业务人和技术人，更像是数字化转型中的两种化学试剂，放在两个杯子里，转型永远不会发生。

通过内置的动态语义解析引擎，平台能够精准识别用户的自然语言意图，自动结合企业数据字典与元数据映射，将其转化为复杂的多表 JOIN 计算、数据聚合与过滤逻辑，它不仅支持异构数据源的无缝接入，还能在沙箱隔离环境中安全执行查询，让非技术背景的业务专家也能瞬间拥有全栈数据分析师的穿透式查询能力。对于金融、政务、医疗及大型制造等对数据敏感度极高的行业而言，SaaS 化的 AI 服务往往伴随着不可控的数据泄露

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研发从来都不是 Coding 单一环节的比拼，而是全流程的较量。落地 AI 也一样，光有 AI 编程，总觉得差点意思。

摘要：乔治亚州立大学研究人员认为AI仅能处理简单到中型的CAD建模任务。针对其研究中第8个失败的齿轮建模案例（120mm外径、24齿渐开线齿轮），我们使用相同英文需求测试，成功生成符合3D打印要求的模型及STL文件。这表明AI在CAD领域的工程化应用进步迅速，5个月内就将"不可能"变为现实。欢迎对AI+工业研发感兴趣者交流探讨。（149字）

本文介绍了AI+CloudOS创新方案，通过"全栈协同、按需装配、智能驱动"三大核心逻辑，实现AI与云原生的深度融合。该方案构建了覆盖基础设施层、平台核心层、AI能力层和业务应用层的全栈架构，支持异构环境管理、云原生底座搭建、AI全生命周期管理和行业场景化适配。目前已成功应用于制造、零售、医疗等多个行业，有效解决了技术落地门槛高、资源浪费、数据孤岛等行业痛点，推动AI技术向业务

行云创新受邀加入信通院云原生成熟度专家组，开启业内首批云原生技术架构/应用成熟度评估测试

AI大模型正在深度重塑工业研发全流程：在CAD领域，通过规范驱动设计、突破复杂齿形建模、创新"自由笔"交互，实现高效合规设计；在CAE领域，提供仿真全流程指导、智能纠错和多方案对比分析，大幅降低使用门槛；在PLM领域，实现设计规范数字化和全流程数据追溯。这些实践表明，AI大模型正从单一工具升级为贯穿"设计-仿真-管理"的智能协同体系，将专业知识转化为可执行逻

NebulaAI 现已正式上线 NL2SQL 功能，免费开放使用！在NebulaAI创建数据库并完成数据类型定义以后，用户可以通过对话直接访问和查询数据。智能体根据用户需求自动生成 SQL 查询，并可视化呈现查询结果。