...........................................................................................12 2.1 硬件架构.............................................................................................15 2 ...........................................................................................50 5.1 硬件性能调优......................................................................................51 5.2 软件算法优化 ...........................................................................................57 6.1 硬件部署方案......................................................................................58 6.2 软件安装与配置

基于英特尔产品与技术，打造 “云 - 边 - 端” 架构人工智能 教育实训环境 基于英特尔优化方案的应用案例 • 联合伟世：“云 - 边 - 端” 协同，采用先进硬件与创新理念 打造高效人工智能教学实训平台 • 五舟科技：高性能硬件助力打造高校人工智能教学平台 优化方案设计、提升推理性能，助力智能课堂行 为分析 英特尔与合作伙伴共同探索课堂行为分析在智慧教育 场景中的应用 • 人工智能行为分析解决方案开发及挑战 估 15 15 15 17 24 24 26 31 31 32 35 39 39 41 66 67 69 70 71 72 73 74 75 07 硬件产品 第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器 第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 英特尔® 傲腾™ 持久内存100系列、200系列 英特尔® 傲腾™ 固态盘 P5800X/P5801X 英特尔® 教学等应用，不 仅可通过增强师生间的交互来提升线上线下课堂的教学效 果，也能有效缩小区域、城乡、校际间的教育质量差距，实 图 1-1-2 人工智能在教育行业各场景的应用 图 1-1-4 多样化的英特尔硬件产品矩阵 • 全方位的软件产品助力，包括 OpenVINO™ 工具套件、 英特尔® 深度学习加速技术、英特尔® AVX-512、面向英特尔 ® 架构优化的深度学习框架等。 • 英特尔在 5G、边缘计算（MEC）平台以及

应用架构路线图 技术架构路线图 EA 标准词汇表 EA 工具 架构评估 项目架构文档 架构合规指标 架构评估方法 业务数据模型 数据集成模式 基础服务菜单 基础设施 SLA 硬件平台标准 硬件设备标准 业务流程架构 业务能力架构 应用架构 集成架构 数据架构 基础架构 资料来源：麦肯锡 7 使用 企业架构管理通过三个流程和在其它管理流程中 的参与来实现 架构路线图在 应用架构路线图 技术架构路线图 EA 标准词汇表 EA 工具 架构评估 项目架构文档 架构合规指标 架构评估方法 业务数据模型 数据集成模式 基础服务菜单 基础设施 SLA 硬件平台标准 硬件设备标准 业务流程架构 业务能力架构 应用架构 集成架构 数据架构 基础架构 有此要素且满足 EAM 要求 此要素缺失 有此要素但不满足 EAM 要 求 11 上海电力企业架构管理要素现状 功能点定义 构件复用 参考模型 快捷灵活性 软件标准规范 软件集成平台 基设服务产品目录 服务水平 硬件标准 硬件平台 业务信息模型 企业架构管理评估 – 要素 资料来源：麦肯锡 流程 架构 能力 架构 应用 / 集成 软件 架构 基设 服务 基设 硬件 科信部平均分（ 6 份答卷） 总平均分（ 14 份答卷） 平均 2.7 3.8 3.3 3.0 1.4

公司治理（Governance） • 信息安全与隐私保护 3.确保环保合规性 在环保合规性方面，企业应该严格遵循ROHS （限制使用某些有害物质指令）和REACH（化 学品注册、评估、许可和限制法规）标准。除特 定的电池电芯和硬件组件外，所有使用的结构 件均满足以上法规，以保障消费者的健康和安 全。通过合规性措施，企业不仅践行了自身的 环境责任，亦在市场中树立了良好的信誉。 服务机器人行业有着技术创新驱动和多领域应 用的特点，其生产和使用对环境的影响尤为重 下，实现跨场景端到端的智能化服务，亟需提 升通用机器人的泛化性。 开放性的全栈式智能服务机器人生态即是这样 一幅蓝图。在该生态中，多元形态、多品类产 品矩阵、多技术栈等共同构成了发展具身智能 的坚实基础，在技术的创新、硬件的多元化、 行业标准规范的建立等多重驱动下，具身智能 赋予机器人适应不同环境、处理多样化任务的 能力，使其能够在多种场景中自如运作，从而 带来服务模式的全面革新。 因此，从更宏观的行业视角来看，发展开放性 开放性的全栈式智能服务机器人生态是一个技术 框架和商业模式的创新综合体，旨在通过以AI为 核心的多技术栈和创新的商业模式，建立开放普 惠的行业生态，实现服务机器人与一切可能的交 互对象（包括人、环境、其他机器人和软硬件系 统）之间的智能交互与万物互联，形成一个通用 的全栈式智能机器人体系。该生态的核心理念在 于开放性和通用性，通过构建一个全面互通、无 缝衔接的智能服务机器人生态，来实现服务机器 人在多样化应用场景中的深度融合和广泛应用。

