综合算力指数 前 言 近年来，AI 快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同 发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计 算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输， 模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。如何更科学的评估 我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动 我国数字经济高质量发展的新命题。 我国正处于数字经济加速跑的关键期。近年来，我国在算力领 3 区域算力资源协同还处于初级阶段，缺乏统一的调度平台和协同机 制。东、西部地区算力供需存在对接不够顺畅，信息不对称、资源 匹配度不高等问题。同时，不同区域的算力政策、标准不一致及算 力网络传输效能不足，导致算力资源在跨区域流动和共享时也面临 诸多障碍，制约了全国算力资源的优化配置和高效利用。二是基础 软硬件水平亟待进一步提升。硬件方面，我国在高端芯片制造工艺、 高性能服务器等关键技术环节与国际先进水平存在一定差距，部分 协同能力提 升，骨干网络架构和性能不断优化。累计开通 27 个国家级互联网骨 干直连点，杭州、上海、深圳和中卫 4 个新型互联网交换中心建设 运营步入正轨。国家枢纽间传输时延不超过 20 ms，集群到周边主 要城市传输时延不超过 5 ms，区域内算力节点间时延达 1 ms。 入算网络泛在、灵活、敏捷，技术创新和应用活跃。IP 承载网 具备广域无损超宽 400GE，TB 级样本数据小时级送达的能力，网络

需要云计算 基础设施提供灵活的适配和资源编排能力，以及严格的资源隔离与共享保障。 利用硬件加速提升数据预处理和AI推理效率：在处理器内部增加专用硬件加速单元和专用指 令集，提升数据清洗、加密与传输效率。对于视觉模型、视频处理、数据库模糊检查询等任 务，云实例基于新一代处理器的向量指令集、矩阵加速指令集等，能够直接支持相关AI算子 执行，简化系统架构，提升响应性能与可靠性，持续改善搜推广、语音/视频处理以及中小模 的游戏业务还广泛使用到数智驱动，利用AI 加速对玩家行为进行实时分析并提供个性化推荐。 存算分离架构带来网络、存储性能压力：在大数据、数据库场景中，存算分离架构使计算节 点和存储节点之间的数据传输量大幅增加。大数据平台运行时，CPU负载普遍在60%以上， 内存带宽利用率可高达80%以上。高负载情况下，保持算力的平稳输出非常重要，包括性能 的线性度指标以及资源隔离的力度等。特别在是高密度计算环境下，单服务器下的租户更 化弹性伸缩能力时，综合运用编排调度（例如Kubernetes）、服务监控、服务治理以及相关 的配置管理等云原生能力。 �� �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 传统的云存储和处理架构难以高效应对，存储和传输成本也非常高昂。同时，AI算力需求持续高速 增长，为保障AI系统的实时响应，云基础设施需要在架构层面做出创新，以应对多种类型的挑战。 数据处理挑战：除AI海量、多模态特征外，工业制造、医疗等领域的AI应用所涉及的异构数据

安全需求 在银行系统中部署 Deepseek 大模型时，安全需求是至关重要 的，因为银行系统处理的是高度敏感的客户数据和金融交易信息。 首先，数据加密是基础要求，所有传输的数据必须采用 SSL/TLS 协 议加密，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。同时，存储的数 据应采用 AES-256 等高级加密标准进行加密，以防止未经授权的访 问。 其次，访问控制必须严格实施，采用多层次的身份验证机制， 最后，安全培训和意识提升也是不可忽视的一环。所有涉及系 统操作的人员应定期参加安全培训，了解最新的安全威胁和防护措 施，确保在日常工作中能够严格执行安全策略。 以下是安全需求的关键点总结：  数据加密：传输和存储数据均需加密，采用 SSL/TLS 和 AES- 256 标准。  访问控制：多层次身份验证和最小权限原则，实时监控和审 计。  网络防护：部署防火墙、IDS、IPS，定期漏洞扫描和安全评 动切换到备用系统，确保服务的连续性。此外，系统需支持水平扩 展，以便在业务量增长时通过增加节点来提升处理能力，而无需停 机维护。 最后，安全性是银行系统不可忽视的性能需求。系统需具备高 效的加密和身份验证机制，确保数据传输和存储的安全性。同时， 系统应能够在不影响性能的情况下，实时检测和防御各种网络攻 击，如 DDoS 攻击和 SQL 注入等。 综上所述，Deepseek 大模型在银行系统中的部署需满足高并

