项目编号： 智慧工业园区数字政府领域 AI 大模型底座 设 计 方 案 目 录 1. 引言.....................................................................................................................6 1.1 背景与意义................... .........................................................................................12 2. 大模型底座架构设计.......................................................................................13 2.1 总体架构 模型审计........................................................................................67 4. 大模型底座运营...............................................................................................69

支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个 性化导购，AI 应用的深度取决于数据底座的支撑能力。在探索 AI 驱动的 "超级导购" 场景中 发现：能否将商品图片、面料参数、会员偏好等多模态数据实时转化为向量特征，能否用 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与 AI 的桥梁。雅 戈尔的实践证明：当数据底座从 "各自为战" 转向 "协同作战"，IT 系统才能真正成为业务增长 的加速器。 本书收录的零售企业实践，既是技术创新的缩影，更是行业转型的启示。期待更多同行能从中找 到适合自身的数字化路径，在变革浪潮中筑牢根基、赢得先机。 与智能创新的新一代数据底座。 从业这些年，经历了多家企业多次的主业务系统（ERP）的升级换代，每一次都是带来巨大的变 革。随着 AI 的兴起，下一代的“ERP”很有可能是颠覆现有传统流程和思路 AI-ERP。每一次 ERP 的升级都会把原先的数据底座铲掉升级，产生大量的历史数据迁移成本。我们眼下迫切需要一代 既能兼容目前数据架构，又能支持 AI-ERP 架构的数据底座来支撑我们从这个时代，过渡到

务 在 线 培 训 舆 情 监 控 基础设 施层 园区云平台： GPU 计算、 CPU 弹性计算、分布式云存储等 智能支 撑平台 SuperMap 数字孪生底座 SuperMap 数据治理中台 SuperMap IOT 物联网中台 工业互联网平台 园区各类前端感知终端 建设具有大数据治理、物 Su 联 perM 感 ap 三维与体数化 监控，对 于具备数据采集的重大危险源进行库存液位的在线监控，防止安全上的突发情况发生，通过数据异常报警、数据 的可视化，及时的掌握运行动态，加强管理，将突发事件的危害降低到最小。 数字孪生底座 数字孪生底座 3 级 标 准 级 模 型 标准模型级别 ， 主要数据 源精度 1 ： 500~1 ： 2000 ， 适用于厂区周边区 域基础 地形地貌要素 、 概要性道 路建筑空间分布特征等 CIM 4 CIM 2 数字孪生模型底座标准 满足工信部、住建部建设标准 不同时空尺度的 应用 上海漂视

03.19 营销 (CRM) 等业务系统在系统功能之外还存在很多的挑 战 自动化 开放性 高可用 易操作 云原生 智能化 高可靠 高扩展 高性能 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 云原生计算 云原生存储 块存储 CBS 虚拟机 CVM 容器平台 TCS 文件存储 CFS 对象存储 COS 端侧接入层 用电池的各种应用场 景，并为合作伙伴量 身定制专属商业模型 和解决方案，通过应 用的低代码配置和快 速灵活部署，支持一 站式交付。 eSPARK BaaS 业务中 台 技术底座 通用电池 腾讯云 云计算 物联网 大数 据 人 工 智能 安全 区 块链 应用终端 SaaS 生态 N 个场景 0 1 安环园区（环） 7 区块链平台 5 6 应用开发平台 技术支持平台 1 + 云原生体系 弹性 2 敏捷 7 大平台 1 朵云 云边端协同混合云底座 公有云 + 私有云 + 分布式云 + 边缘 云 9 音视频平台 6 智能 人 工 智能平台 智慧服务 ( 服） 数 据 先进 制造 + 4 技 术 业 务 精益化 数字化

实时监控与预警 数字孪生智慧厂房 数字孪生数据底座需要集 成工厂各个系统的数据， 包括 MES 、 ERP 、 SCM 等。 数据集成 数字孪生数据底座需要存 储工厂各个系统的数据， 并能够实现数据的备份和 恢复。 数据存储 数字孪生数据底座需要实 现数据的访问控制，以确 保数据的安全性和可靠性。 数据访问控制 数字孪生数据底座 扫描仪技术 通过扫描仪技术，可以对工厂内设备、生产线等对象进行快速测量

应用场景包括智慧工厂、 智慧矿山、智慧电力、智慧冶金、智慧石化等。 工业数字化底座是中国移动上海产业研究院自主 研发的 OnePower 平台底座与集成框架,可灵活集成与 打通政府和企业内外各领域的应用与系统,统一用户 管理,消除“数据孤岛”,提供场景化、定制化能力的集 成,为数智化工业互联网平台融合夯实根基。 工业数字化底座包含连接集成平台、工业数据中 台、工业 AI 使能中心、应用开发平台、智慧运营中心 满足企业现场不同类别人员需求。 IOC 重点建设运营监控与安全防护两大核心模 块。 运营监控方面,实现了统一的系统监控、系统运 维、系统运营,一站式纳管工业互联网平台;安全防护 层面,数字化底座围绕业务安全、数据安全和网络安全 三大维度开展安全防护建设,提升泛在的安全接入能 力,确保工业互联网安全可靠。 3 某光伏组件企业 AI 质检项目案例 基于 OnePower 工业互联网平台

