AIBOX 平 台 RTSP 协议 信息发布 私有 协议 会议管理 私有 协议 停车场管理 私有 协议 访客预约 第三方系统 机房动环 ( 食堂管理、 OA. 光伏发电、建筑全生 命周期健康监测 ) 电梯管理系统 私有 协议 停车场管理 实时监测 车位申请 车牌管理 报表查询 与访客系统联动 与 HTTP 协议 协议 协议 视频监控管理 监控大屏 监控回放 视绩分析 运行数据统计 异常用电分析 光伏发电统计 食堂管理 食堂监控 刷脸消费 线上订餐 电梯管理 设备运行 监测 维保查询 工单管理 派单 接单 验收 iBMS iBMS 考勤管理 每日看板 考勤查询

2 、江苏阳光以法人股 3500 万股向中国 农 业银行江阴市支行贷款 4200 万元， 并向 江阴支行提供质押担保 3 、江苏阳光为控股子公司宁夏阳光硅业 有限公司提供担保 4 、海润光伏用价值 1000 万元房产为江 苏 阳光向中国银行江苏分行提供连带责 任担 保 案例：某国有银行企业风险预警  担保关系 担保关系识别 用智慧发现信息价值 Discover information

络能够识别并优先处理特定类型的应用流量，确保对延迟敏感的应 用得到最佳的网络体验。网络切片通过网络资源的逻辑隔离，为不 同用户提供定制化的网络服务，满足特定业务的带宽、时延、安全 性需求。边缘 OTN 将光传输网络延伸至靠近用户的边缘位置，提升 用户访问算力的速度和质量。OSU 作为下一代 OTN 技术创新方向， 支持灵活弹性带宽，满足多元化数据传输需求。 算间网络高速、弹性、高可靠。骨干 IP+OTN 丢包的能力，实现整网高吞吐和算网业务的一体化发 放。SRv6 通过将网络行为编码进 IPv6 地址，实现了网络的灵活编 综合算力指数 8 程和自动化控制，增强了网络的灵活性和可扩展性。OXC 技术主要 实现光信号的透明、无阻塞交换，降低了功耗，提高了算力中心间 数据传输的效率和可靠性。算间直达链路带宽、时延不断优化，为 全国一体化算力网建设提供重要支撑。 算内网络无损、稳定、高扩展。行业积极推进机间和卡间互联 国家级互联网 骨干网直联点 数 区域内国家级互联网直联点数量 综合算力指数 42 省际出口带宽 连接不同省份网络之间的数据传输通道的带宽容 量 重点站点全光 交换（OXC） 部署率 区域内已部署全光交换（OXC）的重要站点数与 光传送网重要站点数之比 算力中心间网 络质量 算间网络质量包括省内、省间算力中心间的网络 时延和丢包情况。 算内网络 算力中心网络 出口带宽 区域内数据中心网络出口带宽之和

生成式大模型在医疗场景中的潜力。 首先，在医学图像分析方面，AI 生成式大模型被用于处理和解 读医学影像，如 X 光片、CT 和 MRI。某些医院引入了基于深度学 习的大模型，能够在短时间内提供初步的诊断意见，大幅提高了工 作效率。例如，一家医院通过使用 AI 系统分析胸部 X 光片，发现 早期肺炎病例的准确率达到 95%以上，这一效果显著地提高了医务 人员的工作效率并减轻了负担。 其次，在临床决策支持系统中，AI 生成式大模型可以通过 分析和生成大量数据，为医疗行业提供精准的解决方案。以下是几 种具体的应用方式： 首先，在医学影像分析中，AI 生成式大模型能够处理和分析大 量的医疗影像数据，例如 X 光、CT 和 MRI 扫描。这些模型可以通 过训练学习到的图像特征，辅助医生进行疾病的早期诊断。通过对 病灶区域的高亮显示和病变类型的自动分类，大模型不仅提升了医 疗影像的解读效率，还减轻了医生的工作负担。 生成式大模型应用的重要方向之 一。借助这些模型，医疗影像的解读和分析可以实现更高的准确率 和效率，对疾病的早期发现、诊断和治疗决策提供有效支持。 首先，AI 生成式大模型能够解析各种类型的医学影像，包括 X 光、CT、MRI 和超声等。这些模型通过训练大量的影像数据，能 够识别不同的病变特征，例如肿瘤、骨折、炎症等，并给出相应的 诊断建议。通过与传统影像分析方式相比，AI 模型在图像识别的灵 敏度和特异性方面表现出了显著的优势。

