景多 元化拓展，推动“万物互联”向“万智智联”加速演进。然而，传统移动 通信网络以“连接”为核心，难以适配复杂场景下动态变化的互通任务需求。 本白皮书以“任务驱动式智能互联”为核心主线，系统梳理智能互联领域 的场景诉求与技术挑战。其中，船船互联场景聚焦内河航行中船舶动态目 标多、识别维度复杂的痛点，揭示“目标难识别”的核心矛盾；人车家互 联场景针对车辆移动性、家庭网络封闭性、个人终端多样性的特征，剖析 识别精度不足、跨域链路适配性差、意图感知协同性弱”三大挑战。 针对上述挑战，本白皮书创新性提出任务驱动式智能互联网络“敏捷意图 感知，快速目标确认，动态智能互联”的设计理念，以“任务”为锚点重 构互联逻辑，构建“终端身份识别、终端态势感知、端网任务协同、动态 群组创建、智能数据互通、跨网跨域融通”六大关键技术体系，形成从“任 务感知”到“链路构建”再到“协同互联”的全流程解决方案。最后，本 白 任务驱动式智能互联网络 10 10 11 4.1. 设计理念 4.2. 技术体系 4.3. 关键技术 4.3.1. 数字身份认证 4.3.2. 终端态势感知 4.3.3. 端网任务协同 4.3.4. 动态群组创建 4.3.5. 智能数据互通 4.3.6. 跨网跨域融通 11 12 12 12 13 14 任务驱动式智能互联技术白皮书 01 概述 1 概述 随着“网络强国”、“数字中国”战略的深入推进，以

........................................................................................129 6.3.2 动态调整机制............................................................................................... 情、卫星图像等），AI 系统能够发现人工难以捕捉的微观市场规 律，并在毫秒级响应时间内完成交易决策。 当前 AI 量化交易系统的核心价值体现在三个维度：  风险控制精度提升：基于强化学习的动态仓位管理系统可使最 大回撤降低 40%-60%  策略迭代效率突破：遗传算法优化的神经网络策略研发周期从 传统数周缩短至 72 小时内  收益稳定性增强：集成学习模型在标普 500 指数上的年化波 该方案使 AI 策略的实盘收益回撤比提升至 3.8:1，同时将监管审计通过率提 高至 92%以上。 本方案特别强调工程落地性，所有技术组件均经过纽约证券交 易所真实交易环境验证。例如，采用的动态特征选择算法可在保持 预测精度的前提下，将算力需求降低 60%，使中等规模基金也能以 合理成本部署 AI 系统。下文将具体阐述该方案的技术实现路径与 关键性能指标，为机构投资者提供即插即用的升级方案。

风险指标计算引擎...................................................................................80 4.2.1 动态权重调整................................................................................83 4.2.2 指标可视化看板 升银行在以下关 键领域的竞争力： 1. 数据整合能力：打破传统信贷系统中客户信息、交易数据、外 部征信数据的孤岛状态 2. 实时决策支持：对工商司法、税务缴纳、行业景气度等 15 类 动态指标进行分钟级更新 3. 模型自优化：基于 DeepSeek 的机器学习框架，实现风险评分 卡每季度自动迭代 项目实施后将分阶段达成以下关键指标，首年重点完成系统基 础能力建设： 阶段 在银行风险防控领域，DeepSeek 展现出显著的应用潜力，其 核心优势在于通过多模态数据处理和复杂模型架构实现风险信号的 精准捕捉与动态评估。传统风控模型依赖结构化数据和规则引擎， 难以处理非标准化文本（如企业财报、舆情信息）和时序行为数据 （如交易流水动态模式）。DeepSeek 的 Transformer 架构可同时 解 析授信申请表单、企业增值税发票扫描件、法定代表人征信报告 PDF

.........................................................................................49 4.2.1 动态内容生成算法............................................................................................. ....................................................................................152 11.2 云服务资源动态调配................................................................................................. 背景噪声抑制能力使语音识别 WER 降至 1.8%（信噪比 15dB 环境测试数据） - 实时生成带时间戳的多语种字幕（支持 12 种语言同步输出） 系统优化特性 指标 基准值 优化方案 响应延迟 800ms 动态量化技术降至 210ms 并发处理 50 请求/秒 模型蒸馏后提升至 300 请求/秒 内存占用 32GB 参数共享架构压缩至 8GB 知识更新机制 采用增量学习框架实现每周知识库更新，在科

