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

大模型能够在面对复杂环境和任务时，提供更为丰富的上 下文信息与推理能力，从而大幅提升智能化应用的效果。 多模态 AI 大模型的关键在于其多层次的数据融合机制，包括 但不限于文本嵌入、图像特征提取、声音信号处理等。这些模块通 过共享和交互信息，支持生成更为准确的预测和决策。以图像和文 本结合的应用为例，模型不仅能理解图像内容，还能综合背景信息 进行更深层的理解。例如，在生态环保领域，通过分析无人机拍摄 的森林图像与相关环境政策文本，多模态 为一种重要趋 势。多模态学习通过将不同类型的数据（如图像、文本、音频等） 整合到同一个模型中，能够有效提升模型对信息的理解和推理能 力。 在生态环保的领域，多模态学习尤其具有重要的应用价值。通 过整合环境监测数据（如气象、土壤、空气质量）、图像数据（如 卫星图像、监控视频）和文本数据（如政策文件、科研论文），模 型能够获得更为全面的信息支持，从而实现对环境问题的准确诊断 与决策。这 据的监测，为生态环境变化提供基本的气象信息支撑。 在进行传感器部署时，应考虑以下几个方面：  部署位置：选择通风良好、避免污染源影响的地方进行气体传 感器部署，水质传感器应设在水流平稳的区域，避免直接暴露 于日光下以减少误差。  部署密度：根据实际监测面积和监测精度要求，确定合适的传 感器部署密度。一般来说，监测区域越广，需要的传感器数量 就越多，确保不同地点数据的代表性。  动态调整：在部署初期，建议进行一次试点传感器的设置，以

及业务系统智能化水平的局限，提出了基于大语言 模型技术重构智慧应急的知识管理模式以及应急大 脑的概念框架，为应急管理信息化建设提供了新的 视角和技术路径。 1 大语言模型原理 大 语 言 模 型 通 过 词 嵌 入（word embedding）[3]、 Transformer 架构和注意力机制[1，4]、端对端神经网络 训练等方法和技术学习文本数据中的语义和语法规 律，从而具有理解文本并生成语法正确、语义连贯 生产新模式 [7-8]。 1.1 知识获取 1.1.1 联结主义学习 大语言模型的知识获取基于联结主义的学习观 点，该观点认为智能源于大脑神经元的物理结构和 复杂的网络连接，是由大量如神经元的简单元素通 过非线性相互作用产生的集体行为结果，智能行为 的模拟可以通过构建大量简单计算单元组成的大规 模 网 络 ，并 不 断 调 整 网 络 单 元 间 连 接 权 重 来 实 现[9-10]。优势在于从数据中学习的能力，善于处理复 识和经验将汇聚到应急大脑中，共同丰富和完善应 急知识体系，实现应急知识的协同创新。 大语言模型应急大脑是一个集成知识管理、感 知、思维、人机通信的智能系统，具有如下特点：1） 协同创新，在知识共创和协同演进的模式下，极大地 提高应急管理知识体系的活力和创新能力；2）全域感 知，不仅能够“看”到风险，“听”到风险，同时理解风 险，预测风险，为应急管理活动提供有效的决策依 据；3）决策支持，知识驱动决策模式增强了系统的辅

可以辅助医生做出更准确的诊断判断，从而提高医疗服务质 量。  实现个性化医疗：根据患者的历史数据和特征，生成式大模型 能够生成个性化的治疗建议，提高患者的治疗效果。  促进医疗教育：生成式大模型可以被用作医学教育的工具，通 过模拟真实的临床场景帮助医学生和年轻医生提高实战能力。 尽管生成式大模型在医疗领域的应用前景广阔，但也面临诸多 挑战，包括数据隐私、安全性和伦理问题等。对此行业需要在探索 和应用生成式大模型 自我学习能力：借助自动化的学习方式，生成式模型能够不断 从新数据中学习，提高生成结果的质量与真实感。 这些特点使得生成式模型在医疗场景中的应用变得日益重要， 特别是在药物发现、疾病预测、患者监测和个性化治疗等方面。通 过不断优化这些模型的结构及算法，研发团队能够更有效地将生成 式模型应用于现实医疗问题中，提高医疗诊断的准确性和效率。 2.1.2 大模型的优势 大模型作为人工智能领域的重要创新，其优势在多个方面体现 例 如，StyleGAN 就是一种高质量图像生成的 GAN 变体，它能够生成 极为真实的面孔图像，且在医疗图像处理中的应用日益受到关注。 此外，变分自编码器（VAE）也是一种重要的生成模型，其通 过编码器和解码器的组合，学习潜在变量的分布。VAE 在生成任务 中具有良好的表达能力，并且能够有效进行数据的重构或插值。在 医疗数据的生成和去噪方面，VAE 已经显示出了其潜在的应用价 值。

快速调度资源，制定响应策略，提高处置效率。 4. 数据整合与共享：通过构建视频数据平台，整合各类监控资 源，为决策提供依据，促进信息共享。 这些措施不仅能够有效预防和减少安全事故的发生，还能够增 强公众对安全管理的信任感，有助于构建一个安全、和谐的社会环 境。 最后，未来公共安全领域将朝着智能化、系统化的方向发 展。AI 大模型的应用是提升公共安全管理效率的重要途径，期待这 一技术在实际运用中发挥更大的作用，助力城市安全管理的现代化 人员和从业者提供实用的参考，助力基层公共安全管理的智能化转 型。 2. 系统需求分析 “ 在 公共安全引入 AI ” 大模型视频智能挖掘应用方案 的系统需求 分析中，我们首先需要明确系统的目标和功能需求，该系统旨在通 过 AI 大模型对公共安全领域的视频监控数据进行智能分析与挖 掘，以提升公共安全事件的响应能力和预防水平。 系统的主要需求可分为以下几个部分： 1. 功能需求 o 视频数据接入：系统需要能够接入多种格式的监控视频 密技术对数据进行加密存储和传输，确保未授权用户无法获取或篡 改数据。此外，访问控制机制必须严格，依据用户角色进行权限管 理，确保只有经过授权的用户才能访问特定的信息。 其次，用户隐私保护是系统安全性的重要组成部分。在处理敏 感视频数据时，应实施数据脱敏和匿名化处理技术，避免在分析数 据中泄露个人身份信息。系统必须遵循相关法律法规，例如《个人 信息保护法》，确保用户数据的合法使用。 为了增强系统的抗攻击能力，必须建立一套全面的安全防护策

.......................................................................... 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

等GPU芯片，性 能和稳定性遥遥领先，又有CUDA生态加持，在AI芯 片市场牢牢占据主导地位 l AMD：MI300系列 l Google: TPU l Groq：高性能AI推理芯片 l 博通：在ASIC（专用集成电路）定制芯片领域表现 突出，2024年市值突破万亿美元 l 华为：昇腾系列芯片，产品性能和销量国内领先， 910B性能对标A100 l 其它国产芯片厂商：海光、寒武纪、燧原科技、沐 epSeek的产品将被视为犯 罪，最高判20年监禁。 中：突破技术封锁，在大模型这个关键赛道上与美国的差距无限缩小，信心增强，科技股崛起 美：发现在模型的技术创新上已经被中国追赶并部分超越，危机感和压力陡然增加，预计会加大对华技术封锁（更严格的芯片禁令等） -17- 目录 Contents 02 03 01 04 05 -18- 国内主流大模型 公司 模型 阿里巴巴

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

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