2020 ） -P3 ，国信证券经济研究所整理 Scaling Law 与“涌现”能力：大模型训练遵循的重要法则 参数量 （十亿） GPT-4 PanGu-Sigma Ernie 4.0 BingChat* PaLM2 Titan 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 2022/8/27 2022/12/5 2023/3/15 NVLink ： 400GB/s PC le 5.0 ： 128GB/s NVLink ： 600GB/s PC le 4.0 ： 64GB/s NVLink ： 400GB/s PC le 4.0 ： 64GB/s PC le 4.0 ： 64GB/s PC le 4.0 ： 64GB/s l 英伟达 GPU 芯片随着架构的不断演进及算力的成倍增长，在大算力需求的 AI 大模型训练中得到广泛运用。基于 Cascade Lake ） Whitley Eagle Stream CPU 制程 14nm+ 14nm++ 10nm+ 10nm++ PCIe PCIe3.0 PCIe3.0 PCIe4.0 PCIe5.0 内存 6DDR4 6DDR4 8DDR4 8DDR5 核数 28 28 28 48 传输速率（ Gbps ） <28 28 56 112 高速覆铜板类型 Mid-Loss Mid-loss

综合算力指数》在之前版本的基础上，考量综合算力重 点发展方向，对综合算力指数体系进行补充完善，从算力、存力、 运力、模力和环境 5 个维度出发，分析各维度量化因素，构建综合 算力指数体系 4.0。 与综合算力指数体系 3.0 相比，综合算力指数体系 4.0 优化内容 如下：新增模力指标维度，构建涵盖算力、存力、运力、模力、环 境等关键因素的综合算力指数指标体系；对算力、存力、运力、环 境各部分的指标进行优化。 2 个省级行政区（省、自治区、直辖市）的综合算力发展 水平，同时，评估地级行政区的算力发展水平。指标数据来源、计 算方法和计算口径见附件一~附件三。 综合算力指数体系 4.0 如图 1 所示。 综合算力指数 11 来源：中国信息通信研究院 图 1 综合算力指数体系 4.0 综合算力指数 12 3.指数体系研究意义 在当今我国算力发展形势下，分析综合算力指数具有多方面的 重要意义。 摸底发展水平。指数聚焦我国的算力、存力、运力、模力及环

成功登陆深交所创业板。 图 1. 公司设计体系发展图 资料来源：公司官网，公司招股说明书，中国银河证券研究院 公司的主要产品或服务体系：1）应用软件开发：公司围绕人民法院信息化 4.0 版建设 目标，针对法院诉讼服务、审判、执行、审判管理、司法管理等工作研发了“智慧服务、智 慧审判、智慧执行、智慧管理、智慧政务”等系列产品；2）应用软件服务：包括运维服务、 技术服务和平台运 发展规划（2021—2025）》 确定全国法院信息化指导思想、建设目标、重点任务、实施 路线，推动全国法院建设全方位智能化、全系统一体化、全 业务协同化、全时空泛在化、全体系自主化的人民法院信息 化 4.0 版 资料来源：公司招股说明书，中国银河证券研究院 司法需求日益增加，智慧司法服务行业发展前景良好。根据 2022 年《最高人民法院工 作报告》，2018 年至 2022 年，最高人民法院受理案件

坐落于湖北省宜昌市，集“研发中心、测试中心、制造 仓储中心、培训中心及附属配套中心”五位一体，是东 土科技制造业务中心，是面向全球的工业以太网科技 产业园基地，被誉为“中国的工业 4.0 版工业互联网产业 园”。 云服务（ Openstack ） 安全机制 道实时操作系统（内核） 自主可控、软件定义控制技术架构 实现云平台和实时控制的融合统一 承 载

行动方案的测试与调整——还款曲线分析 AI 智能人工智能客服整体解决方案 通过观察各催收队列在催收周期 1-30 天的还款情况，可以有效改进原行动方案： 9.0% 8.0% 7.0% 6.0% 5.0% 4.0% 3.0% 2.0% 1.0% 0.0% 1 高风险大金额 通过还款曲线发现 1. 果显著（体现为第第 1 天的短信和机器人语音效 5-7 日还款 曲线的峰值），但无法区分 这两种行动各自的效果

在带宽<1Mbps 时自动切换至低分辨率图片模式，并优先加载文 本数据。 - 采用差分同步技术，网络恢复后仅上传变更数据，减少流量消 耗。 第三方设备集成 通过标准化协议对接主流健康设备： - 蓝牙 4.0+：支持 Fitbit、Garmin 等手环的实时心率与步数同步， 传输延迟<200ms。 - Wi-Fi 直连：与智能体重秤（如 Withings）对接时采用 OAuth 2.0 授权，数据加密符合 建立自动化看板跟踪关键指标波动，例如： 指标 基准值 预警阈值 责任团队 NPS 均值 ≥40 <35 用户体验组 建议准确度满意度 ≥4.2 <3.8 营养算法组 报表加载速度评分 ≥4.0 <3.5 技术运维组 对于评分低于 3 分的个案启动深度追溯： 1. 调取用户历史行为数据（如频繁修改食谱、多次跳过推荐食材） 2. 48 小时内安排客服回访补充信息 3. 将确认的问题归类至改进清单（UI

万条用户反馈显示，核心功能满意度持 续提升： 关键指标 Q1 Q2 变化 数据录入效 率 4.2 4.7 +11.9 % 预警准确率 82 % 89 % +7pp 界面易用性 4.0 4.5 +12.5 % 技术团队采用模块化架构设计，确保新功能可快速集成。下一 步将重点开发： - 基于大语言的智能问诊前置系统 - 家庭护理人员 协同管理模块 - 医保政策智能匹配引擎

等。项目管理团队可以根据预警信息及时采取措施，如调整采购策 略或重新评估项目计划。 以下是一个典型的实时成本监控数据示例： 成本项目 预算成本（万元） 实际成本（万元） 成本偏差率（%） 材料采购 500 520 +4.0 人工费用 300 290 -3.3 设备租赁 200 210 +5.0 其他费用 100 95 -5.0 通过上表，可以清晰地看到各项成本的预算与实际支出之间的 偏差，帮助项目团队快速定位问题并采取相应措施。

价体系。这一体系通过对各项服务体验进行打分，分析得出导 致低满意度的主要因素，如车站拥挤、列车准点率等。以下是 旅客满意度的相关数据： 服务项目 满意度评分（1-5） 列车准点率 3.8 车站服务质 量 4.0 环境卫生 4.5 以上数据分析结果的展示，不仅为运营与管理提供了实际的指 导，还为决策层制定合理的对策提供了重要的数据支持。通过持续 的分析与优化，我们可以在未来的铁路运营中不断提升服务质量、