....................................................................................89 5.2.2 应用划分及部署方式.....................................................................................93 5.2.3 数字化企业集约化管控 高度的技术灵敏度，数字科技技术飞速发展，新技术不断进化演变， 2 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 企业必须保持不断吸收、学习与成长，顺势而变，通过使用 5G 技术、 人工智能、物联网等一系列强大的新兴技术，快速部署并不断迭代， 企业的数字化转型之路才能进入新的阶段。此外，在企业战略制定、 内部流程化管理、员工培训等重要数字化思维转型阶段，企业要充 分利用数字科技特点、灌输数字化转型的理念，加强内部数字化转 18 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 XXXX 公司工业互联网平台总体技术架构规划如下图所示： XXXX 公司信息技术支撑平台技术架构 平台采用私有云模式进行架构，云边协同模式进行部署。在 XXXX 公司本部建设中心云平台，中心云平台由 IAAS 云平台、PAAS 云平台、SAAS 应用集群、移动应用平台、物联网平台、大数据和 AI 服务平台等部分组成，构建为可扩展的开放式云操作系统，并通

工业互联网以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障、产 业为支撑、应用为牵引。从网络、平台、数据、安全四方面，国家先后 印发政策文件。全国 31 个省份累计出台近 5013 项属地工业互联网相 关政策部署工作。  完善功能体系 产业基地强化区域协同。工业互联网产业基地作为促进工业互联网产业 集聚、区域发展的重要抓手，依托国家新型工业化产业示范基地建设， 遴选了 8 个基地。工信部先后复函支持多地创建工业互联网示范区， 时延范围，用于承载未下沉到边缘的业务，例如海量的数据 存储，挖掘，训练等。 工业场景中的边缘计算主 要围绕现场边缘，面向工业边缘 场 景 ， 推 出 了 边 缘 智 能 小 站 EIS ： 提供部署在用户数据中心 的软硬件一体的边缘解决方案。 目 录 2st 行业分析 解决方案及其场景分析 基础能力方案落地 典型案例 12 智绘工厂，智造未来 工业互联网平台整体架构 5G 边缘网关 传输 和过程控制等需求的 5G 工业终端。 5G 工业专网针对工业场景定制安全可靠、超大带宽、 超低时延、海量连接的高品质 5G 网络，实现从离散 私网向统一架构的标准专网转变。 多种云端部署方式：公有云、全栈专属云、私有云和 边缘云，实现从中心工业云节点到各省区域工业云节 点到工业园区边缘节点的打造。 场景 1 个平台，工业互联网企业服务平台是能力体系的核 心，充分运用云计算、大数据、人工智能等技术，打造

的大数据平台创新方案………………………… 88 ● 智能制造 ｜北京云锦汇智信息技术有限公司｜数智化生产管控系统解决方案……………………………………… 91 ｜深圳市华灏机电有限公司｜AI视觉部署方案 ……………………………………………………………… 95 ● 智慧能源 ｜北明软件有限公司｜AI智能供热：基于先进技术融合的创新解决方案 ………………………………… 99 ｜国能信控技术股 分布训练验证；在千卡组网规模下进 行了Qwen-70B、GPT-175B等模型的验证测试。通过多模型验证可以确保智算拉远方案能适应不同硬件 和软件配置，提高方案的通用性和适应性。 根据现网验证部署的数据显示，在训练效率方面，在不同组网拓扑下不同模型跨机房训练均可达同 机房训练性能的95%以上，证明分布式智算中心无损网络的可行性；网络稳定性方面，分布式智算中心 无损网络可支持大模型一轮50 多模型管理系统内置规则引擎层实现了对上传到其他应用的数据的预处理，预处理功能包含但不限 于AI模型调用、报警规则的定义、重复数据的删减、流批数据的整合、时间窗口中间结果推送等。系统需 提供给用户友好的规则引擎编辑页面，当系统部署完成后，用户可根据自己的需求二次定义数据预处理 规则。规则引擎完成的配置功能如下图所示。 场景重构规则创建流程 （6）数据路由Agent 在边缘控制的场景下，边缘网关可以给被控制设备发送控制命令或者加载控制程序等。在该场景

