类任务中取得突破性进展。 基于 Transformer 的编码器和解码器结 构 如图所示 • 左侧和右侧分别对应着编码器（ Encoder ） 和 解码器（ Decoder ）结构， 它们均由若 干个基 本的 Transformer 块（ Block ）组成 （对应图 中的灰色框） • 每个 Transformer 块都接收一个向量序列作 为 输入 ，并输出一个等长的向量序 语言模型预训练 强化学习方法 二分类模型 语言模型预训练 SFT 模型 RL 模型 基础模型 RM 模型 预训练（ Pretraining ） 阶段需要利用海量的训练数据 ，数据来自互联网网页、维 基 百科、书籍、 GitHub 、论文、 问答网站等 ，构建包含数千亿甚至数万亿单词的具 有 多样性的内容。 利用由数千块高性能 GPU 和高速网络组成超级计算机 ，花费数十天完成深度神经 网 络参数训练 智才筑基—— AI 素养提升工 程 2. 算力赋能—— 基础设施升级 3. 基座选型—— 核心模型构建 4. 安全筑盾—— 防护体系建设 5. 场景深耕—— 业务痛点突破 6. 知识聚库——本地知识库建设 7. 智能铸魂 —— AI Agent 构建 三、 四横三纵应对策略路径 智绘之路 ®deepseek 四横三纵七步谋， 智算筑基夯根基。

计方案，满 足不同设计风格与功能需求。  实时反馈与优化：在设计过程中，用户需要模型能够实时提供 反馈，帮助其优化设计方案。  精确的结构分析：模型应具备强大的结构分析能力，能够对建 筑的安全性、稳定性等进行精确计算。  成本与周期管理：用户期望模型能够提供成本预测、施工进度 管理等功能，帮助其控制项目成本与周期。  环境与城市融合分析：模型应能够预测建筑对周边环境的影 响，帮助用户进行城市规划与设计。 个人隐私和商业机密的数据进行脱敏处理，并采用加密技术确保数 据在存储和传输过程中的安全性。 通过以上措施，确保训练数据的来源广泛、质量高、多样性 强，为 DeepSeek 大模型在建筑设计领域的应用提供坚实的数据基 础。 3.2 系统架构设计 在系统架构设计中，我们将采用分层架构模式，以确保系统的 可扩展性、灵活性和可维护性。整个系统主要分为四层：用户接口 层、服务层、数据处理层和基础设施层。每层之间通过定义清晰的 入到设计方案生成的完整流程，并确保系统的高效运行与用户友好 性。 4. 数据准备与处理 在建筑设计领域接入 DeepSeek 大模型的过程中，数据准备与 处理是确保模型高效运行和准确输出的关键环节。首先，需要对建 筑设计相关的数据进行全面的收集与整理，包括但不限于建筑平面 图、立面图、剖面图、结构系统图、设备布置图、材料规格表以及 相关的设计规范和标准。这些数据通常以 CAD 图纸、BIM 模 型、Excel

智慧城市大数据中心 智慧城市大数据中心的共享交换模式发展：  B2C  B2B  B2C  O2O 我们的积累 国家地理 信息公共 服务平台 数字城市 地理空间 框架 自然资源 和空间基 础地理数 据库 政务地理 信息共享 平台 行业共享 平台 天地图 省 市 县 6 个省级平 台 4 个省会 城市平台 3 个计划 单列市平台 40 余个 成功案例 3 个智慧 城市案例 影像、 DEM 、三维、地 名地址建库标准 … 信息资源规划—数据体系设计 基础数据库 业务数据库 服务数据库 时空信息 人 口 信 息 法 人 信 息 宏 观 经 济 建 筑 物 基 础 地 形 电 子 地 图 地 理 实 体 影 像 数 据 人口基础信息库建设方案 法人单位基础信息库建设方案 宏观经济数据库建设方案 基础建筑物数据库标准 政 务 专 题 政

