高效的资 源配置与环境保护。 本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进步以及区域协调发展起着不可或缺的作用。首先，铁 路运输具有大容量和高效率的特点，能够在短时间内运输大量的货 物和乘客。在中国 整个运输网络的最优调度，提高列车的准点率和运输效率。 在保障安全方面，实景三维 AI 大模型能够进行动态监测，实 时识别违章行为和危险因素。例如，利用图像识别技术，系统能够 自动检测出沿线的障碍物或安全隐患，并及时发出警报，以作出快 速反应。此外，通过 AI 模型的深度学习能力，可以识别轨道和设 备的微小变形和损坏，从而提前进行维护，防止事故的发生。 总结而言，实景三维 AI 大模型的优势体现在以下几个方面： 的数 据（如气象监测装置、视频监控等），可全面收集并叠加不同维度 的信息，以便形成精细的三维环境模型。 其次，数据处理与分析将是模型应用的核心环节。利用深度学 习和机器学习技术，对收集到的多源数据进行融合与分析，提取出 关键特征。在这一过程中，采用卷积神经网络（CNN）等深度学习 模型，能够提高对象识别和场景理解的准确性。这些技术将支持对 铁路环境中潜在风险因素（如塌方、积水、植被生长等）进行智能

........................................................................................38 3.2.1 多源数据接入方案.............................................................................................. .......................................................................................195 10.2.2 物联网数据接入.............................................................................................. 62%的供应商资质验证 需要人工复核扫描件，这类场景亟需具备多模态处理能力的智能体 支持。同时，审计质量控制的最后一公里问题突出，现有系统缺乏 对审计底稿逻辑完备性的自动校验能力，导致约 28%的监管问询源 于底稿链条断裂。 在此背景下，构建深度融合审计专业知识的智能体成为破局关 键。这类系统需要同时满足三个刚性要求：审计准则的强合规性约 束、海量异构数据的实时处理能力，以及审计判断的可追溯性。这

供更易用的产品化功能 • 默认命名空间不统一：服务&配 置标识不一致 • 配置及服务的动态订阅 • 分布式锁功能支持 • 内核和控制台同端口 • 鉴权开关绑定 • 应用侧数据源动态无损轮转 Nacos-Controller : k8s 配置及服务同步 价值 • 可视化管理界面 • 配置变更实时推送 • 配置历史&回滚 • 配置灰度发布 • 跨k8s集群互通 敏感配置强化加密存储 敏感配置强化加密存储 敏感配置强化加密存储 Nacos 控制台 maintainer-client 默认鉴权 浏览器 独立域名https TLS TLS • 数据源配置统一托管 账号密码，数据库地址，连接池大小，超时 参数 • 密文存储 应用运行时内存解密 • 双层权限管控 Nacos加密配置及解密权限 管理 • MCP Prompt • MCP 筛选 • 可重入分布式锁 • 锁订阅 • DNS协议支持 • Agent自动注册发现 • Agent任务调度 • 压缩推送 • 动态数据源 • 服务健康检查优化 • LLM模型参数托管 • 凭据管理 • 增量推送 • 推送反压 • 服务健康检查优化 生态融合探索 Go & Python 框架支持 K8S Controller

下的智能 化需求。项目通过对多源异构数据的采集、清洗、标注和结构化处 理，打造高质量的知识库，为后续的 AI 模型训练提供坚实的基 础。同时，结合先进的深度学习技术和规模化计算资源，设计高效 的模型训练流程，确保模型在准确性、泛化能力和计算效率方面达 到预期目标。项目的实施将涵盖以下关键步骤：  数据采集与整合：从内部系统、公开数据集以及第三方数据源 中获取数据，确保数据的多样性和覆盖度。 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。 为了应对上述挑战，本项目旨在设计一套全面的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，具体包括以下核心内容：  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； 大模型。通过系统的数据处理和模型训练，最终实 现从海量异构数据中提取有价值的信息，并将其转化为可支持决策 和创新的知识资产。具体目标包括以下几个方面： 首先，实现知识库数据的高效清洗与整合。针对多源异构数 据，设计并实施数据清洗规则，确保数据的准确性、完整性和一致 性。同时，建立数据标准化流程，统一数据格式和语义表达，为后 续的模型训练提供高质量的数据基础。数据清洗的关键指标包括： -

