基于AI大模型的智能座舱

基于DeepSeek的大模型一体机一、什么是大模型一体机大模型一体机是一种将高性能计算硬件与大模型软件深度整合的集成化设备。它不同于传统的云计算服务，而是将完整的AI能力封装在本地化设备中，用户无需：提高政务咨询效率，实现政策文件的智能解读。一体机的本地化部署特性特别适合对数据安全要求高的场景，所有数据处理都在用户本地完成，无需担心数据外泄风险。DeepSeek大模型一体机代表了AI技术落地的新趋势适配的算力硬件，确保模型能够有效稳定地运行。应用场景与价值DeepSeek大模型一体机适用于多种业务场景：1.企业智能助手：构建企业知识库，提供智能问答、文档分析等服务，提高员工工作效率。2.金融服务，它将复杂的大模型技术封装为易用的产品形态，降低了企业使用AI的门槛。无论是追求效率提升的企业，还是注重数据安全的机构，都能从这一创新解决方案中获益。复杂的部署和维护即可使用先进的大模型功能。DeepSeek大模型一体机的核心优势在于其高度集成性。设备内置了经过优化的DeepSeek大模型，包括自然语言处理、计算机视觉等多模态能力，同时配备了专门

大模型AI是指使用大量数据和计算资源来训练高级人工智能（AI）模型的技术。随着数据的大量增长和计算能力的提高，AI系统的性能也在不断提高。大模型AI的目标是提高AI系统的表现，使其更加适应各种复杂的应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出情况和任务。大模型AI通常使用深度学习框架，来构建和训练模型。这些框架提供了强大的工具和库，使研究人员能够更容易地处理大规模数据集，构建复杂的神经网络结构，并进行高效的计算。大模型AI的应用非常广泛。然而，大模型AI的培训和推理需要大量的计算资源和时间。大模型AI通常需要强大的硬件基础设施和优化的软件环境才能运行。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二

大模型AI，即大型人工智能模型，是指具有大量参数和复杂结构的人工智能模型，通常用于处理和生成自然语言、图像、音频等多种类型的数据。这些模型通过深度学习技术进行训练，能够理解和生成与人类语言相似的文本，进行图像识别，甚至进行语音合成等。大模型AI是一种具有海量参数和高度复杂性的神经网络模型，能够处理和分析大规模数据，并生成高质量的内容或进行高效的决策。特点：参数规模大：大模型AI通常包含数以亿计甚至更多的参数，这使得它们能够捕捉和表示更复杂的特征和模式。结构复杂：这些模型由多个层次和组件组成，包括输入层、隐藏层和输出层等，每一层都有特定的功能和作用。数据驱动：大模型AI的性能和效果在很大程度上取决于训练数据的数量和质量。通用性强：大模型AI可以应用于多个领域和任务，表现出很强的通用性和适应性。大模型AI应用场景大模型AI在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：自然语言处理：大模型AI在关键技术支持。医疗领域：大模型AI在医学影像分析、疾病预测和病历管理方面展现了巨大的潜力，帮助医生提高诊断准确率和医疗服务效率。金融领域：在金融领域，大模型AI可以用于风险评估、欺诈检测和股票预测等任务

一文读懂AI知识问答大模型：从原理到应用与未来什么是AI知识问答大模型AI知识问答大模型，是基于深度学习的一种强大语言处理模型。简单来说，它就像是一个超级智能的“知识渊博者”，能够理解人类提出的各种，如语音、图像或视频，都转换为文本格式。毕竟，目前的AI大模型主要是基于文本数据进行训练的，所以将输入转化为文本是后续处理的基础。分词解析，理解语义一旦问题被转换为文本格式，AI大模型就会对其进行分词问答系统不同，AI知识问答大模型不需要事先设定好固定的问题和答案模板，而是通过对大量数据的学习，具备了处理各种开放性、复杂问题的能力。它可以理解模糊、隐喻、上下文依赖等各种复杂的语言表达，并且能够生成自然流畅、逻辑连贯的回答，就像人与人之间的交流一样自然。工作原理大揭秘输入处理与文本转化当你向AI知识问答大模型提出问题时，它首先要做的就是将你的输入转化为能够理解的形式。这通常意味着把各种形式的输入和语法解析。分词是将文本拆分为独立的词汇单元的过程，解析则是确定这些词汇在句子中的语法角色和关系。上下文理解与意图推断仅仅理解问题的语义结构还不够，AI大模型还需要理解问题的上下文和意图。它会利用

AI大模型通常是指基于人工智能领域的深度学习技术，通过大规模的训练数据和计算资源，构建起具有数十亿、甚至万亿级别参数的深度学习模型。这些模型可以涉及多种AI领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。AI大模型的核心优势在于拥有巨量的参数和数据，可以进行更复杂和精细的建模和预测，从而更好地解决现实世界的问题。目前，一些著名的AI大模型通过使用大量的数据集，并结合新的深度学习算法，可以在许多AI领域内实现前所未有的性能，推动了AI技术的快速发展，并带来了新的应用领域和商业机会。同时，AI大模型也需要巨大的计算资源和训练时间，这在一定程度上限制了它们的应用范围和发展速度。AI大模型不仅在学术界备受关注，也在业界得到广泛应用。在自然语言处理领域，AI大模型的用涵盖了自动问答、聊天机器人、摘要生成等多种任务；在计算机视觉领域，AI大模型可用于图像分类、目标检测、图像生成等多个应用场景。这些应用都得益于AI大模型所提供的极高的准确性和泛化能力。此外，AI大模型也面临着一些挑战和限制。例如，一些大模型存在模型泛化不足和计算资源消耗较大的问题；而且，大模型的训练需要大量异构计算资源，这对

