广东省

自《台州宣言》发布以来，吉利控股集团坚定不移地推进内部资源深度整合和高效融合，杜绝重复投入，提升企业整体竞争力。针对Agent的执行能力，PPIO率先支持Kimi-K2、Qwen3Coder等代码模型，实现强大的自主编程、工具调用和数学推理能力。强安全隔离，让不同Agent沙箱的环境可实现完全隔离，当多个任务并发执行时，每个任务都能在独立环境中运行，从根源上避免数据泄漏和资源抢占冲突。PPIOAgent沙箱基于FirecrackerMicroVM构建，具备强安全隔离、毫秒级极速启动、高并发创建三大特性，无需预部署，即启即用，让Agent的所有操作均处于受限、可控的状态。目前PPIO的AI智能体平台企业版本已有实践案例落地：基于AI智能体平台，PPIO为某国际学校打造了智慧教育全场景解决方案，覆盖管理、教学、学习、研学全场景，贯穿课前备课、课堂作业、学情分析、心理监测、家校互动等全流程，适配校内校外各教育阶段。同时，PPIO模型服务平台还提供涵盖文本、语音、视频、图像等多模态模型支持，满足多样化Agent应用需求。通用版以分布式GPU云底座为支撑，发布中国首款兼容E2B接口的Agent沙箱，以及更适用于Agent构建的模型服务，为个人开发者与中小企业提供兼具性能、效率、成本优势的AI智能体平台。针对Agent的规划能力，PPIO上线了DeepSeekR1、Qwen3、MiniMaxM1等国内主流推理模型，来

这在一定程度上反映了国产机器人产业的快速崛起与大量产品涌现，从而冲淡了大众对于TeslaBot的追捧。相比数字世界中的大模型，MogoMind可以视为物理世界的实时搜索引擎，通过接入物理世界实时动态数据，MogoMind形成全局感知、深度认知和实时推理决策能力，能够从数据中抽取意义、从经验中学习规则、在场景中灵活决策。MogoMind依托交通数据流实时全局感知、物理信息实时认知理解、通行能力实时推理计算、最优路径实时自主规划、交通环境实时数字孪生、道路风险实时预警提醒六大关键能力，解决了当前AI缺乏物理世界实时感知能力和全局认知系统两大问题。自动驾驶领域，MogoMind通过多源数据融合和长尾场景持续学习，反哺自动驾驶模型训练。交通管理领域，MogoMind让交通管理者掌握整个城市交通系统的运行全貌，能基于实时动态数据的融合分析做出科学决策。通过全域覆盖的通感算一体化设备，MogoMind能够全天候、不间断捕捉车辆行驶轨迹、速度变化、交通流量、行人动态等海量异构数据，并经过数据融合算法快速整合处理，为智能分析和精准决策提供数据基础。大会期间，蘑菇车联围绕

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