管理方面也展现出巨大潜力。通过分析客户的历史行为数据和偏 好，银行可以为其量身定制金融产品和服务，提升客户满意度和忠 诚度。此外，DeepSeek 还能够优化银行的贷款审批流程。通过整 合多源数据（如征信记录、社交媒体数据等），DeepSeek 可以为 银行提供更全面的客户画像，从而更准确地评估贷款风险，减少不 良贷款率。 在风险管理领域，DeepSeek 的应用同样值得期待。通过对宏 通过对客户交易数据的挖掘，能够识别客户 的消费习惯、偏好和潜在需求。例如，通过对历史交易数据的分 析，系统可以预测客户的消费趋势，并为银行提供个性化的产品推 荐方案。此外，系统还可以结合外部数据源（如社交媒体、市场动 态等），进一步丰富客户画像，帮助银行制定更精准的营销策略。 其次，在风险管理方面，DeepSeek 的数据挖掘技术能够实时 监测异常交易行为，识别潜在的欺诈风险。通过对交易模式的分 发相应的预警 机制。例如，当发现某笔交易与客户的常规行为模式存在较大偏差 时，系统会立即通知风控团队进行核查，从而有效降低金融欺诈的 发生率。 在信贷风险评估中，DeepSeek 通过整合多源数据（包括客户 的信用记录、收入水平、资产负债情况等），构建全面的信用评分 模型。与传统评分模型相比，DeepSeek 的模型能够更准确地评估 客户的还款能力，从而帮助银行优化信贷决策流程，降低坏账率。

种智能技术应用于生 态环保领域，不仅能提升决策效率，还能加快对环境问题的响应速 度，实现精准和高效的生态环保治理。 在环境监测中，传统的方法依赖于单一的数据源，如气象数据 或水质监测，而多模态 AI 大模型可以融合来自多个数据源的信 息，例如遥感影像、传感器数据、社交媒体信息等，实现数据的深 度理解和分析。这种多模态信息的整合，能够为环境保护提供更全 面的视角，识别出潜在的环境风险，并对其进行有效评估与预测。 生态环保的重要性可以从以下几个方面进行详细阐述： 1. 保护生态系统：生态系统是地球上生物与环境相互作用的复杂 网络，维护生态平衡对人类生存至关重要。 2. 促进经济可持续发展：良好的生态环境提供了丰富的自然资 源，直接影响经济发展和社会进步。 3. 提升公众健康水平：改善环境质量对降低疾病发生率和增强国 民健康水平具有直接影响。 4. 应对气候变化：生态环保行动是应对全球气候变化挑战的重要 手段，可以降低温室气体排放，缓解全球变暖的问题。 密相关，生态 环保有助于实现公平与正义，保证每个社会成员享有良好的生 存环境。 在此背景下，生态环保智慧诊断接入多模态 AI 大模型的应用 方案显得尤为重要。通过利用先进的人工智能技术，结合物联网、 大数据等推动生态环保工作，能有效提升监测与管理的效率，实现 对环境问题的快速诊断和响应。这将为开展更科学合理的生态保护 措施提供重要支撑，助力实现人与自然的和谐共生。 1.2 智慧诊断的概念及发展

印、翻译本文档的任何部分。凡转载或引用本文的观点、数据，请注明“来源： 全球计算联盟”。 1 序 智算服务推动智算产业纵深发展 数据爆发式增长、算力不断跃迁、AI 算法和大模型持续演进带领我们进 入一个万物重构和万物智联的新时代。算力和 AI 是引领这一时代发展的最核心 的双引擎，是支撑数字建设和数字经济运行的关键要素。 智算建设如火如荼，但唯有建好、管好、用好算力，提供极致的智算服 务，构建稳健高 智算产业正重塑全球科技竞争格局，成为数字经济时代的核心基础设施，未来将深度 赋能千行百业，引领新一轮产业革命。 1.2 智算中心高效应用面临挑战 当前智算中心的建设如火如荼。但很多智算中心陷入“重建设、轻服务”、“有算力、 无运营”的困境，导致资源利用率低下，投资回报率不达预期。具体有如下几方面的挑 战： 在规划与建设阶段，由于 AI 技术栈复杂，芯片迭代快，技术选择困难，存在目标模 糊，供需错配的问题；许多智算中 理出最佳调优组合并下发至相应群控系统，对数据中心整个制冷系统进行实时调优，使数据 中心送冷量曲线智能、精准、可靠地匹配贴合。 数据中心一至四层机房采用间接蒸发冷却空调（AHU），最大化利用自然冷源，基于韶关 气象数据全年自然冷却时间达到 50% 以上。IT 设备终期规划冷负荷约为 14800kW，建筑冷 负荷为 600kW，系统总冷负荷为 15400kW 。其中一楼设置 2 个机房，AHU

