受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望 增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运 营层面，企业有望将订单交付周期大幅缩短27%， 生产力提升25%，碳排放量降低16%，同时，从运 营中断事件中恢复所需的时间也能缩短约60%。 在打造自主智能供应链的进程中，领军企业 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 7 1. 构建坚实且安全的数据基础 2. 投资关键AI技术，加速规模化 战略布局 3. 重构人与技术的协作模式 图1 企业应对中断的反应时间与恢复时间 敏捷性 4天 11天 从中断或变更中 恢复的时间： - 60% 应对中断的 反应时间： - 62% 1至5个月（视具体问题而定） 此外，企业预计通过自主化运营能缩减约16% 的碳排放，这将直接帮助企业达成其可持续发展 目标。 再者，自主化运营能够增强企业韧性，以更好 地应对网络攻击、人才短缺、地缘政治动荡、极端 天气事件以及原材料稀缺等风险。我们发现，企业 预计应对中断的反应时间和恢复时间将分别缩短 62%和60%（见图1）。这种强大的韧性在供应链 中断愈发频繁和严重的当下尤为重要。 自主化系统仍处于发展的初期阶段，大多数 企业也刚刚踏上这一征程。我们深入研究了领军 企业为获取初步成功所采取的有效行动，并总结

习惯和技术水平差异性，都会严重对上述目标产生严重影响。这需要企业投入资源，兼顾全 球标准的建立以及本地化适配问题。 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 云计算的安全性与稳定性直接影响用户信任度，任何数据泄露或业务中断均可能导致灾难性后果。 数据安全性⸺信任与合规的双重考验：云计算的多租户架构和分布式存储特性增加了数据 被跨域非法访问的风险，在金融、医疗、零售等场景中，数据泄露可能引发灾难性后果。此 外，跨 风险。 应用稳定性⸺AI与线上业务的双重冲击：AI应用的普及加剧了云计算的不确定性。模型训 练需要应对海量数据冲击，推理服务对延迟非常敏感。同时，大量的线上业务依赖7×24小 时高可用性，业务中断或数据丢失都可能引发巨额经济损失。 运维复杂度⸺人力与资源的双重负担：云计算的分布式架构和动态资源调度需求增加了运维 难度。大型企业可能使用跨区域、跨云环境下数以千计的实例，处理自动化扩容、故障转移 性能核处理器在高主频（包括睿频）工作模式下，频率抖动极其 微小，能够更好地在高主频下保持持续稳定的性能输出。 可靠性：高品质的硬件组件和先进的散热技术，确保了服务器的低故障率和高可靠性，最大程 度避免故障导致的业务中断和数据丢失。 海量规格智能筛选：在游戏业务高弹性场景下，针对海量规格实现了智能筛选，动态规格供给 模式有效减少了资源碎片，降本幅度可达 20%。 3.2 技术和架构创新，提升 AI 时代的向量数据处理和协同计算效率

翻译，助力企业拓展国际市场。 在风险管理方面，商务 AI 智能体能够通过预测模型和机器学 习算法，提前识别潜在的业务风险，如市场波动、供应链中断等， 并提供相应的应对策略。例如，智能体可以监控供应链中的各环 节，预测可能出现的延迟或中断，并自动调整采购计划，确保生产 的连续性。 最后，商务 AI 智能体还支持与现有企业系统的无缝集成，无 论是 ERP、CRM 还是财务系统，智能体都能够与企业现有的 能体还可以为员工提供个性化的培训建议，帮助其提升职业技能。 最后，AI 智能体在风险管理和合规性方面也发挥着重要作用。 通过分析大量的历史数据和实时信息，AI 智能体可以预测潜在的风 险，如市场波动、供应链中断等，帮助企业提前采取措施。例如， 金融机构可以利用 AI 智能体监控交易活动，识别异常行为，预防欺 诈和洗钱行为。 总结来说，商务 AI 智能体在多个场景中展现出其强大的应用 价值，能够帮助 负载测试：在正常和峰值负载下，测试系统的响应时间和吞 吐量，确保其在实际业务场景中的稳定性和效率。  稳定性测试：长时间运行系统，监测其是否会出现内存泄 漏、资源耗尽等稳定性问题。  可靠性测试：通过模拟各种异常情况（如网络中断、硬件故 障等），测试系统的恢复能力和数据一致性。 测试过程中，建议使用自动化测试工具，如 JMeter、 LoadRunner 等，以提高测试效率和准确性。测试结果应记录在专门 的性能报告中，方便后续的分析和优化。

