2026即將規(guī)?；蜛I原生應(yīng)用作為核心理念，全棧適配AI特性的基 4 7 7 9 22 25 31 33 35 36 49 21 23 25 31 36 40 42 47 圖22某國(guó)內(nèi)頭部證券機(jī)構(gòu)AI原生交易APP技術(shù)體系架構(gòu) 58 59 60 62 21一、AI原生基礎(chǔ)設(shè)施興起的時(shí)代背景業(yè)已成為行業(yè)發(fā)展主旋律。國(guó)家持續(xù)加大相關(guān)政策供給力度AI產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。隨著開源大模型DeepSeek等國(guó)產(chǎn)化新技術(shù)的率輔助，而是像電力一樣成為支撐所有行業(yè)的通用基礎(chǔ)設(shè)施，重塑動(dòng)，以人工智能引領(lǐng)科研范式變革，加強(qiáng)人工智能同產(chǎn)業(yè)發(fā)展、文2《新一代人工智能發(fā)展規(guī)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行《國(guó)家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建布局“建設(shè)20個(gè)左右試驗(yàn)區(qū)，產(chǎn)出一批具有重大引領(lǐng)帶動(dòng)作用的人工智能《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指科技部等升場(chǎng)景創(chuàng)新能力為方向，強(qiáng)化主體培3《生成式人工智能服務(wù)管理規(guī)范生成式AI服務(wù)發(fā)展，強(qiáng)調(diào)“堅(jiān)持《信息化和工提出“實(shí)施‘人工智能+制造’行動(dòng)，《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十五個(gè)五年提出“全面實(shí)施‘人工智能+’行動(dòng)，4力的形成。AI規(guī)模化落地具有三個(gè)顯著特征：一是AI應(yīng)用從小模資源供給規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)；二是AI深度融合企業(yè)核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)IT基礎(chǔ)設(shè)施的性能和可靠性提出了更高要求；三是AI應(yīng)用范圍持 規(guī)?；涞貙?duì)企業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施提出了“既要大、又要快、還得省”算力方面，算力需求正驅(qū)動(dòng)智算基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)生根本性變革，算力平臺(tái)向超大規(guī)模異構(gòu)融合與全局調(diào)度演進(jìn)。為了支模型訓(xùn)練，智算集群正從萬(wàn)卡級(jí)規(guī)模向十萬(wàn)卡級(jí)邁進(jìn)絡(luò)拓?fù)洌ㄈ绶亲枞軜?gòu)）、高速互聯(lián)（800G/1.2T光互聯(lián)）和冷卻技術(shù)（液冷普及率超80%）提出了極高的要求。在硬件層面，CPU、共享，大幅降低數(shù)據(jù)搬運(yùn)開銷。在算力供給模式上，探索從單體中心支撐向社會(huì)化服務(wù)的轉(zhuǎn)變，加速發(fā)展現(xiàn)對(duì)廣域分布式、跨技術(shù)架構(gòu)（通算、智算、超算）一標(biāo)識(shí)、感知與智能調(diào)度。領(lǐng)先企業(yè)已率先通過(guò)構(gòu)建“算網(wǎng)大腦”5數(shù)據(jù)方面，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集不僅是被動(dòng)輸入的“原料”，更是主動(dòng)驅(qū)動(dòng)模型、應(yīng)用能力演進(jìn)的結(jié)構(gòu)性資產(chǎn)。數(shù)據(jù)技術(shù)正經(jīng)歷三大范過(guò)本體建模與知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度語(yǔ)義對(duì)齊，使數(shù)成數(shù)據(jù)工廠，實(shí)現(xiàn)高保真、高合規(guī)、高覆蓋的虛擬語(yǔ)料自主生產(chǎn)；細(xì)粒度數(shù)據(jù)血緣追蹤與跨模態(tài)檢索能力，形成可評(píng)估、可迭代、可的新型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，其核心目標(biāo)不再是簡(jiǎn)單管理數(shù)據(jù)，而是生成智能、保障價(jià)值、激活要素?