口，例 如铁或维生素 D 不足，并推荐富含对应营养素的食物。  动态调整：根据用户健康目标（如减重或增肌），自动调整每 “ ” 日热量和宏量营养素分配，避免传统 一刀切 饮食方案的局限 性。  行为反馈：通过记录用户餐食照片或手动输入，即时生成营养 报告，强化健康意识。 一项针对 500 名平台用户的调查显示，使用健康管理功能后， 其蔬果摄入量平均增加 40%，而高糖食品的消费量下降 人群 | 蛋白质优化 | 每日 2.3 次 | 68% | | 慢性病患者 | 微量元素 控制 | 每日 1.7 次 | 82% | | 孕产妇 | 叶酸/ 铁摄入 | 每日 1.9 次 | 75% | 技术接受度调研表明，用户对 AI 营养师的期待集中在三个方 面：实时性（响应时间<3 秒）、预测性（能预警潜在缺乏症）、 适应性（每月自动调整 500kcal） 4. 特殊生理阶段人群 | 用户类型 | 核心需求 | 数据支持 | |—————-|——————————| ——————————| | 孕妇 | 叶酸/ 铁元素追踪 | 需对接产检数据 | | 术后恢复患者 | 伤口愈合相关营养素监测 | 关联病历中的康 复阶段 | 5. 银发族（60 岁以上） 需解决咀嚼功能退化、营养素吸收率下降等问题，功能设计应

这些因素对铁路的安全运营和服务品质有直接影响。传统的人工巡 检与监控方法已无法满足快速发展的铁路需求，且人力成本高、效 率低，而新兴的人工智能与三维建模技术为我们提供了新的解决方 案。 其次，现有的铁路监测系统多为单点或局部监控，缺乏全局观 与综合效益的分析。通过引入实景三维大模型技术，可以实现对铁 路沿线的全面可视化、动态分析，使得管理人员能够及时掌握沿线 情况，从而提高回应各类突发事件的能力。 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。在中国这样一个幅员辽阔、人口众多的国家，铁路的角 智能分析能力提高工作效率，降低人力成本  支持智慧交通建设，优化运输调度  动态监测与预警，提高安全保障水平  深度学习技术提升设备维护的前瞻性与精准性 通过这些优势的综合运用，实景三维 AI 大模型将成为促进铁 路沿线智能化、现代化的重要助力。 1.4 项目目标与愿景 本项目旨在通过构建铁路沿线实景三维 AI 大模型，提升铁路 沿线环境的监测和管理能力，以达到安全、经济和可持续发展的目 标。在全面

量营养素（蛋白质、脂肪、碳水化合物）和微量营养素（维生素、 矿物质），系统会通过算法模型推荐调整方案。以下是一个典型的 数据处理流程示例： 数据类型 分析目标 输出建议 膳食日志（文 本/图像） 识别营养缺口与过量 补充铁剂或减少钠摄入 可穿戴设备数据 计算每日实际能量消耗 调整碳水化合物与蛋白质比例 血液检测报告 关联营养素水平与慢性病风险 增加 Omega-3 摄入以降低炎症指 标 自动化健康监测与预警 增加低 GI 食物）。 - 睡眠质量与饮食关联分析后，建议晚餐减少咖啡因摄入。 精准化的膳食推荐引擎 结合用户口味偏好、过敏原和健康目标，AI 可生成定制化食谱。例 如，为糖尿病患者推荐低糖高纤维的替代食材，或为健身人群设计 高蛋白餐单。系统会持续学习用户反馈（如对食谱的评分），迭代 优化推荐结果。 效率提升与成本控制 在机构端，人工智能减少了人工评估时间。例如，传统营养师分析 一周膳食记录需 迭代推荐策略。例如，当检测到用户对高蛋白饮食的代谢耐受下降 时，系统会在 24 小时内推送调整方案，并同步通知营养师复核。 风险预警与主动干预 结合预测性分析，AI 可提前 14 天识别营养缺乏风险（如铁缺乏预 测准确率达 92%），并通过移动端推送预防性建议。对于术后患者 等特殊人群，系统能根据用药记录自动规避营养素-药物相互作用 风险。 这些优势的落地依赖于三个关键条件：高质量的数据采集体

备 制造；安全咨询服务；教学用模型及教具制造；教学用模型 及教具销售；教学专用仪器制造；教学专用仪器销售；数字 内容制作服务（不含出版发行）；科技中介服务；铁路运输 基础设备销售；高铁设备、配件制造；高铁设备、配件销 售；铁路运输辅助活动；通信传输设备专业修理；通信交换 设备专业修理；通讯设备修理；移动通信设备制造；移动通 信设备销售；雷达及配套设备制造；雷达、无线电导航设备 专业