列表，附带推荐理由 异常处理机制采用三级降级策略： - 一级：模型服务超时 （>1s ）自动切换轻量级规则引擎 - 二级：API 连续错误超阈值触发 熔断，返回预置话术 - 三级：网络中断时启用本地缓存数据，同步 标记待补全标识 性能指标通过 Prometheus 监控体系实时追踪，关键指标包 括： | 指标名称 | 目标值 | 告警阈值 | |——————-| response text 去除 HTML 标签，分词处理 service_feedback 增量同步机制 采用 CDC（变更数据捕获）技术实现分钟级延 迟的增量同步： 异常处理流程 1. 网络中断：自动重试 3 次后进入死信队列， 告警规则： - 连续失败次数 >5 - 延迟时间 >15 分钟 2. 数据校验失 败：记录原始数据快照至 S3 存储桶，路径格式： 灰度发布采用 地域滚动策略，首批覆盖华东区 30%客户经理，监控系统需实时跟 踪以下指标： 指标项 预警阈值 监控频率 API 失败率 >0.5% 5 分钟/次 指标项 预警阈值 监控频率 会话中断率 >12% 实时报警 模型推理耗时 >1.2s 每小时统计 关键里程碑设置： 风险应对措施包含三套回滚方案：当接口错误率连续 2 小时超 1%时启动版本回退；模型输出异常时自动切换至规则引擎；服务

实时监控训练状态，包括损失函数值、准确率、学习率等指标，并 提供可视化工具，如 TensorBoard 集成，帮助用户直观分析训练 效果。 为了提高训练效率，系统应支持断点续训功能，允许用户在训 练中断后从最近一次保存的模型状态继续训练，避免重复计算。同 时，系统需提供模型版本管理功能，允许用户保存和管理不同训练 阶段的模型，便于后续评估和部署。对于大型训练任务，系统应支 持分布式数据存储和读取，减少数据传输时间，提高训练速度。 节点，确保任务按时完成；在低峰期，系统应能自动释放资源，以 降低运营成本。 最后，系统应具备高可用性，确保 99.9%的正常运行时间。为 此，需采用冗余设计，包括双机热备、负载均衡等技术手段，以应 对硬件故障或网络中断等意外情况。通过以上性能需求的满足，系 统将能够为用户提供高效、可靠的人工智能数据训练与考评服务。 2.2.2 安全性需求 在人工智能数据训练考评系统的建设中，安全性需求是确保系 统稳定运行 集群）的动态调度。训练过程中，系 统通过实时监控工具（如 TensorBoard）记录并可视化训练指 标，包括损失值、准确率、学习率变化等，帮助用户及时了解训练 状态。同时，系统支持自动检查点保存功能，防止因意外中断导致 的数据丢失。 参数调整是模型训练的关键环节。系统集成超参数优化工具 （如 Optuna 或 Ray Tune），自动搜索最佳超参数组合，提升模 型性能。用户可以选择网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等策略，

顺）等方式进行数据抓取。对于实时行情数据，系统通过 WebSocket 协议与交易所对接，确保数据的低延迟与高实时性。 对于历史数据，系统采用增量更新机制，避免重复采集，同时设置 断点续传功能，防止因网络中断导致的数据丢失。 在数据预处理环节，系统首先对采集到的原始数据进行清洗， 包括处理缺失值、异常值以及重复数据。对于缺失值，系统采用插 值法或根据上下文进行填充；对于异常值，系统基于统计学方法 续交付）流水线，通过自动化测试和部署流程，缩短新功能和策略 的上线周期。同时，定期进行性能优化和代码重构，避免系统随着 功能增加而变得臃肿。 此外，为应对突发情况，需要制定详细的应急预案，包括： - 交易中断时的快速恢复策略； - 数据异常时的处理流程； - 策略失 效时的紧急风控措施； - 关键人员联系清单和响应流程。 最后，建议定期进行系统审计和复盘，总结经验教训，持续提 升系统的稳 在故障处理方面，建立快速响应的故障排查与修复流程至关重 要。运维团队需制定详细的应急预案，针对不同级别的故障（如服 务器宕机、网络中断、数据异常等）设定相应的处理步骤和时间要 求。例如：  服务器宕机：立即启动备用服务器，转移交易任务，同时排查 主机故障原因。  网络中断：切换到备用网络链路，检查网络设备状态。  数据异常：暂停异常数据源接入，启用备用数据源并验证数据 一致性。 为提升运维效率，可采用自动化运维工具，如