上盖、冷却、线盘、内锅、电源板、支撑、密封、温控、包装 压力锅 十大模块 上盖、冷却、线盘、内锅、电源板、支撑、密封、温控、压力控制、包装 磁炉 七大模块 底座、面盖、线盘、电源板、冷却、配件、包装 水壶 八大模块 壶身、底座、壶盖、手柄、温控器、底座、包装、底盖 豆浆机 九大模块 外壳、底座、底盖、手柄、面盖、刀头、机头、配件、包装 温控模块： u 实现电饭煲工作过程的 精准控温； u 组成：上盖温度传感器 组件，主温控器组件； 密封模块： u 电饭煲密封、防止溢出； u 组成：蒸汽阀组件、活 动盖板组件、蒸汽通道； 支撑模块： u 实现电饭煲的支撑； u 组成：内盖组件、外壳 罩组件、外壳、底座等； 思路：通过产品平台化、零件 / 结构标准化，使产品结构最优化，并通过产品模块化拆分以及模块连接机构设计， 建立 模块化结构方案及模块库 整体规划 产品模块化 产品定制化 产品智能化

代码生成 模型 逻辑推理 模型 通用对话 模型 多模态感 知模型 自动 PROMPT 构 建 行业数据自动爬取 安全和价值观对齐 Function call 基 础 层 基础底座大模型 MOE 混合专 家 数据标注服务 数据质量评估 推理部署工具 提示词广场 服务发 布 应用商店 数据平台 算力支撑 知识融合 训练工具 评测工具 插件库 应 用 层 拥有超千亿参数规模，预训练语料超 2 万亿 tokens ，具备强大的中文创作 能力， 复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。 腾讯表示 ，混元大模型的中文能力已经超过 GPT3.5 。 星脉网络底座 为 AI ⼤模型带来 10 倍通信性能提升 通过自研 TiTa 协议和自研 TCCL 通信库，星脉网络可将网络利用率从普通以太网的 60% 提升到 90% 以上，极大提高整体集群的算力利用率。腾讯新一代计算集群可以 41 业界最⾼ 3.2T 通信带宽 算力集群所基于的网络底座 基础设施层和工具层 结合腾讯云 ，有系统的研发布局和解决方 案 模型层 腾讯副总裁汤道生表示混元大模 型已经支持了内部 600 多个应用， 同时开拓更多调用大模型的产业 场景 ，满足客户生图文

说，建议从搭建数据底座 - 设备互联、数据采集、生产流程优化等方面 入手，通过采用物联网、大数据、人工智能等技术手段进行升级改造，从而提 高生产效率、降低成本、提高质量和灵活性等方面的指标。在实施过程中，应 该注意升级步骤的先后顺序，优先升级对整个工厂影响最大、效果最直观 的领域，例如生产流程优化和设备智能化改造等。 整体概述 - 如何开始 如何开始 - 搭建数据底座 - 设备互联 物 利用工业以太网技术实现设备间的通信和数据交换， 使各个设备实现互联。 数据底座就是全量全要素的连接和实时反馈系统。抓住 5 个要素：人、机、料、法、环，工厂里生产产品的人、 机器、物料、工艺流程和环境，都可被计算机识别。没必要所有环节都用 5G 、 WiFi ，物料运输不需要高级网 络，但机器精密制造环节，网络时延需要到毫秒级。数据底座的基础是设备互联，常用以下方法： 如何开始 - 数据采集 人 机

（二）“诊”能力，编制个性方案 针对诊断服务提出的短板弱项，支持开展数字化智能化改造项目，提高企业投入信心。破除服务资源壁 垒，整合市“智改数转网联”服务商资源，加快推进工业模型落地应用。筑牢工业互联网基础设施底座，开展 乡镇、园区网络改造，推动建设各类行业级、双跨类工业互联网平台，为企业上云用数提供保障。 （三）“改”痛点，推动项目实施 用好现有相关评估工具，开展评估工具解读宣贯，推动服务商辅导评估和企业自评估相结合，帮助企业 建立“服务商资源池”，积极引进优秀的数字化转型“总包”服务商，建强面向垂直行业、专业领域和特定 场景的服务体系。支持龙头企业建设工业互联网平台，鼓励平台应用工业大模型等先进技术，打造行业、 区域转型数字底座。推进5G、千兆光网规模部署和协同发展。 （二）增强支撑服务能力 中小企业数字化转型资金缺口大、风险承受能力差，分行业支持一批中小企业先行开展数字化转型，形 成带动作用。 （三）强化资金精准支持 企制宜”开展数字化改造，加快从转型规 划到项目落地实施进程，打造标杆示范。 （四）标杆成引领 一是广拓服务商资源池，面向全国累计征集208家数字化服务商，汇聚三大运营商等综合型服务商，夯 实技术底座；培育行业型服务商，聚焦机械装备、纺织鞋服等本地优势产业精准赋能；集聚场景型服务商， 实现细分场景深度覆盖。二是推广全链条解决方案，聚焦全市九大千亿产业，面向研发、生产、质检等环节 转型需求，构建4