系统集成方案采用模块化设计，核心组件包括： 1. 异步消息 队列（Kafka/RabbitMQ ）处理高并发请求 2. 弹性伸缩的模型服务 集群，支持 Kubernetes 自动扩缩容 3. 本地缓存层（Redis）存储 高频访问的客户画像数据 4. 监控告警系统 （Prometheus+Grafana）实时跟踪 API 健康状态 成本效益分析表明，采用 DeepSeek 的 TCO（总拥有成本） 210 <0.1% 5 ≤ 分钟 工单意图识别 800 150 <0.05% 实时 销售预测批量计算 200 1800 <0.2% 1 ≤ 小时 系统集成拓扑采用混合部署模式，客户敏感数据存储于本地化 CRM 数据库，通过专用数据管道向云端 DeepSeek 模型服务推送 脱敏特征数据。实时交互类场景部署边缘计算节点，将模型推理延 迟控制在 100ms 以内。历史数据迁移采用分片增量同步策略，每 翻译结果与专业译员修正版本进行差异比对，并通过持 续学习优化模型。例如某跨境电商客户案例中，西班牙语咨询的首 次解决率从 68%提升至 89%，平均处理时长缩短 40%。 实施时需注意： - 数据合规性：欧盟地区对话需启用本地化部署，满足 GDPR 要求 - 成本控制：对小语种请求设置流量阈值，超出后触发人工服务路 由 - 质量监控：每月抽取 5%对话记录进行 BLEU 分数评估，阈值低于 70 时触发模型再训练

亿参数规模，在数学推理、代码生成及通用任务中表现亮眼，综合性能对标 DeepSeek-R1 （ 6710 亿参数，激活量 370 亿）。该模型大幅降低部署成本， 支持在消费级显卡（如英伟达 RTX 4090 ）上 本地运行，满足快速响应及数据安全需求。同时， QwQ-32B 集成智能体（ Agent ）能力，可调用工具并基于 环境反馈调 整推理逻辑，为定制化 AI 方案提供基础。 图表： QwQ-32B 模型表现 低下，难以满足业务需求。 DeepSeek-VL2 等多模态 模 型具备高精度的文档解析能力，能够提取文档中的 关 键信息， 高效完成合同质检、条款比对等工作，大 幅 提升工作效率与准确性。 n 江苏银行已成功本地化部署微调 DeepSeek-VL2 多模态 模型、轻量 DeepSeek-R1 推理模型， 分别运用于智能 合同质检和自动化估值对账场景中。 资料来源：上海证券报，搜狐，中泰证券研究所 同比增幅 300 250 200 150 100 50 0 资料来源：信通院、中泰证券研究所 图表：十二家上市银行金融科技投入 图表：部分银行大模型应用场景 n 大模型的本地部署并非易事，从模型训练到推理部署的全链路优化需要专业技术团队支持。 AI 一体机的出现提供了全 新的解决方案，凭借其开箱即用、软硬件一体化设计等优势，正在成为银行智能化转型的重要选择。 n 目前多家银行

要求极高， 确保用户身处任何国家都期望获得相同体验、相同水准的服务。但不同国家文化背景、使用 习惯和技术水平差异性，都会严重对上述目标产生严重影响。这需要企业投入资源，兼顾全 球标准的建立以及本地化适配问题。 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 云计算的安全性与稳定性直接影响用户信任度，任何数据泄露或业务中断均可能导致灾难性后果。 数据安全性⸺信任与合规的双重考验：云计算的多租户架构和分布式存储特性增加了数据 高速封装桥接技术使计算单元之间通过高速桥互联， 同一个计算芯粒内无“非一致性内存访问” （NUMA）问题。在 SNC (Sub NUMA Cluster) 模式下，关 键数据驻留在同一个芯粒的本地内存 / 缓存中，避免跨芯粒访问的内存延迟开销，对高并发在线负 载和数据库事务处理更有优势。 （1）典型 Web 业务 为应对 Web 业务高并发、低延迟、动态流量波动大的特性，ECS g�i 2、离线数据处理业务 针对离线数据处理业务的高吞吐计算能力、海量存储弹性扩展、高效数据传输、低延迟网络以及高容 错与数据可靠性保障等要求，ECS g�i 支持弹性临时盘和高性能存储解决方案，在本地 Shuffle 测试 场景中，单实例处理性能较上一代提升 12%，整机处理性能提升 10%。在数据挖掘、机器学习、数据 分析等领域中，ECS g�i 可以为用户提供更快速、更准确的数据处理能力。

