新一代交互式风电智能运维平台 “ 风云 · 小云” 风云家族 智能监控 AI 场控 气象洋流 智能运维 自然交互 知识库 人工智能 语音识别 语义理解 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 全寿管理 大数据分析 传统客服 VS. 智能客服 处理 电话沟通，键盘输入

围绕数据采集、存储、分析、应用等 全流程开展建设。 搭建湖仓一体化平台，实现全行数 据的高效汇聚和统一管理 • 升级数据平台原有查询服务，提高数 据查询效率和稳定性； • 引入新组件，为业务人员开展BI自助 分析和交互式分析场景提供平台支撑。 提升数据服务能力，丰富数据场 景应用 • 实现批处理、流式计算及流批一体数 据处理； • 提供多样的数据分析能力，满足海量、 复杂且多样化的数据处理需求。 融合多技术组件，强化数据分析 HDFS | Hudi 数据存储 离线分 析 Hive Tez Spark MR 实时计算 Flink SparkStreaming HetuEngin e（presto） 交互式 分析 ClickHouse 湖模块（MRS） 跨集群数据分析（Hetu） 湖仓一体架构 统一数据服务（数据中台） 共 性 加 工 层 集 市 层 实 时 数 据 区 数字化营销 数字化风控 数据安全 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

系统。是一种全新的信息 传播平台，被称为与纸张媒体、广播、电视、网络并列的第五媒体 . 校园交互式媒体信息平台以网络为基础， 通过不同的媒介实现线上线下的信息互 动的功能，如部署在校园内的综合信息 屏、校园网站、室外 LED 大屏、移动客 户端等。 互联互通、线上线下 多屏互动、人机互动 校园交互式媒体信息平台与校园内的其 他系统相融合，实现多系统信息共享， 相互调用。可以与校园电视台相结合， 到投影幕布教学时代，不过每个过程都有很多不 足，粉笔时代教学产生了教室职业病（粉笔灰尘大），投影教学时代，由于投影机亮度低，后期维护成本高，一直 是学校多媒体教学的诟病，本次项目采用最新的智能交互式电子教学多媒体。 全贴合 前置天线 智能笔 集控系统 移动授课 •班级多媒体配置示例 设备名称 简要功能 教学一体机 1 台 与黑白形成一体的 75 寸教学一体机 高拍仪 1 台 壁挂式，紧靠黑板安装 录播教室介绍 从下面的标准精品课堂教室实景图，可以根据功能需求和教室的建筑情况去做以下设计：  在教室的讲台中间，设置一台交互式教学一体机；  在老师的讲台上设置一台无线触屏控制器，方便老师操作和管理；  在交互式教学一体机两侧设置一对专业音箱，满足教室的扩声需求；  在交互式教学一体机左侧 2.2M 高度左右安装一台学生全景摄像头和跟踪摄像头，主要是对学生 进行特写跟踪；  在教室的正后方约

、 图片 、语音 、代码等单模态智能生成能力成熟 跨模态内容生成成为主要趋势 在文案编写 、 图形设计 、 图像识别 、音视频创作 、交互式问答等场景中进行 深度应用 。 P7 大模型带来的新能力： 智能生成 (AIGC) 交互式 AI 一般情况下由人物形象 、语音生成 、 图像生成 、 3D 生成 、音视频合成 、交互等核心模块构成 。 开放了强大的插件 + 联网功能 联网搜索， 搜索互联网以获取最新信息， 解决了知识 过时或不足的问题 。 微软宣布在 WINDOWS 、 OFFICE 等软件中全面无缝提供 A I 助手服务 。 r8 基于场景的多模态交互式设计成为主流 6 月 2 日 英 伟 达 公 司 推 出 一 款 名 为 Neuralangelo 的 AI 模型 ，该模型能够将 视 频片段转化为细节层次丰富 、具备贴 图的 3D 政策法规推送 。 。 。 文本生成能力 自然语言处理 文本摘要能力 语言风格转换 。 。 。 交互式问答 知识推送 P17 区域入侵 数据治理 监测监管 公众服务 决策支持 • 智能选址选线 • 产业用地匹配 • 智能办件引导 P18 • 耕地后备资源分析 • 重大战略矿藏保障分

SwiftAgent 的核心创新能 力 04 CONTENTS 智能分析 AI Agent 的应 用 场景与价值 应用场景 交互式指标问询 降低数据获取门 槛 交互式指标问询：模糊语义处理机制 若用户提问模糊，让 LLM 反问并协助澄 清 交互式指标问询：支持用户说“黑话” 交互式指标问询：支持用户说“黑话” 应用场景三：分析报告自动生成 - 提升分析效 率 某金融机构智能分析 AI Agent

