11 PRODUCT INTRODUCTION 产品介绍 01 SOLUTIONS & CASES 海光DCU应用场景 02 实战场景一:AI大模型一体机 实战场景二:行业智能化 实战场景三:科学计算 实战场景四:工程计算 13 17 35 39 ECOLOGICAL ACHIEVEMENTS 生态成果 03 光合开发者社区 智能计算联合实验室 光合组织介绍 海光DCU生态图谱 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 全面兼容 面向主流AI生态 DCU迁移平滑无忧 全程护航 支持大模型 多元场景应用落地 DAP（DCU DTK可支持主流科研工具，包括但不限于Gromacs、Lammps、PWmat、Openfoam、DeePMD-kit、DeepFlame、Quda、SD3、 Alphafold、Geoeast，覆盖人工智能、材料科学、生命科学、工业仿真、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。

实现人才招聘的智能化，通过 AI 算法精准匹配候选人与岗位 需求，缩短招聘周期，提高招聘质量。  优化员工管理流程，通过自动化的考勤、休假管理等模块，减 少人为错误，提升员工满意度。  建立科学的绩效考核体系，通过数据分析与可视化工具，帮助 企业客观评估员工表现，制定合理的晋升与奖惩机制。  推出个性化的培训与发展计划，基于员工的能力差距与职业发 展需求，提供定制化的学习资源与路径。 语言处理和大数据分析技术，自动筛选和推荐符合职位要求的候选 人。具体需求包括： * 简历智能解析与关键词匹配 * 自动化初筛与 候选人分级 * 职位画像与候选人画像智能匹配 其次，员工发展和绩效管理需要更加科学化和个性化。现有绩 效评估体系存在主观性强、数据支撑不足等弊端，需要构建基于 OKR/KPI 的智能化绩效管理系统。通过数据挖掘和机器学习技术， 实现： * 绩效目标自动分解与跟踪 * 限，导致招聘效率低下。其次，企业内部的员工培训和发展体系尚 不完善，员工的专业技能和管理能力提升有限，这直接影响了企业 的核心竞争力和创新能力。此外，员工绩效管理方面也存在问题， 现有的绩效考核体系缺乏科学的指标和流程，导致考核结果不够客 观和公正，影响了员工的工作积极性和满意度。 在员工关系管理方面，企业面临着沟通不畅、员工满意度低等 问题。企业内部的信息传递机制不够透明，导致员工对公司的战略

人力资源的最高级人力资源主管进行了 20 次 60 分钟的深入 结构化访谈。面试参与者包括人才获取，测试和选拔，学习和发 展，人才管理，薪酬和福利，绩效管理，敬业度和文化，员工和 劳动关系，计算机科学，分析，人力资源技术和一般人力资源方 面的专家。 面试主题包括 ： • 人力资源中 AI 的目标和项目类型 • 资金 ， 时间表和收益 • 所需技能 • 对就业的影响 • 偏见、多样性和包容性 了最大的挑战。你最需要帮助的是什么 ， 从人工智能的角度来看 ， 什么能让你做得更好 ？ 然后看看你能负担得起你想要实现的目标。 ” — Robert Gibby ， IBM 人才收购首席人才科学家 开始的五个步骤 IBM 在人力资源中的 AI 部署经验使我们能够获得见解 ， 这些见解可以支持任何组织在自己的 AI 采用旅程中进行。这些最好可以总结为开始的五个步骤 ， 如图 4 所示。 立职业道 路。 AI 创造更高价值的工作 由于 AI ， HR 中正在创造许多更高价值的工作。新的人才科学家角色集 成了采购、工业组织心理学和人工智能来分析数据、识别顶尖人才、利用 增强的决策支持和预测成功 — — 所有这些都是以吸引候选人的方式。换 句话说 ， 他们将数据科学与采购艺术结合起来 ， 并不断以更高的可预测 性推动成功的招聘结果。 IBM 的另一个新角色被称为人才影响者构成了

盖我国现代化建设全局的战略举措，是贯彻落实科学发展观、全面建设小康社会、构建社会主义和谐社会和建设 创新型国家的迫切需要和必然选择。 在信息基础设施建设方面，要完善综合信息基础设施，推动网络融合，实现向下一代网络的转型，优化网络 结构，提高网络性能，推进综合基础信息平台的发展，加快改革，从业务、网络和终端等层面推进“三网融合”。 在信息资源建设方面，确立科学的信息资源观，把信息资源提升到与能源、材料同等重要的地位，要加强信 生产周期性、关联性等特征分析，做到检索查询即时便捷、归纳分析系统科学，实现来源可查、去向可追、责任 可究、规律可循。对于促进我市安全生产形势持续稳定好转，提升社会整体本质安全水平，打造“智慧城市”标杆 应用具有重要意义。 “智慧安监”的建成，将促进安全生产管理更加规范，监管效能大力提升，隐患管控和治理更加及时有效，应 急救援决策更加科学，信息公开更加透明，企业办事更加便捷，公众监督更加畅通。 推动风险等级管控、隐患排查治理的双重预防工作机制，构建两道防线。 建立完善现场汇聚传输，救援资源调度，远程会商指挥为一体的信息化救援指挥系统，强化应急预案管理， 健全统一指挥、反应迅速、协调有序、运转高效的应急处置机制，确保安全施救、科学施救、有效施救，最大限 度地减少人员伤亡和财产损失。 推动安全生产标准化建设，实行分级分类动态管理，推动企业实现安全管理、操作行为、设备设施、作业环 境标准化。 加快安全生产诚信体系建设应用，

