机房内合理的空调配置及气流组织显得尤为重要。 《数据中心设计规范》（GB50174-2017） ［2］指出，在设计 数据中心时，CFD 气流模拟方法对主机房气流组织进 行验证，可以事先发现问题，减少局部热点的发生，保 证设计质量。 本文以呼和浩特地区某智算中心机房为例，通过 对智算中心机房内气流组织及 CFD 模拟结果进行分 析，提出将存量机房改造为智算中心机房的措施，为 关键词： 智算中心；气流组织；CFD；空调系统 临高功率机柜散热的挑战。由于 液冷方式对基础设施要求高、实施难度大，难以满足快速交付需求，因此采用增 加列间空调、扩大冷热通道间距等方法改造存量机房成为必要选择。通过气流 组织分析及 CFD 模拟研究，提出了将存量机房改造为智算中心机房的有效措 施。 Abstract： When transforming the traditional data center into an intelligent Keywords： Intelligent computing center；Air distribution；CFD；Air conditioning system 智算中心机房气流组织设计及 CFD模拟研究 Air Distribution Design and CFD Simulation Research in Intelligent Computing Center Room 何 健

P1 面向数字孪生流域建设的洪涝模拟解决方案 汇报提纲 一、 建设背景与新的要求 二、 洪涝模拟方面技术成 果 三、 数字孪生流域建设成 果 四、 未来展望 P2 01 建设背景与新的要求 P33 洪涝灾害一直是我国的心腹之患 据 2000 多年的历史资料统计 ，我国平均每两年发生 控 水 平” ( 习近平 ， 2018 ） 全国洪水威胁区域分布图 研发面向数字孪生流域建设的洪涝动态演进模拟业务系统 ， 是实现国家防洪减 灾 和水利高质量发展和的关键任务 数字孪生流域建设背景 P4 2017 年 ， 习近平总书记提出要建设网络强国、 数字中国、 智慧社会 ，把“智慧社会” 作为建设创新型国家的重要内容 年水利部印发《关于开展数字孪生流域建设先行先试工作的通知》 大力推进数字孪生水利建设 ，支撑保障“四预”工作。 — 2023 年全国水利工作会议 数字孪生流域建设背景 P5 雨水情监测尚不能满足洪涝模拟的需求 ， 需要加快构建雨水情监测预报“三道 防线” 受全球气候变暖影响 ，我国极端暴雨频发 ，人民群众生命财产受到严重威胁 ，提升致灾暴雨精 细 监测、精准预报预警能力 ，延长洪水预见期、提高预报精准度

在工业中具有巨大潜 力 投资建议及关注标的 行业评级及风险提示 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 5 人工智能逐渐向增强或应用智能的形式转变 人工智能（ AI ）是研究 、开发用于模拟 、延伸和扩展人的智能的理论 、方法 、技术及应用系统的一门新的技术科学 。随 着进一 步发展， 人工智能逐渐向增强或应用智能的形式转变 。如今， 人工智能理论和技术日益成熟， 技术和应用程序的范围也不断 图表：材料研究的 4 个阶段 : 经验、理论、计算模拟和 ( 大 ) 数据推 动 资料来源：《材料信息学及其在材料研究中的应用》 - 王卓等，国海证券研究 所 资料来源：《材料基因在锂电研发中的应用》 - 曾乐才，国海证券研究 所 预测分析聚类 ; 矿业的关系 ; 异 常检测 二级范式 基于模型的理论 科学 三级范式 计算科学 （模拟） 密度泛函理论， 分子动力学 图表：新材料研发过程的主要环节 化学信息学可用来对反应条 件进 行优化和筛选催化剂等 ，这主要是通过对实验数据进行建模 ，然后使用该预测模型实现对实验工作的指导； 可用于分子模拟 和 分子设计 ， 并在分子性能预测的基础上 ，从所设计的分子中筛选出并进行合成 ， 以便得到经过性能优化的材料。 图表：分子模拟与人工智能平台主要流程 图表：人工智能指导并挖掘隐藏要素的工作流程示意图

