.................. 2 （三）产业数字化转型加速，区域发展差距明显............................................ 4 二、我国综合算力总体进展....................................................................................... 5 （一）算力结构优化与技术创新并进 力与产业深度融合，全方位驱动产业数字化转型进程，催生新业态、 新模式；缩小区域间发展差距，促进我国算力产业协调发展，推动 产业数字化在均衡发展中实现质的跃升，实现我国数字经济的共同 繁荣。 综合算力指数 5 二、我国综合算力总体进展 （一）算力结构优化与技术创新并进 在结构优化与技术创新的双重驱动下，算力水平正实现质与量 的提升。一方面，结构优化助力算力水平提升。我国积极推动全国 一体化算力网建设，不断优化算力基础设施布局，加强对全国算力 优势。东部地区企业与人口密集，数据生成与存储需求庞大，数字 化应用场景丰富多元，这些因素共同推动存力规模持续提升。其中， 广东、河北的存储总体容量处于全国领先地位，均达到 166 EB，能 够满足海量数据的存储需求。江苏、北京、上海的存储总体容量也 较为可观，均超过了 100 EB。江苏制造业的数智化催生了热数据处 理的强需求，北京、上海分别作为政治、经济中心，对数据存储有 持续且

...........................................................................................23 3.1 总体架构.............................................................................................26 3 的层次关系图示： 最终，该架构设计不仅能够满足当前业务需求，还具备良好的 扩展性，为未来业务场景的拓展和技术升级奠定基础。 3.1 总体架构 在 Deepseek 大模型在银行系统的部署中，总体架构设计需要 综合考虑系统的稳定性、扩展性和安全性。总体架构采用分层设 计，主要包括数据层、模型层、服务层和应用层。数据层负责存储 和处理银行系统中的各类数据，包括客户信息、交易记录、风险数 率，建议引入更多的训练数据以提高准确性。 - 智能客服模块在处 理复杂问题时响应时间较长，建议优化算法以提升效率。 - 安全测 试中发现的个别漏洞已提交开发团队进行修复，后续版本将进行回 归测试以确保问题彻底解决。 总体而言，Deepseek 大模型在银行系统中的测试结果令人满 意，模型在功能、性能和安全方面均达到了预期目标。我们将根据 测试报告中提出的改进建议进行优化，确保模型在实际应用中能够 持续稳定地提供服务。

应急管理体系和能力是国家治理体系和治理能 力的重要组成部分，加强应急管理体系和能力建设， 对于防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾 害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 型，通过对海量文本的训练习得语言的统计规律， 急知识的应用范围和效果；另一方面，应急知识的有 效应用能够激发新的创新需求和解决方案，使得应 急知识体系能不断迭代演进，成为应急管理创新的 内在资源和动力。 3.2 知识管理新模式下的智慧应急大脑概念框架 3.2.1 总体思路 建设应急大脑是提高当前应急管理系统智能化 水平、实现智慧应急目标的关键路径。应急管理各 类业务系统建设是面向业务逻辑，在数据层面通过 对业务数据的查询、增加、删除、更新等操作实现业 务功能。与业务系统的建设思路不同，应急大脑建

共享参数时无需冗余同步，减少训练迭代延迟。目前主 流的 AI 计算架构在采用 GPU 集群的同时，均大量使用了至强 ® 系列处理器作为机头 CPU 提供协 同计算、管理和资源分配等能力来提升系统性能和能效，使工作负载的性能和总体拥有成本 (TCO) 之间达到更为理想的平衡点。 凭借持续迭代的 x�� 架构技术优势，覆盖芯片设计、软硬件协同优化的系统级解决方案及全链条生 态整合能力，英特尔目前在人工智能服务器 CPU 内存中，而历史上下文冷数据压缩后存入本地硬盘或者 远端对象存储中，QAT 的超高压缩解压性能，使磁盘中的压缩数据解压缩到内存并传输到显存中的 延迟大大降低，提高用户体验的同时，节约了大量的 GPU 算力，实现了以存代算的总体设计模式。 另外，在很多领域，综合成本和效果两方面因素，LLM 常通过参数压缩量化、蒸馏等技术推动模型轻 量化部署，尤其是 14B 参数以下的模型推理速度快，微调也更加方便，在很多中小企业或特定垂直

.........................................................................................30 3.1 系统总体架构......................................................................................32 3.2 模块划分 定地运行，满足大规模数据处理和复杂模型训练的需求，同时提供 良好的用户体验和可靠的安全保障。 3.1 系统总体架构 人工智能数据训练考评系统的总体架构设计基于模块化和分层 的原则，以确保系统的可扩展性、稳定性和高效性。系统采用微服 务架构，将功能模块划分为独立的服务单元，各服务单元通过轻量 级的 API 进行通信。总体架构主要包括数据采集层、数据处理层、 模型训练层、考评分析层以及用户交互层，各层之间通过标准化的 Web 端、移动端等）， 用户可以通过界面进行数据上传、模型训练、考评分析等操作。用 户交互层还提供丰富的可视化功能，帮助用户直观地了解系统运行 状态和模型评估结果。 为提升系统的安全性和稳定性，总体架构还引入了多层次的监 控和容错机制。系统具备实时的性能监控和日志记录功能，能够及 时发现和解决潜在问题。同时，系统采用分布式存储和备份策略， 确保数据的安全性和可恢复性。 以下是系统各层的关键功能和技术选型：

