存放的文件超过一定数量甚至会造成文件查找效率急剧下降。 采用的分布式存储系统单卷可支持300PB以上的存储空间，高效的管理上千亿个文件， 单目录可以高效支持千万级的文件数量。分布式存储系统拥有高效的多元数据服务器集群 技术和高效的海量文件检索技术，在存放上千亿文件的同时保持极高的文件检索效率。统 能够在单个目录下高效管理上千万个文件的存储系统，在单目录下存放上千万数量文件时， 仍然能够提供每秒数万的文件检索效率。 以上的存储空间，高效的管理上千亿个文件， 单目录可以高效支持千万级的文件数量。分布式集群存储系统拥有高效的多元数据服务器 集群技术和高效的海量文件检索技术，在存放上千亿文件的同时保持极高的文件检索效率。 分布式集群存储系统能够在单个目录下高效管理上千万个文件的存储系统，在单目录下存 放上千万数量文件时，仍然能够提供每秒数万的文件检索效率。  单目录下高达千万级的文件，单一文件系统文件数量支持超过千亿（实际案例：260

系统的基本功能和性能如下： 海量历史交通监控数据汇总 能够对千亿级的海量历史交通监控数据进行汇总处理。 海量原始交通监控数据上报 能够对千亿级的海量上报交通监控数据进行上报处理。 海量原始数据实时入库、生成索引 能够对流量超过 10000 条/m 的全量原始交通监控数据流进行实时处理。 海量数据存储、计算 能够存储千亿级别的数据， 并完成各种复杂业务应用计算。 千亿级数据秒级查询能力 云技术方案建议书 第

标上实现突破性改进。 1.2 DeepSeek 技术优势 DeepSeek 作为新一代 AI 大模型技术，在保险行业智能化转 型中展现出显著的技术优势。其核心能力体现在以下维度： 多模态理解与生成能力 基于千亿级参数训练的底层架构，可无缝处理保险业务中的结构化 保单数据、非结构化理赔文档（如医疗报告、事故照片）以及语音 通话记录。例如，在车险定损场景中，模型能通过图像识别自动判 断损伤等级，准确率较传统 与自然语言处理能力 DeepSeek 在 AI 与自然语言处理（NLP）领域的技术优势为保 险行业智能化转型提供了核心驱动力。其能力主要体现在以下方 面： 多模态语义理解与上下文建模 DeepSeek 的千亿级参数模型具备深度语义解析能力，可精准识别 ” 保险场景中的专业术语与用户口语化表达。例如，能将 猝死保 ” ” ” 障 与条款中的 突发急性病身故责任 自动关联，同时支持对语音、 文本、图像 案例/ 秒 | 1.2s | 91.8% | 智能体引擎层部署多模态大模型，采用混合专家（MoE）架构 动态分配计算资源。针对保险行业特性，我们设计了三阶段训练方 案：1）通用领域预训练（千亿 token 保险行业语料），2）场景微 调（20 万标注对话样本），3）强化学习优化（基于 5 万次人工反 馈）。推理时通过动态剪枝技术将模型响应时间控制在 800ms 以 内，满足实时交互需求。

随着金融行业数字化转型的加速，DeepSeek 大模型凭借其强 大的自然语言处理、知识推理和多模态分析能力，为银行业务智能 化升级提供了突破性技术支撑。该模型在金融领域的应用潜力主要 体现在三个维度：首先，其千亿级参数规模与金融知识库的深度融 合，可实现对复杂金融术语、监管政策及市场动态的精准解析，例 如在信贷审批场景中，模型通过分析企业财报、行业研报及舆情数 据，可将风险评估维度从传统的 20 DeepSeek 大模型作为国产自研的先进大语言模型，在金融银行 业务场景中展现出显著的技术适配性。其核心优势体现在以下维 度： 技术性能方面，DeepSeek 采用混合专家（MoE）架构，支持 千亿级参数动态激活，在金融领域的复杂语义理解任务中表现出 色。根据内部测试数据，在银行场景的意图识别准确率达到 92.3%，较 传统模型提升 18.7% ，其中信贷业务咨询的意图分类 F1 89% ，模型更新过程平均耗时 4.2 小时，支持热部署不影响线 上服务。这种机制既保障了数据主权，又实现了业务知识的持续沉 淀。 3.1 模型能力概述 DeepSeek 大模型作为新一代千亿参数级多模态大语言模型， 在金融银行业务场景中展现出显著的技术优势与适配性。其核心能 力建立在三层技术架构之上：基于 Transformer-XL 的混合专家模 型 （MoE）结构实现动态计算资源分配，128K

件超过一定数量甚至会造成文件查找效率急剧下降。 分布式集群存储系统单卷可支持 300 PB 以上的存储空间，高效的管理上千亿个文件， 单目录可以高效支持千万级的文件数量。分布式集群存储系统拥有高效的多元数据服务器 集 群技术和高效的海量文件检索技术，在存放上千亿文件的同时保持极高的文件检索效 率。分 布式集群存储系统能够在单个目录下高效管理上千万个文件的存储系统，在单目录 下存放上 下存放上 千万数量文件时，仍然能够提供每秒数万的文件检索效率。 单目录下高达千万级的文件，单一文件系统文件数量支持超过千亿(实际案例：260 亿 小文件); 单个共享文件系统支持上百 PB 级(4500TB 、1024 应用节点支持实际案例); 不停机在线扩展系统容量； 6.3.3.3.3 数据读写性能 分布式集群存储系统通过多台存储服务器提供同时数据存取服务的方法以满足大量应 用服务器的