一、虚拟现实与人工智能定义及特点 （一） 虚拟现实的特征及关键技术 虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利 用计算机生成一种模拟环境。是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景 和实体行为的系统仿真，能够使用户沉浸到该环境中。 虚拟现实是一种环境，是高度现实化的虚幻。在其应用的领域中，为能 达到虚拟现实这种 触觉感知、运动感知，甚至还包括味觉、嗅觉、感知等。理想的虚拟现实应 该具有一切人所具有的感知功能。 （ 2 ）存在感 指用户感到作为主角存在丁模拟环境中的真实程度。理想 的模拟环境应该达到使用户难辨真假的程度。 （ 3 ）交互性 指用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈 的自然程度。 （ 4 ）自主性 指虚拟环境中的物体依据现实世界物理运动定律动作的程 度。 ）实时三维计算机图形 相比较而言，利用计算机模型产生图形图像并不是太难的事情。如果有足够准 确的模型，又有足够的时间，我们就可以生成不同光照条件下各种物体的精确 图像，但是这里的关键是实时。例如在飞行模拟系统中，图像的刷新相当重要， 同时对图像质量的要求也很高，再加上非常复杂的虚拟环境，问题就变得相当 困难。 5 （ 2 ）显示 在 VR 系统中，双目立体视觉起

请务必阅读报告末页的重要声明 1 / 29 AI+机器人正深刻变革化工行业，有望带来效率革命。传统化工研发依赖“试错法”，周期长、 成本高，而 AI 与机器人技术融合后，从分子模拟到材料基因组学的全链条效率将被重新定义， 既能降低传统材料成本，又能缩短新材料研发周期。面对化工新材料研发的“多尺度复杂性” 与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 驱动者胜出，迟疑者淘汰出局”的两极分化格局。传统化工研发依赖“试 错法”，周期长、成本高。如果以第一性原理为基础，一旦将人工智能（AI）和机器人技术融 合，化工研发大概率将经历一场范式革命——从分子模拟到高通量实验，再到材料基因组学， 全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传统材料的生产成本，也很可能使得新材料研发 周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品壁垒已经不是壁垒，当前的产品利润 随时面临挑战。 准 性上相较于传统方法显示出显著优势。 2.分子动力学加速：分子动力学需要模拟分子在不同条件下的行为，比如温度、压力下的动 态变化，AI 可以通过不仅限于机器学习力场（MLFFs）、增强采样方法、粗粒化模型等手段大 幅加速分子动力学的研究。例如 AI 2BMD 系统在精度相同的情况下，实现了超过 100 万倍的 模拟加速，并将误差减少了 10 倍以上。 3.小样本强化学习：在有限的实验次数、原材料等条件下，AI

介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; 其次, 对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作 级的控制进行了较为全面的总结; 然后, 对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了目前具身智能模型的数据来源, 包括 模拟器、模仿学习以及视频学习; 最后, 对基于大语言模型 (Large language model, LLM) 的具身智能系统面临的挑战与发 展方向进行讨论与总结. 关键词 大语言模型, 大型视觉模型 具身智能实现对环境的感知与理解进行介绍; 第 2 节分析大模型分别在需求级、任务级、规划级、动作 级这四个控制层级上为具身智能提供的规划; 第 3 节对各类实现大模型结合具身智能的系统架构进行 分类与介绍; 第 4 节从模拟器、模仿学习和视频学 习等方面介绍具身智能训练的数据来源, 探讨大模 型如何为机器人训练带来丰富的数据; 最后在第 5 节对全文进行总结并提出研究方向. 1 感知与理解 在与环境的交互中 OVMM) (即机器人能 够在未知环境中识别并操纵任意物体以完成日常 任务) 的挑战, HomeRobot[102] 提出了 HomeRobot 具 身 智 能 数据来源 视频学习 模仿学习 模拟器 系统架构 冻结模型 Transformer 控制层级 动作级 规划级 任务级 需求级 感知与理解 人类反馈 多模态环境建模 可供性与约束 多模态模型理解 3D-VLA[63]

中处理复杂领域，地市团队聚焦属地风险，建立重大风险提级管理通道） 3 、审计模式创新 （10）在监管趋严与银行盈利压力并存环境下，如何通过审计功能创新 （如 压力测试审计、资本充足率动态模拟）提升资本管理的前瞻性？（如开发 逆周期 压力测试工具，构建资本充足率情景模拟系统，嵌入监管指标预警阈 值） （11）在新型腐败手段隐蔽化背景下，如何通过审计功能延伸（如员工行 为 建模、异常交易链追踪）强化对道德风险的预防性干预？（如运用社交网络 拦截正在发生的违规交 易， 部署流数据处理引擎，对异常交易（如同一 IP 高频操作）触发实时预 警） 8、如何验证算法模型的审计盲区？（如反洗钱模型忽略新型虚拟货币交 易， 通过对抗性测试生成模拟数据，检验模型覆盖场景完整性） 9 、如何平衡数据挖掘与隐私保护？（如分析客户行为时泄露身份信息， 采 用联邦学习技术，仅共享加密后的特征参数而非原始数据） 9 10、如何提升审计结论的 年交易流水，构建资金网络 图谱，识别高频跨行转账、夜间整数交易等异常模式；二是系统规则验证：比对 反洗钱监测模型参数与《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法》要求，检 测阈值设置合理性；三是流程穿行测试：模拟地下钱庄交易路径，验证预警触发 至央行报送的全流程时效性。 3 、审计发现：12 组关联账户通过“多级跨行拆解”规避监测，涉及交易金 额 9.3 亿元，系统因未设置“7 日内跨 5 家以上银行”规则漏报；可疑交易报告