决了功率密度攀升、部署节 奏加快等当下数据中心面临的紧迫挑战，更通过智能化监控、精准化调度与 可持续化设计，既是应对当前算力需求爆发的务实选择，也为数据中心向高 密度、高可靠、低能耗的未来演进筑牢了根基。 技术创新是这个体系生命力的核心，横向整合领先技术是升级关键。如 西门子新型智能无线微断产品体系，以紧凑集成、可靠运行、精准预警等特 性，为智能末端配电母线注入澎湃动能，成为基础设施向高效化、可视化、 更多企业认识并应用智能末端配电母线技术，共同探索更高效、更可靠、更 绿色的配电解决方案。愿我们以技术创新为笔，以协同发展为墨，在数据中 心高质量发展的道路上持续深耕，让智能配电技术为数字经济的蓬勃发展注 入源源不断的动力，共筑更具韧性与活力的数字未来。 结语 Conclusion 25

过将光引擎直接与交换芯片的共封装，几乎完全消除 电气走线，在显著降低功耗、延迟和成本的同时，大幅提升了集成度和传输速率。OIO技术做为颠覆式的芯 片级互联方案，通过在标准CMOS平台集成高性能硅基光电子器件，克服电子I/O的带宽密度和效率限制，实 现Tbps/mm级别的带宽密度和数公里级别的传输距离，为高性能智算中心算存网络融合提供关键技术支撑。 未来，硅光技术将持续推动高速率光模块的高集 三方系统和多云环境的轻松集成。 智算网络核心技术 20 3.1 发展策略：双擎驱动+生态共创下的体系化发展 中国做为全球人工智能发展的最前沿，人工智能的发展在国家战略规划和政策牵引下持续强化，智算基 础设施、大模型算法以及数据要素等融合高速发展，智能应用也已处于产业爆发的前夜。面对此历史发展机 遇，诺基亚贝尔有机整合诺基亚全球技术和中国创新，依托智算产业生态和合作伙伴，以本地研发重点突破 端解决方案，服务中国乃至全球的人工智能的发展。 以智算网络为核心打造智能计算端到端解决方案 诺基亚贝尔以AI无损以太网交换机产品为基石，通过纵向整合硬件基础设施、软件平台与应用生态，以 “硬件筑基，软件、应用和服务增值”为目标，从硬件基础设施入手，逐步构建贯穿产业全链的智能计算解 决方案，为客户提供一站式服务。 • 在硬件层，以AI交换机为核心，整合GPU服务器、CPU服务器、DPU智能网卡等算力资源，构建高

安全风险研判及技术实 践能力、推动 IPv6 安全产品研发应用。 产业方面，我国 IPv6 规模部署已取得突破性进展。国内运营商 率先实现 IPv6 全域覆盖，ICP、ISP、IDC、CDN、DNS 等互联网基 础设施也正加速完成 IPv6 升级适配，支撑网络生态转型。政府、金 融、教育、卫生、医疗、电力等关键领域也在加速推进 IPv4/IPv6 双 栈网络改造。同时，物联网产业依托 IPv6 海量地址资源进入规模化 等轻量化安全技术，为 APN ID 添 加验证信息。在网络侧对 APN ID 进行严格验证，确保应用侧添加的 APN ID 未被篡改、仿冒，从传输层面保障 APN ID 的可信性，为 APN6 协议的安全稳定运行筑牢防线。 (三) 网络切片安全风险与防护技术 网络切片通过将物理网络资源进行逻辑划分，形成多个独立的虚 拟网络，以满足不同业务场景对服务质量的差异化需求，例如延迟敏 感型应用、高带宽业务以及高可靠性要求的服务等，每个切片都具备

