深圳站：8 月 27-29 日 海外展：IOTSWC 世界物联网解决方案展 5 月 13-15 日（西班牙·巴塞罗那） 参展联系：18676385933 26 3.2 黑光 行业图像效果的追求是无止境的，黑光解决在照度很低的环境中图像质量，目前黑光在行业级市场已经比较常见，用户反馈良好，但是在消费级市场出于 成本及消费者认识不足，目前出货量很少，不过已经有不少方案商推出高性价的黑光方案，并且与低功耗 光圈镜头。代表产品：长城双目黑光、乔安双目臻全彩黑光 优点缺点：效果可以达到入门黑光效果，但是相比普通双 200W 成本高太多（高大概 40RMB） 技术路线二：TX5112+CV2003+F1.6 光圈镜头。代表产品：佰事达多目黑光 优点缺点：用接近普通款的成本让用户体验到入门黑光效果，白天、晚上、微光场景效果全面提升，相当于把普通消费级市场图像效果拔高了一个台阶。 高阶黑光款 技术路线一：Hi3516CV610+1/1 优点缺点：效果可以达到黑光效果，但是只能做单目，成本偏高 技术路线二：双光谱融合 + 双 200AI+F1.0 光圈镜头。代表产品：天视通 Q50 优点缺点：效果可以达到黑光效果，但是只能做单目，成本偏高 技术路线三：AI ISP+1/1.8 大靶面 SENSOR+F1.0 光圈大镜头。代表产品：360 炫视黑光、创维黑光。 优点缺点：效果可以达到黑光效果，有较好的拖影效果，但是只能做单目，成本偏高。

成效。定期收集员⼯反 馈，优化⼯具和流程。 2. 聚焦⾼价值任务 识别各部⻔⼯作流程中最 耗时、最重复、最低效的 环节, 节，特别是与信息流 相关的任务。 3. 试点AI⼯具 通过⼩规模试点，验证AI ⼯具的效果并积累经验。 ⽣成式AI企业智能增效五步法® 生成式AI企业智能增效五步法® 第⼀步：启动AI思维 ⽬标： 培养领导层和关键员工对生成式AI的认知，了解其在提升生产 力方面的潜力 实施步骤： 银⾏发送投资实施确认 投资团队 定期报告和评估 银⾏发送定期报告 理财顾问 识别关键信息流和对应⻆⾊ 第三步：试点AI⼯具 ⽬标： 选择并实施适合优先领域的生成式AI工具 通过小规模试点，验证AI工具的效果并积累经验。 实施步骤： 评估并选择AI工具：根据试点任务的特点和需求，选择合适的生成式AI工 具。 1. 小规模试点：从简单任务开始，逐步扩大应用范围。 2. 快速迭代优化：根据试点反馈，不断调整和优化AI工具的使用方式。 快速迭代优化：根据试点反馈，不断调整和优化AI工具的使用方式。 3. 创建⾼价值任务模板库： 分析过往成功案例，提炼高效沟通模式。 利用生成式AI，根据不同场景和目标受众，生成多样化的模板。 不断测试和优化模板，确保其效果和适用性。 ⽣成式AI通过定义好的提⽰词模版，帮助特定⻆⾊提效 评估资产配置 根据当前的[经济指标]和[客户投资目标]，概述一个优化的资产配置策略，以平衡投资组合。 审查投资组合表现 创建⼀个系

.....223 7.7.2.2 旅游宣传促销系统..........................................................225 7.7.2.3 营销效果评价系统..........................................................226 7.7.2.4 营销决策支持系统................ 区旅游目的地的良好形象。 2、完成旅游目的地营销平台建设，通过领先的旅游数据获取技 术，以及一期、二期项目的旅游数据积淀，结合游客智能行为分析、 营销效果评价、营销决策支撑等系统的建设，利用旅游大数据系统， 对各种旅游消费行为进行统计与分析，对旅游营销效果进行追溯与 评价，全面增强 XX 市 XX 区旅游目的地营销能力。 63 6.3 项目分期规划 本着“统一规划、集中管理、重点突破、分步实施”的建设原则， 区旅游局旅游公共服务平台建设（三期） 67 名称 备注 电动汽车租赁服务系统 二、XX 市 XX 区旅游局旅游目的地营销平台建设 名称 备注 游客行为智能分析系统 旅游宣传促销系统 营销效果评价系统 营销决策支持系统 6.4 项目进度计划 时间 工作内容 2017 年 1 月 完成本项目立项 2017 年 2 月 完成本项目一期招投标 2017 年 12 月 完成本项目一期建设

