A 三 奥意建筑 食 智慧 VIP 商务接待场 景 自动递送核心优势 设置任务 放置餐食 提升运营效率 摄升服务质量 开始递送 路径规划 提升品牌形象 降低运营成本 顾客 / 用户 机器人执行下一个任务 任务完成机器人返回 减少上菜风险 应用场所及功能 应用于餐厅、办公、医院、娱 中国电子院 | A 奥意建筑 · 送餐机器人可代替部分人工工作，起到 降本增效的作用。 · 送餐机器人可实现多任务配送，准确送 达，避免餐品滑落、交叉污染、菜品丢 失、误送等风险。 · 送餐机器人已成为一种新颖的推广方式， 能吸引更多顾客，在社交媒体上产生更 多话题和曝光。 食 智慧递送场 景 中国电子院 A= 奥意建筑 · 自主最优全覆盖路径规划； · 自动标识已清扫区域； · 自主乘梯，实现跨楼层多区域清洁。 · 定时任务，自动启动； · 精准导航，完美避障； · 自动返航充电，无须人工干预。 · 清洁滚刷自清洁，精准贴边清洁； · 清洁速度快； · 多档位可调节。 室 内 清 洁 机 器 人 食 智慧清洁场景

TaaS 是指 TensorFlow asa Service ，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 通用算力为主 • 提供 IaaS 、 PaaS 、 SaaS 级 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台 4. 以产业创新升级为目标 • GPU 智能算力为主 • 提供 TaaS 任务式服 务 1. 算力公共基础设施 2. 计算架构技术领先 算力的几种形态 超算中心 智算中心 云计算中心 ，提升模型在边 缘设 备上的实时性。 技术点：飞腾 CPU 负责逻辑控制， 昇腾 GPU 负责计算，寒武纪 NPU 负 责边缘推理。 实现细节：构建端 - 边 - 云协同架构，优化资源分配和任务调度。性 能 提升：协同效率提升 30% ， 实现高效计算资源利用。 技术点：液冷系统 + 昇腾智能功耗控制， 优化数据中心能耗。 实现细节：训练阶段功耗≤ 25kW/ 节点，推理阶段≤ 10kW/

.................................17 3.2.5 ETL 任务............................................................................................18 3.2.6 任务调度............................................. 存储。 对采集过来没有经过处理的数据进行数据质量检查，确保数据转换之前的格式 及包含的数据关系的完整。对确认之后的数据进行分层的转换处理，通过数据 表登记将每层的数据表进行登记。通过 ETL 任务及调度管理将多个转换过程进 行组合，得到标准数据。标准数据是数据存储中的一层，是数据分析利用的一 个基础点，对 ETL 转换得到标准数据进行维度分析等数据分析整理操作之后， 作为数据分析利用的数据层。 ETL 任务 用 ETL 任务的形式，将多个数据转换组织称一个完整的 ETL 过程。 3.2.5.1 任务分类 在数据源分类的基础上对数据进行处理，可以新建多个任务对数据进行处理， 对每个任务进行任务分类。 第 21 页 3.2.6 任务调度 按照各种任务执行方式，配置任务调度机制。主要有手工执行、定时执行、定 期执行、触发执行等。 图 功能设计.3：定时器配置图 每个任务是由一

修改分析模型参数 17 专题分析模块 情感分析 具体专题类别待定 18 标签分类 19 热点计算 20 内容提取 21 人口专题分析 22 法人专题分析 23 分析任务调度 启动分析任务 启动分析任务，根据系统配置， 会不断执行增量舆情信息分析 24 增量数据存储 插入增量数据 将新分析完的舆情数据插入存储 25 历史数据存储 历史数据归档 将超过一个月的舆情分析数据自 动归档到历史数据存储区 第 37 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 储 28 同步任务调度 启动同步任务 启动数据同步任务，确保增量舆 情信息持续入库 29 统一数据存储 批量数据存储 将增量数据批量存入目标存储 库。 30 统一数据汇总 二次去重 通过二次去重，确保舆情信息的 准确性 31 统计运算 启动数据同步任务，确保增量舆 情信息持续入库 32 舆情应用服 务 搜索配置管理 我的订阅 流程管理服务 对外接口，用于流程管理，如审 批、终止、挂起等。 4 查看流程服务 对外接口，用于查看流程的详情。 5 任务管理服务 对外接口，用于查看本账号的任 务。 6 我的任务 待办任务 查看待办任务情况，可以审批某个 任务。 7 已办任务 查看已办任务。 8 委托任务 查看委托任务情况。 9 我的流程 发起新流程 选定模型，可发起新流程。 10 我发起的流程 查看我发起的流程。 11

这一颠覆式变革。 未来已来！人力资源管理更要作为先行者，引领 AI 技术在组织中的全面应用， 赋能管理，成为组织管理变革的代言人。 陈果（George Chen）先生 寄语：用 AI 生成“任务”和“流程”，从而利用 AI 来调度、驱动那些执行企 业业务的数字化服务。 HR 数智研究院理事，中国企业知识开源布道师，前波士顿咨询（BCG）数字 化咨询部门 Platinion 董事总经理，前 环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相 关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、 决策等。该领域的研究包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、专家 系统等。 ● 计算机科学和人工智能之父，Alan Mathison 在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、 分类、聚类等任务。 ● 深度学习（Deep Learning）：这是机器学习的子领域之一，通过构建深层神经 网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理 等领域取得了显著的成果。

