据处理与计 算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输， 模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。如何更科学的评估 我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动 我国数字经济高质量发展的新命题。 我国正处于数字经济加速跑的关键期。近年来，我国在算力领 域取得了显著进展。一是算力结构不断优化，技术创新成果频出； 二是存储规模与性能实现结构性突破，为海量数据的高效处理提供 ........ 5 （一）算力结构优化与技术创新并进................................................................ 5 （二）存储规模与性能结构不断突破................................................................ 6 （三）运力基建与调度机制双轨演进.... 人工智能技术方面，算力技术创新与人工智能技术深度融合，在自 然语言处理、图像识别、语音识别等领域取得突破性进展，为我国 算力产业的应用拓展提供有力支持。 综合算力指数 6 （二）存储规模与性能结构不断突破 近年来，中国数据存储总量呈现高速增长态势，存力基础设施 建设成效显著。中国算力平台监测数据显示，截至 2025 年 6 月底， 全国存力规模达 1680 EB，相比于 2023 年增长约 40%，存力规模持

1.1 视频数据采集.............................................................................17 2.1.2 数据存储与管理.........................................................................19 2.1.3 实时处理与分析...... 1.2 视频监控政策.............................................................................78 5.2 数据加密与存储安全...........................................................................80 5.3 用户权限管理........ 3. 实时监控与预警：通过智能监控平台，实时分析各类视频数 据，并自动识别潜在的安全隐患。一旦监测到异常事件，系统 能够及时发出预警，通知相关管理部门快速响应。 4. 数据存储与回溯分析：对处理后的数据进行有效的存储，形成 可供后续分析与学习的数据库。同时，支持事后回溯，帮助分 析事件的发生原因与发展过程，为未来的安全管理提供依据。 5. 多部门协作与信息共享：建立跨部门的信息共享机制，确保公

......................................................................................53 4.2 数据采集与存储..................................................................................55 4.3 数据清洗与预处理. 升考评效率。同时，需提供详尽的考评报告生成功能，便于用户直 观了解模型性能及其改进方向。 安全性是系统设计中不可忽视的重要需求。系统需采用多层次 的安全防护机制，包括数据加密存储、访问控制、操作审计等，确 保数据在采集、传输、存储和使用的全生命周期中均得到有效保 护。此外，系统应支持权限分级管理，确保不同角色的用户仅能访 问和操作与其权限相匹配的功能和数据。 最后，系统的用户友好性和可扩展性也是需求分析中的重点。 种格式（如 JSON、CSV、Excel 等）的解析，并能够自动识别和转 换数据类型，确保数据的完整性和一致性。 其次，系统需要提供强大的数据存储与管理功能。考虑到人工 智能训练数据的规模通常较大，系统应采用分布式存储架构，支持 海量数据的存储与快速检索。数据存储结构应设计为分层管理，包 括原始数据、预处理数据和训练数据集，确保数据的可追溯性和版 本控制。 在数据预处理方面，系统应集成常用的数据清洗、去重、归一

正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 云提供商须为跨行业数据采集、存储和计算需求的大幅增长做好准备。 在AI高速发展和在线业务快速膨胀的时代，企业用户对云基础设施的性能、成本、稳定性、安全 性等方面提出了全新的要求。为适应企业创新、降本增效以及业务出海等需要，云服务商不断通 交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所做的数字化进程与业务成果调研中，应用的可用性、综合安全性、应用的性能等都成为企业 核心关注的目标。 率，这对于保障在线业务的体验至关重要。 存储方案升级应对大数据量冲击：云服务商通过采用更高性能的存储设备和更高效的存储架 构，结合对数据布局的优化，提供贴合不同在线业务需求的个性化存储服务，例如低时延块 存储（数据库多副本场景，<0.1ms延迟）、高带宽弹性盘（大数据单副本场景，吞吐量达 ��Gbps）、高速临时存储等。 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 AI预训练和推理过程需要存储和预处理海量

本项目旨在开发和部署一套高效、智能的深度搜索 （DeepSeek）智能体系统，以提升企业在大数据环境下的信息检 索与分析能力。该项目覆盖的主要范围包括以下几个方面： 首先，系统将涵盖数据处理与存储模块，支持多种数据源的接 入与预处理，确保数据的高效存储与管理。具体而言，系统将支持 结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如 JSON、XML）以及 非结构化数据（如文本、图像、视频）的处理。数据处理模块将实 现数据清 团队采用敏捷看板进行任务管理，使用 GitLab 进行代码版本 控制，通过 Jira 进行缺陷跟踪，确保开发过程的透明度和可控性。 为提升协作效率，团队配置了专业的开发环境，包括高性能计算集 群、数据存储系统及测试平台。每个成员都配备了符合开发要求的 工作站，确保开发过程的顺利进行。 2. 需求分析 在进行 DeepSeek 智能体开发之前，首先需要明确项目的核心 需求和目标。需求分析是确保智能体开发符合实际业务场景的关键 集、数据处理、智能决策、用户交互等关键环节。数据采集模块负 责从多种数据源（如传感器、数据库、API 接口等）实时获取数 据，并确保数据的完整性和准确性。数据处理模块则对采集到的数 据进行清洗、转换和存储，以便后续分析和决策。智能决策模块通 过机器学习和人工智能算法，对处理后的数据进行深度分析，生成 决策建议或直接执行决策。用户交互模块提供友好的界面和接口， 使用户能够方便地与智能体进行交互，获取结果或反馈。