...................................................................................43 2.4.5.2. 服务器硬件管理..............................................................................................44 .................................................................................70 2.4.11.1. 存储设备硬件状态管理.................................................................................71 2.4.11.2. 存储空间使用管理 .........................................113 ഀ� 1. 运维软件的变革 1.1. 运维管理的三个转变 近年来，国内 IT 应用系统建设经历了基础硬件环境建设、系统应用建设、数据大集中阶段等 多个阶段。面对业务部门对信息支撑能力要求日益提高，信息部门管理工作也逐步从大建设、大 发展阶段进化到精细化管理阶段，从过去强调网络建设、应用建设和系统建设，逐步认识到增强

从产业角度看，医疗产业不仅包含医药行业中的医院、体检中心、制药企业等参与者，还包括了健康管理、生物技术等 医疗相关领 域的参与者；此外，医疗产业还涉及其他服务机构，例如保险公司、机器学习服务提供商、硬件生成商等等。 疾病的治疗 （传统医疗的范畴） 药品 保健 生物 技术 …… 1 智能医疗概述  所谓“赋能”，字面意义上就是指为某个主体赋予某种能力和能量；人工智能对于各行业各领域的赋能，在生产环节表现为生产效 医疗生产活动成 本 降低、效果增强，而且为医疗相关产业链带来了新变化。 机器学习服务 提供商 硬件 / 软件产 品及药品研发 机构 医疗相关服务 研发与供应商 硬件产品及药 品生产商 硬件产品及药 品生产资料供 应商 医疗数据服务 供应商 医院 硬件产品及药 品销售商 患者及防疫等 服务接受群体 健康类产品消 费群体 体检中心 保险公司 且使医生能够将更多时间和精力用于与患者交流和疾病诊断之中；  产品及业务模式：软硬一体全套解决方案，软件是以语音识别引擎为核心、以医疗知识系统为基 础的语音对话系统（行业术语：语 音 OS ），硬件是医用麦克风。公司与医院进行科研合作，前 者通过脱敏病历数据和临床使用不断训练模型，优化算法；后者免费使 用语音电子病历产品， 并与公司共享优化后的产品。 2 典型应用场景 医疗专用麦克风

媒体情感、供应链物流数据）的结合使模型预测精度提升 20%-35%。例如，美国对冲基金 AQR 通过分析停车场卫星图 像预测零售企业季度营收，年化收益提升 12%。  实时性跃迁：FPGA 硬件加速将订单响应时间压缩至纳秒 级，JP Morgan 的 LOXM 系统可实现每秒处理 2 万笔衍生品 报价。  风险控制智能化：基于联邦学习的跨市场风险传染模型可将黑 天鹅事件预警时间提前 不超过预设阈值（如 15%）  逻辑可解释性：使用 SHAP 值分析特征重要性，避免深度学习 ” ” 模型成为 黑箱 最后，执行环节的可信保障需要硬件级支持。在程序化交易 中，订单执行延迟每增加 1 毫秒，高频策略的胜率可能下降 0.3%。通过 FPGA 硬件加速和交易所直连通道，可将订单响应时间 稳定在 50 微秒以内，同时采用冗余校验机制确保指令 100%准确 传输。某海外对冲基金的实测表明，这套可信执行体系使滑点损失 图、交易成本分析。所有模块需提供 API 接口供合规部门实时抽 查。 持续迭代机制 建立季度评审制度，重点评估：  策略在最新市场环境下的适应性  交易成本率变化（目标维持<0.5%）  硬件延迟指标（从信号生成到报单≤50ms） 通过这五大要素的系统化实施，可确保 AI 量化交易方案在收 益稳定性、风险可控性和监管合规性方面达到可信标准。 3.1 数据可靠性 在 AI 量化交易