92%。行业亟需通过 AI 技术重构作业流程，在合规前提下实现精 度与速度的突破。 1.2 DeepSeek 大模型的概述与优势 DeepSeek 大模型作为新一代通用人工智能基座模型，凭借其 千亿级参数规模和行业领先的语义理解能力，为保险理赔业务智能 化转型提供了核心技术支撑。该模型采用混合专家系统（MoE）架 构，通过动态激活子模型的方式实现计算资源的智能分配，在保证 响应速度的同时 大模型的技术基础 DeepSeek 大模型的技术基础建立在当前最先进的大规模预训 练语言模型架构之上，结合保险行业特定场景进行了深度优化和定 制。该模型基于 Transformer 架构，采用千亿级参数规模，通过 海量通用语料和保险领域专业数据的多阶段训练，实现了对保险条 款、医学报告、事故描述等专业文本的语义理解和逻辑推理能力。 模型训练过程中采用了动态掩码技术和课程学习策略，逐步提升对 中，DeepSeek 大模型基于 Transformer 架构，通过自注意力机制 实现对理赔文本、图像、结构化数据等多模态输入的高效处理。其 技术栈包含三个关键层次： 底层计算架构采用混合并行训练框架，支持千亿级参数规模的 分布式训练。具体实现上，模型通过张量并行（Tensor Parallelism）将参数矩阵拆分到多个 GPU 设备，同时结合流水线 并行（Pipeline Parallelism）划分网络层到不同计算节点，显著提

指标 传统方案 DeepSeek 方 案 平均响应延迟 2.1 秒 <0.8 秒 场景适配周期 4-6 周 1-2 周 该方案通过以下路径实现目标： - 模型优化：基于 DeepSeek 的千亿参数模型进行领域微调，针对 公共服务术语库（如法律条文、文化专有名词）强化训练 - 边缘计算：采用端云协同架构，高频问题本地处理，复杂需求云 端调用，平衡实时性与成本 - 数据闭环：通过用户反馈自动标注机制，持续优化意图识别模 决方案。 1.3 DeepSeek 大模型的核心优势 DeepSeek 大模型在智能语音讲解公共服务应用中展现出多维 度技术优势，其核心能力通过以下关键特性实现落地转化： 语言理解与生成能力 基于千亿参数规模的预训练架构，模型 在公共服务场景的语义解析准确率达到 92.3%（第三方测试机构数 据），支持 47 种方言的实时转译。在故宫博物院试点中，实现讲 解文本的自动生成效率较传统方案提升 12 135±20 89.7% 汉藏语系 9 110±10 94.1% 阿拉伯语系 5 150±25 86.5% 关键技术实现 1. 混合训练策略 - 通用语种（英/中/西/法/阿）：采用千亿 token 级全参数训练 - 低资源语种（如斯瓦希里语）：应用 LoRA 适配器技术，仅需 5% 训练数据即可达到商用级效果 2. 动态资源分配机制 3. 文化语境适配 o 内置地域化知识库（覆盖

万条客户咨询，但仅能通过预设标签进行简单分类，导致 30%的潜 在商机因未能及时识别而流失。与此同时，大语言模型技术的突破 性发展为 CRM 系统智能化升级提供了全新可能。DeepSeek 大模 型凭借其千亿级参数规模、多轮对话理解能力和行业知识库定制功 能，能够有效解决传统 CRM 的痛点。 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 智能经济时代的价值释放，亟需通过大模型技术实现根本性突破。 1.2 DeepSeek 大模型的核心能力 DeepSeek 大模型作为新一代多模态 AI 基础模型，在 CRM 系 统智能化升级中展现出三大核心能力优势。其基于千亿级参数的 Transformer 架构，通过行业知识增强训练和垂直场景微调，能够 显著提升客户关系管理的效率与精准度。 在自然语言处理层面，模型具备高达 128K tokens 的超长上下

。全社会研发投入占地区生产总值比重达 2.5%。被表 彰为省首批推进高质量发展先进县(市、区)。 制造业综合实力稳步提升。工业总量和产业能级全面 — 12 — 提升， 工业经济总量跃上千亿元新台阶。 2020 年全口径工 业开票销售达 1170 亿元，是“十二五”末的 1.8 倍，年均 增 长 12.4%，规模总量位居盐城第二。其中规上工业开票销 售 738.6 亿元， 是

后通过少量有标签数据的微调来适应特定任务。这种方法极大地降低了对大量人工标注数据的依 赖，同时也加速了模型的迭代更新过程。 随着时间的推移，模型的规模得到了快速的膨胀，参数量从最初的数亿增长至如今的数千亿，从而 人工智能的发展迈入了大语言模型时代。这些大语言模型不仅可以用于经典的 NLP 任务，还在多 轮对话、文案生成、编程辅助、多模态交互等新兴应用场景中展现出巨大的潜力。越来越多的领域 如医疗、媒 大模型应用技术分析 2.4.2.夸克健康助手 夸克 健康 助手来 源 于 阿里巴巴 智能 信息 事 业 群 旗 下的 夸克 App ， 是基 于 全 栈 自 研 、 千亿级参 数 的夸克大模型推出的健康大模型应用。目前， 夸克已与 200 多位权威医学专家、 60 多家全国知名 公立三甲医院和 40 多家医 学机构合作， 累计服务 千万级医疗健康用户，