内容结果分析：提供多种简报模板，用户可根据 配置癿观察角度自由分析，生成相应癿简报。分 析结果采用图表列表癿展示斱式。 添加对比：分析结果可添加对比，添加其他癿观 察角度即可 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推送，通 过邮件癿形式把分析结果发送给用户。 资讯简报 用智慧发现信息价值 Discover information . 用户可以自己定义观察视角，自 定义关注对象、关注领域。 . 同一事物，丌同癿人有丌同癿观 由用户从提供癿指标模板库中自由组合定义，从 而生成相应癿与题分析栏目。 内置多种分析模板：平台丌断扩充分析模板及分 析指标，提供给用户更多癿分析选择。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推送，通 过邮件癿形式把分析结果发送给用户。 与题分析 用智慧发现信息价值 Discover information 关注领域重点舆情监测，提供可视化 图表及展示列表 信息列表：舆情热点资讯展示，并提供多 横店东磁、普洛药业、英洛华 精功系 浙江 金良顺 精功科技、精工钢构、会稽山 华夏系 河北 王文学 华夏幸福、玉龙股份、黑牛食品 银亿系 浙江 熊续强 银亿股份、康强电子、河池化工 广汇系 新疆 孙广信 广汇汽车、广汇能源、 ST 兴业 汇垠系 广东 万家乐、汇源通信、永大集团 长城系 浙江 赵锐勇 长城影视、长城动漫、天目药业 袁志敏、熊 海涛夫妇 广东 袁志敏、熊 海涛夫妇 毅昌股份、高盟新材、东材科技、

督项目的合规性，降低潜在风险。 为确保项目的高效推进，制定了详细的沟通和协作计划。例 如，每周召开跨部门会议，讨论项目进展和问题；每月向高层管理 汇报项目状态，确保战略目标的一致性；与外部参与者保持定期沟 通，及时解决技术和业务上的挑战。通过明确的角色分工和高效的 协作机制，确保 Deepseek 大模型在银行系统的部署能够顺利实施 并取得预期效果。 2. 需求分析 在银行系统中部署 Deepseek 求可能会随时间而变化，模型应能够在不影响现有系统的情况下进 行快速扩展和升级。 在数据处理方面，模型需要具备强大的数据清洗和预处理能 力，以确保输入数据的准确性和一致性。银行系统中涉及的数据通 常包括结构化数据（如交易记录）和非结构化数据（如客户反 馈），模型应能够处理这些多样化的数据格式，并从中提取有价值 的信息。此外，数据的安全性必须得到充分保障，模型在处理敏感 信息时应遵循严 求，避免系统过载。 - 部署智能数据采集代理，自动识别和采集新 增或变动的数据，减少人工干预。 在数据采集的具体实施过程中，建议建立监控和报警机制，实 时跟踪数据采集的状态和性能指标，及时发现和解决潜在问题。通 过对采集数据的定期审计和验证，确保数据的一致性和完整性，为 后续的模型训练和决策提供可靠的数据基础。 4.2 数据存储 在银行系统中，数据存储是确保业务连续性、数据安全性和高 效访问的关键环节。为满足

轨道交通的客运需求日益增长。需要通过 AI 大模型来分析和 预测乘客的出行需求，以优化运力调度资源。 2. 安全管理的复杂性：城市轨道交通涉及多个系统和设施，如何 确保系统的安全稳定运行是一个重大挑战。AI 大模型能够通 过对大量传感器数据的实时分析，识别潜在的安全隐患，提前 预警。 3. 数据驱动的决策支持：城市轨道交通系统在运行中产生了海量 数据，包括乘客流量、列车运行状态、设备状况等。AI 大模 型可 数据和站点信息，具备较为完善的数据库。  政府交通部门的数据共享平台：相关政府部门通常会对城市交 通数据进行整合，提供开放数据平台以便于研究与分析，这些 数据也可用于站点与车辆的历史分析。  实时监测设备：通过在轨道交通车辆与站点安装传感器，实时 收集车辆状态与客流数据，历史数据可以通过一定时间段的汇 总与分析获取。  其他研究、第三方咨询公司：一些企业和机构专注于交通数据 的分析与解 行状态监 测、轨道健康监测、车辆动态监测、车站人流监测等多个方面。通 过实时数据的采集与分析，能够有效提升城市轨道交通系统的运行 效率与安全性。 首先，列车运行监测数据主要来源于车载设备，包括车速传感 器、加速度传感器、温度传感器以及制动系统监测设备。这些传感 器实时捕捉列车的运行状态，如速度、加速度、温度变化等，并通 过无线通讯网络上传至中央监控系统，为 AI 大模型提供基础的运

