槛。 大模型 SaaS 平台的核心在于能够将复杂的人工智能模型转化 为易于使用的服务。这种服务不仅允许企业根据自身的需求定制化 模型功能，还能保证其在数据安全、隐私保护等方面的合规性。通 过云端计算资源，企业无需投入大量资金进行基础设施建设，即可 获得强大的 AI 能力，这极大地促进了中小企业的创新和发展。 此外，市场调研显示，大模型的应用前景非常广阔。根据 Precedence Research 平台作为一种灵活、高效的应用交付方式，能够降 低企业的 IT 成本，提高业务的灵活性。将大模型与 SaaS 结合，形 成大模型 SaaS 平台，不仅可以使企业快速构建和部署人工智能应 用，还可以借助云端计算的优势，实现大规模的数据处理和模型训 练。这种平台能够为不具备强大技术和资金实力的中小企业提供便 捷的 AI 解决方案，使其能够在竞争激烈的市场环境中立足。 从市场需求来看，以下几个因素进一步推动了大模型 软件即服务（SaaS）是一种通过互联网提供软件应用的模式， 用户无需下载和安装软件，只需通过浏览器或应用程序访问就可以 使用。这一模式使得企业能够迅速获取所需的软件工具，降低了 IT 基础设施的投资和管理成本。SaaS 平台通常在云端运行，由服务 提供商负责维护、更新和安全性保障，用户则可以集中精力于核心 业务。 相较于传统软件部署方式，SaaS 平台具备多项显著优势。首 先，SaaS 平台显著降低了企业的初始投资成本。通过按需付费的

时广泛接入包括 DeepSeek在内的大语言模型，但大语言模型的使用在产品中占比仅约10%。 l 路径二 教育企业直接合作基座大模型发展AI教育产品/服务 教育企业直接引入优质大模型，以API云端调用发展AI教育的路径愈发清晰、可 行。通过合作头部大模型，教育企业可节省技术、算力等方面的资金与人员投入， 更专注于应用场景，发挥自身学情数据、教育业务、行业认知层面的优势，深度挖 掘AI教育模式及产品服务创新。

I/O 链路中传输的安 全。ECS g�i 中深度集成了 TDX 技术，推出了面向机密计算场景的虚拟机产品。这些实例利用 TDX 提供的硬件级隔离能力，构建了真正意义上的“信任域”，确保客户在云端运行的应用和数据，即使在 共享的多租户环境中，也能获得媲美物理隔离级别的安全保障。 稳定增强 至强 ® 6 性能核处理器支持 ECS g�i 硬件实现双单路设计，能够有效降低故障时的爆炸半径，并实 理等领域 20 余年。公司拥有自研的核心编码引擎，为长视频、短视频、直播、RTC 等全视频场景提供 智能化解决方案，目前已与国内外 100 多家头部企业达成合作，每月处理视频超 15 亿分钟，覆盖从 云端到终端的全链路视频服务。 业务痛点： 高性能算力需求：释放自研编码内核技术潜力 微帧科技自研的编码内核需要高性能算力平台，满足超高清视频处理的计算强度需求。在视频 编码前，需要运用降噪、画质增强等

在将训练完成的 AI 模型高效、稳定地应用于实际业务场景。首 先，部署环境的选择至关重要。通常，推理服务部署可以采用云 端、本地服务器或边缘计算设备，具体选择需根据业务需求、数据 安全性和计算资源进行权衡。云端部署具有弹性扩展能力，适合高 并发场景；本地服务器部署则更适合数据敏感性高的场景；边缘计 算设备则适用于实时性要求高的场景，如工业物联网。 在部署过程中，需确保推理服务的性能优化。为了提高推理速 复现性。同时，提供模型性能评估报告，包括模型在验证集和测试 集上的准确率、召回率、F1 值等关键指标，以及模型在不同场景 下的表现分析。 此外，交付内容还需包含模型部署方案和接口文档，提供多种 部署方式的说明，如本地部署、云端部署等，并提供 API 接口的调 用示例和接口参数说明，便于后续集成到实际应用中。为确保项目 的可持续性，还需提供详细的维护文档，包括常见问题解答、故障 排除指南以及模型更新和优化的建议。 硬件故障、网络中断或软件错误。对于云端部署的系统，还需监控 云服务提供商的资源使用情况，确保在资源配额内运行。 其次，数据备份与管理是保障数据安全的重要措施。建立定期 备份机制，包括全量备份和增量备份，确保在数据丢失或损坏时能 够快速恢复。备份策略应根据数据的重要性和更新频率进行定制， 通常建议每周进行一次全量备份，每日进行增量备份。备份数据应 存储在异地或云端，以防本地灾难性事件导致的数据丢失。

域对数据的高安全要求。 3. 实施环境需求 系统应当支持在多种实施环境下运行，包括但不限于： o 本地部署：能够在本地服务器上进行部署和运作，适用 于需要严格控制数据的安全性及隐私的场合。 o 云端服务：支持云端服务模式，便于资源的动态分配和 扩展，用户可根据需要选择合适的服务。 4. 技术架构需求 系统的技术架构应具备以下特点： o 模块化设计：系统应采用模块化设计思想，各模块之间 能够独 型，如卷积神经网络（CNN）、视频卷积长短期记忆网络 （ConvLSTM）等。这些模型应当在大规模标注数据集上进行训 练，涵盖各种公共安全事件的场景，如突发事件、人群聚集、异常 行为等。训练完成后，模型应部署到云端或边缘计算节点，实现实 时推理能力。应当设计一个基于 GPU 的高性能计算集群，用于支 持模型的训练和更新。推理时返回的数据经过分析，将用于后续处 理。 在结果展示层，系统应提供友好的可视化界面，将分析结果以