；谶@一基礎(chǔ)設(shè)施，不僅能有效應(yīng)對(duì)范式。為充分釋放數(shù)據(jù)要素潛能，行業(yè)正積極構(gòu)建數(shù)據(jù)要素流通基礎(chǔ)設(shè)施，例如數(shù)據(jù)空間（DataSpac），隱私計(jì)算、區(qū)塊鏈等技術(shù)，在確保安全合規(guī)與權(quán)益歸屬的前提下，促進(jìn)跨域數(shù)據(jù)的安全可信流通與協(xié)同利用。6多智能體的高質(zhì)量協(xié)同，通過(guò)角色分工、知識(shí)共享與競(jìng)爭(zhēng)協(xié)作，解生命周期的可觀測(cè)性與運(yùn)維等方面。這標(biāo)志著AI基礎(chǔ)設(shè)施的焦點(diǎn)，已從支撐模型訓(xùn)練，擴(kuò)展到支撐模型的持續(xù)認(rèn)知與行動(dòng)。頭部企業(yè)紛紛推出智能體研發(fā)平臺(tái)（如MicrosoftAgentFramework、華為未來(lái)，標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議與低代碼平臺(tái)將進(jìn)一步推動(dòng)智能體向普惠化、專業(yè)化發(fā)展，深度嵌入企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理與生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的核心場(chǎng)景。7二、AI原生基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展脈絡(luò)與架構(gòu)了產(chǎn)業(yè)在2023年對(duì)AI原生理念的關(guān)注。亞信、清華大學(xué)和Intel模化落地階段。AI原生系統(tǒng)及應(yīng)用的高速發(fā)展對(duì)(一)AI原生基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展歷程AI原生基礎(chǔ)設(shè)施概念是一個(gè)不斷發(fā)展的過(guò)程，可分為萌芽期、探索期、發(fā)展期三個(gè)階段，從引入AI的IT基礎(chǔ)設(shè)施逐步邁向AI8問(wèn)題，真正意義上面向AI的基礎(chǔ)設(shè)施尚未形成。等頭部云廠商積極發(fā)掘AI商業(yè)價(jià)值，并推出了AI相關(guān)平臺(tái)及工具同步開啟了基于AI來(lái)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的探索之路。9全棧適配AI特性的基礎(chǔ)設(shè)施已成為產(chǎn)業(yè)可預(yù)見的演進(jìn)趨勢(shì)。(二)AI原生基礎(chǔ)設(shè)施定義“AI原生（AI-Native）”是指從設(shè)計(jì)之初就將AI考慮進(jìn)來(lái)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品、服務(wù)甚至整個(gè)業(yè)務(wù)模式圍繞AI核心能力（理解、生成、IT基礎(chǔ)設(shè)施是創(chuàng)建和部署應(yīng)用所需的硬件和軟件集合。狹義基綜上所述，AI原生基礎(chǔ)設(shè)施（AI-NativeInfrastructure）是從設(shè)計(jì)階段即將規(guī)模化支撐AI原生應(yīng)用作為核心理念，全棧適配AI特性的基礎(chǔ)設(shè)施體系，通過(guò)軟硬件、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、算法等期的能力支持。