AI大模型，又称为大规模AI模型、大型神经网络模型，是指参数数量庞大的人工智能模型，通常由数以亿计的参数组成。这些模型通常由深度学习算法训练而成，具有相对较高的准确性和复杂性。随着硬件计算能力的不断提升，以及训练数据集的不断扩大，AI大模型的应用和研究越来越受到关注。AI大模型具有以下几个特点：高度复杂性：AI大模型拥有大量的参数，可以对更加复杂的问题建模和学习。相比于传统的机器学习算法，大模型用户数据。这对于数据隐私和安全提出了挑战，需要合理的数据使用和保护措施。AI大模型在许多领域都有着广泛的应用。例如，在自然语言处理领域，大模型能够实现更加准确和流畅的文本生成、机器翻译和问答系统；在一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商，积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战，打造数据管理平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型分布式图数据库StellarDB，能够赋予大模型“长期记忆”，打破通用大模型的时空限制，用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型，从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出

AI大模型底座：智能时代的“数字地基”在人工智能技术快速发展的今天，AI大模型底座正悄然成为支撑智能时代的"数字地基"。这个看似专业的名词，实际上与每个人的生活息息相关。从手机里的语音助手，到街头的智能交通系统，再到医院的AI辅助诊断，背后都离不开AI大模型底座的支撑。AI大模型底座是一个复杂的系统工程，主要由三大核心要素构成：算法框架、计算能力和数据资源。算法框架如同大脑的神经网络，决定着AI、有效的迁移学习能力和持续的自进化能力。泛化能力使AI能够处理各种复杂场景，迁移学习能力让AI可以快速适应新任务，自进化能力则确保AI系统能够与时俱进。这些特性使得AI大模型底座成为推动智能化应用的核心运行效率，也在改变着人们的生活方式。展望未来，AI大模型底座的发展将朝着更智能、更普惠的方向迈进。随着技术的进步，它将变得更加"聪明"，能够处理更复杂的任务；同时，它也将变得更加"亲民"，让更多人能够享受到AI带来的便利。的思考方式；计算能力好比肌肉，提供强大的运算支持；数据资源则是养分，让AI不断学习成长。这三者相互配合，共同构建起AI大模型的坚实基础。在技术特征方面，AI大模型底座展现出三大特点：强大的泛化能力

数据分析，从而实现更准确和智能的金融风险管理。医疗诊断：AI大模型可以基于大数据应用于医疗领域，帮助医生提高诊断准确性和医疗效率。智能客服：AI大模型可以帮助企业实现智能客服的自动化，在解决客户问题的AI大模型可以应用于许多领域，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、人工智能游戏、机器译等等。以下是部分具体的应用场景：自然语言处理：AI大模型可以更准确地完成文本分类、情感分析、实体识别、语义匹配等任务。计算机视觉：AI大模型可以大幅提高计算机视领域的图像识别、分割、人脸识别和目标检测的精度与效率。语音识别：AI大模型能够更精准地识别语音信号，提高语音识别的准确率和响应速度。人工智能游戏：AI大模型有助于实现更强大的AI玩家，更真实和智能的游戏情境以及更高质量的游戏体验。机器翻译：AI大模型可以获得更高的机器翻译质量，从而提高翻译的效率和可靠性。金融风控：AI大模型可以自动化地进行大量同时，提高企业效率。智慧城市：利用AI大模型，可以实现市信息化的智能升级，探索城市发展的新动能，提高城市治理的效率。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型

事件发展，以及事件的传播涟漪效应带来的市场反应。这样就实现了投研业务逻辑与大模型的能力对齐，而这正是星环科技构建基于大模型的智能投研新范式的底层逻辑。针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型，寓意学海无涯，既代表了投资领域终身学习的精神，也蕴含了大模型本身在参数架构方面持续迭代的内涵。可以说无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型。整个无涯的开发是基于星环科技图数据库、向量数据库、时序数据库和时空数据库及高性能计算集群的硬实；基于星环科技对图数据库、深度图推理算法的技术，形成了大规模高质量的金融类事件训练指令集。二者共同铸就了星环科技开发金融领域大语言模型的坚实底座。

AI大模型的训练是一个复杂的过程，涉及使用深度学习技术对模型进行大规模的数据训练。以星环科技的无涯为例，作为一个基于大规模语言模型的智能助手，其训练过程通常包括以下几个关键步骤：数据收集：收集大量，并最终部署到实际应用中。AI大模型的训练需要大量的计算资源和专业知识，旨在使模型能够理解和生成高质量的文本内容。星环大语言模型运营平台——SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和选代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，帮助企业快捷地构建自己的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。文本数据，这些数据可以来自互联网、书籍、文章等多源渠道，对于政务大模型而言，则侧重于政务相关的文档和资料。数据预处理：清洗和格式化数据，去除噪声和无关信息，确保数据质量。模型构建：设计神经网络架构，用于处理序列数据。训练过程：使用GPU或TPU等高性能计算资源对模型进行迭代训练，调整参数以最小化损失函数。评估与优化：在验证集上评估模型性能，并根据结果进行调优。测试与部署：在测试集上进一步验证模型效果

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...