商的等级保护对象要分开定级，根据云上服务模式再分别定级。对于大型云计算 平台，宜将云计算基础设施和有关辅助服务系统划分为不同的定级对象； 对于高级别的云租户系统不能部署到低级别的云平台上；对于已过等保或计划过等保测评的云租户，不应部署在未过等保测评的云计算平台上。 云服务商 云服务客户 备案地点 负责云计算平台备案，备案地点为运维管理端所在地 负责云上业务信息系统备案，备案地点工商注册地或实际经营所在地 等级保护对象划分定 级情况 等级保护定级对象详 细描述 系统对象分析 识别单位的基 本信息、等级 保护对象基本 信息 识别等级保护 对象的管理框 架 识别等级保护 对象的网络及 设备部署 识别等级保护对 象的业务特性、 处理的信息资产、 用户范围和用户 类型 等级保护对象 描述 FW1 FW2 RT1 RT2 SW4 WEB应用服务器 前置业务应用 核心数据库 网络架构、物理链路、通信数据 安全区域边界 物理网络边界、虚拟网络边界 安全管理中心 云管理平台、云平台监控系统 安全管理 安全相关人员、机房、介质以及管理文档和制 度 安全物理环境 物理机房、云计算基础设施部署的相关机房及 技术设施 云计算平台不同服务模式下的保护对象说明 服务模式 安全层面 保护（测评）对象 IaaS 安全计算环境 云服务客户业务应用系统 业务数据 虚拟机、数据库、中间件等

HR 通过其资金变得更有效率。人力资源支出可以 转移到更高的价值和更复杂的问题解决，而不会降低对拥有更多常 规人力资源查询的员工的服务水平。通过这种方式节省的人力资源 可以再投资于进一步的人工智能部署，提高人力资源解决业务挑战 的能力，不断发展战略技能，创造积极的工作经验，并为员工提供 出色的决策支持。 持续的挑战 ， 如拥有人力资源来实现 业务战略并相应地分配财务资源 ， 可 以通过深思熟虑的人工智能解决方案来 IBM 副总裁兼首席领导、学习与包容官 人力资源中的 AI 业务案例 10 AI 如何在 HR 中使用 在人力资源中部署 AI 可以在整个人才生命周期中进行 （ 参见图 1 ） 。在下一节中 ， 概述了人才生命周期中每 个点的 AI 用例示例。 图 1.在人力资源中部署 AI 可以贯穿整个人才生命周期 人力资源中的 AI 业务案例 11 “当我们试行人工智能以吸引候选人时 ， 我们看到在 Talent 副总裁 吸引:增强候选人经验 人工智能已经部署在人力资源中 ， 甚至在求职者申请工作之前就可以识 别出高质量的候选人。在人才生命周期的候选人吸引部分 ， 目标是尽可 能多地寻找具有特定职位所需技能的潜在候选人 ， 并鼓励他们在合适的 情况下申请职位。 AI 在候选人景点中的一个例子是使用专门的聊天机器人。在候选人景 点期间部署的聊天机器人为候选人提供了提问的机会 使用自然语言处理

设备多样 信息孤岛 部署困难 运维复杂 部署成本高，基础设施运维覆盖程度低，依赖运维人员经验 进行排障 设备跨厂商、跨类别，无法统一管理。“烟囱式”运维，系 统间信息不共享，形成信息孤岛 集成度低，安装部署困难，远端业务发放效率低，运维复杂 解决方案 应用场景 小型规模 中大型规模 精简版 标准版 工作站（PC机） 单机 工作站部署，硬件成本 降低80% 单机部署 计算 存储&超融合 100+KPI供选择：设备状 态、性能、告警 一屏总览 丰富的图表：图形、表格、 图片/文字 方案亮点 泛安防：统一可视，故障看的见 泛IT：超融合一体机管理，支撑中小企业IT统一运维3 轻量化，降低部署成本 融合管理，统一ICT运维 易运维，提升运维效率 “视频平台” “联接” “感知” 4 平台负载监控： 网络质量监控： 摄像机质量地图： 接入带宽、存量容量、磁盘故障 等负载状况实时监控

