共享服务 移动门户、企业协同平台、智 能劣理 PS Cloud ：基于开源模式的智能云服务平台 65 亿 $ 5.5 亿 $ 17 亿 $ 75 亿 $  国际：巨头 2018 开源大收购，开源将成竞争关键 340 亿 $ 2018 年 4 月 16 日，与 Odoo 成立合资公司，发布 PS Cloud 开源 PaaS 和云 ERP 工业互联网总体架构图 终端 边缘传感 边缘控制器 边缘控制器 边缘网关 边缘服务 器 嵌入式产品 消费产品 工业产品 边缘 IaaS 开源 PaaS 工业云市场及门户 云化软件 工业 APP 建模仿 产品生 质量 融 企业 生产 工艺质 供应链 设备远 能 源 真优化 命周期 链 资 管理 管理 量优化 优化 程运维 管理 SaaS 物联网 大数据 开发平台 AI 区块 链 计算 存储 网络 安 全 企业大脑 工业数据服务 工业数据服务 工业机理模型算法 工业微服务 工业应用设计工具 可视化工业 APP 开发工具 云资源管理库 机械云 电子云 电力云 钢铁云 化工云 汽车云 轻工云 储备云 PS Cloud 开源 PaaS 开发平台 - PS Cloud.sh 减少 运维成本 平台托管 避 免 IaaS 冗 余工作 拥有客户化 定制能力 在线 可视化工具 持续集成 持续部署能力 代码集成 Github

DCU人工智能软件栈 / AI SOFTWARE STACK 通用架构 采用GPGPU大规模并行计算架构设计，通用性好，全面兼 容CUDA、ROCm软件生态，迁移成本低 开源生态 支持主流AI框架和工具链，覆盖全部开源大模型，支持主 流AI、AI for Science和科学计算等各类应用软件 全面精度 支FP64、FP32、TF32、BF16、FP16、INT8等多精度 计算，精度完备，全面支持科学计算和AI加速计算 DTK（DCU Tool Kit/DCU异构计算平台） 全栈优化 软硬协同释放DCU 澎湃算力性能 DCU：全面兼容主流生态 / FULL ECOSYSTEM PROFILE 类CUDA API的 开源软件开发平台 原生支持多种加速库 及各类深度学习框架 提供完整的开发、 迁移、编译、调试工具 支持容器化工具 大规模部署 支持Kubernetes 和Slurm调度系统 功能健全的DCU软件栈 、气象环境、地质地震等科研领域。 DTK兼容国际主流的GPGPU开源生态，可直接编译开源的GPGPUC/C++代码，旨在让用户快速移植和使用开源社区的计算工具，降低 适配周期和人力投入，致力于让用户只维护一套代码。 场景全面 覆盖AI、Al4S、Science 领域加速需求 拥抱开源 兼容主流GPU开源生态， 享受开源红利 全面适配 已适配260+Science应用 工具，覆盖12大科研领域

生物标志物科研成果的临床应 用 AI 生物标志物从 IDEA 到 APPLY 大语言模型的发展历程 Deepseek 横空出世 2023 年 7 月 DeepSeek 成立 2024 年 5 月 宣布开源第二代 MoE 大 模型 DeepSeekV2 2024 年 11 月 推理模型 DeepSeekR1Lite 预览 版正式上线 2024 年 1 月 发布首个大模型 DeepSeekLLM 12 月 宣布 DeepSeekV3 首个版本上 线并同步开源模型权重 2025 年 1 月 正式发布 DeepSeekR1 模型，在大模型排名 Arena 中其基准测试升 至全类别大模型第三 加快 AI 应用普及降低训练成 本 加快国产模型 + 国产芯片的进 程 开源生态推动技术平权和应用普惠 DeepSeek 的开源策略降低了中小 企业和开发者使用先进 AI 技术的 门槛，加速了技术普惠。 门槛，加速了技术普惠。 API 服务 定价仅为 OpenAI 的几十分之一， 吸引全球用户日活突破 2000 万。 开源模型打破了头部厂商的垄断， 推动更多二线企业和开发者入场 DeepSeek 在性能上比肩 OpenAI 的 o1 ，中美模型技术差距从 1-2 年缩短至 3-6 个月，验证了国内在 算法优化和工程能力上的突破 DeepSeekV3 创新带来对标 GPT- 4o 的性能和远低于