全域、用户行为分析、外部系统接入数据 数据库 实时型、低时频数据刷新 关系型、离散型、全文搜索引擎数据库、大数据文件系统、 ( HDFS 、 Kudu 、 HBase) 布署与运行 本地、可脱上位机运行 本地、异地、云布署、不能脱机运行 集成对象 BAS 、 FAS 、建筑能效监控系统、 一体化设备 BMS 、 OAS 、视频、 一卡通、停车场、梯控、入侵、巡查 后勤系统：物业、食堂、访客；信息发布、会议 全域、用户行为分析、外部系统接入数据 数据库 实时型、低时频数据刷新 关系型、离散型、全文搜索引擎数据库、大数据文件系统、 ( HDFS 、 Kudu 、 HBase) 布署与运行 本地、可脱上位机运行 本地、异地、云布署、不能脱机运行 集成对象 BAS 、 FAS 、建筑能效监控系统、 一体化设备 BMS 、 OAS 、视频、 一卡通、停车场、梯控、入侵、巡查 后勤系统：物业、食堂、访客；信息发布、会议

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；许多智算中心在规划时未与产业实际需求紧密结合，建设目标宏大 但空洞，导致算力与本地产业的智能化需求不匹配；智算中心是“能耗巨兽”，在规划阶段 若未充分考虑绿色节能技术和集约化设计，将导致后期运维成本极高，难以持续。缺乏前 瞻性的规划设计易导致智算中心建成即落后。 在运维阶 为了进一步赋能发挥城市文旅产业特色、提高本地服务水平、实现区域内的共同繁荣， 紧密结合本地丰富的文旅数据资源，发挥人工智能技术其深度学习和跨界融合的技术特性， 为文旅行业实现数智化转型提供技术基础，讯飞文旅大模型在以下几点进行技术创新。 （一）创新技术赋能，打造本地化知识引擎 讯飞文旅大模型突破性地将先进的基座大模型与本地特色数据相结合，构建了本地专属 的文旅知识库。 日，中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）医学人工智能联 合实验室取得阶段性成果，正式推出“智医随行”大模型，用 AI 赋能全流程患者管理。作 为医院与讯飞医疗共建联合实验室的创新成果，“智医随行”大模型通过本地化部署，深度 融合讯飞星火医疗大模型的专病管理路径知识库与医院专科知识库，为医护人员打造覆盖患 者“预防-治疗-康复-随访”全周期的 AI 助手，助力国家级高峰学科建设，推动专科全病程 管理迈入智能化新阶段。

.........................................................................................94 6.1.1 本地化部署与云服务选择.......................................................................................... 8 小时 后，AI 辅助下的工作错误率仍能控制在 2%以下，显著低于人工操 作的 7%基准值。 流程优化效果可通过以下 mermaid 图呈现： 技术部署建议采用混合云架构，核心数据保留在本地审计系 统，通过 API 调用云端模型能力。某会计师事务所的实践表明，这 种模式可使每 TB 审计数据的处理成本从传统方案的 3200 元降至 800 元，且满足三级等保要求。未来 6-12 个月的演进路线应包 文件/分钟 2. 安全控制： - 数据传输采用国密 SM4 加密 - 实施 RBAC 权限模型，审计轨迹保留至区块链 3. 部署模式支持： - 公有云 SaaS 服务（适用于中小事务所） - 本地化部署容器包（满足金融客户合规要求） 持续学习机制 建立反馈闭环系统： - 人工复核结果自动生成模型增量训练样本 - 每季度更新行业风险特征库（如最新税收政策调整） - 异常检测阈值动态调整算法：