于调优模型参数，测试集则用于评估模型的最终性能。一般推荐的 划分比例为：训练集 70%，验证集 15%，测试集 15%。当然，具 体比例可以依据数据的量与特性进行适当调整。 在进行数据划分时，应确保每个子集中的样本能够代表总体数 据的特征，避免因样本偏差导致模型性能下降。此外，针对时间序 列数据（如城市轨道交通的客流量数据），应保持时间的顺序性， 在划分时要特别注意，保证训练集先于验证集和测试集，以模拟真 实的预测场景。 对于模型的版本控制和更新，采用 MLflow 等平台进行模型的 追踪和管理，以便于实现快速迭代和生产环境的模型切换。模型更 新时，后端服务不需要下线，通过蓝绿部署等方式确保系统的稳定 运行。 数据处理与模型服务的总体流程可以表示为以下步骤： 1. 数据采集：通过传感器、用户行为等途径获取原始数据。 2. 数据接入：使用消息队列将实时数据接入系统。 3. 数据处理：通过分布式计算框架进行数据清洗、特征提取和结 大模型的过程中，积累了丰富的 经验和教训，这些都为后续项目的开展提供了宝贵的参考。 首先，明确项目目标至关重要。在实施 AI 大模型之前，相关 团队需要详细规划长期与短期目标，并确保与城市轨道交通发展的 总体战略相一致。错误或模糊的目标会导致资源的浪费和项目进度 的延误，甚至可能使得模型无法适应实际运营需求。 其次，数据的质量和数量对 AI 模型的性能影响深远。数据来 源的多样性和数据的准确性直接关系到模型训练的效果。建议建立

2. 多渠道客服机器人支持（微信、 APP 、 Web ） 营销机器人（营销内容推送） 统一业务服务机器人 1. 外呼机器人（交易确讣、服务提醒） 2. 推荐机器人 总体目标 1. 非结构化数据采集、加工服务能力 2. 融合非结构化不结构化资讯癿加工能力 1. 宏观经济资讯 2. 国外经济资讯 3. 研究报告推送服务（股票、债券）

: 社会保险是国家稳定的、连续性的制度 , 而商业保险是一次性、短期的企业行为。 9. 法律基础 : 社会保险由劳动法及其配套法规来立法 , 而商业保险则由经济法、商业保险法及其配套法规来立法。 总体来说 , 社会保险和商业保险在性质、目的、建立基础、管理体制、对象、保障范围、资金来源、待遇计发、时间性和法律基础等方面存在差异。 社会保险和商业保险的区别？ 应用能力评测：保险专业知识问答案例

外部数据源，如宏观经济指标、行业动态等，对合同中的市场风险、 政策风险等宏观因素进行分析。例如，在评估某合同的市场风险时， 模型会结合当前市场供需状况、原材料价格波动等因素，预测合同 执行期间可能面临的成本压力。 总体而言，DeepSeek-R1 在合同风险评估中的应用，不仅能 够显著提升评估效率与准确性，还能为风险管理决策提供可靠的数 据支持，从而有效降低合同风险对项目的影响，确保项目的顺利实 施。 8 括模型的准确性、易用性、响应速度以及对工作效率的提升等。调 查对象涵盖了工程造价师、项目经理以及相关领域的专家，确保数 据的广泛性和代表性。 调查结果显示，用户对 DeepSeek-R1 大模型的总体满意度达 到了 85%，其中，模型在提高工程造价计算效率方面获得了 90% 的好评，特别是在处理大规模数据和复杂计算场景时，表现尤为突 出。用户普遍反映，模型的操作界面友好，易于上手，且能够快速 传统方法误差 DeepSeek-R1 误 差 时间节省 风险识别率 建筑工程 12% 9% 28% 85% 基础设施 15% 11% 32% 90% 工业厂房 18% 13% 25% 88% 总体而言，DeepSeek-R1 大模型的应用不仅提升了工程造价 管理的科学性和准确性，还为工程项目的成本控制和风险管理提供 了强有力的支持。未来，我们将进一步优化模型算法，拓展其在更 多工程领域的应用潜力，为行业创造更大价值。

尽管生成式大模型在医疗领域的应用前景广阔，但也面临诸多 挑战，包括数据隐私、安全性和伦理问题等。对此行业需要在探索 和应用生成式大模型的同时，建立相应的伦理规范和法律框架，以 确保患者的信息安全和隐私保护。 总体来看，生成式大模型在医疗场景的应用具有很高的可行 性。随着技术的不断进步和相应政策法规的完善，未来的医疗服务 有望越来越智能化和个性化，最终为患者提供更为优质的医疗体 验。 1.2 研究目的 解 AI 模型提供的信息，并能够合理解读和运用这些辅助建议。  临床验证：在广泛应用之前，AI 生成式大模型的临床效果需 经过严格的验证，确保其在不同医疗场景下的有效性和安全 性。 总体而言，通过 AI 生成式大模型的有效应用，临床决策支持 系统将会提升医院的诊疗水平和效率，优化患者的治疗体验，为未 来的智能医疗奠定基础。 4.1.1 病历分析 在临床决策支持系统中，AI 生成式大模型能够有效地分析病 后期实施量化与剪枝技术。这样可以在保持模型精度的基础上，减 少模型的计算复杂度和内存占用。此外，对模型进行蒸馏化 （Knowledge Distillation）同样可以有效提高小型模型的性能， 增强在边缘设备上的应用能力。 总体来看，模型训练与优化应遵循以下几个步骤： 1. 数据准备：收集并清洗高质量的多模态医疗数据。 2. 预训练模型：在较大且通用的数据集上进行初步训练。 3. 微调模型：根据特定的医疗场景进行针对性训练。