智能产 品与服务标准主要规范由人工智能技术形成的智能产品和 服务模式。赋能新型工业化标准主要规范人工智能技术赋能 制造业全流程智能化以及重点行业智能升级的技术要求。行 业应用标准主要规范人工智能赋能各行业的技术要求，为人 工智能赋能行业应用，推动产业智能化发展提供技术保障。 安全/治理标准主要规范人工智能安全、治理等要求，为人 4 工智能产业发展提供安全保障。 图 1 人工智能标准体系结构图 命周期及利益相关方等标准。 3. 测试评估标准。规范人工智能技术发展的成熟度、人工 智能体系架构之间的适配度、行业发展水平、企业智能化能力等 方面的测试及评估的指标要求，包括与人工智能相关的服务能力 成熟度评估，人工智能通用性测试指南、评估原则和等级要求， 企业智能化能力框架及测评要求等标准。 4. 管理标准。规范人工智能技术、产品、系统、服务等全 生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价，包括面向人工智能 赋能新型工业化标准主要包括研发设计、中试验证、生产制 造、营销服务、运营管理等制造业全流程智能化标准，以及重点 行业智能升级标准。 1. 研发设计标准。研制跨领域知识整合、新型设计模式生 成、人机协同研发设计等标准。 2. 中试验证标准。围绕高精度、全流程仿真模型，研制智 能虚拟中试标准，以及复杂工业场景新技术应用验证标准。 3. 生产制造标准。研制生产过程智能化、产线监测及维护 等标准。 4. 营销服务标准。围绕营销服务效率提升，研制智能客服、

不仅能够打破技术壁垒，促进全球开发者之间的协作与创新，还能推动技术的普惠化，让更多的 24 / 111 人能够平等地享受人工智能带来的便利与机遇。 在未来，中国开源模型有望继续引领全球技术进步，为全人类的智能化生活提供更丰富的解 决方案与可能性。我们希望看到更多来自中国的开源 AI 团队“出海”，积极融入和参与全球人 工智能生态，勇于在全球市场发声，通过开放协作推动技术边界的不断拓展，共同构建一个更加 在此基础上分别由不同的模型生 成产品代码和测试代码，再让它 们之间相互验证和博弈（如图 4 所示），最终交付高质量的软件。 未来，随着 AI 技术的不断成熟和创新，AI 编程工具将进一步提升智能化和可解释性，支持 更多的编程语言和平台，并通过强化学习实现自适应优化。为了全面发挥 AI 编程技术的潜力， 开发团队需要不断学习和适应新技术，优化开发流程，确保 AI 工具的有效应用和高质量输出。 系统中，全面增强了协作和效 率。 形态变化：从本地 AI IDE 发展到领域特定的智能代码生成工具。智能云开发环境如 Google 的 Project IDX 等工具，使得未来的开发流程更加智能化和高效。 站在全球来看，在不同的国家、区域人们的关注点是不一样的，比如在中国，人们更关注于 如何提高软件工程师的工作效率，而在其它一些区域，人们更关注于如何提高软件工程的质量、 如何辅助进行遗

传统手机App 引入AI成果，构建智能化App Native App 一统江山 跨平台开发框架异军突起，与 Native App双分天下 Android App的智能化时代 通过将机器学习的最新成果引入到Anroid app中，让手机应用真正地进入了“智能化” 的时代…… https://developer.android.google.cn/ml 要开发智能化的App，当前主要 还是以原生应用为主，因为这一

com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache.org 汽车数字营销平台微服务化转型 打造集中化、标准化、智能化、便利化的汽车品牌数字营销平台  支持数字营销快速、多样、变化的业务场景，避免系统分散重复，将技术投资回报最大化。  以智能化，可持续发展思路，打造车企C2B2C用户体验优化闭环。  可配置适应业务生长，帮助企业更快速、灵活地应对不断变化的市场需求，随 线索/会员/车主服务集中化 • 数据集中化 集中化 • 用户体验能力标准化 • 外部接口标准化 • 营销能力标准化、营销形式个性化 标准化 • 线索清洗评分智能化、智能分流 • 自动化个性精准营销 • 自动化投放追踪 • 营销内容自动分发 • 智能客服 智能化 • 移动端优先、用户体验优先 • 易使用、培训便利化 • 管理多级可视化 • 系统易维护、易扩展开发 便利化 数字营销平台 6 github

《关于加快推进新时代体育强省 建设的实施意见》 运用互联网、大数据、云计算、物 联网等信息技术，推进体育资源整 合、数据共享、互联互通。 2023.4 《2023 年成都高新区支持企业数 字化智能化技术改造申报对象范 围和补贴政策》 鼓励企业“上云用数赋能”，对评 为四川省五星级、四星级、三星级 上云企业称号的，分别奖励 20 万 元、10 万元、5 万元。 重庆 2023.3 《关于印发推动川南渝西地区融 的云成本进行汇总并合理分配至每一个成本中心，提升云成本账单 在企业财务层面的可见性。其次，在云成本预测场景下，智能预测 技术结合企业云成本及资源使用和成本支出历史数据对未来云资源 费用情况进行智能化预测，通过机器学习、AI 等技术生成可供企业 参考的云成本优化建议，帮助企业提前规划并控制云成本支出。第 三，在云成本计量计费场景下，虚拟计费技术能够帮助企业对自建 私有云等资源进行虚拟计费，通过自定义计费策略及支出模式，为 将视角真 正地聚焦到应用侧。以 ChatGPT 为例，得益于云原生技术对多元异 构数据的统一接入，对单一维度应用的统一部署，模型的信息集成、 处理效率、计算精度和能力输出实现显著提高，使得其智能化水平 走在同类产品的前列。 工程模式方面，云计算助推应用从单点创新到体系化创新的突 破。云计算提供了数字时代的标准化沟通语言，软件、硬件等各领 域正持续围绕云生态演进，相互割裂的单领域维度的散点创新借助