集团财务业务一体化 yonyou software Co., Ltd. NC6 财务会计产品方案亮点培训 V65 V63 V61 1. 多级集团大集中 2. 分布式部署 3. 二级核算 4. 多账簿 5. 财务业务一体化 6. 多组织费用管理 7. 账表一体化（批量数据采集、账表一致性） 8. 共享服务 9. 收付款合同 10. 大报账平台 11 客户需求和产品应用目标分析 01 V65 财务会计总体解决方案 02 V65 财务会计关键应用场景 03 应用价值 04 yonyou software Co., Ltd.  多级集团大集中  分布式部署  二级核算  多账簿  财务业务一体化  多组织费用管理  账表一体化（批量数据采集、账表一致性）  共享服务  收付款合同  大报账平台  适配国家标准（ GBT24589 核算规范化是也是集团管理的基础，否则各单位 的核算口径不统一，数据不具备可比性。  借助系统可以实现规范会计核算三统一：会计政 策、会计估计、会计科目 关键应用清单 1. 多级集团大集中 2. 分布式部署 3. 二级核算 4. 多账簿 5. 财务业务一体化 6. 多组织费用管理 7. 账表一体化 8. 共享服务 9. 收付款合同 10. 大报账平台 11. 适配国家标准 V61

...........................................................................................85 6.4 部署与上线................................................................................................ 18%。与此同时，客户的平均生命周期价值（CLV） 也显著增加。这些数据充分证明了大模型技术在 CRM 领域的巨大 潜力。 然而，尽管大模型技术前景广阔，但其在实际应用中仍面临一 些挑战。首先，模型的训练和部署需要大量的计算资源和数据支 持，这对企业的技术基础设施提出了更高的要求。其次，如何在保 证数据隐私和安全的前提下，充分利用客户数据也是一个亟待解决 的问题。此外，大模型的可解释性和透明度也需要进一步提升，以 不仅能够显著提升客户体验，还能为企业提供可持续发展的竞争优 势。 4. 技术方案 在本次客户关系管理（CRM）系统中引入 DeepSeek 大模型的 方案中，技术实现将围绕数据预处理、模型部署、系统集成和性能 优化四个核心环节展开。首先，数据预处理阶段将采用 ETL（Extract, Transform, Load）工具对客户数据进行清洗和标准 化处理，确保数据质量满足大模型的训练和推理需求。具体步骤包

/ 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 性能分析工具 主流HPC应用 Gromacs/VASP etc 人工智能框架 TensorFlow/PyTorch/ paddlepaddle 微调 算法 模型 评估 模型训练加速 大模型 训练加速 大模型 分布式训练 数据处理 模型微服务 数据 标注 多数据 源支持 数据 批处理 标准API 高效推理引擎 优化的模型 容器化部署 DAP人工智能应用平台定位于企业级大模型开发平台，致力于帮助客户快速搭建个性化知识库问答系统，通过自定义的工作流，完成 用户特定的业务应用场景，在人工智能应用领域独具特色。 DAP提供对话引 针对这些问题，需通过算法框架优化、加速库升级和软硬件 全栈调优，构建起从模型微调、推理服务到智能体编排应用 的全流程解决方案。 HYGON 13 14 HYGON 海光DCU行业实战手册 软硬一体化交付，全流程自动化部署，真正实现开箱即用， 大幅缩短项目落地时间。 海光硬件与天翼云软件深度融合，方案性能强劲、稳定可 靠，已通过各行业客户的现网验证，能够提供坚实的可靠性 保障。 一体机一站式交付，简化前期建设投入，助力客户快速接入

价值链 评估关键 风险 设计预警 指标 流程 数据 准备 数据 分析 数据 处理 数据 分析 数据 展现 报告 撰写 模型 创建 模型 管理 测试 设计 模型 评估 模型 部署 模型 维护 时间 序列 预测 方法 回归 分析 决策 树 蒙特 卡罗 神经 网络 技术 个案预警 报告 系统性预警 报告 压力测试 报告 风险监控预 警工作报告 报告 内控管理 合规管理 流程管理 审计管理 …… …… ETL 系统部署方式及配置要求 风控一体化信息系统支持部署在虚拟化平台上 , 系统采用集中式部署，即在总部机房部署一套 风险管理系统；系统采用 B/S 架构，即用户通过浏览器方式访问系统 。如果使用高可用方案，服 务器需要双倍部署。系统支持双机热备及集群的部署方式，实现应用的负载均衡和高可用性。 序 号 名称 配置要求 数量 开发 / 测试工程 师 模块开发 # 任务 2017 2018 9 10 11 12 1 1 项目启动，制定项目计划及 各阶段里程碑 2 需求分析 4 系统设计 5 开发测试 6 部署上线和用户测试、培训 7 正式上线试运行 8 系统验收 系统概要，详细设计 安联，培训 7 竣工验收 2 1 本次项目主要为风控产品定制，内控咨询。 项目总体时间计划