AI原生基礎(chǔ)設(shè)施以支撐豐富多樣的AI原生應(yīng)用為的全流程再造和系統(tǒng)性效率提升，進(jìn)而催生出的全新的商業(yè)模(三)AI原生基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)AI原生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的總體目標(biāo)是構(gòu)筑面向智能應(yīng)用的一體化開發(fā)、運(yùn)行、支撐的軟件平臺(tái)，打通“算力調(diào)度—模型開發(fā)—智能用戶體系登錄、一套技術(shù)架構(gòu)運(yùn)轉(zhuǎn)、一套數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)流轉(zhuǎn)、一套運(yùn)維體系管理，構(gòu)建統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)、統(tǒng)一接口與標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)、統(tǒng)一用戶、統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)與運(yùn)維體系。基于AI原生基礎(chǔ)設(shè)施在AI應(yīng)用全生命周期表現(xiàn)出的特征，其架構(gòu)設(shè)計(jì)按照各類關(guān)鍵要素的服務(wù)場(chǎng)景可分為通智算基礎(chǔ)資源、通智算調(diào)度引擎、沙箱、模型研發(fā)生通智算基礎(chǔ)資源：通智算基礎(chǔ)資源是面向大模型與智能體時(shí)代通智算調(diào)度引擎：通智算調(diào)度引擎作為PaaS層技術(shù)底座，承擔(dān)），模型研發(fā)生產(chǎn)：模型研發(fā)生產(chǎn)模塊提供覆蓋模型微調(diào)、模型部數(shù)據(jù)供給：數(shù)據(jù)供給模塊是一個(gè)面向AI原生的綜合性數(shù)據(jù)基礎(chǔ)功能包括API路由、模型代理、智能體樞紐、MCP調(diào)度、AI流量分析等模塊，具備豐富的集成和全生命周期治理能力。在最終用戶、AI應(yīng)用和模型之間發(fā)揮樞紐作用，實(shí)現(xiàn)了AI應(yīng)用研發(fā)生產(chǎn)要素的AI原生運(yùn)維：AI原生運(yùn)維是面向AI原生的全?？捎^測(cè)運(yùn)維體合，確保AI應(yīng)用高效穩(wěn)定安全運(yùn)行。AI安全保障：AI安全保障是AI原生基礎(chǔ)設(shè)施安全、可靠、可型風(fēng)險(xiǎn)，確保AI行為可控、輸出合規(guī)、運(yùn)行可信。系”貫穿支撐的總體架構(gòu)，形成面向AI原生的可信AI能力底座。三、AI原生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)思路行API攔截，實(shí)現(xiàn)對(duì)異構(gòu)通、智算設(shè)備的適配支持與虛擬化調(diào)度，監(jiān)控的虛擬執(zhí)行環(huán)境，使程序或代碼能夠在此環(huán)境中運(yùn)行，而無(wú)法直接訪問(wèn)或影響真實(shí)的主機(jī)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)和其他應(yīng)用程），不穩(wěn)定程序、未經(jīng)測(cè)試的軟件限制在可控范圍內(nèi)，是保障系統(tǒng)整體安全和穩(wěn)定的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。根據(jù)智能體的應(yīng)用類別，沙箱可分為瀏覽器沙箱、代碼沙箱、桌面沙箱、手機(jī)沙箱四個(gè)），代碼沙箱：為動(dòng)態(tài)代碼（特別是用戶提交或AI生成的不可信心能力包括系統(tǒng)調(diào)用過(guò)濾及虛擬化，如通過(guò)Seccomp、Namespaces桌面沙箱：將整個(gè)桌面AI應(yīng)用程序及相關(guān)數(shù)據(jù)封裝在隔離環(huán)沙箱的功能架構(gòu)包括隔離層、編排與管理層、安全策略引擎、核心目標(biāo)是讓模型穩(wěn)定、高效、低成本為AI應(yīng)用提供服務(wù)。模型評(píng)測(cè)：是對(duì)AI模型的性能、效果、安全合規(guī)等維度進(jìn)行式并高效運(yùn)行推理計(jì)算，常用引擎如ONNXRuntime、TensorRT、態(tài)檢索等能力于一體，構(gòu)建覆蓋“采—存—治—標(biāo)—用—評(píng)—管”向量數(shù)據(jù)庫(kù)是AI原生應(yīng)用的重要數(shù)據(jù)組件，多模態(tài)查詢：是在一個(gè)查詢請(qǐng)求中無(wú)縫融合標(biāo)量過(guò)濾、全文檢索和向量檢索等多種查詢模式的能力。