以API资产探测为重点、API安全扫描为核心，帮助企业自动探测API资产、对API进行漏洞扫描、识别API业务缺陷，并且提供丰富的API全扫描报告和评估修复建议，帮助企业全面了解API安全状况，并采取相应的措施规避企业API安全风险。随着大模型技术的介入，API安全正迈向新的智能化层面。以API资产管理为重点、API安全审计为核心，帮助企业识别和管理API资产、检测API安全攻击、识别API请求中

在训练平台方面，云边结合的分布式计算平台发展，强化了机器人的训练和分析决策速率。大模型驱动下，人形机器人从最初的传统自动化，即人工编排下初步的感知、执行，到基于基础模型的通用原子能力，也就是单个的任务编排，部分实现特定任务的能力迁移，再到数据驱动下的端到端操作，逐步经过认知推理规划大模型到端到端操作大模型的升级，实现更强的跨任务泛化能力。随着人工智能的发展，我们认为，人工智能、云计算、算力将全面融

答案是云知声独创的 “山海·Atlas”智算一体基座，将通用多模态大模型底座与Atlas基础架构深度整合，既是专业智能体的基础，也是感知AI中枢的根基——将传统的ASR、TTS和全双工能力，有效整合到端到端大模型中，做到传统模块级联无法实现的极致交互体验和效率。随着智能体时代到来，云知声在“山海·Atlas”通用智算基座持续演进基础上，年前实现了“山海·知医”5.0医疗大模型升级，今天迎来了“山海

而RPA的流程力，需要大模型的智能升级。举个例子，财务人员想做自动统计部门报销金额的智能体，不用学流程设计，只需要在Magical Automator里输入“每天早上9点，从企业微信里收集报销单，统计总金额，生成Excel后发邮件给部门经理”，AI会自动分析需求，生成流程。从UiPath的产品演进路径可以看到，“AI+自动化”从早期的单一技术发展，如今已经进入到了Agents、Robots、Peo

科技云报道原创。当曾经担任大都会人寿MetLife CIO的加里·霍伯曼（Gary Hoberman）于2017年创立低代码开发平台公司Unqork时，他度过了一段令人沮丧的日子。霍伯曼试图说服风险投资家投资他这家专注于软件代码生产的初创公司。霍伯曼提供了300个左右的买点，但是没有一个能让风投公司打开支票簿。“我得到的第一条反馈是我太老了！”这让45岁的霍伯曼情何以堪。然而到了2020年，霍伯曼

科技云报道原创。近日，一个最新调研报告预测，中国有望超越美国，成为低代码应用的领导者，这一结论再次将“低代码”推上了热榜。11月2日，由Mendix发布的全球低代码发展现状调研报告显示：在全球，有77%的受访企业已经在开始使用低代码开发平台；而中国低代码市场呈现高速发展，85%的IT决策者表示正积极拥抱这项技术。尽管目前美国仍处于第一的位置，但中国市场有望迅速超越前者，成为低代码应用的领导者。此前

科技云报道原创。和许多坐在风口上的概念一样，“低代码”似乎在一夕间变得火热起来，但也饱受争议。“低代码将替代开发者”、“低代码是伪命题”的说法，频频被业内人士拿来讨论。如今，随着更多企业的入局，中国低代码市场显现出巨大的增长空间，“该不该做低代码”已不再是个问题。近日，字节跳动收购低代码厂商“黑帕云”，钉钉提出在低代码APaaS的基础上进一步做BPaaS（Business PaaS），网易、百度、

无论是办公软件、娱乐应用，还是智能硬件、垂直领域服务，都能被统一调度，实现工作、学习、生活场景的无缝衔接。天禧AI采用端云混合架构，本地集成天禧模型，云端联动豆包、Deepseek等模型，将感知、理解、记忆、规划、调度五大能力在终端、个人云、公有MaaS间合理分布、动态优化，既保证隐私安全，又具备强大的算力支撑。如果说，公共AI连接的是每一个商业帝国的边界，那么个人AI就是由用户全权掌控，数据、算

去年10月，艺赛旗企业级自动化平台再度升级，通过AI Center、Agent+RPA一体化、智能组件三大技术能力，完成了从“流程自动化”到“智能体自主协同”的跃迁，既保留了RPA的稳定高效，又赋予了自动化“主动决策、灵活协作”的智能属性，帮助企业在降本提效的同时，构建更具适应性的数字化业务体系。自动化技术的演进，始终围绕着“解放人力”的核心诉求。从RPA的机械执行到RPA+Agent的智能协同，

为了展示云计算如何作为AI的基础设施，共同塑造一个更加智能、高效、可持续的世界，今年大会在延续以往云服务产业发展核心议题基础上，还将重点围绕云原生技术发展、行业云平台与云优化治理、混合云与专有云、稳定性保障与SRE、云安全、算力服务、企业云应用与服务、智算服务与大模型云服务、云边端协同、信创云、政务云、央国企云、交通云、汽车云等等多个主题开展讨论。随着技术的不断进步，云计算与人工智能、大数据、边缘