大数据平台可以实现海量数据的存储、分析和大规模数据的共享，将原有的独立的 信息系统和同构、异构数据统一到平台上来，实现园区内各组成部门间信息的实时 有效连通、协同等等；4.通过智慧园区的信息化建设，可以实现信息的客观、高效、 科学和多平台的设计和展现，使得园区内的数据和信息可以按不同组成部门按不同 需求、不同分发规律进行分发，实现按需分配。通过智慧园区的建设，可以解决原 有园区中存在的信息流通不畅、异构数据难以实现同构化处理利用、资源重复建设、 有效地反应出智慧城市建设的策略和进行是否正确、科学和合理。智慧园区按其特 性来讲可以概括为感知、互联和智能。感知：通过物联网的先进技术，获取园区内 各个区域和各个组成部分的感知数据，使得拟管理的重要对象都能够得到及时准确 的感知；互联：在智慧园区中，通过通讯技术将感知的海量数据及经过处理后形成 的信息进行高速传输，实现原本相对独立的系统组成部分间的高效互通，提高联通 效率，构成科学的生态结构；智能：通过园区内各种智能设备和智能系统的使用， 内各种智能设备和智能系统的使用， 实现其智能化的自主管理，利用云计算、大数据、智能化处理手段、智能化算法等 技术，协同各组成部分传来的数据形成决策信息，实施科学高效的多维度、多方位 的解析、判断、分析和预测，完成园区内外管理的智能化[8]。 近年来，艾达等[3]学者发表论文，提出采用智慧城市建设理念对园区进行智慧化 改造；吴文癤、王潇等[9]学者提出了一种将多阅读器信息进行整合，并利用这些信息

目 录 年度技术创新类（前沿技术突破） ｜中国电信股份有限公司研究院｜分布式智算中心无损网络方案…………………………………………… 1 ｜中国科学院计算机网络信息中心｜面向国产超算系统跨平台可移植的并行框架软件方案……………… 7 ｜中国科学院沈阳自动化研究所｜基于AI Agent的工业物联网关方案 …………………………………… 10 ｜中移在线服务有限公司｜中移在线基于云原生化的数据仓库平台方案………………………………… 展政策的制定、网络与技术业务发展的规划， 以及新技术和新设备的入网测试评估等。此外，研究院还承担着决策支持、软科学研究和发展研究的任 务，并致力于应用软件研究与系统集成、电信新业务和增值业务的开发等工作。成立至今，研究院已多次 获国家科学技术进步奖一等奖、二等奖，中国通信学会科学技术一等奖项。在本项目中，研究院联合北京 分公司成立项目攻关组，聚焦研究长距无损智算网络技术，成功解决了百公里无损智算网难题。 Basic case information 案 例 名 称：面向国产超算系统跨平台可移植的并行框架软件方案 牵头申报单位：中国科学院计算机网络信息中心 案例简介 case summary 目前国产超算平台架构多样，不同国产超算平台编程模型不同，给应用程序在多平台上的实现和调 优工作带来巨大的挑战。本案例面向一套源码跨平台

的中医药智能诊断和健康管理系 统，并在医疗机构中推广应用。 - 效果评估与优化：通过实际应用 反馈，不断优化系统性能和服务效果。 总之，中医药健康产业引入 DeepSeek 应用方案，不仅能够提 升中医药的科学化和现代化水平，还能为患者提供更加精准和个性 化的健康服务。这一方案的实施，将为中医药健康产业的可持续发 展注入新的动力，同时也为人工智能技术在医疗健康领域的应用开 辟了新的路径。 1.1 中医药健康产业的现状与挑战 度学习技术，中医药产业可以在标准化生产、质量控制、国际推广 和科技创新等方面实现跨越式发展。例如，利用 DeepSeek 平台对 中药材的种植环境、生长周期、采收时间等数据进行智能化分析， 可以制定更加科学的种植标准，提升产品质量。同时，借助 AI 技 术对中医药文献进行深度挖掘，可以为中医药的国际化推广提供强 有力的理论支持。此外，通过构建智能诊疗系统，提升中医药在临 床中的应用效果，推动中医药与现代医学的深度融合。总之，引入 通过数据分析预测市场需求和价格波动，帮助企业优化供应链 管理，降低成本。 4. 疗效评估与反馈 通过收集和分析患者的治疗反馈数据，DeepSeek 能够评估不 同中药方案的疗效，并为医生提供科学的疗效评估报告。这有 助于中医药方案的持续改进和优化。 此外，DeepSeek 技术还具备高度的可扩展性和定制化能力， 能够根据不同企业的需求进行灵活调整。例如，在大型中医药企业 中，DeepSeek