版的图灵机概 念，为量子计 算奠定了理论 基础。 量子计算的概 念提出：理查 德·费曼在“计 算物理学会议” 上提出使用量 子计算机模拟 量子现象的想 法，开启了人 们对量子计算 的兴趣。 通用量子计算机 的概念提出：戴 维·多伊奇提出 “通用量子计算 机”概念，能够 模拟任何物理过 程，是量子计算 理论的进一步深 化。 量子电路复杂性 模型及量子通信 复杂性理论：姚 期智首次系统地 建立了类似于经 互联网访问IBM的量 子计算系统，并在上 面运行算法、操纵量 子比特、开发教学及 模拟实验等。 谷歌宣称实现量 子霸权：谷歌利 用53个量子比特 在200秒内完成 了传统超级计算 机需一万年才能 完成的计算，标 志着量子霸权的 首次实现。 量子计算机模拟 化学反应：谷歌 量子计算团队利 用量子计算机成 功模拟了二氮烯 的异构化反应。 中国量子计算 机“九章”诞 生：中国科学 家构建了76个

为设计师提供多样化的设计思路和方案，激发创新灵感。  优化资源利用：通过智能化的空间规划和材料选择，提高资源 利用率，减少浪费，实现绿色建筑设计目标。  支持复杂场景决策：在大型综合体、超高层建筑等复杂项目 中，利用大模型的模拟和分析能力，辅助设计师进行科学决 策。  降低设计成本：通过自动化和智能化手段，减少人工成本，同 时避免设计错误和返工，降低整体项目成本。 本项目将重点围绕以下核心问题进行探索和解决： 1 在建筑设计领域，大模型技术的应用潜力巨大。首先，通过融 合多模态数据（如文本、图像和三维模型），大模型可以辅助设计 方案的生成与优化，提升设计师的工作效率。其次，基于强化学习 和生成对抗网络（GAN）的技术，模型能够模拟人类设计师的创意 过程，生成多样化的设计方案。此外，大模型还可以用于智能化的 空间规划、建筑材料选择和环境分析，进一步推动建筑行业向智能 化、数字化方向发展。 大模型技术的发展趋势主要体现在以下几个方面： 大模型的应用设计方案需要 从多个维度进行需求分析，以确保方案的可行性和高效性。首先， 建筑设计过程中涉及大量的数据分析和模拟计算，包括结构分析、 节能优化、材料选择等，这些工作通常需要耗费大量时间和资源。 通过引入 DeepSeek 大模型，可以显著提升数据处理和模型模拟的 效率，减少人工计算和验证的时间。 其次，建筑设计过程中需要处理多种复杂的约束条件，如法规 要求、客户需求、预算限制等。DeepSeek

SHAP，提升模型的可解释性，帮助业务人员理 解模型的决策过程，确保其符合银行的合规要求。  剪枝：减少不必要参数，降低计算复杂度  量化：降低模型精度，减少资源占用  知识蒸馏：通过训练小模型模拟大模型行为  并行计算：提升推理速度  对抗训练：增强模型鲁棒性  实时监控：动态调整模型性能 通过上述优化措施，能够确保 Deepseek 大模型在银行系统中 的高效稳定运行，满足业务需求的同时，降低资源消耗和运营成 进行备份以防止数据 丢失。 为了确保模型部署的顺利进行，建议定期组织培训和演练，使 相关技术人员熟悉整个部署流程和应急处理方案。培训内容应包括 模型的基本原理、部署步骤、故障排除等，演练则应模拟实际部署 过程中可能出现的各种场景，以提高团队的应急处理能力。通过以 上措施，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统中的成功部署和稳 定运行。 6. 系统集成 在将 Deepseek 银行系统，为银行业务提供强大的智能支持，同时确保系统的稳定 性和可扩展性。 6.3 集成测试 在 Deepseek 大模型与银行系统的集成测试阶段，首要任务是 确保各模块之间的接口兼容性和数据流畅通。测试环境应模拟真实 的生产环境，包括硬件配置、网络拓扑结构和安全策略。测试过程 中，需验证以下关键点： 1. 数据接口测试： o 检查 Deepseek 模型与银行核心系统之间的数据交换接 口，确保数据格式、传输协议和加密方式符合标准。