处 理 存 储 采 集 HDFS 2 Par t 其他 数据 库 关系 型数 据库 内存 数据 库 Hive Hbase 模型算法库 可视化建模 数据迁移 数据分析 数据处 理 机器学习 产品定位 随着大数据时代的不断发展， 各大企业、政府纷纷建立大数据中心，数据分析 、应 用 的脚步越来越快，在此过程中，异 构数据源的使用 型数 据库 内存 数据 库 Hive Hbase 模型算法库 可视化建模 数据迁移 数据分析 数据处 理 机器学习 复杂任务简单化 产品具有多任务关联功能，对于复杂任务，可拆分多 个子任务后关联，用 户管理 子任务，大大降低复杂度。 更可建立公共子任务，减少重复工作量，提高效率 任务定时 对于业务算法要求每天定时执行，或者在每天 晚上凌晨空闲时执行，产品提供各类型定时功 处 理 存 储 采 集 HDFS 2 Par t 其他 数据 库 关系 型数 据库 内存 数据 库 Hive Hbase 模型算法库 可视化建模 数据迁移 数据分析 数据处 理 机器学习 l 实现异构数据交换的快速 通道 l 组件式拖拽实现数据 ETL l 便于用 户查 询及关联分析 不同数据源的数据 l 实现数据迁移

.........................................................................................74 8.1.1 算法偏差................................................................................................. 人员进行决策。 DeepSeek 的核心优势在于其高效性与精准性。通过训练大规 模数据集，DeepSeek 可以识别简历中的技能、经验、教育背景等 关键要素，并基于预设的岗位需求进行匹配评分。其算法不仅能够 处理结构化数据，还能对非结构化文本（如自我评价、项目描述） 进行深度分析，从而全面评估候选人的综合素质。此 外，DeepSeek 还具备自我优化能力，能够根据 HR 的反馈不断调 整模型，提升筛选的准确性。 响，确保筛选过程的公平性与一致性。 3. 精准匹配：通过深度学习算法，DeepSeek 能够更准确地识别 候选人与岗位的匹配度，减少误筛或漏筛的情况。 4. 成本优化：虽然初期投入可能较高，但从长远来看，自动化的 筛选流程可以大幅降低人力成本，提升整体招聘效率。 尽管 DeepSeek 在简历筛选中展现出显著优势，其实施过程中 仍需注意一些问题。例如，如何确保算法的透明性与可解释性，以 “ ” 避免 黑箱操作

发展的基础，主要包括芯片、传感器、 算法、大数据等，其中大数据、计算能力和算法被视为拉动 AI 发展的三驾马车，缺一不可。  大数据： AI 发展的基础，是计算机模仿人类思考所需的“原材料”。优质的数据能够 提高深度学习效率，构建“护城河”，如科大讯飞的方言数据  计算能力：衡量计算机硬件的性能，是 AI 发展的核心动力。现实应用中需要解决的具体 问题越来越复杂， AI 算法对硬件计算能力的需求近乎 算法对硬件计算能力的需求近乎无止境（当前芯片技术、云计算技术无法满足需求）。  算法：一系列解决问题的清晰指令，是 AI 发展的领航图。通过一个算法，能够对符合一 定规范的输入，在有限的时间内获得所要求的的输出。不同算法，代表不同解决方案，可能需要不同的时间、 空间或效率来完成同样的任务 技术层 —— 是整个 AI 的核心，代表的是基于现有 AI 算法的具备扩展性的基础性技术，包括 语音识别、计算机视觉、自然语言处理技术、知识图谱等 网络安全风险 黑客可能通过漏洞控制 AI 算法，实现信 息篡改、硬件操纵、盗取数据等，造成 安全隐患。 结构性失业风险 替代低附加值人工劳动，导致结构性失 业，而被替代人多属于社会偏底层的群 众，造成贫富差距拉大，社会动荡 道德伦理风险 消费者信息骚扰、隐私泄露； AI 设计者 的价值导向和行为偏好反映在算法中， 进而演进为算法歧视，包括种族歧视、 暴力倾向。 二、人工智能对财务的影响