2.3.3 标注质量控制.............................................................................40 2.4 数据存储与管理..................................................................................42 2.4.1 数据库选择 影响到后 续模型训练的效果。因此，设计一套高效、可扩展的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，已成为提升人工智能应用水平的关键。 在实际操作中，知识库的处理包括数据采集、清洗、标准化、 存储和检索等多个环节，每个环节都存在技术难点和优化空间。例 如，数据采集需要考虑多源异构数据的兼容性问题，数据清洗则需 要处理缺失值、噪声和不一致性等。这些问题的解决方案，直接影 响到最终模型训练的成果。 数据采集模块：支持多源异构数据的自动化采集和整合；  数据清洗模块：提供多种数据清洗算法，确保数据质量；  数据标准化模块：统一数据格式，方便后续处理；  数据存储模块：采用分布式存储技术，支持大规模数据的高效 存储；  数据检索模块：实现高效的分布式检索，满足实时查询需求。 通过上述模块的集成与优化，本方案将显著提升知识库数据处 理的效率和准确性，为 AI 大模型的训练提供高质量的数据支持。

.........................................................................................37 4.2 数据存储.............................................................................................38 4.3 场环境。此外，模型的资源消耗需控制在合理范围内，以确保系统 的稳定性和可扩展性。 在安全需求方面，银行系统对数据安全和模型安全的要求极 高。需求分析中需考虑以下关键点：模型处理的数据需进行加密传 输和存储，以防止数据泄露；模型的访问权限需严格控制，确保只 有授权人员能够访问和操作；模型的输出需进行安全验证，防止恶 意攻击或误导性结果的产生。此外，模型的设计需考虑隐私保护问 题，确保用户数据的匿名化和合规使用。 大模型时，安全需求是至关重要 的，因为银行系统处理的是高度敏感的客户数据和金融交易信息。 首先，数据加密是基础要求，所有传输的数据必须采用 SSL/TLS 协 议加密，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。同时，存储的数 据应采用 AES-256 等高级加密标准进行加密，以防止未经授权的访 问。 其次，访问控制必须严格实施，采用多层次的身份验证机制， 包括密码、生物识别和多因素认证（MFA）。权限管理应根据最小

........................................................................................30 1. 数据处理与存储................................................................................................... ......................................................................................49 6.1 数据收集与存储................................................................................................... 系统中获取客 户信息，同时将处理结果反馈至 ERP 系统，确保数据的完整性 和一致性。 5. 安全性与合规性：商务 AI 智能体在设计时需严格遵守数据安 全和隐私保护的相关法律法规，确保数据在采集、存储和处理 过程中的安全性。例如，智能体可以采用加密技术保护敏感数 据，并通过权限管理机制控制数据访问。 在具体应用中，商务 AI 智能体的表现可以通过以下关键指标 进行衡量：  任务执行效

4.3.1 数据获取与清洗.........................................................................91 4.3.2 数据存储与管理.........................................................................93 5. 安全性与合规性......... 的 发展迅速增加或减少用户数，甚至拓展新的功能模块，而无需重新 考虑整个软件架构。这一特性特别适合快速发展的初创企业或快速 变化的行业。 此外，SaaS 平台的数据存储和共享能力也为企业提供了极大 的便利。通过云端存储，企业可以随时随地访问数据，实现多设备 的无缝操作。同时，借助于高度集成的 API 接口，SaaS 平台能与 其他应用程序无缝对接，支持数据的流动和分析。 最后，SaaS 平台在未来具有广阔的 发展前景，关键在于如何不断调整和优化战略，以应对市场的动态 变化。 2.3.1 人工智能技术发展 人工智能技术的发展在近年来突飞猛进，推动了各个行业的变 革。随着计算能力的提高、数据存储技术的进步以及算法的不断优 化，人工智能的应用逐渐渗透到各个领域。从机器学习到深度学 习，再到现在的生成式预训练大模型（如 GPT-3、BERT 等），这 些技术的演进使得机器在自然语言处理、图像识别、决策支持等方

4.1.2 数据标注与分类.........................................................................75 4.1.3 数据存储与管理.........................................................................77 4.2 模型开发与训练........ 大数据处理、自然语言处理（NLP）、图像识别和增强学习等多领 域的技术优势。其核心在于通过高效的算法模型，实现数据的深度 挖掘与分析，从而为金融银行业提供精准的决策支持。在数据处理 方面，DeepSeek 采用了分布式存储与并行计算架构，能够处理 PB 级别的数据，确保了在大规模数据集上的高效运算能力。针对 金融行业的特殊需求，DeepSeek 特别优化了时间序列分析模型， 能够对股票价格、汇率变动等金融市场数据进行精准预测。 于客户交易记录、账户信息、信用评分、市场数据以及第三方数据 提供商的信息。为确保数据的全面性和准确性，应采用自动化工具 和 API 接口，实时抓取和更新数据。对于历史数据，需通过批处理 方式进行归档和存储，以便后续分析。 数据清洗是确保数据质量的关键步骤。在这一过程中，必须处 理缺失值、异常值、重复记录以及不一致的数据格式。对于缺失 值，可以采用插值法或基于业务规则的默认值填充；对于异常值，