开创新时代新征程网络强国建设新局面提供强大动力和坚 实支撑。 一、2024 年国家信息化发展取得显著成效 （一）创新发展能力显著增强。一是网络信息技术创新 加速突破。集成电路研发制造能力不断增强，操作系统加速 规模化应用，开源鸿蒙装机量超 10 亿台，量子信息、脑机 接口、数字孪生等前沿技术创新成果不断涌现。生成式人工 智能大模型技术能力持续跃升，截至 2024 年底，共 302 款 生成式人工智能服务完成备案，注册用户总数超过 域，赋能实体经济发展。二是数字产业创新生态不断完善。 2024 年，我国数字产业完成业务收入 35 万亿元，同比增长 5.5%。软件业务收入 13.73 万亿元，同比增长 10.0%。操作 系统、数据库、人工智能等开源社区持续完善，产学研创新 布局持续加强。信息化标准建设迈出新步伐，发布人工智能、 物联网、数据等重点领域标准体系建设指南。三是信息化创 新人才队伍持续壮大。信息化人才培养体系更加健全，全国 数字经济本科专业达 生态发展。加快核心技术创新突破，强化集成电路、基础软 件和工业软件、人工智能、量子信息等重点领域布局，全链 条推进技术攻关、成果应用。推动人工智能、操作系统、数 据库、第五代精简指令集（RISC-V）等生态建设，支持开源 社区和开源基础设施发展，鼓励和规范发展新型研发机构。 强化企业科技创新主体地位，推动建立健全投融资支持服务 体系。推进数字产业创新发展，促进平台经济健康发展，打 造具有国际竞争力的数字产业集群。培育量子科技、具身智

车辆状态实时监控 / 告警 • 实时地理围栏计算和告警 • Flink • Spark Streaming • 自己开发流计算代码 A P S A R A 云 栖 大 会 传统开源技术栈的痛点 开发门槛高 各产品架构原理、 API 、 运维等完全不一样 扩展性挑战 如何动态增加字段？ 架构如何跟随业务迭代 ? 技术栈复杂 多产品组合 多条数据链路 存储碎片化 PB 规模 存算分离，在线扩容 千万吞吐，毫秒延迟 一站式 数据不出库 在线服务 + 离线分析 +AI 40% 头部车企 50% 造车新势 力 开源架构升级 降本、增效 泛时序 数据 半结构化 非结构化 数据 在线 查询 离线 分析 智能 应用 数据 引擎 副本异构 软件定义存储 冷热转存 文件管理 纠删码 EC 目录组织 透明压缩 多租户安 全 ( 可靠性、带宽、 IOPS 、成 本 ) N 开源数据集 原始文件 Lindorm HBase MySQL MongoDB MongoDB （ ZSTD ） 订单数据 (TPC-H) 1.76 GB 639 MB 1.23 GB 2.10 GB

选择基于 Hadoop 生态系统的开源软件（主要包括： Hadoop 、 Hbase 和 Zookeeper ）建设本系统，主要理由如下： 通过合理的软硬件和算法优化，可以实现秒级查询（数十亿条数据，检索时间小于 3 秒）。 Hadoop 系统扩展性良好，可以通 过添加子节点的方式提升 系统处理能力和存储能力， 不需要修改代码。 全部软件都是开源软件，无授 权费，代码公开开放。无法设 能够帮助企业：  帮助企业整合 IT 资源池，制定未来 IT 规划蓝图，有效降低 IT 投入曲线  提供多套开源和商业解决方案，帮助企业找到最佳 IT 建设路线  高效部署和平台化管理，帮助企业提升 IT 资源的利用效率  帮助企业完成应用的云化部署，提升最终用户应用体验 开源技术，成熟方案，专业服务团队 多套方案，灵活部署，低成本高可用 XXX 企业国际 T4 数据中心互联支持 XXX 快速部署 水平扩展 数据高可用 开源存储方案 软件部署支持 镜像方式提供一站式软件最佳实践部署，实现快速 IT 环境的 部署支持；同时支持自定义软件自动化部署增强模式，满足 各种软件部署需求 稳定运维 灵活部署 根据实际生产需求，可实施多套灵活的部 署方案，实现不同设备、不同需求的整合 高安全 XXX 企业云平台 - 应用特点 成熟开源存储集群方案，低成本高可用，可代替中低端商

银河麒麟桌面操作系统 √ √ 军工版、政企版、安全 版 银河麒麟实时操作系统 √ √ 银河麒麟存储操作系统 √ √ 银河麒麟操作系统定制 √ √ 服务器操作系统 cete 息 • 基于开源的 Linux 内核 开 发是核心风险点 • 生态建设是难点 嵌入式操作系统 sy lixo s' 操作系统（服务器 + 桌面 + 嵌入 式） 桌面操作系统 统 信 麒 麟 ，实现在不同平台之间通信、 跨平台数据传输以及应用程序之间的协同。主要产品有东方通 的 TongLINK 、 BEA 公司的 BEA eLink 、 IBM 的 QSeries 等 ，开源的有 ActiveMQ 、 RabbitMQ 、 Kafka 等。 应用服务器主要应用于 Web 系统 ，位于客户浏览器和数据库之间， 其 主要作用为把商业逻辑（应用）曝露给客户端 ，同时为商业逻辑（应 用） 提供的运行平台和系统服务 ，并管理对数据库的访问 ，例如东方通 Tongweb ， Oracle Weblogic ， IBM Websphere ，开源的 Tomcat 、 JBoss 等。 • 中间件可以分为基础中间件、集成中间件和行业领域应用平台 ，三大基础中间件 ：交易中间件、消息中间件和应用服务器中间件。 •