DeepSeek 应用方案，不仅能够有效 提升中医药健康产业的技术水平，还能为其创新发展提供强有力的 支持。 DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，具备强大的数据处 理能力和深度学习算法，能够从海量的中医药文献、临床数据和患 者信息中提取有价值的洞察。例如，通过对中医经典文献的智能分 析，DeepSeek 可以帮助研究人员快速识别潜在的药效成分和治疗 方案，从而加速新药的研发进程。此外，在临床应用方 。 在实施过程中，DeepSeek 的应用方案将遵循以下关键步骤： - 数据采集与整合：整合中医药文献、临床数据和患者健康记录， 构建统一的数据平台。 - 智能分析与挖掘：利用深度学习算法，挖 掘数据中的潜在规律和关联关系，为研究和决策提供支持。 - 系统 开发与部署：开发基于 DeepSeek 的中医药智能诊断和健康管理系 统，并在医疗机构中推广应用。 - 效果评估与优化：通过实际应用 起 步阶段，缺乏对海量数据的有效挖掘和利用，限制了中医药的 现代化发展。 针对这些挑战，引入 DeepSeek 等先进技术平台成为中医药健 康产业突破困境的重要途径。通过大数据分析、人工智能算法和深 度学习技术，中医药产业可以在标准化生产、质量控制、国际推广 和科技创新等方面实现跨越式发展。例如，利用 DeepSeek 平台对 中药材的种植环境、生长周期、采收时间等数据进行智能化分析，

......................................................................................143 11.1.1 新算法应用................................................................................................. DeepSeek 大模型在 CRM 中的主要应用场景：  客户细分与个性化推荐：通过分析客户数据，将客户细分为不 同的群体，并为每一群体提供个性化的产品和服务推荐。  预测分析：利用历史数据和机器学习算法，预测客户未来的购 买行为和偏好，提前制定营销策略。  自动化客户服务：通过自然语言处理技术，实现自动化的客户 服务，如聊天机器人，提高响应速度和服务质量。  风险管理：识别潜在的客户风险，如流失风险或欺诈行为，及 供个性化服务方面存在明显不足。尤其是在面对海量数据、多维度 客户画像以及实时交互需求的背景下，传统方法的局限性更加突 出。例如，某大型零售企业的 CRM 系统在处理跨渠道客户数据 时，由于数据孤岛和算法能力的限制，无法有效整合线上线下的客 户行为，导致客户画像不完整，营销效果大打折扣。 引入深度学习的先进技术成为解决这一问题的关键。近年来， 以深度学习和自然语言处理为核心的大模型技术取得了显著进展，

核心在于“感知 - 行动 闭环，智能通过身体与世界的互动动态形成。 > 离身智能 (Disembodied Intelligence) : 指不依赖物理身体，主要在虚拟或符号空间中通过计算和算法 处 理信息、进行推理的智能形式 . > 反身智能 (Reflexive!Intelligence) : 指智能体能够监控、评估并调整自身的内部状态、决策过程和行为 策 略，具备某种程度的“自我意识”和反思能力。 具身智能的发展阶段——技术突破阶段 > 2021 年，优必选 WalkeΓ X 实现了中国双足机器人行走能力的突破 , > 2022 年，小米发布 CybeΓOne , Mi-Sense 深度视觉模块及 AI 算法构造三维空间感知。 > 2022 年，美国特斯拉发布机器人 Optimus, 搭载自动驾驶级 FSD 芯片，基于视觉神经网络预测能力的自动驾驶技 术。 > 2023 年，英伟达 CEO 黄仁 具身智能的分类 ( 按形态 ) —— 智能汽车 / 无人机 / 无人船 > 智能汽车、无人机、无人船等设备，本质上也属于具身智能。 它们通过传感器 ( 摄像头、雷达等 ) 实时感知周围环境，并利用 Al 算法进行数据处理和分析， 从 而实现自动驾驶、自主导航、自动避障等功能，符合前面说的具身智能定义。 ■ 具 身智能的核心技术 □ 具身智能的技术体系 参考：《具身智能发展报告

3000+PFlops，如表 1 所示。 表1 AI大模型算力变化趋势 四是模型效率持续优化。随着AI大模型的规模和复杂性增加， 训练效率面临严峻挑战。业界通过并行通信算法优化、模型算法 优化、混合精度训练优化等技术在训练框架层、通信算法层持续 提升AI模型训练的效率。随着技术的不断进步，未来必定会有更 多高效训练AI模型的方法出现。 AI大模型持续加速演进，其庞大的训练任务需要大量服务器 机制） 丢包 ECN RTT EQDS：端侧检测 SMarTTrack:EC N+RTT+BDP+丢 包 RTT 算法 TCP 基础 DCQCN、AI-ECN、 零队列拥塞管理 SWIFT EQDS、 SMarTTrack 类 BRR 算法 实现 端侧 端侧+网络侧 端侧 EQDS：端侧 SMarTTrack: 端侧+网络侧 端侧 五是以 OTT 厂商为代表打造可运维网络，减轻运维成本。OTT 避免拥塞发生，此技术关键是控制算法。 一是基于 DCQCN 的静态控制算法：使用 ECN 静态水线（静态 配置），当大模型训练流量经过设备队列超过 ECN 水线时，即会 触发拥塞通知给源端进行降速，由此进行拥塞避免。该技术是 RoCEv2 网络标准的拥塞控制技术。 二是基于 ECN 的动态控制算法：使用动态算法如 AI ECN 技 术自动调整 ECN 阈值和参数，可简化控制算法部署难度。动态 ECN