通過(guò)又能嚴(yán)格遵守業(yè)務(wù)約束條件，返回相關(guān)且精準(zhǔn)的知升生成答案的準(zhǔn)確性和可控性。多模態(tài)查詢的關(guān)鍵向量檢索：是在海量高維向量數(shù)據(jù)集中快速找到與目標(biāo)向量相向量檢索是決定向量數(shù)據(jù)庫(kù)性能的關(guān)鍵因素，直接決定了RAG、推分布式向量：是將向量數(shù)據(jù)集自動(dòng)分片到多個(gè)物理節(jié)點(diǎn)上，并識(shí)庫(kù)的RAG應(yīng)用至關(guān)重要。分布式向量的關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)分片與LLM提供準(zhǔn)確、相關(guān)的上下文信息，在RAG流程中扮演“語(yǔ)義理解重融合架構(gòu)、開發(fā)者友好兩個(gè)方面：融合架構(gòu)需摒棄“向量引擎+關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)”的松散耦合模式，在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)強(qiáng)一致的基礎(chǔ)上，增加支持多標(biāo)量數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)、統(tǒng)一管理、統(tǒng)一查詢，從根本），智能體引擎是AI原生基礎(chǔ)設(shè)施中的核心上層建筑，其定位不僅技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與協(xié)議規(guī)范，屏蔽底層基礎(chǔ)設(shè)施復(fù)雜向“智能體驅(qū)動(dòng)”的范式轉(zhuǎn)變，為各行業(yè)場(chǎng)景層和AI原生應(yīng)用生態(tài)。致力于實(shí)現(xiàn)不同平臺(tái)、不同架構(gòu)智能體之間的互操作，支持A2A、REST、gRPC、流式消息等多種能力交互協(xié)議，屏蔽態(tài)帶來(lái)的差異，使智能體可與其他智能體進(jìn)語(yǔ)義描述、運(yùn)行狀態(tài)和上下文約束，通過(guò)智能路由之間動(dòng)態(tài)選擇最優(yōu)調(diào)用路徑，支撐跨模型、跨平臺(tái)互聯(lián)。此外，智能體互聯(lián)能力定義了人機(jī)協(xié)同與AssistantAPI標(biāo)MCP接入：作為規(guī)范AI模型在推理、協(xié)同過(guò)程中上下文信息傳智能體開發(fā)能力，具有定制靈活性。高代碼智能體開發(fā)框架，內(nèi)置多種智能體設(shè)計(jì)模式（如ReAct、AutoGPT、應(yīng)用生態(tài)層的關(guān)注重點(diǎn)是如何將智能體引擎的核心能力轉(zhuǎn)化為包括通用超級(jí)智能體與Coding智能體等。智能體引擎建設(shè)應(yīng)遵循四大核心設(shè)計(jì)理念，以支撐“AgentOS”一站式管理快速構(gòu)建場(chǎng)景化應(yīng)用。最后，推動(dòng)核心智能引擎進(jìn)化，AI網(wǎng)關(guān)是AI原生基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建的核心要件。其核心功能包括統(tǒng)等）指向AI系統(tǒng)內(nèi)部服務(wù)（如大模型集群、MCPServer、AI智API路由提供統(tǒng)一鑒權(quán)、IP策略管理、流量的限流、熔斷和降級(jí)管理、數(shù)據(jù)加密、API發(fā)布、路由轉(zhuǎn)發(fā)、多版本管理等功能，為系統(tǒng)模型代理：是專門針對(duì)各類AI模型（如大語(yǔ)言模型、推理模智能體樞紐：是適配AI智能體交互場(chǎng)景的專項(xiàng)功能模塊。作塊，專門用于集中化管理多個(gè)MCPServer，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)MCPServerAI流量分析：是針對(duì)AI模型調(diào)用場(chǎng)景的運(yùn)營(yíng)支撐能力，通過(guò)網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化呈現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)AI流量監(jiān)控、問(wèn)題追溯與(九)AI原生應(yīng)用開發(fā)管理設(shè)計(jì)：基于多模態(tài)能力與知識(shí)驅(qū)動(dòng)決策，通過(guò)代碼-設(shè)計(jì)雙向OpenAPI接口定義和E-R數(shù)據(jù)模型等。