人才短缺 中国在高质量数据获取方面面临挑战 ， 主要由于缺乏完善的数据法规、行业内 固有的竞争性保密性 ，对开源合作文化 的不足 中国科技企业的市场导向和商业化压力 常使得大厂技术部门在追求 KPI 的同时 ， 难以专注于前言技术的研发 相较于英文、中文高质量开源数据非常 少 ，特别是在构建通用领域大模型的百 科类、问答类、图书贡献、学术论文、 Yi-Large GLM-4 Baichuan4 技术端 模型整合统一 未来的技术演进方向是实现大模型底层框架的整合与标准化，从多样的架构（如双编码器、 单边解码等）转向统—的、效率最优化的开源底层框架 ，提升模型的通⽤性和可维护性。 参数规模扩展 为确保模型质量和性能，未来的大模型将采⽤更深层的⽹络结构和更庞⼤的数据集进⾏预 训练，尤其在数据量和参数量上将迎来显著跃升。 多模态融合 23 飞桨产业级深度学习与开源开放平台 科学计算 计算 资源管理 与调度⼯ 具 端到端 语音理解 文字识别 图像分类 目标检测

私有化部署 • 本地：个人设备或电脑、企业服务器 • 数据中心（IDC）：企业服务器、服务器集群（私有云） Ø 公有云服务：阿里云、火山云、腾讯云、金山云、华为云等；AWS、Azure等 Ø 开源模型：DeepSeek、Qwen、Llama、SD、微调模型等 • 向上提供：私有化部署，公有云服务（DeepSeek官网、硅基流动、火山引擎等） Ø 闭源模型：OpenAI、Claude、Gemini、Kimi、百度等 成本降低。 蒸馏模型 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第13页 DeepSeek V3/R1模型的优势 DeepSeek以“推理能力+第一梯队性 能”为核心基础，叠加：开源开放、 超低成本、国产自主研发三大优势， 不仅实现技术代际跨越，更推动AI技 术普惠化与国产化生态繁荣，成为全 球大模型赛道的重要领跑者。 多Token预测 MTP 混合精度训练 能力突破 开源、低成本、国产自主 n 基础能力：进入推理模型阶段，并跻身全球第一梯队 1. 推理能力跃升： DeepSeek大模型核心技术突破，实现复杂推理任务的精准处 理与高效执行，覆盖多模态场景应用。 2. 国际竞争力对标：模型综合性能跃居全球第一梯队，技术指标与国际顶尖水平 （如GPT系列、Claude等）直接对标，奠定国产大模型的行业标杆地位。 n 核心加分项：开源、低成本、国产自主

GROK3 等一样。 认识 deepseek 当前 ，各种生成式人工智能大模型很多 ，分为通用和行业垂直 2 大类；有专注文字的 ，还有能处理音视频 和图像的（即多模态）， DeepSeek 是一个开源通用大模型 ，主要处理文本。 看看 deepseek 的方 位 算力、 算法、 数据是人工智能三大基石 搭硬件（ GPU 服务器 ... ） 算力 算法 装软件（神经网络 ... ） 数据训练（网络信息、 ） ，大大降低了用户的经济负担。 3. 开源特性 DeepSeek 的开源特性是其一大亮点。用户可自行下载和部署 ，广大开发者共同优化。 4. 免费使用 DeepSeek 提供的服务是完全免费的 ，用户可以随时随地使用。 5. 支持联网搜索 DeepSeek 是首个支持联网搜索的推理模型 ，这使得它在信息获取方面独具优势。 6. 教育与培训资源丰富 开源模型为教育和培训提供了丰富的资源 ，有助于推动 互联网应用 优势 ：打开即用 ，方便快捷 劣势 ：缺乏本单位内部知识 ， 无法 回答本地化专业问题； 存在数据安 全风险。 借助 DeepSeek 开源和硬件成本低的特点 ，可本地部署 ，实现本地知识库的搭建和学习 将 DeepSeek 本地化部署 ， 并部署本地知识库 ， 可将本单位各类政策文件、 报告总结、 规划方案等 管理 资料 ， 以及教案、