个新型互联网交换中心建设 运营步入正轨。国家枢纽间传输时延不超过 20 ms，集群到周边主 要城市传输时延不超过 5 ms，区域内算力节点间时延达 1 ms。 入算网络泛在、灵活、敏捷，技术创新和应用活跃。IP 承载网 具备广域无损超宽 400GE，TB 级样本数据小时级送达的能力，网络 吞吐 90%+，确保计算不等样本，提升训练效率；IP 应用感知使网 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 网络正在向 400G 速率迁移，显著提升 OTN 设备的传输速度和容量，以满足用户对高 速数据传输的需求。OTN 网络单波传输速率可达 800Gbps，极大提 升了算力中心间的数据传输容量和效率。IP 承载网 400GE/800GE 正 在逐步成为算力中心互联的重要技术，400GE 乃至 800GE 接口技术 的引入，显著提高了算力中心内部及算间的数据交换能力。广域无 损具备长距 0 丢包的能力，实现整网高吞吐和算网业务的一体化发 为广东省、江苏省、河北省、 北京市、内蒙古自治区、上海市、贵州省、福建省、山东省、浙江 省，具体情况详见图 10。 综合算力指数 21 存力 Top10 东部地区占八成，仍是数据存力的核心承载区。广 东电子商务、金融科技等产业发达，产生大量数据，企业需提升存 力规模和质量以满足高效存储和快速调用需求。江苏企业数字化转 型程度高，对数据存储需求大且标准高，从而推动了省内存力发展。

层：Zoloz 的智能体平台支持金融客户搭建智能体应用，构建企业级智能知识库平台⸺ RAG。在文档提取洞察、智能合规审计等场景中，实测智能体表现优异，任务平均处理时间大幅 降低。搭载至强 ® 6 处理器，在承载同等规模智能体服务时，所需服务器节点数量减少了 30%， 金融机构由此可降低 25% 的硬件采购与运维成本。 安全应用：在线支付的“刷脸”瞬间，需要同时完成活体检测、人脸比对和交易风险评估。英特尔

模型管理：支持多种 AI 大模型的上传、下载、更新和版本控 制。  任务调度：提供任务管理机制，能对用户请求进行调度和执 行。  权限管理：确保不同用户在系统中具备不同的操作权限。 服务层则是承载业务逻辑和 AI 模型的运行环境，核心是微服 务架构。此层主要组件包括：  AI 服务：基于容器化技术（如 Docker）部署 AI 模型，确保 其快速、稳定地处理请求。  API 网关 端应采用 HTTPS 协议，确保数据传输的安全性。同时，通过合理 的资源加载策略（如懒加载和按需加载），提高页面的响应速度， 提升用户的访问体验。 总之，前端设计在人工智能大模型 SaaS 平台中承载着用户与 系统交互的关键功能，通过选择合适的技术栈、实施响应式设计、 优化用户交互、注重数据可视化和确保系统安全性，最终实现一个 高效、友好的用户平台。 3.1.2 后端设计 后端设计是人工智能行业大模型

量。项目团队应注重各环节之间的衔接，做到信息流通畅，记录每 一阶段的进展与问题，从而及时调整和优化工作策略。同时，在模 型的生成过程中，应考虑到后续应用的需求，确保模型不仅具有空 间精准性，同时也具备良好的信息承载能力，以支持未来的智能分 析与决策。 结果展示是三维模型应用环节中的重要一环。通过结合不同的 可视化技术，将构建的三维模型以图形化方式展示，便于与相关部 门进行沟通与协作。同时，模型可以通过 试，并记录期间的各项指标。 对于压力测试，其关键在于验证系统在极端条件下的稳定性和 鲁棒性，具体方法如下：  逐步增加负载：从正常负载开始，每隔一段时间逐步增加并发 用户数，直到达到系统的最大承载上线，并记录此过程中各项 性能指标的变化。此过程可以参考以下示例： 并发用户数 平均响应时间(秒) CPU 利用率 (%) 内存利用率 (%) 100 1.2 45 30 500 1

效果。通常情况下，建议进行如下考虑：  监控范围及盲区分析：在部署前对目标区域进行详尽的分析， 确保 360 度无死角覆盖。  视频存储与带宽需求：在视频流高度压缩与存储的平衡中选择 合适的编码方式，并考虑到网络带宽的承载能力。 设备选择的标准可以参考以下表格： 设备类型 主要优势 适用场合 不足之处 网络摄像头 高清画质、远程访问 大多数公共场所 成本相对较高 模拟摄像头 成本低、易于维护 预算有限区域 画质一般