可编排机器人种类
常用业务场景模板
节点大流程
多流程并行
精准刻画物理空间到网络空间，网络空间到数据空间，数据空间到数字空间的多维度立体模型，实现立体化的数字业务数据治理，打破数据孤岛
基于图谱推理与虚拟机器人行动反馈闭环，构建与现实1比1实时仿真数字模拟环境。赋能机器学习，加速迭代优化，多机器人智能协同沙盘推演，连续决策推荐行动。
类Python编程语言、自研IDE环境、面向机器人单元开发模式、非技术人员也能快速上手，及时响应个性化需求
非硬编码或规则匹配，经验+算法动态协同调度机器人组建任务流，快速输出具备大规模干活能力的机器人集群服务
构建1：1实时仿真的数字模拟环境，支持多个场景中单、多智能体与周围网络、物理空间的交互训练，构建多级执行、反馈、进化的流程闭环
支持时序，快照；大规模结构化/非结构化数据自动化知识图谱构建，加维；兼容Cypher查询语言
兼顾现有SOAR+RPA,同时基于事理知识图谱的大规模任务自动化调度
数据分块存储加密，支持通信端到端全流程加密，任意环节身份校验及权限控制
从传统的“事件响应式”向持续“智能响应式”转变，从“已知威胁检测”向“未知威胁检测”发展，利用人工智能技术和机器学习算法，构建全面预测、基础防护、响应能力和恢复能力。
利用人工智能和机器学习算法对运维数据进行深入分析，涵盖IT监控，应用性能管理、外网监控、日志分析，系统安全等方面。
基于物理实体的基本状态，数字孪生模型以动态实时的方式将建立的模型、收集的数据做出高度写实的分析，用于系统的监测、预测和优化。
通过人工智能与其他数字技术的交互交融，构建新型基础设施，不断融入中国数字经济的发展浪潮，始终坚持与中国产业同频共振。