.........................................................................................50 4.1 数据源管理..........................................................................................53 4.2 数据采集与存储 40% 4. 训练评估时间缩短 50% 系统的主要应用场景包括但不限于： - 机器学习模型的训练过 程评估 - 深度学习网络的性能优化 - 训练数据的质量控制 - 计算资 源的最佳分配 - 训练效果的持续跟踪与改进 项目将在现有技术基础上，整合多方资源，采用模块化设计思 路，确保系统具有良好的扩展性和适应性。通过本项目的实施，将 建立起一套科学、规范、高效的人工智能数据训练考评体系，为 全的服务。 2.1.1 数据管理需求 在人工智能数据训练考评系统的建设过程中，数据管理是核心 功能之一，直接影响系统的运行效率和数据质量。首先，系统需具 备高效的数据采集能力，能够从多种数据源（如数据库、API 接 口、文件系统等）实时或批量导入数据。数据采集过程中应支持多 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。

在不可预测的环境中增强运营可靠性，这对于那 些将快速履约视为核心竞争优势的行业而言，更 是重大利好。 可持续性的提升是另一项重要 成果。近四成（39%）受访企业表示， 得益于更优的再利用、再循环和资 源效率，自主化运营将显著推动供 应链的循环性。 实现自主智能供应链 7 1. 构建坚实且安全的数据基础 2. 投资关键AI技术，加速规模化 战略布局 3. 重构人与技术的协作模式 图1 of task 按相似特征划分的 活动集群 20. 21. 生产控制 质量控制 设计、研发与战略采购 1. 创意构思/创新 2. 新产品/新服务的设计、测试与验证 3. 采购寻源、供应商选择及合同磋商 4. 供应商发展与关系管理 计划与排程 5. 供需集成计划 6. 生产排程/物料需求计划（MRP） 7. 运输计划 8. 维修与备件计划 运输 9. 决策自主化 增强型人工活动 产业化、切换与维修 质量与生产控制 客户与现场支持 设计、研发与寻源 人工驱动活动 完全自主化活动 受控的 决策自主化 无自主化 有限自动化 部分自动化 高度自动化 完全自动化 自动化活动 客户与现场支持 计划与排程 产业化、切换与维修 运输 设计、研发与寻源 警报、风险规避、纠正 采购流程与交易 计划与排程 质量与生产控制 生产制造 生产制造

零售与电商：应用于个性化推荐、库存管理、消费者行为分析 等方面，帮助商家提升销售和客户满意度。 4. 制造业：通过预测性维护、质量控制和供应链优化，提升生产 效率，降低成本。 5. 智能家居和物联网：在设备智能化、用户交互和数据分析方 面，提升家居生活的便捷性与舒适度。 6. 教育：用于个性化学习方案、教育效果评估及学生行为分析， 优化教育资源配置。 通过行业细分，我们能够更清晰地看到不同领域对人工智能的 具体需求和痛点。这也为大模型 SaaS 平台的产品设计和功能开发 提供了重要的依据。 其次，按照企业规模进行细分，我们可以将市场分为大型企 业、中小型企业和初创公司。大型企业一般具有更为丰富的数据资 源和资金支持，可能倾向于定制化的解决方案；而中小型企业可能 更关注成本效益，希望通过通用型产品来提高效率。初创公司则可 能寻求灵活性和创新性，以适应快速变化的市场。 再次，按照技术应用的不同，市场可以细分为： 数据的爆炸性增长：互联网和 IoT（物联网）技术的发展产生 了海量的数据。这些数据成为训练大模型的重要资源，推动了 模型的性能提升。 3. 算法的不断优化：从传统的机器学习算法到现在的深度学习、 迁移学习，再到自监督学习， algorithms 的创新使得模型可 以在更少的数据上训练出更高的性能。 4. 开放源代码的崛起：诸如 TensorFlow、PyTorch 等开放源代 码的机器学习框架，极大地降低了技术门槛，使得更多的企业