何为自主智能供应链？ 引领未来： 开创价值新高地 自主化征程： 当下现状与未来十年 前言 05 25 04 18-24 17 06-07 08-09 10-16 实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与 由此产生的财务效益十分可观。本次调研的 受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望 增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运 营层面，企业有望将订单交付周期大幅缩短27%， 生产力提升25%，碳排放量降低16%，同时，从运 营中断事件中恢复所需的时间也能缩短约60%。 在打造自主智能供应链的进程中，领军企业 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 企业应对中断的反应时间与恢复时间 敏捷性 4天 11天 从中断或变更中 恢复的时间： - 60% 应对中断的 反应时间： - 62% 1至5个月（视具体问题而定） 此外，企业预计通过自主化运营能缩减约16% 的碳排放，这将直接帮助企业达成其可持续发展 目标。 再者，自主化运营能够增强企业韧性，以更好 地应对网络攻击、人才短缺、地缘政治动荡、极端 天气事件以及原材料稀缺等风险。我们发现，企业

14 图 4 省级行政区算力分指数 Top10......................................................................... 16 图 5 省级行政区算力分指数-算力规模 Top10........................................................17 图 6 我国在用标准机架数量分布 我国在用标准机架数量分布............................................................................ 17 图 7 我国在用智算规模（FP16）分布....................................................................18 图 8 省级行政区算力分指数-算力质效 Top10 .........26 图 15 省级行政区运力分指数-算间网络 Top10......................................................27 图 16 省级行政区运力分指数-算内网络 Top10......................................................28 图 17 省级行政区模力分指数 Top10

用 NVIDIA A100 或 H100，单卡显存容量分别为 40GB 和 80GB， 适用于处理大规模矩阵运算。 - GPU 数量：根据模型参数量和训练 速度需求，初始配置建议为 8 至 16 卡，并可根据实际需求动态扩 展。 - CPU 支持：配备高主频的多核 CPU（如 AMD EPYC 或 Intel Xeon 系列），用于数据处理和任务调度。 其次，存储资源的设计需满足大规模数据集的高速读取和中间 Fat-Tree 或 Dragonfly 拓扑结构，以减少通信 瓶颈并提高网络效率。 以下是一个硬件资源配置的参考表格： 资源类型 配置建议 备注 GPU NVIDIA A100/H100, 8-16 卡 根据模型规模动态扩展 CPU AMD EPYC 或 Intel Xeon, 64 核以上 高主频，多核支持 数据集存储 HDFS/Lustre, PB 级容量 分布式文件系统，高吞吐量 中间结果存 后再进行参数更新，减少通信开销，同时保持较小的批大小。 2. 动态学习率调整：根据训练进度和硬件资源情况，动态调整学 习率，避免训练过程中的震荡或收敛速度过慢。 3. 混合精度训练：采用 FP16 混合精度训练，减少显存占用并提 升计算速度，同时结合 NVIDIA 的 Apex 库或 PyTorch 内置的 autocast 功能，确保训练稳定性。 此外，我们还引入负载均衡机制，通过监控每个

等抽象概念，还能发现隐藏的结构-属性关系，从而 找到新的热电材料[14]。利用人工智能技术捕捉人类 未充分探索领域的隐性联系，从而形成新的知识结 构，推动学科知识创新，是一种科学发现模式的创 新，开启了科学知识创新的新途径[15-16]。 1.2.2 多模态数据挖掘 大语言模型技术并不仅限于文本数据，也可用 于理解和生成包括图片、音频、视频等多种类型的 数据。例如，Sora 采用 Tansformer 架构重建图片处理 的扩散模型（diffusion a1. Science in the age of large language models[J]. Nature Reviews Phys⁃ ics, 2023, 5（5）: 277-280. [16] OLIVETTI E A, COLE J M, KIM E, et al. Data-driven mate⁃ rials research enabled by natural language 信息资源管理学报, 2021, 11（1）: 8-16. KE P. Knowledge management in emergency management: theories, research and applications[J]. Journal of Information Resource Management, 2021, 11（1）: 8-16.（in Chinese） [25] 迈克尔·吉本斯

................... 15 3.2.1.2 华为 ModelMate RAG+Agent 助力海关共启智能政务新篇章 ............................. 16 3.2.1.3 面向智慧文旅场景的大模型应用-讯飞文旅大模型 ........................................... 17 3.2.2 教育行业 ....... .... 13 图 8 RAG+Agent 工具链及 AI 计算使能方案和价值 ........................................................ 16 图 9 利川模式-文旅城市智慧转型标杆 ............................................................................. 泵、压缩机同时运行。 控制逻辑及制冷原理介绍： ①干模式：在室外干球温度≤ 16℃，仅需要开启直流无刷 EC 风机，通过室外新风与 室内空气交叉换热，利用自然冷源进行制冷，从而达到节能目的。 图 5 干模式运行示意图 ②湿模式：随着室外温湿度逐渐升高，在干球温度＞16℃，且湿球温度≤19℃区间，优 先开启水泵，进行雾化喷淋空空换热，利用水在蒸发过程中吸收空气的热量来进行制冷，从

