自动驾驶L2/L3/L4本图谱围绕“自动驾驶L2/L3/L4”展开，覆盖驾驶自动化分级、核心技术能力、典型落地场景、应用价值与产业链协同关系。图中以“定义—核心特点—认知路径—典型应用—优缺点”为主线，帮助读者快速理解从辅助驾驶到有条件自动驾驶、高度自动驾驶的演进逻辑。阅读入口建议从分级边界入手：L2强调驾驶员持续监管下的组合驾驶辅助，L3强调限定场景内系统可承担动态驾驶任务但需要人类接管，L4强调在设计运行域内无需人工接管。随后可结合ODD约束、感知融合、决策规划、冗余安全、人机接管、车云协同和法规准入等关键节点，判断不同方案的技术自动驾驶L2/L3/L4本图谱围绕“自动驾驶L2/L3/L4”展开，覆盖驾驶自动化分级、核心技术能力、典型落地场景、应用价值与产业链协同关系。图中以“定义—核心特点—认知路径—典型应用—优缺点”为主线，帮助读者快速理解从辅助驾驶到有条件自动驾驶、高度自动驾驶的演进逻辑。阅读入口建议从分级边界入手：L2强调驾驶员持续监管下的组合驾驶辅助，L3强调限定场景内系统可承担动态驾驶任务但需要人类接管，L4强调在设计运行域内无需人工接管。随后可结合ODD约束、感知融合、决策规划、冗余安全、人机接管、车云协同和法规准入等关键节点，判断不同方案的技术
PaaS本图谱围绕 PaaS（Platform as a Service，平台即服务）展开，覆盖云计算平台层的核心能力、应用开发部署流程、典型应用场景以及优缺点。图谱将 PaaS 放置在 IaaS 与 SaaS 之间，突出其为开发者和企业提供应用运行环境、开发框架、中间件、数据库、DevOps、监控治理与弹性伸缩等平台能力的定位。阅读本图谱可从“定义”进入，理解 PaaS 的边界；再沿“核心特点”和“构成逻辑”查看平台如何支撑代码提交、构建打包、环境编排、发布运行与监控扩缩；最后结合“典型应用”和“优缺点”判断其适用场景与选型风险。
云计算本图谱围绕“云计算”展开，覆盖按需交付的计算、存储、数据库、网络、安全与软件平台服务，延伸至企业上云、数据分析、AI训练、物联网平台、视频处理、灾备容灾等典型应用场景。图谱的阅读入口可从“定义—核心特点—使用流程—典型应用—优缺点”理解云计算的基本逻辑，再进一步拆解其产业链上下游、服务模式与商业价值。其核心价值在于帮助用户快速识别云计算如何通过资源池化、弹性伸缩和自动化运维降低IT投入、提升扩缩容效率，并支撑数字化与智能化业务。
IDC本图谱围绕IDC（互联网数据中心，Internet Data Center）展开，覆盖机房空间、供配电、制冷、网络接入、安全运维、云网协同与增值服务等核心环节，并延伸至云计算平台、AI算力集群、互联网业务、金融灾备、政企专有云和内容分发等典型应用场景。从图片结构看，图谱以“定义—核心特点—服务流程—典型应用—优缺点”为主线，适合作为理解IDC业务边界、服务价值和产业链位置的阅读入口。其核心价值在于帮助读者快速把握IDC从基础设施建设到运营交付，再到下游行业承载的完整逻辑。
数据要素本图谱围绕“数据要素”这一数字经济基础资源展开，覆盖数据从采集、治理、确权授权、流通交易到场景应用的全链路，并延伸至政务、金融、工业、交通、医疗、AI训练、精准营销、城市治理等典型应用领域。图谱的阅读入口可从三条主线切入：一是理解数据要素的定义与核心特征，二是把握数据价值形成流程，三是识别产业链各环节的参与主体、商业模式与合规约束。其核心价值在于帮助读者快速理解数据如何从资源转化为可定价、可流通、可复用并能创造经济价值的生产要素。
算力本图谱围绕“算力”这一数字经济基础能力展开，覆盖从芯片性能、并行计算、网络互联、存储与调度，到云边协同、数据吞吐、可靠运维及典型应用场景的完整知识框架。图中以“计算能力 Computing Power”为核心，强调算力并非单一硬件指标，而是由芯片、服务器、网络、存储、软件框架和资源调度共同形成的综合供给能力。阅读入口可从四个层次展开：首先理解算力的定义与核心特点，其次查看任务定义、算力匹配、资源调度、数据传输、运行评估的构成逻辑，再进一步识别AI训练、智能推理、科学计算、自动驾驶、工业仿真、视频分析、政企云服务、
多模态该图谱围绕“多模态”技术展开，覆盖文本、图像、语音、视频、传感器等多源信息的联合理解、融合推理与生成交互，适用于人工智能基础模型、内容生成、智能终端、自动驾驶、医疗影像、工业质检、智能检索等多个行业场景。从阅读入口看，图谱以“定义—核心特点—构成逻辑—典型应用—优缺点”为主线，先解释多模态的技术边界，再拆解数据采集、模态编码、语义对齐、融合推理、生成交互等关键环节，帮助读者快速理解多模态系统如何从多源输入走向场景化应用。
大模型该图谱以“大规模人工智能模型（Large AI Model）”为核心，覆盖从数据治理、预训练、对齐微调、部署推理到评测迭代的技术闭环，并延展至智能客服、办公助手、代码生成、知识检索、内容创作、数据分析、教育辅导、行业智能体等典型应用场景。阅读该图谱可从三条线索切入：一是理解大模型的核心能力，如上下文理解、生成与推理、多模态融合、工具调用和知识增强；二是把握模型构建逻辑，即“数据治理—预训练—对齐微调—部署推理—评测迭代”；三是观察产业落地路径，重点关注模型能力如何转化为企业效率提升、行业知识服务和自动化应用。
RAG该图谱围绕 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）展开，覆盖从外部知识接入、文档处理、向量检索、上下文拼接到大模型生成的完整技术链路，并延伸至企业知识库、智能客服、合同审查、投研助手、代码问答、医学文献检索等典型应用场景。图谱的核心价值在于帮助读者快速理解 RAG 如何通过“检索 + 生成”的方式提升大模型在私域知识、实时信息和可追溯问答中的表现。阅读入口可从图中的五个模块切入：定义、核心特点、工作流程、典型应用、优缺点。
AI Agent该图谱围绕 AI Agent（智能体 / Autonomous AI Agent） 展开，覆盖其定义、核心能力、工作流程、典型应用与优缺点等关键内容，适合作为理解智能体技术与产业落地的入门型知识卡片。从图谱结构看，阅读入口可以从“定义”开始，先理解 AI Agent 与普通问答模型的差异，再沿着“核心特点—工作流程—典型应用—优缺点”的路径，逐步把握其技术逻辑、业务价值与落地边界。
AIGC该图谱围绕“AIGC（生成式人工智能）”展开，覆盖从基础数据、算力、模型、工程平台到内容生成应用、审核治理与商业落地的完整产业范围。图谱图片以“定义—核心特点—工作流程—典型应用—优缺点”为主线，突出多模态生成、提示词驱动、大模型支撑、内容自动化、人机协同、快速迭代与安全治理等关键要素。阅读该图谱可从三条入口切入：一是理解AIGC的技术边界与价值来源；二是把握从需求定义、提示设计、模型生成、人工校验到发布复用的业务流程；三是识别文案创作、图像设计、视频生成、代码辅助、智能客服、教育辅导、营销投放、知识检