风险人员 及新入所 人员 以图表显示全市(含辖县)关押总量 、风险人 员总数及新收入所人员总数，并显示全市(含 辖县)各所上述人员各自数量 。 1 项 全市实时 出所动态 一览 以图表显示全市(含辖县)实时的出入所(入 所 24 小时内、当日入所、临时出所、出所 就 医、出所)情况数据。 1 项 全市拘留 所关押量 风险人员 及新入所 回放画面可在监管支队监控电视墙上进行展 示。 1 项 视频巡查 录入 在视频预览框下有视频截图，点击可录入巡 查的内容；内容包括：视频截图、监所名称、 监控点位 名称、动态类型、动态类别、动态详 情、事件发生时间、接收岗位 。 1 项 监室基本 信息 “ 在每个所的监室视频预览框下有 监室基本 ” 信息 点击之后在视频预览框表右侧显示监 室名称及类型、主协管民警信息、实时关押人 以列表形式实时显示支队视频巡查过程中发 现的各类推送信息包括(记录时间、监所名 称、监控点位 名称、事件时间、动态类型、动 态类别、动态详情、截图民警、值班领导、签 收人员、签收时间、处理民警、处理时间、督 导状态等)。 1 项 督导统计 以图形化形式对相关信息进行实时汇总和展 示，如各监所涉及的各动态类型的实时统计 展示、各监所涉及的督导信息处理状态实时 汇总展示。 1 项 5

本项目的核心目标是通过深度集成 DeepSeek 大模型，构建具 备三大核心能力的智能 CRM 系统：首先，实现客户意图的实时精 准识别，将对话内容分析准确率从现有系统的 65%提升至 92%以 上；其次，建立动态客户画像系统，通过模型自动提取交互记录中 的消费偏好、投诉倾向等 20+维度特征；最后，打造智能工作流引 擎，使销售线索响应时间从平均 4.3 小时缩短至 15 分钟以内。项 目成功实施后，预计可为企业带来客户满意度提升 个独立数据库中，跨部门数据同步延迟达 4- 6 小时 - 交互体验局限：现有智能客服仅支持预设话术，当客户问题涉及 多业务线时，转人工率高达 73% - 决策支持薄弱：销售预测准确率普遍低于 60%，缺乏基于客户行 为的动态调整机制 典型 CRM 系统数据处理流程暴露的瓶颈（以零售行业为 例）： 环节 传统 CRM 处理方式 效率损失点 客户需求识别 人工标注+规则过滤 平均耗时 8.2 分钟/案例 商机预测 大垂直领域，包含超过 5000 万条结构化商业 知识条目。通过 RAG（检索增强生成）技术，能在 300ms 内完成 海量客户数据的关联分析，输出带溯源依据的决策建议。典型应用 场景包括： - 动态客户画像生成：融合基础信息、行为数据、社交 舆情等 15 个维度的特征 - 商机预测建模：基于历史成交数据构建 的预测准确率提升 37% - 风险预警系统：对异常订单的识别速度较 传统规则引擎快

已演进为包含计算、存储、网络、能源、云等多维度系统，支持消费、生产、科研、环境、社会治理等方方 面面，是一个复杂的系统工程，其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多层级的物理与数字结构，更来自 于要支撑动态多变的业务需求、适应外部环境不确定性与抵御多样化风险的要求。随着大模型参数规模越来 越大，对数据中心集群的大规模协作要求越来越高，在此背景下，任何单一故障都可能引发连锁反应，业务 可用面临前所未 与资源池化等弹性机制。 ·自适应与自组织能力：复杂系统能在压力中 维持动态平衡，依赖其局部调整与全局协调。 韧性数据中心要从“被动防御”转向“主动适 应”，构建“恢复即本能”的运行模式。 那么，如何构建高韧性的数据中心？复杂系统理论提供了深刻的洞见和实践指导： 因此，韧性数据中心的建设，必须从复杂系统理论 中汲取智慧：将韧性作为系统性、动态性的能力内 化于架构与运营之中，不再将“零故障”作为不切 这意味着，数据中心与传统“静态工程”设施根本 不同，它更像是一个动态进化、实时自调节的“数 字生命体”。正因如此，韧性成为其核心生命力： 韧性不仅意味着“承受压力”，更强调在压力中稳 定、在风险中调整、在冲击中恢复、在演化中进化。 数 据 中 心 本 质 是 一 个典型的“开放的复杂巨系 统 ”。其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多 层级的物理与数字结构，更来自于要支撑动态多变 的业务需求、适应外部环境不确定性与抵御多样化