結(jié)合設(shè)計(jì)模式匹配能力，設(shè)），部署：通過(guò)跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)聚合技術(shù)，部署智能體能深度理解DevOps工具鏈（Git、CI/CD自動(dòng)匯編發(fā)布說(shuō)明書及標(biāo)準(zhǔn)化部署腳本，并通過(guò)接入監(jiān)控并主動(dòng)生成故障自愈建議與告警抑制策略，保障系部工作流的詳細(xì)執(zhí)行過(guò)程，包含調(diào)用LLM和MCPserver，以及輸入AI評(píng)估：通過(guò)構(gòu)建多維度、全流程的自動(dòng)化評(píng)估能力，實(shí)現(xiàn)大關(guān)鍵質(zhì)量維度的量化指標(biāo)動(dòng)態(tài)追蹤，實(shí)現(xiàn)AI評(píng)估的多范式全景。度推理、多維度數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、威脅情報(bào)整合、動(dòng)態(tài)規(guī)則優(yōu)化等方式，資源中心：通過(guò)統(tǒng)一建模（對(duì)象標(biāo)準(zhǔn)化定義）、統(tǒng)一接入（資），指標(biāo)采集：提供AI應(yīng)用與服務(wù)的無(wú)侵入、低成本、高質(zhì)量的指AI原生運(yùn)維體系以全棧可觀測(cè)為核心，打通從用戶終端到基礎(chǔ)通過(guò)全?？捎^測(cè)、智能化閉環(huán)和標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)同三大核心架構(gòu)，為AI構(gòu)建面向AI原生時(shí)代的運(yùn)維新范式。應(yīng)用層防護(hù)：聚焦輸入安全，通過(guò)意圖識(shí)別、頻率控制、資源模型層防護(hù)：確立合規(guī)底線，結(jié)合多模態(tài)內(nèi)容審核、敏感信息擊防御、惡意文件檢測(cè)、URL攔截等多重威脅防御機(jī)制，同時(shí)結(jié)合數(shù)據(jù)層防護(hù)：貫穿采集至銷毀全流程，在采集階段實(shí)施分類分級(jí)、脫敏去毒，傳輸階段采用VPC加密、TLS協(xié)議及最小化解密策系統(tǒng)層防護(hù)：夯實(shí)基礎(chǔ)設(shè)施安全，通過(guò)主機(jī)安全客戶端、端口安全范式轉(zhuǎn)變。一些關(guān)鍵指標(biāo)包括攻擊識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)99.5%、審面向AI原生背景，協(xié)同治理加速演進(jìn)，基礎(chǔ)設(shè)施的核心瓶頸正面向AI原生的可信體系?；A(chǔ)設(shè)施可信：在基礎(chǔ)設(shè)施層結(jié)合區(qū)塊鏈、隱私計(jì)算等技術(shù)，數(shù)據(jù)內(nèi)容可信：在數(shù)據(jù)內(nèi)容層基于數(shù)字可信構(gòu)建覆蓋“可信采模型訓(xùn)推可信：在模型訓(xùn)推層構(gòu)建面向模型訓(xùn)推全流程的風(fēng)險(xiǎn)可信應(yīng)用治理：在可信應(yīng)用治理層面向大規(guī)模、分布式的智能可信評(píng)測(cè)：面向AI安全的可信測(cè)評(píng)搭建覆蓋多維指標(biāo)的一體化可信應(yīng)用治理層保障智能體與AIGC等在可控邊界內(nèi)安全運(yùn)行，AI四、行業(yè)實(shí)踐案例(一)通信行業(yè)：中國(guó)移動(dòng)AI原生基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)踐案例背景：落實(shí)國(guó)家“AI+”戰(zhàn)略行動(dòng)意見要求，中國(guó)移動(dòng)集設(shè)和優(yōu)化異構(gòu)算力池（CPU/GPU/NPU協(xié)同），實(shí)現(xiàn)異構(gòu)算力優(yōu)化AI開發(fā)及運(yùn)行全生命周期效率。重塑AI開發(fā)工具鏈，實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)架構(gòu)：中國(guó)移動(dòng)聚智智能體平臺(tái)基于豐富的AI原生基礎(chǔ)10月登頂GAIA全球榜單。