35273-2020）、模型推理的国产化 硬件适配（华为昇腾系列芯片支持）以及审计追踪的完整日志保存 （ 保留期不少于 6 年）。某省级农商行的压力测试表明，在并发量 超过 2000QPS 时，需要采用分级降级策略保证核心交易通道优先。 2.1 银行业务场景分类 银行业务场景可根据客户交互方式和业务复杂度划分为四大 类：标准化服务、专业化服务、风险管控及内部运营。标准化服务 以高频、低 小时。 合规与风控需求 1. 数据安全： - 输入输出需通过敏感信息脱敏模块（如银行卡号、身份证号的正 则匹配替换）。 - 模型训练数据需满足《金融数据安全分级指南》三级标准，存储 加密采用 AES-256 算法。 2. 审计追踪：全链路日志记录需包含以下字段： 日志保留周期≥6 个月，支持关键词检索和异常行为模式分 析。 3. 兜底策略 ：当模型置信度低于 70%时自动转人工坐席，并推 5%，召回率≥98%； 2. 数据查询类场景：信息检索精确率≥99.9%； 3. 决策支持类场景：如贷款审批，模型 AUC 需≥0.9。 技术实现上需通过以下措施保障：  流式处理架构：采用 Kafka 或Flink 实现事件驱动，确保数 据从接入到推理的全链路延迟可控。  模型优化：通过量化压缩、缓存热点数据降低推理耗时，同 时定期用生产数据回测验证模型漂移。  容

1.2 DeepSeek 智能体的技术优势 DeepSeek 智能体在医疗系统中的应用具备显著的技术优势， 其核心能力建立在多模态大模型、垂直领域微调和高效计算架构三 大技术支柱之上。该智能体采用混合专家模型（MoE）架构，通过 动态激活稀疏参数模块，在保证推理速度的同时将医疗文本理解准 确率提升至 93.2%，远超通用型大模型 78.5%的基准水平。其知识 蒸馏技术可将 300 亿参数模型压缩至 影像与电子病历的跨模态关联分析，CT 报告生成符合率较 传统方法提升 40% - 实时响应：在 4 核 CPU 环境下实现 500TPS 的 并发查询处理，满足门诊高峰时段需求 针对医疗数据安全性的特殊要求，该方案采用联邦学习框架， 训练数据无需离开医疗机构本地网络。测试数据显示，在保护患者 隐私的前提下，模型通过迁移学习可使新接入医院的冷启动准确率 在两周内从 62%提升至 85%。 在药物相互作用预警场景的对比测试中，DeepSeek 5 个 FTE 人力配置  耗材浪费降低：智能库存管理系统使高值耗材周转率提升 120%  医保拒付减少：诊断编码 AI 校验模块降低 DRG 分组错误率 67% ” ” 技术实施路径采用 云边端 协同架构，在数据中心部署 DeepSeock-Medical 主模型的同时，通过边缘计算节点实现急诊 等场景的毫秒级响应。值得注意的是，所有效益预测均基于已在华 东地区 6 家三甲医院

DeepSeek 大模型的概述与优势 DeepSeek 大模型作为新一代通用人工智能基座模型，凭借其 千亿级参数规模和行业领先的语义理解能力，为保险理赔业务智能 化转型提供了核心技术支撑。该模型采用混合专家系统（MoE）架 构，通过动态激活子模型的方式实现计算资源的智能分配，在保证 响应速度的同时显著提升复杂任务处理精度。在保险行业特定场景 中，其优势主要体现在三个方面：首先，基于多轮对话和上下文理 触发欺诈调查流程，将平均调查周期从 72 小时压缩至 8 小时。最 后，其持续学习机制支持每周增量更新理赔知识库，确保对新型欺 诈手段（如虚拟修理厂骗保）的识别时效性控制在 48 小时内。实 际部署数据显示，某大型财险公司采用该模型后，车险理赔自动化 率从 43%提升至 81%，人工作业成本下降 62%，且投诉率降低 27 个百分点。这些技术特性使 DeepSeek 大模型成为构建新一代智能 理赔系统的理想选择，特别是在处理医疗票据识别、责任判定逻辑 人工复核率控制目标 医疗理赔审核 ≥92% <2 分钟/件 15% ≤ 车险定损 ≥88% <90 秒/件 20% ≤ 大额案件预警 ≥95% 实时 100% 行业部署环境存在特殊约束条件：70%的保险公司采用混合云 架构，要求方案支持本地化知识库与公有云模型的协同计算。同时 需要兼容现有核心业务系统中的 27 种数据接口标准，包括 ACORD、HL7 等行业协议。数据安全方面需满足《保险业数据安