存储系统，容量配置需考虑： - 模型权重文件：约 200GB（FP16 精度） - 向量数据库：按每客户 500 维特征计算，100 万客户需预留 50GB 空间 - 日志存储：每日操作日志保留 30 天约需 20GB 云服务部署方案 主流云平台适配性对比如下： 服务商 推荐实例类型 每小时成本（¥） 最大并发支持 阿里云 ecs.ebmgn7e.16xlar ge 58.2 35 QPS AWS AWS p4d.24xlarge 72.5 50 QPS 华为云 p1s.16xlarge 49.8 28 QPS 建议采用混合部署架构： 1. 前端接入层部署在公有云，利用弹性伸缩组应对流量峰值 2. 模型推理层通过专线连接企业私有云，确保客户数据不出域 3. 向量数据库采用分布式部署，跨 3 个可用区保证 99.95% SLA 网络要求  内网传输需保证 10Gbps 以上带宽，时延<5ms 部署 TensorRT 推理引擎，结合以下优化技术： 技术 实施效果 硬件需求 量化压缩(FP16) 推理速度提升 2.1 倍 NVIDIA T4 及以上 层融合(Layer Fusion) 显存占用减少 35% CUDA 11.0+ 缓存机制 高频问题响应时间≤300ms 共享内存≥16GB 3. 批量处理优化 针对 CRM 工单批量处理场景： - 动态批处理窗口设置为 50-200

......13 2.1.1 数据管理需求.............................................................................16 2.1.2 模型训练需求.............................................................................17 2.1.3 以满足不同部署场景的需求。 为了提高训练效率，系统还提供以下优化功能： 1. 数据增强：集成常用的数据增强技术（如随机裁剪、旋转、翻 转等），提升模型的泛化能力。 2. 混合精度训练：支持 FP16 混合精度训练，减少显存占用并加 速训练过程。 3. 梯度累积：当显存不足时，支持梯度累积技术，通过多次小批 量数据更新梯度。 4. 并行化处理：支持多进程数据加载与预处理，减少 I/O 瓶颈， 集群作为主要计算单元。GPU 在处理大规模并 行计算任务时表现出色，尤其适合深度学习模型的训练与推理任 务。例如，NVIDIA A100 GPU 在 FP16 精度下的计算能力可达 312 TFLOPS，能够显著加速模型训练过程。根据实际业务需求，初始 配置可包括 16 至 32 块 GPU，并在后续根据用户规模和数据量逐 步扩展。 存储资源的配置需要兼顾容量与速度。建议采用分层存储架 构，包括高速固

核 60 核 28 核 最高单路 内核数 内存 PCIe AI加速器 AVX-512(VNNI) AMX/TMUL(INT8& BFloat 16)&AVX-512 (VNNI/INT8) 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

· · · · 124 中科万国大模型应用方案· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 125 图14 图15 图16 图17 图18 图19 图20 图21 图22 图23 图24 图25 图26 图27 图28 � � � 2023年被誉为“大模型元年”，在这一年里，中国见证了超过200个大模型的竞相涌 I实验室、哈尔滨工业大学、香港中文大学、 复旦大学及南京大学等多家科研机构共同推出的OmniCorpus项目，再次将开源多模态 数据集的发展推向了新的高度。OmniCorpus包含86亿张图像与16,960亿个文本标记的 �� 算力是推动大模型技术发展的基础。随着硬件技术的进步，算力的不断提升，为大模 型的训练和应用提供了强大的支持。 （1）GPU和TPU计算能力提升 GPU和TPU 需求增长以及应用场景的不断拓宽。2024年苹果秋季新品发布会上，苹果推出全新的 iPhone 16和iPhone 16 Pro，芯片升级为A18。苹果官网称，A18的“16核神经网络引擎针 对大型生成式模型进行优化，运行机器学习模型的速度，相比A16仿生芯片提升最高可达2 倍。”可以说，iPhone 16系列是苹果为AI打造的新一代iPhone。2024年，AI PC市场迎来了 快速发展时期，

...................................................................................................16 2.1 审计效率提升的迫切需求.................................................................................. ） - 管理层声明书的情感倾向分 析（准确率 91.2% ） - 函证回函的异常模式检测（AUC=0.93） 实际部署考量 1. 计算资源分配： - 实体识别模块部署在 CPU 环境（16 核/32GB 内存）实时响应 - 深度语义模型运行在 T4 GPU 实例，批量处理夜间作业 2. 性能优化措施： - 采用 ONNX Runtime 加速推理过程，使 NER 任务延迟从 指派专职项目经理，统筹进度并建立双周迭 代机制 人员选拔需满足以下硬性标准： 角色 资质要求 投入时长 审计专家 5 年以上四大会计师事务所经验，主导过 3 个以上 IPO 审 计项目 每周至少 16 小时 AI 架构师 熟悉 Transformer 架构，具有 NLP 落地项目经验，掌握 PyTorch/TensorFlow 框架 全职 数据工程师 精通 OCR、PDF 解析技术，有财务文档处理经验