括环境状态、 轨道状态等多种信息。所有的数据将通过边缘计算系统进行初步处 理，以提高后续数据传输的效率，并减少网络带宽的占用。 在数据处理层，收集到的数据将被传输至中央处理单元 （CPU）或云端进行深度学习模型的训练和数据分析。在数据处理 过程中，将使用数据清洗、降噪、特征提取等技术，把原始数据转 换为适合模型训练的格式。此层的关键技术包括数据增强技术和数 据标注，以确保模型具有良好的泛化能力。 据。这 些设备将部署在关键铁路设施（如轨道、道岔、信号设备等）的关 键位置。收集的数据包括但不限于温度、湿度、震动、压力、图像 和视频数据。这些多源数据将通过物联网（IoT）技术统一汇聚至 云端进行分析。 在数据分析过程中，我们将构建基于机器学习的故障预测模 型，采用监督学习和无监督学习相结合的方法。在监督学习阶段， 利用历史故障数据作为训练集，模型将学习到故障发生的规律和特 征。 使得模型能够进行更全面的分析和预判，从而在安全监控、故障诊 断等领域具有更大的应用潜力。 同时，实时数据处理技术的快速发展也是本领域的重要研发方 向。通过引入边缘计算架构，可以将数据处理和分析的能力从云端 更靠近数据源，提升实时反馈的速度与准确性，特别是在铁路运行 安全监控和紧急响应等关键应用场景中。 另外，增强现实（AR）与虚拟现实（VR）技术的应用将为实 景三维模型提供新的交互方式。利用

数据库或 NoSQL 数据库中；冷数据则为长期存储的低频访问数据，可采用成 本较低的云存储或归档存储解决方案。同时，为确保数据的安全性 和可用性，需实施多重备份机制，包括本地备份、异地备份和云端 备份，并定期进行数据恢复测试。 为了进一步提升数据管理效率，企业可引入数据湖架构，将结 构化数据、半结构化数据和非结构化数据统一存储于一个可扩展的 存储系统中，便于后续的数据分析与挖掘。数据湖的建设需遵循以 为企业提供了更多的创新可能。例如，通过利用深度学习和自然语 言处理技术，企业可以开发更智能的客户服务系统，实现上下文理 解与多轮对话，从而提升用户体验。此外，边缘计算与 AI 的结合 可以在本地设备上实现实时决策，减少对云端的依赖，适用于对响 应速度要求高的场景，如智能零售或工业自动化。 其次，客户需求的动态变化也是创新的重要驱动力。通过大数 据分析和客户行为研究，企业可以精准识别用户的痛点与偏好。例 如，针对

引入多因素认证（MFA）系统，结合密码、生物识别和令牌等多种 验证方式，进一步提高系统的安全性。 其次，对于存储和传输中的数据进行加密处理是必不可少的。 采用先进的加密算法，如 AES-256，对存储在本地服务器或云端的 敏感数据进行加密。同时，在数据传输过程中，使用 SSL/TLS 协议 进行端到端的加密，确保数据在网络传输过程中不会被窃取或篡改。 在数据处理和分析过程中，应实施数据脱敏技术，尤其是在涉 将更加注重界面的友好性和 操作的便捷性。通过引入自然语言处理（NLP）技术，用户可以通 过语音或文字直接与模型交互，获取即时的造价分析和建议。此外， 模型将提供多语言支持，便于国际化项目的应用，同时支持移动端 和云端的无缝切换，满足不同场景下的使用需求。 在人才培养与行业推广方面，未来将加强对工程造价人员的培 训，使其能够熟练运用 DeepSeek-R1 模型进行日常工作的辅助决 策。同时，将通过与行业协会、高校合作，推动模型在行业内的普

设备上，如智能手机、物联网设备（IoT）、个人电脑（PC）、机器人、车机等设备。与传统的云 端大模型相比，端侧大模型的参数量更小，因此可以在设备端直接使用端侧算力进行运行， 无需依赖云端算力。端侧大模型在成本、能耗、可靠性、隐私和个性化方面相比云端推理具 有显著优势，并能够以低能耗提供高效且安全的AI处理，减少延迟并保护用户隐私，适合 个性化的AI应用。 2024年大模型端侧算力的发展呈现出强劲的增长势头，这主要得益于技术进步、市场 �� 也极大丰富了用户体验。 这种直接使用大模型服务的方式，特别适合于成本预算有限、技术能力相对欠缺的中 小微企业。随着基础模型能力的不断提升，结合提示词工程、检索增强生成等工程化适配 方法，云端API调用的方式正日益受到企业的青睐。这种方式不仅提供了灵活性和可扩展 性，还允许保险企业根据实际业务需求，按需调用大模型服务，实现资源的最优配置。 当前，保险企业基于已有大模型服务做工程化适配已经成为一种高效且经济的解决

辅助下的工作错误率仍能控制在 2%以下，显著低于人工操 作的 7%基准值。 流程优化效果可通过以下 mermaid 图呈现： 技术部署建议采用混合云架构，核心数据保留在本地审计系 统，通过 API 调用云端模型能力。某会计师事务所的实践表明，这 种模式可使每 TB 审计数据的处理成本从传统方案的 3200 元降至 800 元，且满足三级等保要求。未来 6-12 个月的演进路线应包 括：Q3 完成企业私有知识库的定制训练，Q4 施分层管控： 风险等级 数据类别 防护措施 高 客户财务数据 私有化部署+联邦学习，原始数据不出域 中 审计工作底稿 AES-256 加密存储，动态访问权限控制 低 行业通用准则 脱敏后上传云端模型更新 流程重构风险 智能体可能改变现有审计工作流，引发人员抵触。建议分三阶段推 进： 关键措施包括： - 设置 6 个月过渡期，保留传统审计工具并行运行 - 开发智能体操作手册，包含