高低代碼結(jié)合，低代碼快速編排驗(yàn)證，高代碼靈活構(gòu)建部署，支持自動(dòng)集成、調(diào)試與優(yōu)化。打通AaaS+生+容災(zāi)備份，配合加密與分級(jí)管理，保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定7×24運(yùn)行。過(guò)90%的省專單位持續(xù)提供服務(wù)，已研發(fā)智能體數(shù)千個(gè)、研發(fā)和引時(shí)，面向廣大生態(tài)伙伴匯聚共性通用數(shù)智能力超400項(xiàng)，輻射精準(zhǔn)(二)通信行業(yè)：中國(guó)移動(dòng)某省靈犀助手實(shí)踐技術(shù)架構(gòu)：靈犀助手是中國(guó)移動(dòng)基于AgenticAI架構(gòu)，使用參謀，也是業(yè)務(wù)助手，更是學(xué)習(xí)教練，讓日常工作更加高效順暢。信息，支持一鍵查看商機(jī)等待辦事項(xiàng)并快速生成組網(wǎng)方案與報(bào)價(jià)，為當(dāng)日客戶拜訪和業(yè)務(wù)洽談鋪墊；現(xiàn)場(chǎng)推進(jìn)時(shí)段提供貫穿式輔助，戶經(jīng)理迅速獲取各類集團(tuán)經(jīng)營(yíng)信息與資料，查詢效率提升3倍。集助手將核心辦理流程實(shí)現(xiàn)智能化加速，單業(yè)務(wù)辦理耗時(shí)效率提升(三)通信行業(yè)：中國(guó)移動(dòng)某省大模型網(wǎng)關(guān)實(shí)踐案例背景：隨著集團(tuán)“AI+”戰(zhàn)略深入推進(jìn)，通信行業(yè)智能化業(yè)內(nèi)部需同時(shí)調(diào)用Qwen系列、DeepSeek系列、九天等多類型大模核心層以大模型網(wǎng)關(guān)為樞紐，接入集團(tuán)磐智算力部署的Qwen、義緩存等核心能力，支持按租戶并發(fā)控制、負(fù)載均衡及監(jiān)控層搭建全鏈路可觀測(cè)體系，覆蓋健康度、響應(yīng)時(shí)延等標(biāo)；服務(wù)層打造大模型市場(chǎng)，提供自助訂閱、在線體驗(yàn)、型適配聯(lián)調(diào)效率提升90%，大幅減少新模型版本接入工作量，年人均成本節(jié)省超過(guò)10%。服務(wù)穩(wěn)定性顯著增強(qiáng)，生產(chǎn)環(huán)境異常請(qǐng)求發(fā)現(xiàn)時(shí)長(zhǎng)從小時(shí)級(jí)壓縮至分鐘級(jí)，效率提升95.8%，異常請(qǐng)求攔截率(四)通信行業(yè)：中國(guó)移動(dòng)某用戶運(yùn)營(yíng)智能體實(shí)踐技術(shù)架構(gòu)：中國(guó)移動(dòng)“AI+回聲”項(xiàng)目依托智能體推諉、違規(guī)收費(fèi)等數(shù)百個(gè)標(biāo)簽，開展?jié)M意度修復(fù)、優(yōu)化營(yíng)銷設(shè)計(jì)、用后即評(píng)滿意度同比改善4.84pp，重復(fù)投訴率1.88pp，同比改善40%。該成果榮獲中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)“2025年智能體創(chuàng)新應(yīng)用(五)通信行業(yè)：中國(guó)移動(dòng)某省智能體助手實(shí)踐案例背景：在當(dāng)前國(guó)家將AI提升至戰(zhàn)略高度、推動(dòng)“AI+”與能內(nèi)核；開發(fā)與運(yùn)維層基于智能體開發(fā)工具鏈和AI原生運(yùn)維體系，(六)政務(wù)行業(yè)：某地方政府政務(wù)智算平臺(tái)建設(shè)案例背景：在國(guó)家“數(shù)字政府”建設(shè)提速、“十四五”政務(wù)信技術(shù)架構(gòu)：項(xiàng)目基于“分層解耦、一云多芯、全鏈路覆蓋”設(shè)整合大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件等能力，為模型生產(chǎn)提供底層支撐；MaaS層覆蓋模型訓(xùn)練、微調(diào)、部署、測(cè)評(píng)全鏈路，開放60+種GPU力、算法、模型服務(wù)的全流程貫通。持單機(jī)/多機(jī)算力按需供給。