交通运输部印发《推进智慧 交通发展行动计划（ 2017— 2020 年 ） 》 （ 交 办 规 划 〔 2017 〕 11 号 ） 将 “ 跨行 业、跨区域协同的交通运输 运行监测和应急指挥体系基 本建成 ， 基于大数据的决策 和监管水平明显提升 ”列为 主要目标 ， 以“提升宏观决 策、 业务管理和社会服务的 能力和水平 ，形成集多种运 输方式日常运行监测 、 重点 运行指标分析、 ，信息化与业务融合度较差； 客户痛点总结 分析预测不足 预警协同不够 业务展现不全 8 8 2 城市交通一体化解决方案 城市交通一体化项目实践 城市交通一体化发展趋势与挑战 3 1 9 共筑“人悦其行，物优其流”的综合交通愿景 乘客流：个性化、一张脸 货物流：可视化、一张单 载具流：智能化、一张图 10 < < < > > > > > 交通枢纽 换乘换装、海陆空协同 航空

能，为两个“做强做优做大”贡献更大力量。 中移互联网有限公司-中移数盾 方案概况 方案优势和用户价值 方案优势与特点： （1）高安全：采用国密算法与量子密钥技术，实现数据流转全程高强度加密，筑 牢安全防线 （2）强合规：基于实名号卡与数字签名，确保用户身份及授权行为可验证、可追 溯、符合法规。 （3）可监管：依托区块链技术实现数据流通全链路存证溯源，满足多方透明监管 与审计需求。 （4）更 动态监控与响应， 漏斗修复与 合规审查 关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 安全玻璃盒【杭州孝道科技】是一家专注于为用户提供软件供应链安全产品和解决方案的国家高新技术企业、专精特新企业。基 于AI大模型和卷积神经网络，自主研发全链路智能动态污点分析、二进制函数级智能基因检测、路径可达性可触发性分析、自动化验证 与溯源、智能检测一键式修复及运行时免疫防御等核心技术与产品，为用户提供De 9%以上； （2）有效事件检出率可提高20%以上； （3）运营成本可降低90%以上，运营效率可提高数十倍以上。 用户价值： 目标客户： 对威胁检测及安全运营要求高，期望通过大模型实现降本增效的关基行业客户。 目前已在电力、能源、军队、运营商、金融、政府、安全监管等行业成功应用。 关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 微步成立于2015年，是网络安全技术创新型企业，专注于精准、高效、智能

维维食品：智能促销指挥官——数据驱动的精准营销与客户忠诚度提升 东亚银行：百年银行的数字化探索与实践 苏大附一院：赋能医疗新生态：医院抗菌药物数字化管理的数字驱动与数据洞察 南洋商业银行：数据为基，人才为翼——南商中国数字化转型破局之策 华夏银行：BI 自主分析平台“数据魔方”赋能数据服务创造数据价值 083 088 数智领导力 002 001 数智领导力 数字化力量观察 OBSERVATION 量差， 无论借助多么强大的 AI 模型来处理数据，其输出的结果也必然不可靠。看到不可靠的数据洞察结论， 有些企业家骂人工智能是人工智障，岂不知，是你在源头投喂给 AI 的数据就已经出了问题。如果基 于错误的数据也能得出正确的数据决策，那计算机学科的科学性体现在哪？笔者举一个华为实践例子， 期待企业家从中得到启示重视数据治理工作。2007 年，华为公司孟晚舟主导一个公司级的变革项目： IF 面对新形势、新使命，国际公司紧密围绕党中央关于完善推进高质量共建“一带一路”机制的重大决 策部署，在工程局党委的坚强领导下，秉持高质量发展理念，深度聚焦数字化转型，全力提升项目全 周期精细化管理水平，逐步构建“全要素价格库”平台，为筑牢工程局“一体两翼”产业格局提供强 有力的能力支撑。 水电八局国际公司 “全要素价格库” 平台的上线历程，彰显了公司在数字化建设道路上的坚定决心 和严谨态度。公司秉持 “以数据驱动管理，以创新引

尤其在冷板式液冷 技术的应用上，市场规模有望大幅扩大。同时，液冷技术路线随不同的应用场景逐步 完善，推动着液冷技术在更多领域应用，建立并完善数据中心液冷生态系统，驱动液 冷技术创新融合，最终共筑高效、低碳的绿色算力底座。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 4 目录 一、 概述 .........................................