新型智能應(yīng)用具備六大核心特征：

1. 多模交互：視覺圖像分析、語(yǔ)言語(yǔ)義理解、姿態(tài)運(yùn)動(dòng)感知等領(lǐng)域技術(shù)的快速發(fā)展與融合，使得系統(tǒng)能夠同時(shí)接收并理解語(yǔ)音、圖像、GUI界面、文本、手勢(shì)、生理信號(hào)等多模態(tài)信息。這些技術(shù)的成熟將為應(yīng)用提供更加豐富的交互形式：從之前的“單模態(tài)”信息交互演化為“多模態(tài)”信息交互。

2. 智能協(xié)作：通過多智能體（Multi-Agent）之間、以及人機(jī)之間的互聯(lián)互通與角色分工，應(yīng)用可以在復(fù)雜、多變的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)度、決策與執(zhí)行，拓展能力邊界，為業(yè)務(wù)帶來更高層次的靈活性與創(chuàng)造力。

3. 自主運(yùn)行：智能應(yīng)用在符合業(yè)務(wù)目標(biāo)和安全合規(guī)要求的前提下，具備高度的自主決策與自適應(yīng)獨(dú)立運(yùn)行能力。它作為新一代智能應(yīng)用最顯著的特征，也標(biāo)志著AI原生時(shí)代，人與機(jī)器在生產(chǎn)與服務(wù)方式上發(fā)生的顛覆性變革。

4. 環(huán)境認(rèn)知：智能應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)其所處物理和數(shù)字環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)感知、融合建模、趨勢(shì)預(yù)測(cè)與策略動(dòng)態(tài)調(diào)整的能力。在新一代智能應(yīng)用中，環(huán)境認(rèn)知能力至關(guān)重要，它讓系統(tǒng)能夠基于全局上下文自主決策，從而大幅提升運(yùn)行質(zhì)量、安全保障和用戶體驗(yàn)。

5. 自我進(jìn)化：與傳統(tǒng)依賴版本迭代實(shí)現(xiàn)局部?jī)?yōu)化的模式不同，自我進(jìn)化（Self-Evolving）通過持續(xù)學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)適配和自我優(yōu)化，為智能應(yīng)用構(gòu)建了更具彈性和自愈能力的技術(shù)框架。

6. 智能研發(fā)：通過人工智能技術(shù)重構(gòu)軟件研發(fā)全生命周期流程，包括需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、代碼開發(fā)、測(cè)試驗(yàn)證、部署交付與智能運(yùn)維等環(huán)節(jié)。其核心價(jià)值體現(xiàn)在顯著提升研發(fā)效率和軟件質(zhì)量，并增強(qiáng)研發(fā)敏捷性。

AI-Native和Cloud-Native構(gòu)建智能應(yīng)用的技術(shù)底座

從技術(shù)理念、服務(wù)架構(gòu)、工程方法、應(yīng)用形態(tài)等多個(gè)維度看，云時(shí)代和人工智能時(shí)代的軟件應(yīng)用，有著各自鮮明的特點(diǎn)，對(duì)比如下：

智能應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)依賴以下關(guān)鍵技術(shù)：

?  多模態(tài)融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)智能：多模態(tài)融合技術(shù)是支持應(yīng)用實(shí)現(xiàn)多模態(tài)智能的重要一環(huán)。多模態(tài)大模型是一種能夠處理和理解多種類型數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻、視頻等）的人工智能模型，多模態(tài)大模型通過整合不同模態(tài)的信息，能夠?qū)崿F(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)。

?  智能Agent開發(fā)與運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)群體智能：在多Agent智能體協(xié)同開發(fā)體系中，全碼、低碼、零碼并非獨(dú)立的技術(shù)路徑，而是相互融合、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。全碼開發(fā)聚焦于構(gòu)建復(fù)雜算法邏輯與高性能計(jì)算能力的核心Agent模塊，為系統(tǒng)提供性能保障和基礎(chǔ)能力底座。低碼開發(fā)通過模塊化組件實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化功能Agent的高效構(gòu)建，完成系統(tǒng)基礎(chǔ)框架搭建與核心功能整合。零碼開發(fā)則賦能非技術(shù)人員基于實(shí)際需求對(duì)Agent進(jìn)行精細(xì)化參數(shù)配置與行為邏輯調(diào)整，確保多Agent系統(tǒng)具備動(dòng)態(tài)響應(yīng)業(yè)務(wù)環(huán)境變化的能力。