低技术门槛。 大模型 SaaS 平台的核心在于能够将复杂的人工智能模型转化 为易于使用的服务。这种服务不仅允许企业根据自身的需求定制化 模型功能，还能保证其在数据安全、隐私保护等方面的合规性。通 过云端计算资源，企业无需投入大量资金进行基础设施建设，即可 获得强大的 AI 能力，这极大地促进了中小企业的创新和发展。 此外，市场调研显示，大模型的应用前景非常广阔。根据 Precedence 人工智能服务，满足各行业对智能化解决方案的迫切需求。 首先，随着企业对智能技术依赖程度的加深，迫切需要一种便 捷易用的工具，使其能够快速实现人工智能应用的落地。大模型 SaaS 平台正是为此提供了技术支撑。通过这一平台，用户可以通 过 API 接口简单调用预训练模型，无需复杂的技术背景即可实现自 然语言处理、图像识别等各类应用。 其次，本文将探讨如何在平台设计中融入安全性、可扩展性与 用户体验等关键要素。在当今数据隐私愈发被重视的情况下，确保 吸引这部分客户的关键。  教育和研究机构 高校和研究机构在教学、科研及知识创新过程中也表现出对 AI 技术的强烈需求。这些机构需要强大的计算能力和丰富的 模型库，以支持不同研究课题和学生学习的需要，同时希望通 过开源或优价模式降低使用成本。  政府和公共部门 政府机构在提高公共服务效率、进行数据分析和决策支持等方 面越发依赖 AI 技术。它们需要安全性高、符合合规性的解决 方案来处理敏感数据，推动数字政府的发展。

所产生的碳排放量仅为公路运输的五分之一，这无疑为应对全球气 候变化提供了重要支持。 在日益复杂的全球物流和供应链体系中，铁路运输不仅可以满 足国内市场的需求，还可以作为国际贸易的重要运输通道，通过连 “ ” 通各大经济体，推动 一带一路 倡议的实施，使中国与世界其他地 区的经济联系更加紧密。 总结而言，铁路运输的重要性体现在多个方面，包括：  便捷的空间连接促进区域经济发达与平衡  大宗货物的高效运输能力支撑工业发展 便于快速迭代和扩展。 应用层则是系统向用户提供服务的界面，用户通过该层可以访 问系统的各项功能，例如数据可视化、预测分析、异常报警等功 能。终端用户的设备可以是 PC、平板或者移动终端，应用程序通 过 RESTful API 与后端服务进行交互，实现数据的读取、处理和结 果展示。 整个系统架构设计遵循微服务架构的理念，各个模块之间通过 标准接口进行通信，确保了系统的可扩展性和可维护性。如表 提供统计分析功能，帮助用户识别趋势、异常和关键事 件。 4. 实时监控模块： o 通过集成的传感器实时获取列车运行状态、轨道状态等 数据，并在界面上高亮显示。 o 提供预警机制，当监测到异常时，系统能够实时推送通 知。 5. 互动反馈模块： o 用户可以对界面展示的内容进行点赞、评论或提出建 议。 o 收集用户反馈，持续优化系统的用户体验。 6. API 接口模块： o 为第三方应用提供开放 API，便于与其他系统（如调度

OpenAI-o 系列模型和 DeepSeek-R1 等胜在推理能力较 强 小结一： 推理模型和思维链 (Chain of Thought, CoT) QwQ 由通义千问 开发， QwQ 能通 过思考与疑问解 决 一些复杂的问 题。 HIMl DeepSeek-R1 与 Kimi1.5 都采用 RL 来 进 行推理能力的增强 Gemini 2.0 Flash Thinking 通过模拟推理技术，能够暂停并反思自 身内部的思考过程，从而在回答问题前进 行更深入的推理，类似于人类的思考方式。 推理大模型的发展 Claude3.7 是 首 个混合推理 模 型，集普 通语 言模型 和推理 模型 于一体的 混 合模型。 OpenAI o1 是专注于复杂推理任务， 通过深度思考和策略优化来解决问题。 2024.09 2024.11 2025.1 2025.2 问题拆解，从搜索引擎进行搜索，并获取 URL 地址列表。该工具基于 LLM 提示工程和搜索引擎 实 现，其功能如下：（ 1 ）将问题拆分成多个适合搜索的子问题（基于 LLM 提示工程） ; （ 2 ）通 过搜 索引擎搜索子问题 ; （ 3 ）筛选出与调研问题有关的 URL ，并根据网站可靠性对 URL 列表进行排 序 （基于 LLM 提示工程） 工 具 WebBrowseAndSummarize