智算一体机设计方案。该方案旨在通过集成高 性能计算硬件、智能算法和医疗行业专用软件，打造一个能够满足 医疗机构在数据分析、图像处理、辅助诊断等方面的计算需求的综 合解决方案。DeepSeek 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。 在硬件方面，DeepSeek 智算一体机将搭载最新的多核处理 器、高速内存和大容量存储设备，以支持大规模的医疗数据处理。 同时，显卡和专 。 例如，在医学影像诊断领域，DeepSeek 智算一体机将能够自动识 别和标注病灶区域，辅助医生进行更快速、更精准的诊断。 为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 采用智能化的运维管理系统。该系统能够实时监控设备的运行状 态，预测潜在故障，并提供远程维护和升级服务。此 外，DeepSeek 智算一体机将支持绿色节能技术，通过智能功耗管 理和散热优化，降低运行成本，符合医疗行业对环保和可持续发展 业中对高性能计算、数据隐私保护和快速响应的需求。 项目目标围绕以下几个方面展开： 1. 高性能计算能力：深度优化硬件架构，支持大规模并行计算，确 保在医学影像分析、基因组数据处理等场景中的高效运行。 2. 数据安全与隐私保护：采用符合医疗行业标准的数据加密和隐私 保护技术，确保患者数据的安全性。 3. 易用性与可扩展性：提供友好的用户界面和模块化设计，便于医 疗机构快速部署和扩展。 4. 成本效益优化：通过资源整合和算法优化，降低整体运营成本，

呈现更高的单体算力性能、更高的算力部署密度。作为算力承载的芯片模组，单芯片 功率已突破 1000W，单机柜部署功率密度突破 120kW。传统的风冷技术已经无法支持 如此高功耗的芯片，而液冷技术采用高比热容的液体取代空气作为冷却介质，其比热 容约是空气的 4 倍，热传导能力约是空气的 25 倍，散热效率远高于风冷可有效解决 高功耗芯片的散热问题。 冷板式液冷是将液冷散热冷板紧贴在服务器的发热器件，通过冷板式换热器内的 密算力规模、智算形态和高功耗设备等场景，冷板式液冷系统具有高密度散热、高效 能、高可靠性和强适用性等特点。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 9 图 1 冷板式液冷系统示意图 (1) 高密散热､高效能：采用冷板式液冷系统可以实现机架功率密度的提高，有 效提升单机架的计算能力，冷板式液冷系统相对风冷在能效方面具备高效能的特点。 同时，通过进一步对液体､管理和设备冗余进行更为合理的设计和应用，液冷也将具 针对需求，基于冷板式液冷系统自主开发出液冷云舱产品，能够弹性适配新建及 改扩建等不同类型的场景，实现预制化、模块化、灵活部署和快速交付。 2. 液冷云舱建设方案的优势 液冷云舱的建设方案采用兼容列间空调和液冷 CDU 的多元化方案，以实现制冷 量的按需匹配，达到节能降耗的需求。通过风冷、液冷两类管道预留，实现制冷模式 的灵活适配，风液混合部署，提高功率兼容性和冷量利用效率，适配高功率密度设备

性能对比如下： 指标 DeepSeek 定制 版 通用大模型 条款响应准确 率 98.7% 82.1% 问题解决率 91.2% 68.5% 平均响应速度 1.2 秒 3.5 秒 复杂决策支持 采用强化学习框架构建的核保决策树，可同步分析投保人健康告 知、医疗历史、职业风险等 18 个维度的数据。某寿险公司试点数 据显示，模型将高风险保单识别率从人工核保的 76%提升至 94%，同时将自动化核保比例从 DeepSeek 方案耗 时 错误率下降 医疗单据审核 8-12 分钟 1.5 分钟 67% 车险定损初判 20-30 分钟 3 分钟 54% 3. 服务资源动态调度 智能体通过实时分析对话情绪值（采用 BERT 情感分析模型） 和问题复杂度，自动触发服务升级机制：当检测到客户愤怒值 >0.7 或问题涉及法律条款时，立即转接资深专员并同步推送 关联案例参考。 技术实现 - 建立保险领域知识图谱：包含超过 的风险 管理智能中枢，支撑产品定价与资本配置决策。 2. 技术方案设计 在技术方案设计中，我们采用模块化架构实现保险场景与 DeepSeek 的深度集成，核心分为数据层、智能体引擎层和应用 层。数据层通过 ETL 管道对接保险公司内部系统（包括 CRM、保 单数据库、理赔系统等），采用差分隐私技术对客户敏感信息脱 敏，确保符合 GDPR 和《个人信息保护法》要求。结构化数据存储 于

DeepSeek 模型是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP） 模型，旨在通过大规模数据训练和先进的算法来实现高效的知识抽 取和信息检索。其核心技术包括以下几个方面： 首先，DeepSeek 模型采用了 Transformer 架构，该架构通过 多头自注意力机制（Multi-Head Attention）实现对输入文本的全 局理解。相比传统的 RNN 和 CNN 模型，Transformer Distillation）技术，通过将大型模型的知识传递给小型模型，既保 持了较高的性能，又降低了计算资源的消耗。这对于电子政务系统 中的实时查询和响应尤为重要。 在模型优化方面，DeepSeek 采用了以下关键技术：  自适应学习率调整：通过 Adam 优化器和学习率调度器，模 型能够根据不同任务和数据集动态调整学习率，提高训练效率 和模型性能。  梯度裁剪：为了防止训练过程中的梯度爆炸问题，模型在优化 数据更新与维护：支持动态数据更新，确保知识的时效性与准确 性。 - 安全性与权限管理：设计完善的安全机制，保障数据隐私与系统 安全。 在技术规划方面，需综合考虑系统的可扩展性、性能与成本。 建议采用以下技术架构： 1. 数据层：采用分布式数据库（如 HBase 或 Cassandra），支持 海量数据存储与高并发访问。 2. 模型层：基于 DeepSeek 模型构建智能问答引擎，结合 BERT、GPT 等预训练模型提升语义理解能力。

