2024年度 全球计算产业 应用案例汇编（ＧMVPS) Case Collection of 2024 Global Most Valuable Practice Solutions 全球计算联盟编制 Foreword 序 言 当时代的列车全速驶入数字化的轨道，计算产业正以前所未有的速度深刻改变着世界的运行方式与 发展格局。从现代化都市高效运转的智能交通体系，到充满活力的智慧城市建设实践；从高深莫测的科 GCC）于今年9月重磅发起“2024年度全球计 算产业应用案例汇编征集2024 Global Most Valuable Practice Solutions（GMVPS）”活动，得到了飞腾 开发者平台、极术社区、鲲鹏创新中心、昇腾社区的鼎力支持。 案例征集锚定三大核心方向，深度覆盖产业生态关键构建要素——年度技术创新类、智慧行业应用 类、可持续发展类，共收集到来自会员单位及产业伙伴累计近50份案例的积极申报。经由全球计算联 本册《2024年度全球计算产业应用案例汇编》汇集年度众多极具代表性的应用实例而成。这些实例 融合了云计算、边缘计算、机密计算等一系列计算技术，展现了在智慧金融、智能制造、智慧交通等多 个关键行业的开创性实践和绿色可持续发展的应用经验，为产业提供极具价值的参考与借鉴。 随着技术的不断进步和创新的持续涌现，计算产业也势必将在更多领域发挥关键作用。未来，全球 计算联盟GCC将持续搭建全球产业应用案例展示与交流的

大数据平台产品建设和应用方案 大数据平台产品建设和应用方案 1. 大数据概述 2. 大数据平台建设 3. 大数据平台应用 目 录 Contents Part 1 大数据概述 大数据平台产品建设和应用方案 大数据：成为国家战略 《十三五规划纲要》  提出实施国家大数据战略，把大 数据作为基础性战略资源，全面 实施促进大数据发展行动，加快 推动数据资源共享开放和开发应 用； 大力推动政府信息系统和公共数据互 联开放共享，加快政府信息平台整合；  以企业为主体，加大大数据关键技术 研发，着力推进数据汇集和发掘，深 化大数据在各行业创新应用； 大数据成为国家战略 《江苏省大数据发展行动计 划》 工信部、发改委 大数据平台产品建设和应用方案 大数据实例：中国电信海量数据 携程、途牛、去 哪儿、同程、美 团等月上网总量 5.02 亿条 / 月 手机定位 7 亿条 / 天 上网搜索、 大数据平台产品建设和应用方案 江苏电信 数据现状  容量大（ Volume ）：江苏电信数据总量已达 10P+ ，日均产生网络日志数据 10T+ 、话单数据 1T 、…  类型多（ Variety ）：包括位置信令数据、用户网络数据、呼叫记录数据、终端数据、视频数据、…  存取速度快（ Volecity ）：海量数据的快速产生、快速存储、快速使用  应用价值高（ Value ）

空间数据要素赋能低空经济应用 GISTC 01 背景需 求 GISTC 数据要素市场发展蓝图已经绘就 《“数据要素 ×” 三年行动计划 (2024—2026 年 ) 》 : 场景征集 《数据“二十”条》 : 三权分置 ( 持有权、加工使用权、经营权 )+ 安全 数据产权制度 流通交易制度 收益分配制度 安全治理制度 国际：数字领域合作 数字政务 数字基础设施 《数字中国建设整体布局规划》 :“2522” 的整体框架 N 个 应用示范地区 + 相关服 务机构 试点先行，重点突 破 倍增 数据交易规模 开放融合，安全有序 20%+ 数据产业年均增速 有效市场，有为政府 300+ 典型应用场景 需求牵引，注重实 效 GISTC 数字技 术创新 体系 数字 安全 屏障 城市 治理 健康 工业 制造 现代 农业 P3 空间位置数据要素按照持有主体可分为政府数据、企业数据、科研数据和个人数据。不同渠道的空间位置数据要 素均在一定程度上具有开源途径，可供个人企业研究分析和应用。 政府数据 基础地理数据 地形地貌数据 遥感影像数据 自然资源数据 规划管控数据 不动产数据 企业 / 个人 Openstreetmap

............................................................................................44 5. 应用场景................................................................................................. ....................................................................................62 5.3.2 语音识别与应用................................................................................................... ....................................................................................143 11.1.1 新算法应用...................................................................................................