开发 的公益学术平台，整合了国内外多种学术 资源。该平台提供文献检索、引用分析、 文献推荐等功能，用户可通过平台高效获 取科研资源，并生成相关的综述报告。平 台的优势在于其广泛的数据源和智能化的 文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。 产品概况 功能亮点 功能亮点  免费开放使用：所有用户均可免费访问，注册后可直接 使用。  海量学术资源整合：包含约1.8亿条学术元数据，涵盖 开发 的公益学术平台，整合了国内外多种学术 资源。该平台提供文献检索、引用分析、 文献推荐等功能，用户可通过平台高效获 取科研资源，并生成相关的综述报告。平 台的优势在于其广泛的数据源和智能化的 文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。 产品概况 功能亮点 功能亮点  较高格式规范输出：根据学术规范自动排版，生成符合 论文要求的文献综述结构。  中文内容丰富：在中文文献的分析上具有优势，能够详 问题并制定解决方案。  自动化处理： 系统通过算法自动识别异常数据、 预测市场趋势，并生成快速反应的 建议。 智能化运 营： 传统模式 向数字化 转型 数据驱动 决策 深入的数 据支持和 预测模型 行业应用：AI定制，自动化决策 技术创新：流程自动，突破效能 1.自动化处理 与智能化决策 • 人机协同：优化人机交互界面， 减少人为干预，提升效率。 • 人机协作：支持多场景下的实

借助于虚拟化技术和之上的IaaS，解耦计算 池化资源，按需使用 基础软件尤其是数据库软件上云已是大势所趋 用户专注于使用，其他事情交给IaaS/SaaS厂商 上云 ≠ 云原生 计算&存储 弹性 智能化云原生平 台 多租户隔离 • 存储资源和计算资源：分离和隔离 • 资源伸缩快速简单 • 计算、存储：按需付费 • 智能管理，复杂交给*aaS厂商 PieCloudDB 重要特点 eMPP 流处理：原⽣⽀持kafka数据导⼊和查询, 在PieCloudDB侧导⼊ 实现exactly once语义 智能化云原⽣平台 （数据服务平台） 面向用户，做到开箱即用：离数据分析更近， 离繁琐操作更远； 面向运维，降低部署门槛：在不同的基础设施都能发挥 实力； 面向管理，让管理更轻松：让数据分析运行更透明； 设计目的 智能化云原⽣平台：⾯向⽤户、开箱即⽤ • 降低上⼿难度 — 让⽤户享受数据分析的乐趣

析场景。 产品特色 产品能力 业务流程覆盖数据收集、加工、分析、应用等全链路环节，内置可视化报告、自助式 ETL 、自助取数、驾驶舱、数据 大屏、复杂报表、数据填报、智能决策等数据应用，支撑企业智能化决策。 通过信通院“大数据产品能力评测”商务智能工具评测 产品荣誉 文件类（CSV/TXT） 关系型/分布式数据库 API 接口 填报数据 大数据平台 数据连接 数据接入 SQL语句数据建模 便捷易用 模型开发、训练、调度可视化管控，内置 100+算子，支持模型一键式部署，降低 AI建模门槛。 AutoML 支持端到端 AutoML，自动化完成特征 治理、参数寻优、模型筛选流程，智能化 加速数据价值产出。 全流程管控 一站式覆盖数据导入、特征治理、模型 开发、模型训练、推理服务建模全流程， 提升 AI 建模效率。 轻量化、低成本 支持云原生架构，支持私有化部署，多形 态交付，按需扩展 网易数帆旗下人工智能技术与服务品牌 聚焦于多媒体业务领域，基于多年的行业深耕，积累出丰富的技术成功与落地应用经验。可提供多媒体内容理解、音 视频效率工具、语音/NLP/CV 能力组件等产品和服务，助力企业智能化升级，拓展智慧生产力。 PRODUCT 多媒体内容解析 综合运用 CV、语音、NLP 等技术，针对视频、图像、音频、文本等 多媒体内容进行基础识别与解析，获得离散的内容表示信息。 综合内容理解

具有一定的“认知能力和决策能力”。LLM Agent 的出现，标志着 LLM 从传统的模型训练和应用模式，转向以 Agent 为中心的智能化模 式。 LLM Agent 打破了传统 LLM 的被动性，使 LLM 能够主动学习和执行 任务，从而提高了 LLM 的应用范围和价值；它为 LLM 的智能化发展提 供了新的方向，使 LLM 能够更加接近于人类智能。 AutoGPT 就是一个典型的 LLM Agent。在给定 编排和语言模 型工作流的一体化嵌入数据库，可以使用 SQL、对象存储、主题建模、图形分析和多模 态索引进行矢量搜索。 ：专注以 Sketch、PSD、静态 图片等形式的视觉稿作为输入，通过智能化技 术一键生成可维护的前端代码，包含视图代码、 数据字段绑定、组件代码、部分业务逻辑代码。 PromptPerfect 29 / 32 LLM 世界的基石：算力 LLM 的算力指的是执行这些