在长距拉远场景下，网络不再同构，跨长距的GPU通信时延要显著高于DC内的GPU通信时延，因此 传统算法将不再最优。下表总结了Ring算法和HD算法在拉远场景下的跨长距通信次数和通信量。其中S 是集合通信数据量，N是参与集合通信的GPU数量。 表1 典型集合通信算法跨长距性能评估 集合通信算法 跨长距通信次数 跨长距通信数据量 Ring ~2N ~2S Halving Doubling 2log2N 2log2N NS 理想情况下跨长距只需要进行一次通信，并且传输的数据量为S即可。基于该思路，本项目设计出针 对长距异构组网的集合通信算法框架，如图1所示。新算法具体步骤如下： （1）将拉远DC当做两个独立的子系统，在每个DC内先进行集合通信操作，集合通信算法可选用 Ring或者HD。 （2）DC内同步后，在每个DC中选取一个或者多个代表主机，然后对应的代表主机之间同步数据。 例如选取K个代表主机(K Gather分发出去。实现了两个DC之间的AllReduce操作。在每次执行集合通信时，根据拓扑图得到每个源 端和目的端的距离，随之运行搜索算法，找到效率最高的集合通信方式。 3 年度技术创新类（前沿技术突破） 图1 跨长距集合通信算法架构 （2）网络级负载均衡技术 智算业务流具有同步性高、流量大、周期性出现等特点。同一时刻，网络里每条等价路径上都有流 经过，传统基于ECM

（AI）、大数据和区块链等新兴技术，但在实际应用过程中仍存在 诸多障碍。例如，AI 模型的训练需要大量的高质量数据，而保险公 司在数据采集和标注方面往往面临资源和技术上的限制。此外，如 何确保 AI 模型的可靠性和安全性，避免因算法偏差或数据泄露导 致的声誉风险，也是保险公司亟需解决的问题。 为了应对这些挑战，保险公司需要采取切实可行的措施，尤其 是在 AI 大模型的应用方面。通过引入先进的 AI 技术，保险公司可 以 体验。 首先，AI 大模型在保险产品设计和定价中发挥着重要作用。通 过分析历史数据和市场趋势，模型能够预测不同风险因素对保费的 影响，帮助保险公司优化产品结构和定价策略。例如，利用机器学 习算法，可以根据客户的个人信息和健康数据，定制个性化的健康 保险计划。 其次，在理赔处理方面，AI 大模型能够自动化地审查理赔申 请，快速识别欺诈行为，减少人工干预，提高处理速度和准确性。 通过图 。 2.1 定义与核心功能 保险公司 AI 大模型的应用旨在通过先进的人工智能技术，提 升保险业务的效率、精准度和客户体验。AI 大模型在保险行业的定 义可以理解为一种基于海量数据训练的强大算法模型，能够处理复 杂的保险业务场景，包括风险评估、客户服务、理赔处理、产品设 计等。其核心功能主要集中于以下几个方面： 首先，AI 大模型通过自然语言处理（NLP）技术，能够实现智 能客服和

智绘工厂，智造未来 工业互联网发展的痛点分析 痛点 1 痛点 2 痛点 3 工业赋能深度 待提高 互联网技术融合 待加强 互联网模式探索 待深化  工业现场大数据价值挖掘少  优化自决策类算法落地少  优化控制闭环未打通  “ 大模型”工业应用脚步慢  重建设、轻运营  数智类 APP 应用少  诊断、优化等数据服务少  流程管控多，深入工艺过程少  仍以“项目制”为主 工业质检 高精度定位 AR 辅助 生态合作伙伴 工业企业 / 园区 政府工信部门 物流调度 供应链管理 ... 政策信息解读 生态伙伴专区 行业大咖分享 标杆案例展示 数据治理 AI 智能算法 大数据计算存 储服务 研发设计应用 生产制造应用 质量管控应用 各类行业应用 行业解决方案 产品解决方案 各业务领域解 决方案 产 业 大 脑 运 营 管 理 1 系列 5G ：视觉定位 应用能力 3 ：尺寸测量 应用能力 4 ：外观检测 应用能力 5 ：行为分析 识别出物体并精确 给出物体的坐标和角度信 息。在机器视觉应用中是 非常基础且核心的功能， 主要基于定位算法实现。 将图像像素信息标 定成常用的度量衡单位， 在图像中精确的计算出几 何尺寸。优势在于对高精 度、高通量以及复杂形态 的测量。 检测产品外观缺陷， 包括表面装配缺陷（漏装、