?  檢索增強(qiáng)生成，增強(qiáng)智能體個(gè)性化記憶：檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation，簡(jiǎn)稱RAG）是一種結(jié)合信息檢索與生成模型的人工智能技術(shù)，旨在通過動(dòng)態(tài)調(diào)用外部知識(shí)庫(kù)，提升大語(yǔ)言模型的準(zhǔn)確性和可靠性。它有效解決了傳統(tǒng)模型的“幻覺問題”，同時(shí)增強(qiáng)了信息的時(shí)效性和安全性，成為當(dāng)前AI領(lǐng)域的重要趨勢(shì)。

?  智能應(yīng)用管理引擎，應(yīng)用自動(dòng)運(yùn)行與自主優(yōu)化：每一個(gè)在平臺(tái)上運(yùn)行的應(yīng)用都將擁有一個(gè)專屬的智能管理引擎，實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)的運(yùn)行和調(diào)優(yōu)。通過平臺(tái)能力的深度整合和持續(xù)優(yōu)化，應(yīng)用的自動(dòng)化運(yùn)行和自我調(diào)優(yōu)將成為常態(tài)，極大提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。

?  智能組裝與集成，擴(kuò)展應(yīng)用能力邊界：通過“外部工具集成、智能組裝平臺(tái)、AI智能網(wǎng)關(guān)、MCP動(dòng)態(tài)服務(wù)架構(gòu)”四層技術(shù)體系的協(xié)同，企業(yè)可構(gòu)建持續(xù)擴(kuò)展的“數(shù)字化DNA”。實(shí)現(xiàn)“橫向裂變”，每個(gè)接入的外部系統(tǒng)，可通過組件市場(chǎng)轉(zhuǎn)化為可復(fù)用能力；縱向躍遷，AI網(wǎng)關(guān)的智能化路由是傳統(tǒng)系統(tǒng)獲取“數(shù)字神經(jīng)”，響應(yīng)速度大幅提升；立體進(jìn)化，MCP架構(gòu)自動(dòng)智能工具化，使得業(yè)務(wù)編排更簡(jiǎn)單。

?  統(tǒng)一的智能體可觀測(cè)，支撐海量智能應(yīng)用高效運(yùn)維：隨著AI Agent元年的到來，客戶大量的LLM-based應(yīng)用上線，未來應(yīng)用將逐步從云原生轉(zhuǎn)型成為AI原生，形成Event-Driven、Data-Driven、LLM-Driven三分天下的應(yīng)用形態(tài)，將產(chǎn)生復(fù)雜的應(yīng)用鏈路拓?fù)浜徒M件依賴，同時(shí)催生出多元且復(fù)雜的運(yùn)維需求，面向未來海量AI-Native應(yīng)用的智能化運(yùn)維場(chǎng)景，將形成新的智能化可觀測(cè)技術(shù)框架，該框架包括統(tǒng)一且極致性價(jià)比的可觀測(cè)統(tǒng)一存儲(chǔ)分析底座（數(shù)據(jù)層），運(yùn)維大/小模型（算法層），由運(yùn)維智能體編排而成的運(yùn)維助手（應(yīng)用層）以及各種智能運(yùn)維場(chǎng)景（場(chǎng)景層）。

?  多模態(tài)交互，建立雙向人機(jī)協(xié)同體驗(yàn)：多模態(tài)交互能力和人機(jī)協(xié)作體驗(yàn)是推動(dòng)工業(yè)向通用人工智能（AGI）方向發(fā)展的基礎(chǔ)。AGI旨在復(fù)制類人智能，具有跨不同任務(wù)和環(huán)境理解、學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力。使用多模態(tài)（各種輸入和輸出通道(如視覺、語(yǔ)言、聽覺信號(hào)和手勢(shì)）的集成，使AGI系統(tǒng)能夠以更接近人類認(rèn)知的方式感知和解釋世界。

