...................................................................................54 3.1.2 后端 AI 处理引擎................................................................................................. .....................................................................................62 3.2.2 实时数据处理流程................................................................................................. .......................................................................................75 4.1 自然语言处理（NLP）优化............................................................................................

......................43 五、网络系统建设方案......................................................104 六、数据处理和存储建设方案............................................109 七、安全系统建设方案................................. 上的障碍外，技术上也存在一定障碍，随着信息技术的发展，跨越 系统、跨越平台、跨越数据结构的新型智慧园区将在技术上使园区 内部纵向、横向部门得以流畅协同。其二，由于利用大数据技术， 数据获取、处理及分析响应时 间大幅减少，工作效率明显提高，同 时降低了园区管委会开支。打造责任管委会。 同时，本次智慧园区建设将提高管委会决策的科学性和精准性， 提高园区应急预测预警能力以及应急响应能力，越来越多的城市、 件子系统，对各子系统的数据同步、实时告警上报到指挥中心，在 监控大屏上通过 GIS 地图或三维地图展示告警信息、告警设备、告 警位置，配合使用对讲设备，智能终端等多种手段对告警事件进行 及时处理。 深化企业定级分类管理，推行企业隐患自查自报制度，构建安 全风险分级管控和隐患排查治理双重预防性工作机制，制定绩效评 估办法，提高监管工作的实效和水平。加快推进安全监察、行业监 管、综合监

现推理。高通团队使用骁龙 8 Gen2 部署 Stable Diffusion，实现本地运营 15 秒出图，证明了大模型本地化运行的可能，也体现出目前手机芯片的局限 性。根据 IDC 数据，1Q23 全球手机销量中主处理器频率超过 2.8GHz 的占比 36%，价格在 1000 美金以上的占比 13%，即旗舰机型占比较低，随着 AI 大模 型在边缘端落地，有望推动新一轮换机潮。 以大语言模型为核心，以语言为接口，控制多 20 图40： 苹果 A11 芯片开始搭载 NPU ...........................................................20 图41： 全球手机分处理器频率销量占比 ...................................................... 21 图42： 全球手机分价格段销量占比 .............. 时代，基础大模型参数指数级增长 李开复提出本次由 GPT-4、ChatGPT 引发的 AI 新机遇与之前有所不同，属于 AI 2.0 时代。AI 1.0 时代具体指的是以 CNN（卷积神经网络）为核心，机器视觉和自然 语言处理快速发展的时期，暴涨的数据量伴随搜集、清洗、标注整个过程的成本 增加，且单一领域的数据集和模型形成孤岛，每个领域和应用的优化都是割裂的， 难以形成“通用”。 AI 2.0 时代的特征是通过海量数据

年 9 月至今，受 AI 驱动下针对芯片算力需 求提升，公 司股价呈现大幅度反弹；截至 2023 年 4 月 30 日，公司市值为 6854.00 亿美元。回顾历史， 1999 年，公司发明了图形处理器，定义了 现代计算机图形学 ； 2006 年，公司推出用于通用 GPU(GPGPU) 计算的 CUDA 平台。 自 2015 年以后，随着 AI 浪潮迅猛推进，公司业务不断多元化， 向数据中心、游戏、移动设备、 4 个针对各种生成式 AI 应用程序进行优化的推理平台，其中发布带有双 GPU NVLink 的 H100 NVL 加速计算卡， 以支持 ChatGPT 类大型语言模型推理。与适用于 GPT-3 处理的 HGX A100 相比，配备四对 H100 与双 GPU NVLink 的标准服 务器的速度最高可达 10 倍。 l 计算与网络事业部收入占比提升，数据中心超过游戏成为收入主要来源。 FY23 人工智能等新技术发展，海量数据的产生及其计算处理成为数据中心发展关键。 据 IDC 数据，全球数据总量预计由 2021 年的 82.47 ZB 上升至 2026 年的 215.99 ZB ， 对应 CAGR 达 21.24% 。其中，大规模张量运算、矩阵运算是人工 智能在计算层面的 突出需求，高并行度的深度学习算法在视觉、语音和自然语言 处理等领域上的广 泛应用使得算力需求呈现指数级增长。

