以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势：云服务能力持续跃升，加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 3.4 全球一致的云服务能力体系，全面助力企业国际化战略 优秀实践分析 04 4.1 小鹏汽车 4.2 微帧科技 4.3 嘎嘎射击 4.4 蚂蚁集团ZOLOZ 前言 IDC分析师认为：全球AI基础设施革新的浪潮中， 算力需求的爆发正在驱动云计算与边缘计算深 度融合，行业定制化与智能化服务加速渗透，成本优化与绿色计算将成为竞争的关键。未来，基 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 云提供商须为跨行业数据采集、存储和计算需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

DeepSeek 消费电子行业大模型新型应用最佳实践分享 陈树荣 腾讯云智能商业化 2025.03 LEVEL 1 研发模型结构 LEVEL 2 研发预训练模型 LEVEL 3 基于模型 SFT LEVEL 4 直接调用 大模型产业生态图 大模型产业链上的生态，根据大模型生态上不同企业的定位，分成了四个等级的企业： • 自研大模型结构的企 接口规范 复刻 Deep seel 的推理加速能力 一键发起模型部署 推理加速 DeepSeek 模 型 客 户 数 据 训练加速 DeepSeek 联 网 助 手 文档问答 知识摘要 • 模型 + 训练平台 + 应用构建 平台 全链路能力。 • 提供从训练——推理——应 用的一站式丝滑服务体验 • 全面接入 deepseek 模型部署 服务管理 应用场景 大模型 广场 大模型精调 解决方案 腾讯云精调知识大模型 DeepSeek 系 列 模 型 DeepSeek 系 列 模 型 一键发起模型训练 模型训练 内置 DS 全系模 型 客户专属模型 客户专属模型 混元系列模型 混元系列模型 TI 平 台 模型服务 腾讯云 TI 平 台 大模型模型训练和推理开发平台，灵活精调和部署私有 DeepSeek

万条客户咨询，但仅能通过预设标签进行简单分类，导致 30%的潜 在商机因未能及时识别而流失。与此同时，大语言模型技术的突破 性发展为 CRM 系统智能化升级提供了全新可能。DeepSeek 大模 型凭借其千亿级参数规模、多轮对话理解能力和行业知识库定制功 能，能够有效解决传统 CRM 的痛点。 本项目的核心目标是通过深度集成 DeepSeek 大模型，构建具 备三大核心能力的智能 CRM 系统：首先，实现客户意图的实时精 人工标注+规则过滤 平均耗时 8.2 分钟/案例 商机预测 线性回归模型 误差率±34% 服务响应 三级菜单分类 首次解决率仅 41% 流程图中展示的典型问题可通过 mermaid 图呈现： 现有系统在实时数据处理方面存在明显短板，当并发请求超过 500TPS 时，响应延迟呈指数级增长。某汽车行业案例显示，促销 活动期间系统处理客户咨询的放弃率骤增至 28%，直接导致潜在商 机损失约 智能经济时代的价值释放，亟需通过大模型技术实现根本性突破。 1.2 DeepSeek 大模型的核心能力 DeepSeek 大模型作为新一代多模态 AI 基础模型，在 CRM 系 统智能化升级中展现出三大核心能力优势。其基于千亿级参数的 Transformer 架构，通过行业知识增强训练和垂直场景微调，能够 显著提升客户关系管理的效率与精准度。 在自然语言处理层面，模型具备高达 128K tokens 的超长上下 文窗

可拓展性提升 Nacos 简介 Nacos2.0时代：一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台 https://nacos.io/ Nacos社区 2.0发展回顾 • Github仓库突破3w stars • 贡献者突破400 • 开源生态：多语言&集成 社区活跃度 影响百万开发者 • 官网访问用户数达90万 • 下载量达到300w次 • 服务超百家各领域头部知名企业 服务超百家各领域头部知名企业 • 被国内大多云厂商托管 • 获得各类社区奖项8个 企业级应用 • 2021 OSC 中国最受欢迎开源项目 • 2022 InfoQ 十大开源新锐项目 • 2022 CSDN 中国开发者影响力项目 • 2022 开源成熟度评估 – 优秀二级 • 2022 开源创新大赛 – 二等奖 • 2023 开源创新榜 优秀开源项目 • 2023 开放原子基金 年度生态开源项目 • 2023 GLCC优秀社区 生态融合探索 Go & Python 框架支持 K8S Controller & xDS协议 Mesh支持 成熟插件并入 国产化支持 Spring AI & Diff 等AI框架支持 官网持续优化 易用 ｜ Nacos3.0 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 稳定 谢谢 Thank You 安全 Nacos

近年来，AI 技术迅猛发展，算力作为数字经济的基础资源，其重要性与日 俱增。我们进入了一个计算力驱动创新的时代，这不仅影响着科技领域的演进， 更深刻地改变着社会的方方面面。目前，国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作，综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 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 潜力尚待充分挖掘，亟需通过深化一体化算力网建设，强化统筹协 同与动态优化能力；全面提升算力供给质效，加速推动结构的迭代 升级；夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进；构建绿色低碳 体系，加速基础设施绿色升级；深度开展融合创新实践，助力产业 生态繁荣发展。 《2025 综合算力指数》全面呈现了我国综合算力发展现状，挖 掘各地区综合算力发展问题，并给出发展建议，为我国算力产业“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 .............. 36 （一）深化一体化算力网，强化统筹协同与动态优化.................................. 36 （二）提升算力供给质效，推动结构迭代升级.............................................. 37 （三）夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进.........................