B 在办公室 / 在家 / 在途 主讲课堂 智慧教室 听课课堂 听课课堂 移动软件客户端实时观看 教学楼 A 教学楼 C 高清交互 高清交互 录播管理 86 寸交互式一体机 智能笔 推拉绿板 多媒体钢制讲桌 吸顶式全向音箱 “ 班班通”是将与教育教学相关的信息内容通到每 个班级 ，并系统、有效地应用于备课、课堂教学、 学习以及其他教育业务之中。 从下面的标准精品课堂教室实景图 ，可以根据功能需求和教室的建筑情况去做以下设计： u 在教室的讲台中间 ，设置一台交互式教学一体机； u 在老师的讲台上设置一台无线触屏控制器 ，方便老师操作和管理； u 在交互式教学一体机两侧设置一对专业音箱 ，满足教室的扩声需求； u 在交互式教学一体机左侧 2.2M 高度左右安装一台学生全景摄像头和跟踪摄像头 ，主要是对学生进行特写跟踪； u 在教室的正后方约 现校园精细化管理。可通过互动式智 能终 端实现校园信息的采集与查询 ，做 为分布 在校园各地的信息采集点与查询 机。 校园交互式媒体信息平台以网络为基础， 通过不同的媒介实现线上线下的信息互 动的功能 ，如部署在校园内的综合信息 屏、校园网站、室外 LED 大屏、移动 客 户端等。 校园交互式媒体信息平台与校园内的其 他系统相融合 ，实现多系统信息共享 ， 相互调用。可以与校园电视台相结合， 通过音视频在液晶屏幕上的丰富展现

........ 10 8 政务大模型通用服务能力 .............................................................. 10 8.1 交互式问答 ...................................................................... 10 8.2 生成式 BI ........... f) 应支持政务大模型服务的性能统计分析，包括资源占用、服务稳定性统计等指标； g) 应支持政务大模型以及政务AI原生应用的线上使用情况统计与分析能力。 8 政务大模型通用服务能力 8.1 交互式问答 a) 应具备准确理解和回答用户问题的能力，包括对问题的语义、语境和意图的深入解析，同时给 出准确、简洁且符合事实的回答，避免产生歧义或误解； b) 应具备对话管理的能力，能理解和遵循用户的 知识库中获取相关信息，并 能在回答中进行引用和解释； e) 应具备对用户问题和大模型回答的内容审核能力，包括敏感信息过滤、恶意言论识别、违法信 息筛查、回答内容的审核等，以提供准确、可靠、安全的交互式问答服务； f) 宜支持根据用户的问答内容，给出推荐问题，提升用户提问效率。 8.2 生成式 BI a) 应支持通过单属性、多属性等简单条件对于对数据库表进行检索查询； b) 应支持通过文本

创建实体以虚拟表示物理系 统，指定它们之间的关系， 并将它们连接到不同的数据 源以形成数字孪生图 场景创作 将现有的三维视觉模型与 来自数字孪生图的真实世 界数据结合起来，构成你 的物理环境的交互式三维 视图 应用工具集 使用Amazon Managed Grafana或亚马逊云科技合 作伙伴的产品将数字孪生 集成到支持3D的应用程序 中，以便最终用户监控和 改进运营 数据连接器 模型（例如 CAD/BIM 文件或点云扫 描） 轻松定位：使用简单的构图和定位工具，对物 理空间及其内容的 3D 场景进行构图和排列 轻松放置：为动态实例化和放置创建绑定 附加数据：添加 2D 图表和图表、交互式视频 和传感器数据叠加、来自互联机器学习 (ML) 和模拟服务的见解以及设备文档 管理变化：随着现实世界的变化而轻松更新 应用工具集 低代码应用：Amazon Managed Grafana 和开源插 Web app 步骤 4: 创建可视化 scenes 场景是你的物理系统的视觉表现 通过标准 GLTF 文件导入 3D 模型 将资产放置在场景中 为动态实例化、放置创建绑定 添加数据绑定的交互式“小部件” Workspace Modeling Insights 3D scenes Web app 步骤 5: 创建Web应用 为操作人员创建定制化控制台 Workspace Modeling

多系统协同联动功能....................................................................................6 3.3 全新交互式设计...........................................................................................6 3.4 1.4 呼叫中心业务功能模块........................................................................39 5.1.4.1 交互式语音....................................................................................39 5.1.4.2 自动呼叫分配（ACD） 2.2 呼叫中心业务功能模块........................................................................83 5.2.2.1 交互式语音....................................................................................83 5.2.2.2 自动呼叫分配（ACD）

生成目标检测统计报告 SaperMp 低空经济大模型智能监控平 台 P14 299 43 能力 1: 融合多种深度学习模型的航片智能解译技 术 超图低空智能服务引擎 百万级遥感样本 交互式图斑修整 系列通用 Al 模型 分布式快速解译 GISTC P15 海量全国典型地貌区域遥感解译样本集 P16 地类分割样本集 变化检测样本集 建筑物语义分割 无人机航片解译样本模型 面向多领域多场景的系列遥感影像 智能监测模型 GISTC 建筑物变化检测 多地类变化检测 道路变化检测 解译后处理优化，改善解译精度 后处理优化流程 图斑边界规则化 交互式变化检测 多模型兼容支持，满足应用需求 影像分割 变化检测 目标检测 分布式集群计算，提升解译效率 分 布 式 解 译 计 算 集 群 示 意 图 影像管理 任务分发 GIS 计算 5000 10000 20000 检 测 面 积 ( 平 方 公 里 ) 面向解译前、解译中、解译后，提供影像优化、分布式批量解译、交互式修整等能力。 无人机航片智能监测算法 分布式解译计算集群与集中式解译计算软件 解译效率对比图 GISTC 原始影像 色度匹配后影像 影像色度匹配 检测 用 时 ( 分 钟 ) Redis+RabbitMQ