243 8.2.2 应急预案具体措施...................................................................243 8.2.3 应急处理流程...........................................................................244 8.3 持续服务......... 峡电子商务产业基地等跨境电商服务平台建设。 以上五类旅游产品建设中，智慧旅游可以为前三类发展提供一 23 般性景区导览、商品导购、自助导游等服务。针对后两类旅游产品 发展，智慧旅游则可以在签证审核、项目审批、日常事务处理等旅 游政务，以及电商平台整合等方面起到重要的支撑作用。 3.1.2.3 服务对象与特点 XX 以船政文化、XX 江古镇、琅岐岛、自贸港为主体的旅游产 业体系，以及“两马旅游”的旅游产品建设，使 业小而散的状态，建立与旅游相关投资、经营企业等类型企业互动 合作。 4.旅游者，拥有内地来马、经马去台、台客来马等多种来行的 游客，针对内地来马游客，智慧旅游可以提供导游导览、应急救援、 25 投诉处理、电子商务等常规性的旅游服务。针对其他类型游客，还 需在签证审批、安全信息交流等方面提供便利。 3.2 问题诊断 3.2.1 资源整合与协调能力不足 旅游业对于信息有着特殊的依赖性，旅游地与游客之间信息交

升级至四代，模型能力 高速提升。2023 年 3 月 15 日，OpenAI 正式官宣了多模态大模型 GPT- 4，ChatGPT4 将输入内容扩展到 2.5 万字内的文字和图像，较 ChatGPT 能够处理更复杂、更细微的问题。最新版的 GPT-4 在 ChatGPT 的 GPT- 3.5 基础上主要提升了语言模型方面的能力，并添加了多模态功能，在 不同语言情景和内部对抗性真实性评估的表现都显著优于 GPT-3 等，赋能各类智能终端。举例来看，1、AI 的赋能有望提升 XR 交 互体验和内容生态繁荣，XR 产业有望迎来新发展阶段。2、手机需求放 缓，AIGC 赋能智能手机或将成为刺激换机的重要动力。3、AIoT 融合 在未来数年内不断突破数据处理和智能学习的界限，通过边缘 AI 赋能， 智能机顶盒、智能音响、智能耳机等智能终端产品有望形成软硬件一体 的智能语音交互助理载体。 ◼ AI+提升生产效率， B 端应用场景发展潜力逐渐释放。随着技术和应用 帮助企业提高生产效率、提升客户体验和创造新的商业价值。举例来看， 1、安防行业作为 AI 技术落地应用较为领先的领域，率先受益于 AI 技术的成熟发展：随着 AI 逐步渗透到视频前后端设备中，AI 技术能够 对视频数据进行实时的结构化处理与分析，呈现在人工面前的并不是实 时的大量视频数据，而是经过 AI 分析后的结果。传统安防产业在产品、 技术与应用等多维度实现了更深层次的进化与变革。2、人工智能亦将 更加广泛地应用到智能制造行业中，机器视觉检测是

层中，都由共享专家和路由专家 协 同构成。其中，共享专家负责处理所有 token 的输入信息，为模型提供 基础 的处理支撑；而路由专家则依据每个 token 与专家之间的亲和度分数 ( 这一 分数 通过 sigmo id 函 数 计算 得 出 ， 即 token-to-expert affinity) 来 决 定 是 否被激活。这种独特的设计，使得模型在处理不同类型的输入时， 能够更 加灵活且高效 ，因此提出 DualPipe （双向管道并行）算法，采用一种新的双向流水线方法，在独立的前向和后向处理块中实现了计算与通信的重 叠，从 而加速模型的训练过程并降低了气泡效应。为了确保 DualPipe 的性能最优，定制设计了高效的跨节点全对全通信核心，包括优化的调度和组合策略，减少 用于通信 的流式多处理器（ SMs ）资源占用，并通过调优 PTX 指令集和自动调整通信数据块大小，显著减少了 L2 从单一文字数据发展到目前的图片、视频数据，均需要更强的算力处理； 3 ）模型种类多样化（文生图、文 生 视频）以及新推出的模型数量激增，均推动算力需求的增长，以 AIGC 为代表的 AI 应用用户数量爆发，推理侧算力需求快速增长。 l 全球数据总量大幅上涨，数据中心算力需求快速增长。随着人工智能等新技术发展，海量数据的产生及其计算处理成为数据中心发展关键。据 IDC 数据，全球数据总量