化为驱动创新的价值源泉，持续 释放算力价值。 智算服务是发挥极致集群算力的关键要素，释放算力新质生产力，服务 不可或缺。智算集群是一个复杂工程系统，非简单的软硬件的堆砌，它要求 算、存、网、服务的高效协同。智算服务包含智算集成、运维、计算使能和优 化、辅助运营等方面。发挥极致集群算力，需要构建智算服务产业共识，持续 推进智算服务产业升维。 我们期望通过本案例集的发布，能够进一步促进行业内各方的深度交流 ... 7 3.1.1 中讯院全流程支撑广东联通深圳智算中心高效交付 ............................................... 7 3.1.2 联通河北政务云智算中心利用数字化平台实现智能建造技术实践 ....................... 8 3.1.3 L1&L2 联动节能在广东移动深圳宝观液冷数据中心的创新实践 ............. ............................................................................... 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

...................................................................................94 6.1.1 本地化部署与云服务选择................................................................................................ ......................................................................203 1. 引言 近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 底稿和数据库日志；最后是可追溯的推理链 条，每个审计结论都必须具备可验证的逻辑路径。以下为审计智能 体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验）

个人敏感信息的数据，需进行匿名化或脱敏处理。同时，需建立数 据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问和操作数据。 数据的存储和管理也是关键环节。对于大规模数据，建议采用 分布式存储系统，如 Hadoop HDFS 或云存储服务，确保数据的高 可用性和可扩展性。同时，需建立数据版本控制和备份机制，防止 数据丢失或损坏。 最后，数据处理的质量评估不可或缺。通过抽样检查、交叉验 证和与领域专家讨论，评估数据处理的效果。对于发现的问题，需 和预处理，如去除重复数据、处理缺失值、标准化数据格式 等。这能够减少后续数据处理的工作量，并提高数据质量。  数据存储与备份：采集到的数据应按照统一的存储规范进行保 存，并定期备份。建议使用分布式文件系统（如 HDFS）或云 存储服务（如 AWS S3、Azure Blob Storage）进行数据存 储，以确保数据的安全性和可扩展性。  监控与日志记录：在数据采集过程中，应建立完善的监控和日 志记录机制，及时发现和处理采集过程中的异常情况。可使用 错 误。此外，可以引入自动化工具辅助质量控制，例如利用预训练模 型对标注数据进行初步检查，筛选出可能错误的样本供人工复核。 对于大规模标注项目，分层质量控制策略更为有效。数据可分 为不同优先级，高优先级数据（如关键领域或高频标签）需进行更 严格的质量检查，而低优先级数据则可适当降低抽查比例。同时， 建立标注人员的绩效评估机制，将标注质量与绩效挂钩，激励标注 人员提高工作质量。 为确

非功能需求定义..................................................................................19 2.4 需求优先级排序..................................................................................21 3. 技术选型..... 数据库选型..........................................................................................27 3.4 云计算平台选择..................................................................................29 4. 系统架构设计 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。 1.4 项目团队组成

能性和用户体验，支持实时决策，并推动各行业向更加智能、高效的方向发展。 新兴技术软件是指那些基于最新科技发展，旨在革新传统工作方式、提升效率和用户体验的软件解决方案。这类软件常常融合了人工智能 （AI）、机器学习、大数据分析、云计算、物联网（IoT）等前沿技术，为用户提供更加智能化、自动化以及互联的功能。它们不仅能够加 速数据处理和决策过程，还支持预测性分析、自然语言处理、增强现实/虚拟现实体验，并且可以通过持续的学习和适应来改进性能。 多样化与跨领域应用 智能软件广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶及金融分析等多个领域，展现了其高度的多样化特性，精准对接各 行业需求。在跨领域融合方面，智能软件研发行业正积极与物联网、云计算等前沿技术深度融合，不断拓宽其应用场景与潜力边界。 智能软件研发行业可以分为四个阶段，萌芽期（1960-1969年），软硬件分离定价与软件工程概念的提出，为智能软件研发的独立发展和技 术创新奠 智能软件研发行业产业链主要有以下核心研究观点： 上 产业链上游环节分析 5 深圳市科敏传感器有限公司 英伟达芯片科技有限公司 上海韦尔半导体股份有限公司 深圳市腾云芯片技术有限公司 北京奕斯伟计算技术股份有限公司 光谷云计算武汉有限公司 北京云尔计算科技有限公司 深圳市海思半导体有限公司 SK海力士半导体（中国）有限公司 江西兆驰半导体有限公司 品牌端 智能软件研发与开发 中游厂商 中国软件与技术服务股份有限公司