务数字化转型提供切实可行的实施路径。 在保险行业中，AI 大模型的核心价值体现在以下几个方面：首 先，在风险评估与定价方面，AI 大模型能够通过海量数据的分析与 建模，提升精算的准确性和效率，从而制定更加科学合理的保险产 品定价策略。其次，在客户服务与营销领域，AI 大模型可以通过自 然语言处理（NLP）技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销，显著提升客户满意度与转化率。此外，在理赔处理与反欺诈方 过上下文理解客户需求，提供个性化建议，从而降低人工客服的工 作负担。此外，AI 大模型在预测分析方面表现卓越，通过对历史数 据的深度学习，能够预测市场趋势、客户行为以及潜在风险，帮助 保险公司制定更科学的决策。 在具体应用场景中，AI 大模型可以实现以下功能： - 智能核 保：通过分析客户的多维度数据，自动生成风险评估报告，缩短核 保周期。 - 精准营销：基于客户画像和行为分析，精准推荐保险产 大模型可构建智能客服系统，实现 7×24 小时在线服务，支持多轮 对话、情感分析及个性化推荐，提升客户满意度。风险管理中，AI 大模型通过实时监控市场动态、客户行为及外部环境，预测潜在风 险并提供预警，帮助公司制定更科学的风险管理策略。产品设计方 面，AI 模型可分析客户需求、市场趋势及竞争态势，辅助设计更具 吸引力的保险产品。 此外，AI 大模型的应用还可按技术功能进一步细化：  自然语言处理（NLP）：用于客户服务中的智能对话、理赔

方向 愿景规划阶段将利用我们在巴塞罗那和新加坡 的卓越中心，并由我们为能源行业开发的数字 研究和“思想领导力”（包括“ BOOK 3” 和“ BOOK 4...” ）以及为其他行业（包括生 命科学、医疗保健、零售和消费品及服务）开 发的“思想领导力”提供动力。 雄心勃勃、切实可行的路线图 数字计划路线图，其多功能性足以在未来的技 术演变中乘风破浪，同时带来快速和可持续的 效益 该路线图将涵盖端到端采购范围（从采购到物 关于关键数字主题的小型培训模块，通过应用程序和视 频实现边走边学 § 采购和招聘具有核心数字技能的人员，体现敏捷方法 数字技能的实例 虚拟协作 创新与适应性 思维 认知负荷管 理。 跨学科 用户体验 数据 科学 感知 数字素养 计算思维 社交智能 设计思维 39 哪些潜在的试点原型可以支持快速取胜？ 问题 9 40 9. 有哪些潜在的试点原型可以支持快速取胜？ 两个试点原型可以展示数字技术的影响，并支持快速取胜 两大原则将指导从蓝图到部署的整个过程，以捕捉想法、获得支持并确保采用甲方 GP 数字愿景 确定正确的受众 / 利益相关者 • 领导 • 核心团队 • 扩展团队 • OPUs / BUs • 供应商 • 莫桑比克政府科学委员会 • 大学 / 初创企业 明确受众的担忧，通过精心设计的沟通方式 来解决这些担忧并获取创意 使用适当的信道进行双向通信： 内部 / GP 外部的 使用右声道 根据受众定制 Steer

， 两者在理论突破、工程实践与产业化进程中持续的相互促进，形成了 现代科技史中独特的双螺旋进化路径。 4 1. 起源与学科奠基（1940s-1950s） 二战后，随着信息论、控制论和计算机科学的兴起，人工智能与 机器人技术逐步拥有了最先的理论基础。1948 年，诺伯特·维纳提出 控制论；1950 年，艾伦·图灵发表了具有划时代意义的“图灵测试”； 1954 年，世界上首台可编程的机械臂“Unimate”诞生；1956 急需技术；强化抗洪、消防、安全生产等重点领域 机器人研制；推进实战应用与战术创新；并通过完 善标准、平台等优化发展环境。 《关于推动未来产 业创新发展的实施 意见》 工业和信息 化部、教育 部、科学技术 部等七部门 2024 年 1 月 将人形机器人列为重点方向，要求突破智能灵巧手、 电子皮肤等核心技术，并重点推动其在智能制造、 家庭服务等领域的研制与应用，目标到 2025 年实现 重大技术突破与部分商业化应用。 14：北京具身智能重点政策（2024-2025 年） 政策名称 发布单位 发布时间 主要内容 《北京市推动“人工 智能+”行动计划 (2024-2025 年)》 北京市发展和改革 委员会/北京市经济 和信息化局/北京市 科学技术委员会/中 关村科技园区管理 委员会 2024年7月 旨在依托本地大模型、算力与数据优势，深 化 AI 在机器人、医疗、教育等关键领域融合 应用，推动标杆场景落地。目标到 2025 年形 成多个全球领先的大模型产品与案例，建成