干预，可显著提升用药管理的精准性和效率。 用药提醒系统基于多维数据构建动态提醒模型： - 患者端：根据处方数据和实际服药记录，通过 APP 推送智能提醒 （支持语音、弹窗、短信等多模式），并自动避开睡眠时段。对高 风险药物（如华法林）设置二次确认机制。 - 家属端/医生端：当患者连续 3 次未确认服药时，触发分级预警， 家属和主治医生会收到提示信息。系统自动分析漏服时段规律（例 如周末漏服率达 27%），生成行为干预建议。 分析结果以临床可操作的格式呈现： 1. 可视化警示系统 o 红色弹窗：高风险组合（发生率>10%或后果严重） o 黄色提示：需剂量调整（如地高辛与利尿剂联用时血钾 监测） o 蓝色备注：服药时间建议（如铁剂与甲状腺素间隔 4 小 时） 2. 替代方案智能推荐 当检测到相互作用时，平台自动生成备选 方案： | 原方案 | 风险类型 | 替代药物 | 调整依据 | |——–| 时间段或患者分层筛选  异常预警：当连续 3 天出现剂量偏差>20%或关键药物漏服时 触发黄色预警，7 天持续异常升级为红色预警  行为模式分析：通过机器学习识别高频漏服时段（如工作日早 晨漏服率较周末高 37%） 为提高跟踪准确性，平台采用三重验证机制： 1. 智能药盒的 传感器数据（开启次数与时间戳） 2. 患者 APP 的主动确认记录 （每日用药打卡） 3. 药房配药记录与剩余药量复核（每月处方续

步放大算力 需求。同时，传统算力架构面临单机性能受限、集群扩展瓶颈、资 源利用率偏低等多重挑战，新型架构探索成为突围算力瓶颈的关键 路径。AI 计算节点作为构建超大规模智能算力集群的核心，依托高 速互联技术融合多算力芯片形成规模化计算单元，有效破解 AI 大模 型训练中的算力协同与效率难题。 在此背景下，智能算力作为支撑人工智能高质量发展的重要基 础，已成为国家战略支点，多国加大政策支持与投资力度，我国也 计算节点技术突破与工程落地。同时， 我国智能算力正处于从规模化扩张向高效化提升的关键期，AI 计算 节点凭借高密集约、高速超宽、高效灵活、高稳可靠的核心特征， 通过节点架构重构、超低时延网络、CXL 内存、智能算力调度、绿 色低碳供能等核心技术创新，在大模型训练、高并发推理及金融、 工业、能源等行业场景应用中发挥着关键支撑作用。 立足新发展阶段，本报告系统分析 AI 计算节点发展概况、核心 ............................. 13 （一） 大模型训练场景：支撑万亿参数模型高效训练.................................13 （二） 高并发推理场景：保障生成式 AI 服务实时响应.............................. 14 （三） 行业智算场景：适配重点领域定制化需求.....................

存储方案升级应对大数据量冲击：云服务商通过采用更高性能的存储设备和更高效的存储架 构，结合对数据布局的优化，提供贴合不同在线业务需求的个性化存储服务，例如低时延块 存储（数据库多副本场景，<0.1ms延迟）、高带宽弹性盘（大数据单副本场景，吞吐量达 ��Gbps）、高速临时存储等。 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 AI预训练和推理过程需要存储和预处理海量的多模态数据，数据向量化趋势也非常显著，为保障 �� 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 面对企业海量在线业务以及复杂的创新场景，现有的云基础设施常常难以应对用户在弹性、低时 延和高吞吐等方面的基础性能问题。 复杂应用的复合性能挑战：以游戏场景为例，其涉及复杂的图形渲染，以及物理环境模拟、 人工智能算法等，既需要高性能单核算力，支撑Unity和Unreal Engine等3D引擎的运行，也 存算分离架构带来网络、存储性能压力：在大数据、数据库场景中，存算分离架构使计算节 点和存储节点之间的数据传输量大幅增加。大数据平台运行时，CPU负载普遍在60%以上， 内存带宽利用率可高达80%以上。高负载情况下，保持算力的平稳输出非常重要，包括性能 的线性度指标以及资源隔离的力度等。特别在是高密度计算环境下，单服务器下的租户更 多，相关租户之间的故障隔离以及缓存、存储等资源的共享访问问题会更加突出，既要确保