?  AI內(nèi)生安全，確保應(yīng)用全生命周期可信：應(yīng)用在智能化演進(jìn)中，安全有了新的定義，安全防護(hù)技術(shù)上面臨全新挑戰(zhàn)。在數(shù)據(jù)開發(fā)、模型開發(fā)、模型運(yùn)行、內(nèi)容生產(chǎn)、AI應(yīng)用智能體、模型服務(wù)與應(yīng)用的運(yùn)行和環(huán)境、應(yīng)用的運(yùn)維等方面，需要新的安全防護(hù)能力，以支持智能軟件供應(yīng)鏈安全、數(shù)據(jù)模型可追溯、AI軟件全生命周期的內(nèi)生安全防護(hù)。

應(yīng)用智能化成熟度技術(shù)演進(jìn)路徑

應(yīng)用的智能化并非一蹴而就，應(yīng)用智能化成熟度從L1至L5逐級(jí)演進(jìn)，以交互方式、自主程度、任務(wù)復(fù)雜度等維度對(duì)五個(gè)級(jí)別進(jìn)行定義，以中國(guó)信通院人工智能研究所《軟件智能化成熟度模型》標(biāo)準(zhǔn)為主要參考依據(jù)。

?  L1級(jí)智能應(yīng)用以固定內(nèi)容生成、固定交互方式（如按鈕、表單）為特征，主要依賴傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型運(yùn)行，典型場(chǎng)景包括基礎(chǔ)客服機(jī)器人、人臉識(shí)別等應(yīng)用。此類應(yīng)用缺乏動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)能力，需人工全程主導(dǎo)，適用于低復(fù)雜度、高重復(fù)性任務(wù)。

?  L2級(jí)智能應(yīng)用引入基于大模型的自然語(yǔ)言交互（如多輪對(duì)話方式）方式，能理解用戶意圖并為人類提供輔助能力，典型場(chǎng)景如智能搜索、代碼生成補(bǔ)全等。此類應(yīng)用需要人類大量參與（如確認(rèn)和修改生成內(nèi)容），適用于知識(shí)類場(chǎng)景的任務(wù)。

?  L3級(jí)智能應(yīng)用實(shí)現(xiàn)多種模態(tài)生成（如文本及圖像或語(yǔ)音等），可通過外掛知識(shí)庫(kù)，并基于智能體等方式處理單一領(lǐng)域復(fù)雜任務(wù)，典型場(chǎng)景如編碼智能體、AI原生應(yīng)用等，此類應(yīng)用需要人類參與關(guān)鍵決策（如結(jié)果審核）。

?  L4級(jí)智能應(yīng)用具備跨領(lǐng)域復(fù)雜系統(tǒng)任務(wù)處理能力，通過多智能體協(xié)同與動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)調(diào)用，僅需人類設(shè)定初始目標(biāo)。

?  L5級(jí)代表智能應(yīng)用的終極形態(tài)，能自主完成全領(lǐng)域未知任務(wù)（如科學(xué)發(fā)現(xiàn)），通過全域知識(shí)庫(kù)和自學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)自我迭代，人類零干預(yù)。

由此可見，《應(yīng)用全生命周期智能化白皮書》是具備遠(yuǎn)見的匠心之作，目前千行萬(wàn)業(yè)加速邁向智能化，該白皮書的推出正當(dāng)其時(shí)。不管企業(yè)是正處于啟動(dòng)智能化初期，還是已經(jīng)在踐行智能化的道路上，都可以通過該白皮書獲得行動(dòng)的指導(dǎo)，看清楚未來的方向，才能行穩(wěn)致遠(yuǎn)。應(yīng)用現(xiàn)代化，讓智能觸手可及。

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