2026世界人工智能大会·中国电子云人工智能创新发展论坛，中国电子云高级副总裁黄锋发布全新升级“新星”全链路AI解决方案。
他注意到，目前在行业落地中，90%的智能体项目都止步于Demo（展示），特别是以下几个关键场景：复杂决策，信息源很多，决策变量很多又很复杂；精准任务，对可靠性要求非常高；第三是极端环境，特别是弱网无网的环境下，云端依赖型的方案很难落地。
面对这些挑战，中国电子云给客户的不仅仅是一个“Demo”，而是真正能解决业务问题、能落地的AI系统。对中国电子云而言，不仅提供产品和工具，更加提供服务，真正给客户交付能解决问题、产生结果的AI系统。
此次全新升级的“新星”AI解决方案，面向国防、科研、央企的实际AI落地需求，整个方案分为三层：
最底层是中国电子云CECSTACK专属AI云，提供AI所需要的训练、推理等算力解决方案。
中间层是平台层，包括数据平台和AI平台。全模态数据智能平台具备构建高质量数据集的能力，本体构建与运营的平台能够提供数据语义化的能力，可信数据流通平台提供数据流通交易的能力。
最上面是应用层，面对关键行业提供开箱即用的应用，包括决策智能、无人智能、AI4S和采购管理相关应用。
在应用侧以真实需求痛点为驱动，实战打磨了两款应用产品：一方面是决策智能，可应用于情报研判、应急指挥、供应链调度等。
黄锋指出，决策智能的过程，如同在一个指挥大厅，大屏上有各种各样的数据，调度员基于这些数据再做判断。
但这种模式下，第一个问题是信息源多、信息密度比较低，很多信息很难被人的大脑快速捕获，很容易遗漏信息之间内在的关联关系；第二个痛点是决策非常依赖人的经验，有经验的决策者可以在很短时间内做出高质量决策，但很难被传承，如果换一个决策者，决策质量就会大幅受影响；第三个痛点是决策时间会被极限压缩，情况很紧急时做一个高质量决策，压力非常大。
面对这样的挑战，中国电子云推出决策智能的应用，希望从“人看数据做决策”，走向“AI做研判”，到“人最终拍板”的过程。整个过程分为三个步骤：第一步，实时多源数据融合，包括地理信息系统的数据或者传感器的数据，各种维度的数据收集进来，能够接得进、看得全、用得上。第二步，用本体驱动的智能研判，自动让AI加上本体，生成带推理链、证据链的研判方案，并且通过仿真推演的方式，对各个方案进行量化评估。第三步，所有AI推出来的方案给到决策者判断。
黄锋提到，方案可以实现对研判范围的全面覆盖，短时间内生成方案，并且整个决策的时效性和质量都能大幅提升。
另一方面是无人智能，可应用于民用领域的管网和电网线路巡检、港口无人化作业等等。过去，这些场景会面临三个挑战：第一，不管是无人机、机器狗、无人车，装备之间不同厂家生产，通信协议不一样，很难在一个平台上把它们统筹管理起来，很难形成协同化的能力；第二，后面还需要有人遥控控制前面的装备，当需要集群化协同时，需要后台人为控制，人手也会成为瓶颈；第三，遇到无网断网包括没有GPS定位的情况下，装备如何自主感知，等等，遇到的挑战也很大。
针对这些问题，中国电子云提出了无人智能的应用解决方案，希望装备可以自主感知决策和执行。整个方案分为云边端三层架构：在端侧，无人装备不仅仅是远程遥控的玩具，在具体环境下可以实现自主感知、规划、执行和异常处置；在边侧，可以实现任务规划、协同控制包括人机接管；在云侧，有指挥调度中心，包括技能中心，它是整个系统的大脑。通过云边端的三层架构，可以实现对于百级无人装备的统一接入，任务方案可以在短时间内生成，并且一个人可以指挥多个无人装备。
黄锋指出，决策智能是动脑生成方案，无人智能是动手执行方案，这两者之间通过统一智能体的架构可以无缝衔接，联合发挥作用。
南方+记者 郜小平
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