量，系统应能够支持每秒处理至少 1000 次并发请求，且平均响应 时间不超过 500 毫秒。此外，系统在高负载情况下的稳定性同样重 要，需确保在峰值时段的响应时间不超过 1 秒，并避免出现系统崩 溃或服务中断。 其次，模型的推理速度直接影响用户体验和业务效 率。Deepseek 大模型在进行推理时，需在单次请求中的平均处理 时间不超过 200 毫秒，以确保客户在使用银行服务时能够快速获得 反馈。 的分布式训练框架，将训练任务分布到多个 GPU 节点 上。训练数据存储在分布式文件系统（如 HDFS 或 Ceph）中，以 确保数据的高可用性和高速访问。训练过程中，定期进行模型检查 点保存，以防止训练中断导致的数据丢失。 模型推理阶段，使用 TensorRT 或 ONNX Runtime 进行模型 优化，以提高推理速度和降低资源消耗。推理服务通过 RESTful API 或 gRPC 接口对外提供服务，确保与其他银行系统的无缝集 需求，安全团队负责审核和确保合规性。此外，建议成立一个专门 的部署项目管理办公室（PMO），负责协调各方资源、监控进度 和风险管理。 在部署过程中，风险管理和应急预案是不可忽视的重要环节。 识别可能的风险点，如硬件故障、网络中断、模型性能不达标等， 并制定相应的应对措施。例如，建议配置冗余服务器和备份链路， 确保在硬件或网络出现故障时系统能够快速恢复。 最后，部署完成后，需建立一套完善的监控和维护机制。定期 检查模

在模型训练过程中，常见的风险包括训练数据的过拟合、模型 收敛速度过慢或无法收敛、计算资源不足等。过拟合可能导致模型 在训练数据上表现良好，但在实际应用中效果不佳；而计算资源不 足则会延长训练时间，甚至导致训练中断。 技术实现方面的风险主要涉及算法选择、代码实现和系统集 成。算法选择不当可能无法满足项目需求，代码实现中的 bug 可能 导致模型训练失败或结果不准确，系统集成中的兼容性问题可能导 致模型无法在实际环境中部署。 源的充足性，制定详细的资源需求计划，并根据项目进度动态调 整。在人力资源方面，建立跨部门协作机制，确保关键岗位人员及 时到位，并通过培训提升团队整体能力。在硬件资源方面，提前规 划并预留足够的计算资源，避免因硬件不足导致的训练中断。在预 算管理方面，建立成本控制机制，定期对开支情况进行审核，并根 据实际情况调整预算分配。 进度风险 项目进度风险主要源于任务规划不合理或外部因素干扰。为应对此 类风险，制定详细的项目时间表，明确各阶段的关键里程碑和交付 估，确保其泛化能力。验证指标包括但不限于精度、召回 率、AUC 等。如果模型在验证集上的表现未达预期，则需进 一步优化训练策略或调整数据分布。 5. 模型保存与版本管理 在训练过程中，定期保存模型权重和训练状态，以便在中断时 能够恢复训练。同时，引入版本管理机制，记录每次训练的配 置参数、数据集版本和性能指标，为后续模型比较和部署提供 依据。 6. 性能优化与压缩 在模型训练完成后，进一步进行性能优化。这包括模型剪枝、

飞星一号集群从 2023 年 10 月上线至今，基础设施零重大故障，计算设备集群性能也从 30%提升到 95%，软硬件故障均收敛，NPU 月均利用率平均可达 95%以上，故障自动重训率 97% 以上，中断损失时长 30 分钟以下，算力可用度 98%以上，已常态化支持星火大模型的高效 训练。 3.2 模型支持和行业应用类服务 3.2.1 政府和公共事业 3.2.1.1

可以根据资源情况逐步恢复。恢复流程应文档化，并通过定期演练 （如每季度一次）确保相关人员的熟练度。 此外，利用冷备份与热备份相结合的策略。热备份适用于需要 高可用性的生产环境，支持在数据库运行过程中进行备份，最大限 度地减少业务中断时间。冷备份则适用于非生产环境或低峰时段， 通过停机或暂停服务的方式确保备份数据的完整性。 最后，针对灾难恢复，制定异地备份和容灾方案。将备份数据 定期同步到异地数据中心或云平台，确保在主数据中心发生灾难时 要步骤。通过自动化测试工具，可以快速执行回归测试，减少人为 错误。同时，应定期进行压力测试，模拟算法在高负载情况下的运 行，检测其性能瓶颈和潜在崩溃点。 为了确保算法的鲁棒性，还需进行容错测试，模拟硬件故障、 网络中断等异常情况，验证算法在极端条件下的表现。可以通过以 下方法进行容错测试：  随机故障注入：在算法运行过程中，随机引入故障，观察其恢 复能力。  模拟网络延迟：通过工具人为增加网络延迟，测试算法的响应