2.1.1 实时交通流量监测......................................................................15 2.1.2 信号灯时长动态调节..................................................................17 2.2 交通事件检测与响应.............. 2.1 碰撞避免策略.............................................................................43 3.2.2 实时动态路径调整......................................................................45 3.3 驾驶行为分析........... ....64 4.2.1 无需排队的智能支付..................................................................65 4.2.2 动态票价调整机制......................................................................67 4.3 公共交通路径优化.......

分析，生成多维 度的特征向量。  模型训练与优化：DeepSeek 支持自动机器学习（AutoML） 功能，能够根据历史数据自动选择和调优模型参数。其内置的 强化学习模块还可以根据市场反馈动态调整交易策略，实现自 适应优化。通过并行计算和分布式训练，模型训练效率显著提 升，能够在短时间内完成大规模数据的训练任务。  实时决策与执行：DeepSeek 的实时决策引擎能够结合当前市 在这样的背景下，DeepSeek 作为一个集成了深度学习、自然 语言处理和大数据分析技术的智能平台，能够有效应对上述挑战。 通过其强大的算法模型，DeepSeek 能够实时处理海量市场数据， 包括历史价格、新闻舆情、社交媒体动态以及宏观经济指标等多源 信息，从而生成更为精准的市场洞察。这种数据驱动的分析方式不 仅能够识别传统方法难以捕捉的市场模式，还能迅速调整策略以适 应不断变化的市场环境。 具体而言，DeepSeek 增强预测精度：通过深度学习技术，DeepSeek 能够挖掘数据 中的非线性关系和复杂模式，从而提高价格走势预测的准确 性。 3. 优化交易决策：DeepSeek 的实时分析能力使得交易策略能够 根据最新市场动态进行调整，减少延迟和滞后带来的风险。 4. 降低人工干预：自动化交易流程减少了人为操作带来的误差， 提升了策略执行的一致性和稳定性。 以下是一个简要的数据对比，展示了 DeepSeek 与传统量化模

20 20 20 21 21 21 21 23 23 23 24 24 25 26 3技术落地：数智化系统的核心功能模块 3.1动态敞口管理：风险可视化的基础 3.1.1敞口全生命周期管理 3.1.2敞口动态转换与预测 3.2智能交易与风控：从经验判断到数据驱动 3.2.1衍生品全生命周期管理 3.2.2 AI辅助决策 3.2.3实时风控体系 3.2.4外币结算与跨境资金池 2数字化基础能力评估框架 4.2建设阶段：系统集成与风控体系构建 4.2.1一体化系统集成方案实施 4.2.2智能风控指标体系搭建 4.3优化阶段：数据驱动的持续迭代与价值创造 4.3.1基于数据反馈的策略动态调优 目 录 28 30 30 31 32 32 35 35 36 36 37 37 37 39 39 40 42 42 42 44 44 44 45 统抗攻击能力与数据防泄露机制。 2.1.3前瞻性原则 依托大数据分析与智能算法构建动态风险预判体系，以应对外汇市场的高频波动与非 线性特征。通过整合宏观经济指标、市场舆情、历史交易数据等多维度信息，建立自适 应预测模型与情景分析框架，实现汇率走势的前瞻性研判与极端风险场景的压力测试。 借助自然语言处理等技术解析政策动态与市场信号，为企业预留策略调整窗口期，提升 风险响应的主动性与精准度。 2