方案背景：打造以客户为中心，以端到端智能运维平台为承载，以技术为支点，提供低成本、高质量的运维服务，以满足客户业务快速发展的需要。基于端到端的智慧服务平台及专家支撑团队，构建“平台化、标准化、专业化”的智慧运维服务体系为客户提供数字化的智能运维服务，为客户的信息化建设保驾护航。
方案思路：跟踪市场趋势和技术，打造“平台+服务”一体化运维服务模式，提升核心竞争力。以场景为牵引，为客户提供最优解决方案，提升客户体验及价值。通过建立生态合作体系，实现与合作伙伴共建、共享、共赢。

技术趋势：云底座作为实现数字化转型升级和新一代创新技术应用的重要载体，通过基础资源和能力支撑建设，为金融机构提供安全稳定的承载环境和敏捷交付的技术服务。提升业务需求响应和应用创新效率，推动产业发展，助力金融机构在数字化转型道路上走得更快、更稳。
方案思路：综合云数据中心发展趋势和建设要点，金融行业云建设应以多云管理平台为统筹，统一规划计算、网络和存储资源，同时考虑联合研发模式，完成包括顶层统筹规划、算力统一管控、服务能力开放、安全运维体系等建设工作。提升云平台整体服务水平，为客户内部及行业客户信息化建设提供有力保障。

技术趋势：金融机构的网络安全纵深防御体系侧重系统层漏洞和外部攻击者，对监管合格要求、安全管理要求和内外部泄漏威胁效果有限，需要从数据安全的视角审视我们的安全防护和风险管控。
方案思路：数据安全管理体系搭建，从数据安全管理组织、数据安全管理制度、数据安全审批流程制度建设、教育培训几个方面实现制度管理体系建设。通过数据安全防护产品，从数据采集、存储、传输、处理、交换、销毁几个关键阶段对数据全方位保护。

方案背景：在企业中开展AI项目规划设计时，明确目标是整个规划的首要环节。企业的目标通常基于其核心业务需求和长远发展规划。
需求分析：在AI大模型项目工程化落地中，设计层面主要是通过全链路规划和场景优先策略，实现模型与场景适配，以优化性能、成本和用户体验，从而提升企业业务效果和AI应用的适应性。
方案思路：算力基础设施与架构设计、数据集建设方案设计、模型选择与优化方案设计、智能应用构建及周边系统集成，以及安全与隐私保护方案设计，强调了业务需求理解、数据治理、模型优化与部署、监控与运维的重要性，并提出了AI 为核心、数据优先、持续学与迭代、自适应与个性化等设计原则。AI大模型的智算底座设计，需要综合考虑企业实际情况及技术发展趋势，关注点包括：性价比、安全、弹性、性能、政策趋势、存量算力整合、业务发展适配等。

方案思路：基于AI技术与工程化落地发展趋势，以“算力+模型+N智能体”方式构建政务智能体。面向客户应用的一站式AI智能体开发平台，协助客户针对传统应用进行智能化升级，为研发人员提供简单快捷的多智能体构建及发布，降低AI智能体开发门槛。
方案特点：
    ①便捷的智能体应用构建。支持智能体将创意迅速转化为智能体应用，提供工作流编排、自主规划2种开发方式，新建智能体应用达到分钟级，效率提升15%。
    ②专业的知识管理。提供专家知识库、专业知识、数据库三类知识管理能力，支持11类数据导入；
    ③全面的提示词管理能。平台提供提示词模板，同时支持用户自定义，具备提示词优化功能，预置行业提示词模板60+；
    ④丰富的算法插件库。内置66种算法插件，便捷构建上层应用，智能拼装提升交付能力；
场景应用：
    ①通用场景应用：智能写作助手、合同审查助手、智能填单助手、智能问答助手、知识助手、智能文档分析助手
    ②业务场景应用：科创大模型、OA助手、ICT合同解析、财辅助手、智慧运维、智能开发工作台、智能填单。

方案背景：水利部党组作出了推动新阶段水利高质量发展的重大决策部署，明确智慧水利作为新阶段水利高质量发展的显著标志和六大实施路径之一，并指出关键和核心是打造数字孪生流域和数字孪生工程。按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”要求，统筹数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生工程建设，加快构建具有“四预”功能的数字孪生水利体系，守牢水利网络安全底线，驱动引领新阶段水利高质量发展。
方案思路：数字孪生融合流域、水网和工程形成“一张图”。各级数字孪生水网的建设由各级水网调度机构组织，并充分考虑其与直管工程数字孪生的协同。国家水网调度流域分中心的数字孪生建设应该统筹纳入数字孪生流域的建设。

技术趋势：AI工程化是指将AI技术应用于可规模化、可维护、可部署的实用软件产品和服务的过程，能够加速人工智能与其他产业的融合发展。通过AI工程化，可以推动人工智能技术在各类场景中的应用，实现技术和产业的深度融合，从而推动产业转型升级。
方案思路：为行业客户提供全流程大模型应用服务，包括智算中心集成、模型部署训练与推理、高质量数据集管理、行业智能体开发以及应用集成在内的专业服务。

技术趋势：在基础网络技术不断发展的同时，新业务对算网协同提出更高的要求，加之东数西算、节能减碳等政策背景驱动下，算力网络成为了云网融合算力时代的主要趋势。云服务已进入集约化时代，但由于业务多样性对算力提出不同的需求，导致算力资源重分布成为必然趋势，因此从集约式云向分布式云演进成为大型企业必然会面对的问题。
方案思路：借鉴大型央国企业数据中心建设最佳实践和方法论，结合当前数据中心多样化算力供给新趋势和需求，体系化推进数据中心从规划、建设至运营运维的全周期流程，实现数据中心的高效、安全与可持续发展，支持企业不断变化的业务需求，并推动数字化转型升级。利用云计算、大数据、AI等技术，助力行业客户完成具有云网融合、多云纳管、安全保障、业务连续、智慧运 维、技术中台、数据中台、统一能力平台七项云数据中心服务与管理能力的详细规划设计。

方案背景：云技术平台面临云基础设施安全隔离难度大，应用系统业务复杂度高、数据生命周期的隐私保护、安全策略部署复杂、关联困难等主要安全风险，因此对云技术平台服务的生命周期各个阶段提出了安全管理和技术要求。
方案思路：央企安全建设规划，尤其是云安全防护体系建设应与云技术平台体系同步规划、同步建设、同步投入运行及维护，不断补充完善防护体系，全面提高云技术平台的综合防御能力。安全总体规划的设计思想参考公安部网络安全保卫局提出的“三化六防”新思想，构建网络安全综合防控系统，从云平台安全、云安全管理、云安全运营三个方面完善建设。从云安全的组织、制度、监督体系、管控流程以及云安全技术、云安全服务等方面构建全面立体多维度的云安全能力。

技术趋势：智算中心的建设发展快速，目前在异构算力融合调度、区域化协同、普惠泛在服务、确定性网络、低碳化发展等方面在发展。
方案思路：强化 AI 赋智，重塑算力新格局，实现多云基础设施纳管、多云资源运维运营、跨域算力调度。支持多种算力接入技术，实现对跨区域，跨服务商，不同架构的算力资源进行并网接入、屏蔽底层算力差异达到融合调度、统筹运营的目的，同时为云间互联、云间协同提供支持。平台具备跨地域、跨服务商、异构模型调度和集群内的异构资源调度等多层次，多纬度的调度能力。可满足各种复杂的算力需求场景，实现高效，可靠的云边协同算力供给保障。