文案 / 海报设计、广告词

易响应延迟过高等问题，优化了数据库整体部 署架构，解决了分布式数据库中事务节点、计算节点、数据节点间的性能瓶颈冲突。同时结合我社关键业务系统特 性共同研发了一款数据库适配审核工具，并引入基于 TOC 方法论的 SQL 优化流程和工具，大大提高了我社业务系 统改造适配效率，并提升了 SQL 代码质量。形成了一套可复制、可借鉴的分布式数据库优化标准体系，相关适配改 造经验可供中小金融机构进行交流、借鉴。 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新 54 TOC 认为任何系统至少存在着一个制约因素 / 瓶颈，否则它就可能有无限的产出。因此要提高一个系统的产出， 必须要打破系统的瓶颈。如何针对不同数据库，识别出其底层内核架构，实现对 SQL 整个环路的监控，并找出瓶颈点， 是实现基于 TOC 方法论在 SQL 优化应用上的难点。 由于各厂家数据库产品较为封闭，虽提供了 两阶段事务的比例，造成系统的不稳定和不可用，同时无法解 决强一致性要求下的 IO 高并发读瓶颈（只能读一个主副本数据），同时也浪费资源（从副本数据节点不能读，只能 被动作为数据同步）。 2.TOC 方法论在数据库优化中的应用 3. 研发数据库适配审核工具加速数据库改造效率 4. 为关键业务系统提供强一致性的数据保障 通过对国内外集中式和分布式数据库的选型适配以及稳定性测试比对，发现金乌分布式数据库相较其他数

场景：toB搬运，情感价值 技术：手部 6DoF（自由度） 长序列高泛化性 任务成功率>90% 场景：toB绕线打螺钉等， toC基础场景 技术：手部 10+DoF（自由度） 长序列高泛化性 任务成功率>99% 场景：toB与toC一般场景 技术：手部 20+DoF（自由度） 实现高速场景下的 L3 级功能，后续随着世界模 型（World Model）的技术突破，高速与城区场 ~300Wh/kg 2030 试点自由航线 电池能量 密度鸿沟 场景：toB载人 技术：电池能量密度 >500Wh/kg 自由航线，多机协同 2035 场景：toC载人 技术：电池能量密度 >800Wh/kg 低空经济演进预测 21 突破冯 • 诺依曼架构，新型算力满足海量的算力需求 人工智能技术的迅猛发展，正在以前所未 有的速度推动算力需求的增长。随着智能化的