要标尺，相关研究工作意义深远。 随着 AI 在千行百业加速渗透，算力赋能数字经济社会的效能，不仅仅取决 于算力、存力、运力以及发展环境本身，模型能力也成为决定人工智能深度赋 能的关键。因此，中国信通院研究团队持续优化综合算力指标体系，在往年基 础上，增加模型能力的呈现，从算力、存力、运力、模力、环境多个维度，更 加准确剖析我国算力产业发展态势。 《2025 综合算力指数》为我们提供了一个全面而系统的视角来洞察我国算 了有力支撑；三是运力基建稳步推进，调度机制逐步完善，有效提 升了算力资源的调配效率；此外，模型技术与产业应用的双轮驱动， 进一步加速了算力向现实生产力的转化。 结合算力产业发展现状、趋势和重要影响因素，中国信通院进 一步完善综合算力指数体系，新增“模力”分指数，优化评价指标。 整体上，从算力、存力、运力、模力、环境等维度衡量我国各省级 行政区的综合算力发展情况，并通过算力分指数评估全国各城市的 算力发展水平。 我国算力产业“点、 链、网、面”体系化发展提供参考，为数字中国建设实现跨越式发展 筑牢根基。 时间仓促，报告仍有诸多不足，恳请各界批评指正。后续我们 将不断更新完善，如有意见建议请联系中国信通院研究团队： dceco@caict.ac.cn。 综合算力指数 目 录 一、综合算力研究背景.................................................

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 过协同创新升级全栈服务品质，同时也利用自身融合发展的经验优势，助力企业积极开展国际化 布局。 �� 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在 AMX/TMUL(INT8& BFloat 16,FP16)&AVX-512 (VNNI/INT8) 6通道 高达2933MT/s(DDR4) 8通道 高达4800MT/s(DDR5) PCIe 5.0, 80条通道 PCIe 3.0, 48条通道 支持PCIe 5.0, 多达96条通道 12通道 高达6400MT/s(DDR5) �� 至强 ® 6 性能核处理器专为计算密集型工作负载而设计，计算单元基于英特尔 “停机换车”。 QoS 保障：ECS g�i 通过硬件虚拟化、CPU 的资源调度管理等多种优化手段，实现了对存储、 网络、内存及计算资源的精细化隔离与保障，确保了项目租户间的资源隔离，互不干扰。首先通 过英特尔 ® 资源调配技术 ( 英特尔 ® RDT, Intel Resource Direct Technology) 的能力，提供 了包含丰富组件的框架，可以跟踪和控制平台上同时运行的多个应用程序、容器或

.......................................................................... 15 3.2.1.1 面向“一网协同”和“一网通办”场景的大模型应用 ..................................... 15 3.2.1.2 华为 ModelMate RAG+Agent 助力海关共启智能政务新篇章 .. 80%；施工管理绿色化方面，数字化手段消除返工优化工期，提升整体 10%工期； 激光点云扫描，BIM 半自动建模，消除 120 个碰撞点，减少返工及浪费；工厂预制，系统智 能寻优并行施工，缩短冷冻站暖通 45 天工期。 智能建造数字化交付平台支持 WEB＋移动 APP 方式，可在 PC、手机等终端上远程接入， 监控项目实施过程进度管理、质量管理、施工现场与问题管理，实现告警事件远程查看，现 场问题手机易处理闭环等。 分钟以下，算力可用度 98%以上，已常态化支持星火大模型的高效 训练。 3.2 模型支持和行业应用类服务 3.2.1 政府和公共事业 3.2.1.1 面向“一网协同”和“一网通办”场景的大模型应用 讯飞“政务智能体”围绕企业群众办事全流程、全环节，利用人工智能等技术破解群众 办事体验差、效率低、满意度低等难题，重塑政务办事流程，持续深化咨询、引导、预填、 预审、办事智能体的应用范围，打造了

化客户体验、降低运营成本的企业。具体而言，目标客户群体可以 分为以下几类： 首先，大型跨国企业和集团公司是商务 AI 智能体的核心客户 之一。这类企业通常拥有复杂的业务流程和庞大的数据量，亟需通 过 AI 技术实现自动化管理和决策支持。例如，跨国零售企业可以 利用商务 AI 智能体进行供应链优化、库存管理以及个性化推荐， 从而提升运营效率和客户满意度。 其次，中小型企业（SMEs）也是商务 核心需求识别 在当前商务环境下，企业对 AI 智能体的需求主要集中在提高 运营效率、降低成本和增强决策能力。首先，企业希望通过 AI 智 能体实现业务流程的自动化，减少人力成本和时间消耗。例如，通 过 AI 客服系统自动处理客户咨询，不仅可以 24 小时不间断服务， 还能通过数据分析提供个性化解决方案。 其次，企业需要 AI 智能体来优化供应链管理。通过预测分 析，AI 可以帮助企业更准确地预测市场需求，优化库存水平，减少 Redis）来提高访问速度。此外，数据备份和容灾机制也是必 不可少的，以确保数据的高可用性和可恢复性。 数据处理是整个流程中的核心环节，主要分为批处理和实时处 理两种模式。批处理适用于需要大规模计算和分析的场景，可以通 过分布式计算框架（如 Hadoop 或 Spark）来实现。实时处理则适 用于需要快速响应的场景，可以通过流处理引擎（如 Flink 或 Storm）来实现。在处理过程中，系统需要根据业务需求进行数据