似 推理、无监督学习等未曾出现的能力，这种现象被称为“涌现”，因此目前 大语言模型参数均在十亿量级以上。同时，Deepmind 研究表明，模型参数的 上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此，大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 发展的必然趋势。 大模型增长挑战芯片算力和内存，无法实现完整端侧部署。大模型训练和推 理的三大瓶颈是算力、显存和通信，根据我们的测算，算力方面 6 图3： 参数量的指数提升线性提高模型性能 .................................................... 6 图4： 当模型的参数量大于一定程度时模型效果会突然提升 ...................................... 6 图5： 小模型的性能也随着规模扩大而逐步提高 ............................ 洁的摘要、更准确的翻译、回 答复杂的查询等。 以模型中的参数数量衡量，大型语言模型的参数在过去五年中以指数级增长。模 型的性能非常依赖于模型的规模，具体包括：参数数量、数据集大小和计算量， 模型的效果会随着三者的指数增加而线性提高，这种现象被称为 Scaling Law（缩 放能力）。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 6 图2：过去五年 LLM 模型参数快速增长

通用基础模型，可以在此基础 上进行感知、决策、规控等方面训练和强化学习。 2） 仿真平台：在 Omniverse 基础上打造了机器人仿真平台 Isaac SIM。在数字孪生环境中， 实现和真实环境一样的开发和测试效果，如获取真实环境中难以得到的数据，可以加快 开发流程和减少开发成本。 3） 端侧平台。机器人本体的部分做了低功耗高性能的嵌入式计算平台，以及感知、决策规 划等的 AI 算法增强的应用部署。如英伟达推出的 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 23 电子 大模型应用#5：大模型赋能搜索和广告等互联网传统业务 搜索、广告是互联网厂商的代表性传统业务，AI 大模型赋能业务效果提升。我们看到 AI 从 算法优化广告推送机制、广告内容生成 2 方面助力互联网公司广告业务。微软推出 Copilot in Bing，Google 发布生成式搜索体验（SearchGenerative 据，生成归因报告，向广告 主推荐值得出价的高效指标。 生成式 AI 实现自动化广告制作，提高广告创意表现与营销效果。 1）Meta Ads 推出内置免费 AI 广告创作工具 Advantage+ Creative，实现广告简化生成与 标准美化，助力提高广告创意表现与营销效果。Advantage+ Creative 细分功能包含文本衍 生、背景生成、智能扩图、风格化制作等，广告主只需提供广告创意和业务受众，AI

从多个来源集成客户活动、互动和接触点等数据，创建统一视图。 3 DMP 媒体营销数据平台 从多方面对用户数据、信息进行统一有效的管理，提高广告投放 的效果。 4 / 在线客服系统 统一接待所有渠道来访客,精准追踪访客来源，帮助企业准确评 估渠道获客效果。 5 TDS 全面营销管理系统 实现集市场运营、业务处理与跟踪、综合分析与控制等服务，提 升营销效率与市场适应性。 6 MAS 营销自动化系统 服务能力同质化严重，现有数字化服务 “与行业适配度不足”问题依然存在。供需 协同壁垒问题突出，数字化转型项目周期长，效果难量化，车企对服务商的信任壁垒 高，大型车企数字化转型项目通常需要 1-3 年周期，且效果与业务流程、人员培训 等因素深度绑定，导致服务商与车企在“效果验收”上易产生分歧。 第三章 汽车行业数字化转型 服务商能力评价框架 24 3.1 评价重点 当前，汽车 评价服务商将智能硬件作为载体，端到端解决企业生产运营中实际业务问题的综合 能力。服务商对于工业传感器、边缘计算设备、智能检测终端等智能硬件产品的融合应 用和集成的先进水平，直接影响企业数字化转型的落地效果。智能硬件服务能力考察服 务商在企业生产运营各类场景下，智能装备选型、设计、控制、管理的综合能力，其反 映了服务商以智能硬件为感知和执行终端，将转型方案规模化和工程化落地的能力。 图3-2 数字化转型服务商评价能力要素

+ 管理） 培训体 系 技能 + 管理 培训体 系 培训 效率 激励 成长 个性 培训 提升 能力 掌握 技能 资源 配置 员工 成长 职级 培训赋能课程 授课负责人 培训验收标准 培训效果评估 代号 五级 角色转换 TL 主管的工作职责 ，工作流程 ，行 事例 ，转换员工思维 学会用管理者思维看待事情 ，清 楚主管的主要工作 精英 三会经营 TL 三会经营的准备 ， 微信移动终端数据展示 应用场景： • 8 ： 00-24 ： 00 每 2 小时话务水平微信 推送 • 话务低于预警线， 自动进行提示和工作安 排 • 每时段策略执行结果显示 应用效果： • 问题导向明显 • 追踪目标清晰 • 各问题团队可快速响应 • 团队执行力考核依据 高峰时段服务水平 以下 （ 9 ： 00-18 ： 00) 高峰时段服务水平 微信移动终端数据展示 应用场景： • 8 ： 00-24 ： 00 每 2 小时话务水平微信 推送 • 话务低于预警线， 自动进行提示和工作安 排 • 每时段策略执行结果显示 应用效果： • 问题导向明显 • 追踪目标清晰 • 各问题团队可快速响应 • 团队执行力考核依据 案例 --- 智能效能之话务水平预警可视化管 理 31 工作年限