制，他们希望模型能够提供成本预测、施工进度管理等功能，以提 升项目管理的效率。城市规划部门则需要对建筑与周边环境的融合 进行分析，模型应能够提供城市风貌、交通流量、环境影响等方面 的预测与评估。 为了更好地了解用户需求，我们采用了多种调研方法，包括问 卷调查、深度访谈、用户观察及数据分析。在问卷调查中，我们针 对不同用户群体设计了有针对性的问题，收集了大量关于用户期 望、使用场景及痛点信息。通过深度访谈，我们进一步挖掘了用户 自动化设计生成、参 数优化、实时渲染与仿真。其核心技术包括自然语言处理 （NLP）、计算机视觉（CV）和深度学习（DL），这些技术共同 构成了建筑设计智能化的基石。 在技术选型方面，我们建议采用以下技术栈：  深度学习框架：TensorFlow 或 PyTorch，这两个框架在深度 学习领域具有广泛的应用和强大的社区支持，能够满足建筑设 计中的复杂计算需求。  自然语言处理工具：Hugging （CLI）与设计师交互，收集设计需求，展示设计结果。 为了保证系统的可扩展性和灵活性，我们建议采用微服务架 构，将上述各层模块化，通过 RESTful API 进行通信。此外，为了 提升系统的响应速度，我们可以引入缓存机制，如 Redis，用于存 储频繁访问的数据。 在数据安全方面，我们将采用加密技术保护敏感数据，如设计 图纸和用户信息。同时，通过访问控制列表（ACL）和身份验证机 制，确保只有授权用户才能访问系统资源。

量参差不齐。项目将建立统一的数据清洗和标注流程，确保训 练数据的准确性和一致性。 2. 模型泛化能力：政务场景复杂多样，模型需具备较强的泛化能 力，能够适应不同的政务任务和场景。为此，项目将采用多种 数据增强技术和多任务学习策略，提升模型的适应性和鲁棒性。 3. 安全性保障：政务数据涉及敏感信息，模型在处理过程中需确 保数据的安全性和隐私性。项目将引入加密技术和访问控制机 制，确保数据在处理和传输过程中的安全性。 政府机构对数据时效性和准确性的需求。 首先，我们将引入并行计算和分布式存储技术，以应对大规模 数据的处理需求。通过将数据分片存储在多台服务器上，并利用 GPU 集群进行并行计算，可以显著提升数据处理的速度。具体而 言，我们将采用 Apache Spark 作为分布式计算框架，结合 Hadoop HDFS 进行数据存储，确保在大规模数据集上的高效处理 能力。 其次，针对政务数据的异构性，我们将设计一套统一的数据预 处 处理流程，涵盖数据清洗、格式转换、缺失值处理等环节。具体步 骤包括： - 数据清洗：去除重复数据、处理异常值和噪声数据。 - 格式转换：将不同来源的数据统一转换为标准格式（如 JSON 或 CSV）。 - 缺失值处理：采用插值法或基于机器学习的方法进行缺 失值填补。 此外，我们将引入实时流处理技术，以应对政务数据的实时更 新需求。通过使用 Apache Kafka 作为消息队列系统，结合 Flink 进行实时

密码策略检查 9 新一代信息网安全方案设计 2.1.3.4 终端安全隔离 终端安全准入系统遵循终端注册->身份认证->安全检查->安全隔离/允许入网的控制流 程， 对于未通过安全检查的终端，可以采用安全隔离手段将终端进行隔离， 被隔离的终端只 能访问指定的安全控制域，避免因为不安全的终端接入网络而造成的未知风险。 2.1.3.5 终端安全加固 根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》(GB/T22239-2008) 使信息系统零改造或少改造，实现信息系统的平滑过渡。 2.3.2 安全防护 2.3.2.1 终端准入 采用对终端准入控制、安全管理、设备管控、行为管控、安全审计、恶意代码防护等 防 护手段，实现终端的安全防护， 保障终端系统、终端数据、终端人员行为的安全。用户 侧的 所有终端都纳入进行统一管控， 须遵循统一的终端安全管理策略。 终端准入采用“户籍化”管理机制，为终端设备颁发设备证书， 结合 802.1X、IP/MAC 测， 对访问状态进行检测、对通信协议和应用协议进行检测、对内容进行深度的检测。 2.3.3.3 流量分析 在信息网用户汇聚节点旁路部署流量分析系统进行流量的实施监测和预警。流量分 析 系统采用先进的检测技术体系，基于状态的应用层协议分析技术，使系统能够准确快速地 检测各种攻击行为。 14 新一代信息网安全方案设计 流量分析日志可与信息网中的入侵检测、各类资产、威胁情报等联动，分析某一端