MaaS服務(wù)覆蓋模型訓(xùn)練、微調(diào)、推理(七)政務(wù)行業(yè)：某省會(huì)人工智能政務(wù)大模型平臺(tái)建設(shè)案例背景：近年來(lái)，該市政務(wù)領(lǐng)域數(shù)字化建設(shè)成果顯著，但一技術(shù)架構(gòu)：通過(guò)整合模型管理、知識(shí)管理、智能體調(diào)度及能力個(gè)外部系統(tǒng)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)政務(wù)服務(wù)的精準(zhǔn)賦能。平臺(tái)包括：1套標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范（涵蓋大模型應(yīng)用數(shù)據(jù)、安全與構(gòu)建規(guī)范）；4大中心（模型）；應(yīng)用成效：整合數(shù)據(jù)、算法和算力等AI基礎(chǔ)設(shè)施資源，通過(guò)成可復(fù)制、可推廣的“南京模式”，推動(dòng)政務(wù)服務(wù)從“分散建設(shè)”(八)制造行業(yè)：某頭部車企智能客服系統(tǒng)建設(shè)案例背景：該企業(yè)是中國(guó)領(lǐng)先的合資汽車制造商，在面向車主技術(shù)架構(gòu)：基于騰訊云智能體開發(fā)平臺(tái)的全鏈路自研LLM+RAG運(yùn)用OCR大模型、多模態(tài)理解模型提升知識(shí)檢索精準(zhǔn)度，支持用戶上傳故障圖片自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵信息。平臺(tái)集成到APP、小程序、官網(wǎng)減少人工接待會(huì)話量，節(jié)省客服中心人力成本。智能客服實(shí)現(xiàn)24小時(shí)服務(wù)，使人工客服更專注于復(fù)雜問(wèn)題處理，提升客戶滿意度。(九)制造行業(yè)：某新能源車企AI數(shù)據(jù)專家案例背景：隨著智能電動(dòng)汽車行業(yè)向高階智駕與智能座艙深度演進(jìn)，車企對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效管理與AI模型迭代提出更高要求。），數(shù)（業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)SQL）、深度分析等能力，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)人員自助查詢據(jù)召回率從小于45%躍遷至90%以上，查詢性能提升20倍，存儲(chǔ)成(十)制造行業(yè)：某具身智能公司平臺(tái)建設(shè)案例背景：AI與機(jī)器人技術(shù)的深度融合，智能體與大模型讓機(jī)基于裸機(jī)開發(fā)不便于環(huán)境、任務(wù)等AI資產(chǎn)的統(tǒng)一管理等。支持按成員/角色/任務(wù)優(yōu)先級(jí)多層次管理與調(diào)度；提供多級(jí)Quota）；速搭建訓(xùn)練/仿真環(huán)境，開箱即用的IsaacLab、IsaacSim。數(shù)據(jù)與仿真層：面向具身智能場(chǎng)景的仿真數(shù)據(jù)大規(guī)模生成與回放；支持遙操作、動(dòng)捕與大模型驅(qū)動(dòng)的主流訓(xùn)練方法；統(tǒng)一管理環(huán)境、AI資產(chǎn)，提升數(shù)據(jù)閉環(huán)效率與驗(yàn)證穩(wěn)定性。模型層：端側(cè)小模型+云端大模型協(xié)同（云端進(jìn)行復(fù)雜推理與多場(chǎng)景泛化，端側(cè)保障實(shí)時(shí)云端大模型”協(xié)同，機(jī)器人特情問(wèn)題下降約60%，復(fù)雜多階段任務(wù)控與多渠道告警提升運(yùn)維穩(wěn)定性；IsaacLab/IsaacSim開箱即用，(十一)金融行業(yè)：某國(guó)有大型商業(yè)銀行數(shù)智化建設(shè)技術(shù)架構(gòu)：某國(guó)有大型商業(yè)銀行通過(guò)AI原生基礎(chǔ)設(shè)施能力建設(shè)維平臺(tái)，通過(guò)一鍵式巡檢、故障診斷和實(shí)時(shí)性能監(jiān)控工障頻次，快速故障恢復(fù)，全面提升智算資源池的有圖21某國(guó)有大型商業(yè)銀行AI技術(shù)體系架構(gòu)應(yīng)用成效：通過(guò)AI原生基礎(chǔ)設(shè)施能力建設(shè)，該行的金融服務(wù)(十二)金融行業(yè)：某頭部證券公司AI原生交易APP案例背景：證券行業(yè)作為金融領(lǐng)域的核心板塊，面臨智能化轉(zhuǎn)足全場(chǎng)景智能化需求。作為國(guó)內(nèi)T