大模型部署方案，确保其能够在银行环境中高效、稳定、安全地运 行。该方案将结合银行的实际业务需求和技术架构，从以下几个方 面展开：首先，明确大模型在银行系统中的核心应用场景，包括但 不限于客户服务、风险管理和运营优化；其次，设计高可用、高性 能的模型部署架构，确保系统能够支持大规模并发请求；再次，制 定严格的数据安全和隐私保护策略，确保符合金融行业的监管要 求；最后，通过持续的性能监控和优化，保障大模型在实际运行中 的稳定性和效率。 进行实时监控，识别潜在风险并生成预警报告。模型将能够分析复 杂的金融交易模式，识别异常行为，并及时提醒相关人员采取措 施。预期在风险事件的平均识别时间上，能够缩短至 1 分钟以内。 第四，确保系统的高可用性与安全性。在部署过程中，将采用 分布式架构和容错机制，保证模型在高峰期的稳定运行。同时，结 合银行现有的安全策略，设计多层次的数据加密与访问控制机制， 确保客户数据与交易信息的安全性。 需求分析 在银行系统中部署 Deepseek 大模型需要首先明确需求，以确 保解决方案能够满足银行业务的复杂性和安全性要求。银行业的特 殊性决定了其对数据处理、模型精度、响应时间以及合规性有着极 高的要求。因此，需求分析应从功能性需求、性能需求、安全需求 以及合规性需求四个方面展开。 首先，功能性需求方面，Deepseek 大模型需要支持多样化的 银行业务场景，包括但不限于客户服务、风险评估、反欺诈、智能

智能将为人类劳动力创造新的工作——甚至可能是全新的工作类别。例如， 保险公司需要更多的员工，来执行控制和管理的工作，因为虚拟工作者和算 6 法需要人工监督。事实上，根据埃森哲的研究，68%的保险公司高管预计， 智能技术将在未来三年内为他们的公司带来就业机会的净增长。 如果保险公司想要应用人工智能技术，就需要相关员工(数据科学家、人工智 能开发人员等)具备构建、使用和维护这些技术的技能。这意味着要引入一些 虑到数据的敏感性。这意味着要为人工智能的使用制定严格的指导方针，以 及完全符合法规的流程。 调研数据同时显示，52%的保险公司高管认为，人机协作对于实现他们的核 心战略非常重要；61%的保险公司高管预计，未来 3 年，需要与人工智能合 作的员工比例将会上升；68%的保险公司高管认为，人工智能将对他们的工 作产生积极影响。 流程管理：利用智能自动化颠覆商业模式 7 智 年彻底改变它们的业务模式。75%的保 险公司高管认为，未来 3 年，保险公司很有可能实现任务和流程的自动化。 63%的保险公司高管认为，智能技术会给保险公司带来彻底的变革。 67%的保险公司高管认为，智能技术会帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而 出。52%的保险公司高管认为，只有通过能够实时生成信息的智能技术，才 能实现更智能的决策。 图 2：保险公司高管对 AI 变革业务预判 8

个领域 的应用日益广泛。从工业自动化到智能家居，从金融服务到医疗健 康，智能体凭借其自主决策、学习和适应能力，正在改变传统行业 的运作模式。然而，智能体的开发与部署仍面临诸多挑战，如复杂 性高、开发周期长、跨领域适应性差等问题。为了应对这些挑 战，DeepSeek 智能体开发通用方案应运而生。该方案旨在为企业 提供一套标准化、模块化的智能体开发框架，帮助开发者快速构建 高效、可靠且可扩展的智能体系统。 技术栈复杂：智 能体开发涉及机器学习、自然语言处理、物联网等多个技术领域， 开发者需要具备跨学科知识。 - 可扩展性差：现有解决方案往往针 对特定场景设计，难以适应不同业务需求的变化。 - 维护成本高： 智能体系统在部署后需要持续优化和更新，缺乏统一的开发框架会 增加维护难度。 基于上述背景，DeepSeek 智能体开发通用方案通过整合先进 技术与行业最佳实践，提供了以下核心价值： 1 工具，缩短开发周期，提升开发效率。 4. 持续优化支持：通过数 据驱动的方式，实时监控智能体性能并提供优化建议，降低维护成 本。 通过这一方案，企业能够显著降低智能体开发的技术门槛，缩 短产品上市时间，同时确保系统的高可用性和可扩展性。例如，在 智能制造领域，某企业利用 DeepSeek 方案在三个月内完成了智能 生产调度系统的开发，生产效率提升了 20%。这不仅体现了方案的 实际价值，也为智能体技术在更多行业的推广提供了有力支持。