以通 过增强细节的技术手段，如：  细节纹理叠加：在基础纹理的上方再叠加一层细节纹理，用于 表现更小尺度的细节，如划痕、污垢或苔藓等。这能够使表面 看起来更加生动，富有层次感。  环境光遮蔽：通过模拟光线在物体表面交互的方式，添加阴影 效果，从而增强立体感，特别是在建筑物和地形接缝处的处理 效果尤为重要。  动态特效：考虑到铁路沿线的环境多变，有必要实施动态特效 的应用，比 道、枕木、周围植被以及相关设施等。拍摄时应保持光线均匀，避 免阴影或高光部分影响后期处理。为确保数据的一致性，每种材质 至少需拍摄 3-5 张，并记录拍摄位置信息和角度，以便后期整理。 其次，对获取的图像进行后期处理。这一阶段包括图像的拼 接、色彩校正、去噪声和增强细节等。拼接过程应使用图像处理软 件，确保不同图像之间的无缝连接。色彩校正主要根据环境光条件 调整图像的色温和饱和度，确保纹理的真实展现。去噪声处理可以 UV 展开工具可以在软件内置的工具箱中找到，参考图如下所示： 另外，需要创建法线贴图和高光贴图，以进一步增强表面细 节。法线贴图可用于模拟表面的微小凹凸，以实现更精细的视觉效 果；高光贴图则可以通过模拟光照与表面反射的变化，为模型的材 质赋予更真实的质感。通过这些贴图的结合，可以使模型在不同光 照条件下展现出丰富的层次感。 最后，在完成纹理贴图的应用后，需要进行渲染测试。通过实

长的背景下， AI Agent 的发展前景更加可期。多模态智能体的出现，将进一步推动各行业智能 化应用的升级，智能体的商业化将迎来新的突破。  建议关注：AI 算力、模型和应用：寒武纪-U、海光信息、景嘉微、龙芯中科、浪 潮信息、中科曙光、神州数码、软通动力、中国长城、科大讯飞、中控技术、海 康威视、大华股份、商汤-W、赛意信息、宝信软件、万兴科技、虹软科技、新致 软件、新国都  风险提示：1 神州控股,创业慧康,航天宏图,狄耐克,京北方,永信至诚,,广联达,纳思达,用友网络,云赛智联,联 想集团,商汤-W,思维列控,锐明技术,中控技术,拉卡拉,能科科技,税友股份,星环科技-U,国能日新,海光信息,*ST 银 江,拓尔思,鼎捷软件,中科曙光,金山办公,道通科技 投资评级说明 1. 投资评级的比较和评级标准： 以报告发布后的 6 个月内的市场表现 为比较标准，报告发布日后 6 个月内

Groq：高性能AI推理芯片 l 博通：在ASIC（专用集成电路）定制芯片领域表现 突出，2024年市值突破万亿美元 l 华为：昇腾系列芯片，产品性能和销量国内领先， 910B性能对标A100 l 其它国产芯片厂商：海光、寒武纪、燧原科技、沐 曦、天数智芯、摩尔线程、壁仞科技、昆仑芯科技 、阿里平头哥等 n 美国企业在GPU芯片领域占据绝对优势，尤其英伟达芯片性能高、生态成熟 n 国产芯片近几年进步很快，但在性能、产能、软件适配和生态方面还有显著差距

来十年的年复合增长率将逼近40%。面对如此庞大的数据存储需求，存储技术的革新显得尤为关键。当前，相变存储器（PCM）、磁 阻随机存取存储器（MRAM）和阻变存储器（RRAM）是较为成熟的新型存储技术。PCM的产业化进程最快，英特尔与美光早在2015 年便联合推出了相关产品；MRAM已实现产业化，主要应用于嵌入式存储领域，能大幅降低系统功耗，最高可达90%以上；而RRAM虽 尚未实现大规模商用，但其在存算一体及人工智能领域的潜力值

其次，数据预处理阶段涉及到帧提取、降噪、稳定化等技术。 帧提取是将视频流按设定的帧率（如 1 帧/秒）进行切分，生成单 独的帧图像。这些帧图像将作为后续分析的基本单位。降噪处理则 旨在去除由于低光或拍摄抖动产生的干扰噪声，确保图像清晰度， 进而提高后续模型的准确性。视频稳定技术可以减少画面抖动影 响，使得关键信息无损失地保留。 在特征提取方面，利用卷积神经网络（CNN）对每帧图像进行 析视频数 据。 针对不同的环境，行为识别系统可以在以下几个方面进行优 化： 1. 低光照环境优化：通过图像增强和噪声去除技术，提高低光照 条件下的行为识别精度。 2. 快速运动检测：结合光流法和运动追踪算法，提高对快速移动 对象行为的识别能力，如奔跑或逃跑行为。 3. 异常行为检测：基于训练数据集模型，识别不寻常的行为模 式，并及时生成报警信息。 4. 多目标跟踪：通过采用多目标跟踪算法（例如

（2）国产算力发展 为了突破算力“卡脖子”的问题，并抓住新技术带来的机遇，我国正加快国产GPU芯片 生态体系的建设，包括从芯片设计、制造到封装测试的全流程加速推进。华为、寒武纪、摩 尔线程、景嘉微、海光信息、沐曦科技、壁仞科技、燧原科技等企业通过加大研发投入、优化 生产工艺、提升测试水平等措施，在GPU设计、制造和封装等环节均取得显著进步，国产芯 片在性能、功耗、成本等方面不断取得突破，与国际巨头的差距不断缩小。