DeepSeekR1/V3 推理服务。该服务具备以下特点： 1 ） 得益于自研推 理加速引擎加持，硅基流动和华为云昇腾云服务支持部署 的 DeepSeek 模型 可获得持平全球高端 GPU 部署模型的效果。 2 ）提供 稳定的、生产级服务能 力，让模型能够在⼤规模生产环境中稳定运行，并 满足业务商⽤部署需求 华为云昇腾云服务可以提供澎湃 弹性 充足的 图：亚马逊宣布支持访问 DeepSeek-R1 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时，通过 DeepSeek-R1 的输出，蒸馏了 6 个小模 型开源给社区， 其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAIo1-mini 的效果。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI-o1 正式版 图： DeepSeek 蒸馏小模型等执行不同推理任务性能对比 图： DeepSeek-R1 也 不会被挪作他用。 l DeepSeek 可能是全球首家在 API 服务中大规模应用硬盘缓存的大模型厂商。 这一成果得益于 DeepSeek-V2 提出的 MLA 结构，该结构在提升模型效果的 同时， 极大地压缩了上下文 KVCache 的大小，使得存储所需的传输带宽和 存储容量 大幅降低，进而能够将缓存置于低成本的硬盘之上。 图：多轮对话场景，下一轮对话会命中上一轮对 话生成的上下文缓存

心力量，对现代生产和生活产生了深远影响。教育行业作为我国经济 社会快速发展的基础行业，数字化转型进程加快，算力赋能教育行业 已成为新时代发展的必然趋势。 为剖析“算力+教育”行业应用发展趋势，优化算力资源在教育 行业的应用效果，助力算力产业高效赋能和教育行业的数字化转型， 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所编制《普惠算力赋能教育 行业研究报告（2025 年）》。报告阐述了“算力+教育”行业应用发展 的背景，剖析 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 24 提供丰富思路以及提高资源制作效率等提高了教师备课效率。 算力应用辅助教师内容分析，在教师备课的核心环节中，内容分 析的精准度直接影响教学效果，而算力应用正成为该环节的重要支撑。 借助算力技术，教师可快速完成教材内容的结构化拆解，通过语义分 析定位重难点知识的关联逻辑，生成可视化的知识图谱辅助教学思路 梳理。同时，算力能整合学情数据，结合班级学生的知识薄弱点、认 要环节，面临着信息量 大、沟通需求高、数据分析复杂等挑战。学校通过利用算力与数字人、 360 全景校园、创意通知书、数字人直播等技术的结合，提升招生宣 传的互动性和吸引力，增强与考生之间的沟通效果。此外，AI 还能 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 31 辅助招生数据分析，帮助高校更好地制定招生计划。AI 赋能学校排 课系统可以提高排课效率，满足个性化需求并优化资源利用。AI

规则层：硬性业务规则通过决策树引擎实现，与模型输出进行 逻辑校验 2. 数据流集成方案 构建实时数据管道确保模型获取最新业务上 下文： 3. 性能优化关键参数 通过量化压缩与缓存策略提升服务效能： 优化维度 实施方法 预期效果 响应延迟 模型权重 8bit 量化 推理速度提升 40% 并发处理 动态批处理（最大 batch_size=16） QPS 达到 120+ 长对话维持 分级缓存机制 上下文保持准确率 85% 业务层：产品参数准确性  合规层：监管话术完备性 通过对抗训练生成 1.5 万组负面样 本，有效将违规响应率从初期的 8.7%降至 0.3%。 4. 性能优化方案 部署阶段采用动态量化技术，在保持模型效果 损失<2%的前提下实现：  推理延迟：从 1200ms 降至 380ms  并发能力：单卡支持 200+会话  内存占用：从 48GB 压缩至 14GB 关键优化参数对照表： 优化项 对于持续消极情绪客户，自动触发补偿选项： o 提供业务办理绿色通道 o 赠送数字权益（如信用卡积分加倍） o 生成专属道歉信（DeepSeek 自动生成并加盖电子签 章） 效果验证指标 通过 AB 测试对比传统客服与 AI 情绪安抚效果，数据显示：  客户怒气消退时间缩短 67%（从平均 142 秒降至 47 秒）  投诉升级率下降 52%  服务补救接受率达 89%，较人工处理高 21 个百分点