认证鉴权区域 运营商 AP 网安平台 审计日志上传 传统网监审计部署方式问题 - 如何快速覆盖 各个房间无线路由器或 AP 汇聚后再进行审计 带宽持续扩容、全网日志展示 每个房间单独部署硬件审计设备 成本高，部署量大 汇聚出口与一房一宽场景下，审计设备有两种部署方式 传统网监审计部署方式问题 - 如何保障在线率？ 酒店无专业运维人员 设备没有冗余 一旦故障发生 审计设备在线率无法保障 平滑扩容、资产保值 可弹性扩容 高性价比 审计平台 采用虚拟化技术 1. 通过虚拟化集群技术实现 专有硬件堆叠，性价比 高于传统分布式部署硬件。 2 、解决资产回收管理问题。 3 、节约用户机房与耗电。 例如：同样性能的审计设备 单独采购硬件与专有硬件 堆叠 + 审计运营平台节约 成本约 20%-30% 左右 运维简单 自助的服务、 统一管理的集中平台运营 建设方式采用平台池化方 器，就可实现扩容。 2. 兼容性。不管是一房一宽，统一汇聚拨号上网，还是专 线上网，都可以支持。 3.IPTV 流量分离。 IPTV 流量不需要审计，将 IPTV 流量 分离出去，节约了硬件资源。 4. 高可用性。方案具备高可用性，保证平台局部故障的情 况下，酒店网络不受影响。 四川广电汇聚酒店出口案例 案例：新疆电信“天翼净网管家” 案例：青海电信酒店安全 Wi-Fi 管家

所需算力服务、数据 服务和算法服务的算力基础设施，它融合高性能计算设备、高速网络以及先进的软件系统，为人工智能训练 和推理提供高效、稳定的计算环境。据测算，2023年全球生成式AI市场规模，包括硬件、软件以及服务等， 达675亿美元，到2028年有望增长到5160亿美元，复合年化增长率达50.2%；2023年，中国生成式AI市场 规模为1200亿人民币，到2028年将超过5000亿人民币（图1-1）。 部署高速、大容量的存储系统。互联网公司通常具备强大的云计算、大数据、人工智能等核心技术积累和研 发实力，能够快速迭代和推出创新性的AI服务和解决方案。许多互联网巨头具备自研硬件（如AI芯片）和软 件的能力，可以实现软硬件深度协同优化，提升智算中心的性能和效率。电信运营商拥有覆盖全国甚至全球 的骨干网络和接入网络，这为智算中心互联提供了得天独厚的网络优势，可以为用户提供低延迟、高带宽的 连接服务，尤其是在边缘计算场景下更具优势。 集和计算量， 就可以得到性能更优的模型。2）模型参数量、数据集以及计算量之间存在幂律关系。3）随着模型规模增 加，模型会出现涌现特质——未预期到的新能力，推动模型性能提升。尺度法则正在驱动大模型硬件部署走 向更大集群。早期AI训练网络互联规模均在千卡左右，随着AI大语言模型的参数、训练量指数级提升，算力 卡互联规模从千卡提升到万卡，目前行业已经开始部署10 万卡集群。 在云计算阶段，云服

............................................................................................86 6. 硬件部署方案............................................................................................... .........................................................................................150 11.1 硬件采购成本优化............................................................................................. 系统通过联邦学习框架实现跨景区知识共享，采用差分隐私技 术（ε=0.5）保障数据安全，模型更新采用灰度发布机制，版本回 滚时间控制在 15 分钟以内。整个方案设计满足文旅部《智慧旅游 景区建设指南》三级等保要求，硬件配置支持国产化芯片替代方案 （如昇腾 910B 兼容部署）。 2.3 与传统方案的差异化对比 与传统语音讲解方案相比，DeepSeek 大模型驱动的智能语音 讲解服务在技术架构、功能实现和运营效率上存在显著差异。传统