库中；温数据为周期性访问的数据，可存储于关系型数据库或 NoSQL 数据库中；冷数据则为长期存储的低频访问数据，可采用成 本较低的云存储或归档存储解决方案。同时，为确保数据的安全性 和可用性，需实施多重备份机制，包括本地备份、异地备份和云端 备份，并定期进行数据恢复测试。 为了进一步提升数据管理效率，企业可引入数据湖架构，将结 构化数据、半结构化数据和非结构化数据统一存储于一个可扩展的 存储系统中，便于后续的数据分析与挖掘。数据湖的建设需遵循以 的数据，我们采用了差分隐私技术，通过对数据添加噪声的方式， 确保在数据分析过程中无法追溯到具体个人。 针对 AI 模型的隐私保护，我们采用了联邦学习框架，允许数 据在本地设备或边缘节点上进行处理，而无需将原始数据传输到中 央服务器。这不仅减少了数据泄露的风险，还确保了数据的本地化 合规。此外，我们定期进行隐私影响评估（PIA），识别潜在的隐 私风险，并采取相应的缓解措施。 为确保隐私保护措施的有效性，我们建立了隐私保护团队，负 益。首先，根据业务规模和应用场景，选择适合的部署模式，通常 包括本地部署、云原生部署和混合云部署。本地部署适用于对数据 安全性要求极高或网络条件有限的场景，但其扩展性和维护成本较 高。云原生部署则提供了弹性扩展和高效运维的优势，尤其适合需 要快速迭代和全球化服务的业务。混合云部署结合了两者的优点， 既能满足数据本地化的需求，又能利用云计算资源实现灵活扩展。 在具体架构设计中，推荐采用微服务架构，将系统拆分为多个

引擎实 现本地 API 联通的定制化告警分析设备 现网设备日志 根据现网数据库分析告警事件， 结合离线知识库进行业务问答。 离线知识库 现网数据库 大模型盘古 任意大模型 开源大模型 前端效果信息 动态控件请求 参数缺失 / 有 误 实践案例 - 服务实践： Prompt 引擎服务设计 架构 API 调用 API 注册 私有数据支撑 实时数据库 本地知识库

lackwell GPU的Amazon EC2实例，将为用户提 供强大的AI推理性能和便捷的接入方式。 （5）端侧算力发展 端侧大模型定义为运行在设备端的大规模人工智能模型，这些模型通常部署在本地 设备上，如智能手机、物联网设备（IoT）、个人电脑（PC）、机器人、车机等设备。与传统的云 端大模型相比，端侧大模型的参数量更小，因此可以在设备端直接使用端侧算力进行运行， 无需依赖云端算力 直接使用大模型服务适用于不涉及数据安全的场景，可通过引入开源大模型或租赁 商业化的大模型服务，在非敏感场景下进行低成本的场景探索和应用。如营销文案生成、 编程辅助等。 工程化适配这种路线涉及对大模型进行本地化部署和训练，结合自主研发，优化算法 以适应特定的业务需求。当前，保险的销售、理赔、服务等核心场景都适用此路线，如销售 辅助、复杂风险评估、智能客服等。 深度研发大模型这种路线适合于那些拥有较多财务资源和技术资源的大型保险公 查找bug、安全检测、性能优化、生成标准后台模块等内容。目前已形成“工具+智能体+可 跨模型”的先进产品体系，正在科技条线全面推广，保险业务代码采纳率20%。 （3）知识搜索 知识搜索是基于GPT技术的AI智能知识助手，能够基于本地和GPT通用知识库解答各 类业务垂直领域咨询问题。主要应用场景如下： 5.1.1.1 普及全员办公智能化 �� 5.1 大模型优秀应用案例 ‒ 国内篇 阳光保险集团于2023年4月启动

认证与审计日志等，确保数据的安全性与合规性。 最后，项目将制定详细的测试与部署计划，确保系统的稳定性 和可维护性。测试计划将包括单元测试、集成测试、性能测试与安 全测试等多个阶段，部署计划则将涵盖本地部署与云部署两种模 式，支持弹性扩展与自动化运维。 综上所述，本项目范围广泛且切实可行，涵盖了从数据处理到 智能算法再到用户界面的全流程开发，为企业提供了一套完整的深 度搜索解决方案。 1 如 Amazon SageMaker，能够大大加速智能体的开发和部 署。Azure 则在企业级应用和混合云解决方案上表现出色，特别是 其与 Microsoft 生态系统的无缝集成，适合需要与本地系统协同工 作的场景。Google Cloud 在数据处理和机器学习方面具有强大的 计算能力，其 BigQuery 和 TensorFlow 服务为智能体的数据分析 和模型训练提供了强有力的支持。 能够适配不 同的数据协议和格式。例如，对于数据库数据，可以通过 JDBC 或 ODBC 接口进行访问；对于 Web 数据，可以使用 HTTP/HTTPS 协 议进行抓取；对于文件数据，则需支持本地文件系统或分布式文件 系统（如 HDFS）的读取。 其次，数据采集模块需具备高效的数据抓取能力。针对 Web 数据，可以采用分布式爬虫架构，通过任务调度、负载均衡等技术 手段，提高数据抓取的并发度和效率。对于实时数据流（如传感器