1. 通用+金融VS金融垂类哪方更强 通用 + 金融 VS 金融垂类哪方更强 通用语言大模型 金融垂类大模型 优势 泛用性强 由于在多样化的数据集上进行了训练，通用模 型能够处理各种话题和领域的问题 领域专业性 在金融领域具有专业的理解能力，更精熟于金 融术语和概念 灵活性和利用率高 大量数据训练提高了模型的准确率，并可以应 用于多种任务中 针对性的解决方案 更适合解决金融行业的具体问题，与行业需求 金融领域要求实时性和高效的推理速度。金融领域的决策和分析通常要求实时的响应和快速的推理速度。金融垂类大模型可能会针对这一 需求进行了优化，以提供更快的响应时间。通用语言大模型在处理金融领域的实时应用时可能需要进一步的优化。 金融领域对合规性和风险控制要求极高。金融领域对于数据保护、隐私和风险控制具有严格的要求，专门训练的金融垂类大模型可能会更 好地满足这些合规性需求。 是月之暗面自主训练的大语言模型，于 10 月 9 日 正式发布。该模型具备多语言能力，支持约 20 万汉字上 下文，通过创新的网络结构和工程优化，实现了无损的 长程注意力机制，有较强的文档理解、归纳和处理能力 。长程对话、长文本阅读、 AI 智能体等方面的应用表现 强劲。另外，在数学运算、内容创作、虚拟数字人等场 景也有不错的表现。 10 百度具备先发优势，文心大模型国内领先

传达信息的能力是现代经济的关键，也是一个智能城市的关键。 • 水：城市的水系统是非常重要的系统，包括整个的水循环，水供应和水清洁。 • 能源：城市的能源系统，正如它的水系统一样重要，包括能源的产生，能源运输的体系以及 能源废弃物的处理。 这些核心系统是相互联系并且是交互利用的。了解一个系统并使它能更有效地工作就意味着 必须要建立一个更加宏大的规划图，其中要显示各种系统是如何相互关联协作的。 每当城市的可持续性发展面临着重要 三方是密切相关的——运输和商业系统是能源的主要用户。把这些系统连接在一起可以达到 更大的效率并致力于对可持续性的发展。更智能的水和能源系统之间的关系用另外一个例子 来证明系统中链接的存在。大量的电用来抽水和处理水。举个例子，在Malta，一个新的电业 系统会告诉人们和商业用户他们用了多少的能源和水，可以使他们更好地计划能源的消耗。 智慧之旅： 千里之行，始于足下 智慧的地球从城市发生 18 用，将有效推动政府社会管理能力和公共服务 水平的提高，为城市带来更高的生活质量、更具竞争力的商务环境和更大的投资吸引力。 当互联网泡沫破灭、哈佛商业评论发表《IT不再重要》的世纪初年，数据存储、处理和传输为 代表的主机、网络通信设备等第一代IT技术的发展开始式微；以IT应用软件、互联网为代表的 信息技术进入了一个高增长期，并不断改变着企业生产管理模式和人的生存方式；智慧城市 的面世，则为

打通堵点 ， 串联孤 岛 ，万物互联使企 业能够实时监控运 营状态 ，实现智 能 供应链和全球 数字 化协同闭环 处理。 企业构建智能化平 台 ，集成不同业务 领域的数据 ，实现 全方位的智能决策 支持。 模型和算法引入使 得企业能够进行更 高级的数据分析和 、数字业 务 流程管理 （ BPM ） 系统引 入 ，实现业 务流 程的自动传递 和 处理。 随着企业资源规划 （ ERP ） 系统的引 入 ，数据开始被 高 效存储和管理 ， 使 企业能够处理 更多 的数字化信 息。 数据处理阶段 流程自动化阶段 算法引入极端 信息化阶段 智能决策阶段 万物互联阶段 数字服务发展历程 务粘性增加回款。 一键看板 -- 数字业绩展 示 传统知识库 数据结构化 信息以预定义的格式存储（如 FAQ 、产品手册），依赖 关键词匹配。 响应不灵活 需预设标准化流程和文案，灵活性差处理能力僵化，难 以应对复杂问题 静态知识体系 更新缓慢，依赖人工，无法自动根据外部变化同步更新 查询效率有限 仅支持简单关键词搜索，对模糊或长尾问题无法精准匹 配，无法挖掘客户隐含需求或主动推荐解决方案