项目编号： 基于 DeepSeek AI 大模型人力资源应用 场景 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.................................................................................................................................... .........................................................................23 3.2 DeepSeek 在人力资源管理中的应用场景................................................................................................. .........................................................................................141 16.2 应用场景扩展可能性............................................................................................

项目编号： 中医药健康产业基于 DeepSeek AI 大模 型应用 设 计 方 案 目 录 1. 引言........................................................................................................................................ ...........................................................................16 2.2 DeepSeek 在数据分析中的应用................................................................................................... .........................................................................26 4. DeepSeek 在中医药健康产业中的应用方案.................................................................................................

..................................................................................6 1.2 AI 大模型的潜力与应用前景................................................................................................. .................................................................................10 2. 保险公司 AI 大模型应用概述................................................................................................. ...........................................................................................15 2.2 应用场景分类...............................................................................................

1 CRM数据治理及应用实践蓝皮书 前言 当下，企业竞争的核心要素正经历着从资本、技术到数据的深刻嬗变。企业已从“数字化生存”迈向“数智化共 生”的新纪元⸺数据不再是业务流程的衍生结果，而是企业核心生产资料。尤其在以客户为中心的商业环境下，营 销、销售、服务（以下简称 “营销服”）环节沉淀的业务数据与客户数据，正成为撬动企业增长的“数字杠杆”。 然而，数据价值的挖掘与释放绝非一蹴而就，许 多企业坐拥海量数据却依旧陷入应用困境。究其本质是由于数据 治理缺位：唯有实现数据的及时采集、安全存储、高质量处理与结构化整合，才能将其转化为驱动决策的“高纯度燃 料”。 而数据治理的终极目标是通过数据应用赋能业务。数据价值的释放需要打通“治理”与“应用”：通过贯通营销 服流程，让客户基础数据、交易数据、服务工单数据在业务场景中自由流动，形成“数据反哺业务、业务沉淀数据” 的闭环；通过将 而当大模型应用成为企业提效的标配，数据的安全性、及时性、多模态处理能力成为AI应用落地的前提：不合规 的数据可能引发法律风险，低质量的数据会导致模型输出偏差，非结构化数据的割裂会阻碍智能应用的深度落地。此 时，CRM系统既要具备数据采集、清洗、治理的全流程能力，也要为AI提供可识别、可管理、可消费的数据底座，更 要通过智能应用让数据智能真正转化为业务效能。 本书聚焦“数据治理-数据应用-AI

除了稳定的产品外，强大的运维体系是保障云平台稳定性最直接、最有 效的手段。在主机核心业务逐步上云后，如何加强运维全链路监控能 力，快速定位、定界和解决问题，如何变被动运维为主动故障预防从而 大幅减少潜在故障与运维投入，如何将应用运维与平台运维进行有效协 同从而保障系统性业务高可靠高可用，如何应对平台运维安全与租户安 全带来的双重挑战等问题，成为了摆在金融运维人面前的关键挑战。 华为云基于自身云平台运维经验，以及服务上百家金融客户数字化转型 2.1 平台运维现代化 2.1.1 全链路运维监控构建从应用到云平台的全栈感知能力 2.1.2 基于故障模式库和云网一体化运维实现确定性故障恢复 2.1.3 基于一体化风险库和混沌工程进行预见性风险治理 2.2 应用运维现代化 2.2.1 运维规划前置到设计阶段，业务可靠性来源于运维与设计的融合 2.2.2 借助运维数仓构建应用可用性监控管理体系，实现业务故障实时感知定界 2.2.3 1 挑战1：如何基于应用视角设计高可用上云方案与高可靠运维保障方案 1.2 挑战2：云平台技术栈快速增厚，如何有效进行全链路可视监控 1.3 挑战3：云网深度融合，如何快速发现、定位、恢复问题 11.4 挑战4：如何应对运维安全与租户安全的双重挑战 主机上云带来的运维新挑战 挑战1：如何基于应用视角设计高可用 上云方案与高可靠运维保障方案 主机上云的最大挑战就是核心应用上云后的可用性管