04 施工细节 线缆隐藏 01 预留空间散热 02 PE 线跨接 03 图表标识 04 A 级数据中心运营 02. 专业工程师 运维管理模式 服务厂商 · 实施方 接任务 & 调资源 & 做实施 & 管交 付 客户经理 项目经理 工程师 工程师 项目经理 工程师 工程师 数据中心 · 业主方 定目标 & 立项目 & 下需求 & 做考 核 部门领导 业务工程师 数据中心 平台组 业务工程师 分组组长 业务工程师 业务工程师 分组组长 服务 协同 全程管控 ( 含考核 ) 考核验收 施工反馈 业务组 承建方 拆预算 & 派任务 & 做管控 & 保成 果 主管领导 专家顾问组 运维工程师 项目总监 运维工程师 运维工程师 技术资源部 运维服务团队组成 主管领导：参与年度目标、项目建设规划与项目运维预算的制 厂商服务（订单 / 工单）考核与验收结果的审批；负责整个项目执行过程的管控（进度、质量、文档、成本、验收等），确保项目任务 按时交付 运维工程师：常驻现场，通过不同的方式响应客户的需求，现场及远程为客户诊断、排除故障，对客户的问题进行汇总、分析，并提 出合理的解决办法；负责项目任务的分析、工单拆分与下发，负责服务厂商服务的定期考核 专家顾问组：由多名资深技术专家组成，主要负责对数据中心的规划设计

TaaS 是指 TensorFlow asa Service ，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 通用算力为主 • 提供 IaaS 、 PaaS 、 SaaS 级 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台 4. 以产业创新升级为目标 • GPU 智能算力为主 • 提供 TaaS 任务式服 务 1. 算力公共基础设施 2. 计算架构技术领先 智算中心定义 超算中心 智算中心 云计算中心 Spine 上联总带宽： 8 ×400G=3.2Tbps ； Leaf *8 台总接入带宽： 8 × 18 ×25G=3.6Tbps 结论： 3.2T<3.6T ，存在 11.1% 带宽缺口 ，非实时渲染任务 允许 一定程度的网络排队 ，允许 Leaf 上联带宽轻度超售。 任意两台服务器间仅需 2 跳 （ Leaf →Spin e→ Leaf ） 8 台 Leaf 接入 8*18=144 网络分层拓扑图

nity Catalog。其中，Apache Spark 是一个开源的大数据计算框架。Spark设计用于处理大规模数据集，提供了快速的通用数据处理平台，特别适用于需要高速 访问和处理的数据密集型任务。Sprak集成了多种前沿计算机系统优化技术，处理速度快，易用性强，可处理多种数据源和 格式。被广泛应用于金融分析、科学计算、商业智能、社交网络分析和许多其他需要快速迭代数据处理和探索性分析的领 内容）共享与复用，促进跨领域 科研、教育及文化创新应用。 已具备的基础 Europeana自2008 年开放，整合37国 3500机构资源，至 2023年累积5500万 件数字对象，提供检 索及主题展览服务。 建设目标和任务 欧洲文化遗产数据空间 旨在构建统一平台，集 成3D/XR技术存储处理 能力，提供高质量内容 及可复用数据集，支撑 科研修复与教育创新， 并开展机构技术培训， 推动数字资源共享。 重要项目 欧盟文化遗产数据空间核 元数据。截至 2023 年初，Europeana 网站通过先进的搜索和过滤工具以及许多主题收藏、展览、画廊和博客，提供对超 过 5500 万件数字对象（书籍、音乐、艺术品等）的访问。 2.建设目标和任务 文化遗产数据空间建设目标是，通过构建统一的数据平台来整合欧洲具有代表性的文化遗产资源，为人们了解欧洲历史 文化提供一站式浏览与检索服务，实现欧洲数字文化资源更广泛地传播与共享。 文化遗产数据

逆 熵 [anDrIDT 寒武纪 矢 口 算 芸 处 理 器 当前，视频结构化系统已应用于多 个领域 ，我们基于云端智能处理卡，可实现 多路目标检测、追踪、结构化视频 等任务。 AiCD 产业发展——智慧交通视频结构化方案 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 AiC○ 产业发展——智慧医疗 三 X T R O T E C 中 科 逆 熵 AiC○

请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明 - 9 - 行业跟踪报告 计的产值占比大致保持在 25%：25%：50%。由于各个阶段的设计任务书不同，具 有不同的特点，其中方案设计多为创意构思，以效果图的方式呈现，对方案的精 度以及细节要求较低，此阶段可以通过大量的历史数据对 AI 算法进行训练，而后 通过输入指定的参数或要求，快速 了 3690 方案设计、协同设 计、模块化设计、项目质量管控、在线校审等设计平台；自主研发华阳速绘、华 阳速建和 IBIM 平台；持续完善和升级 SAP 系统、产值系统、工时系统、项目预 算、任务管理、知识中心、EHR 系统、CIP 等管理平台。围绕协同设计、BIM 正 向设计、项目管理三大方向持续推进平台建设，持续构建“大中台、小前台”的设 计模式，实现以平台为基础、以项目为主维度的生产和管理体系，打造覆盖建筑