数据处理是商务 AI 智能体的基础，针对多源异构数据的采 集、清洗、存储和分析，选用以下技术： o 数据采集：使用 Apache Kafka 作为实时数据流处理平 台，支持高吞吐量的数据捕获和传输。 o 数据清洗：采用 Python 中的 Pandas 库和 PySpark 进 行数据预处理，确保数据质量和一致性。 o 数据存储：对于结构化数据，选用 PostgreSQL 作为关 系 正常运行。此外，系统采用微服务架构，将功能模块拆分为独立的 服务单元，便于系统的维护与扩展。 在安全性方面，系统采用多层次的安全防护措施，包括数据加 密传输、用户身份认证与授权管理、以及日志与审计功能。数据加 密传输通过 SSL/TLS 协议实现，确保数据在传输过程中的安全性； 用户身份认证采用 OAuth 2.0 协议，支持多种认证方式；授权管理 则通过基于角色的访问控制（RBAC）机制，确保用户只能访问与 从数据的采 集、传输、存储、处理到输出的全过程进行详细规划，以确保数据 的完整性、安全性和实时性。 首先，数据的采集主要通过多种方式进行，包括但不限于 API 接口、数据库同步、文件上传和实时流数据采集。这些数据源可能 来自企业内部系统、第三方服务平台或物联网设备。采集到的数据 需要经过初步的清洗和预处理，以去除噪声和冗余信息，确保数据 的质量。 接下来，数据传输环节需要采用高效且安全的协议，如

大模型在事件检测中的准确性和鲁棒 性，目标是达到 95%以上的准确率，尽量减少误报和漏 报情况。 o 可扩展性：系统应具备良好的可扩展性，以便于后续增 加新的模型、处理更多的视频源或提升存储能力。 o 安全性：数据传输和存储过程应确保安全性，包括数据 加密、访问控制及审计日志等功能，以满足公共安全领 域对数据的高安全要求。 3. 实施环境需求 系统应当支持在多种实施环境下运行，包括但不限于： o 本地部 自动调整视角， 以优化监控视野。  设备数量：依据覆盖区域的大小和监控需求合理配置采集设备 数量。 此外，视频数据采集还需支持实时数据传输和存储，并能满足 大数据量下的高并发需求。具体要求如下：  实时传输：确保视频数据以低延迟的方式传输至服务器，为实 时监控和分析提供支持。  大容量存储：系统应支持扩展存储，能够处理长时间的高流量 数据，保证数据的不间断存储。  数据压缩技术：采用高效视频编码技术，如 最后，视频数据采集系统的设计应考虑用户的操作便捷性和系 统的安全性。具体需求包括：  用户友好的界面：提供简单直观的数据管理和设备监控界面， 使用户能够轻松进行设置和操作。  数据安全性：确保视频数据在传输和存储过程中的加密，防止 黑客攻击和未授权访问。  维护和更新：系统应具备自动检查和更新功能，以保证软件和 硬件的稳定性与安全性。 通过这些功能需求的实现，将有助于搭建一套高效、稳定且安

升考评效率。同时，需提供详尽的考评报告生成功能，便于用户直 观了解模型性能及其改进方向。 安全性是系统设计中不可忽视的重要需求。系统需采用多层次 的安全防护机制，包括数据加密存储、访问控制、操作审计等，确 保数据在采集、传输、存储和使用的全生命周期中均得到有效保 护。此外，系统应支持权限分级管理，确保不同角色的用户仅能访 问和操作与其权限相匹配的功能和数据。 最后，系统的用户友好性和可扩展性也是需求分析中的重点。 块应能够自动识别并处理缺失值、异常值等问题，确保数据质量。 同时，系统应提供可视化的数据预处理工具，方便用户直观地查看 和处理数据。 此外，数据安全管理是数据管理需求中的重要环节。系统需实 现数据的访问控制、加密存储和传输等功能，确保数据的机密性和 完整性。针对不同用户角色，系统应设置细粒度的权限管理，限制 对敏感数据的访问和操作。 最后，系统应具备数据监控与日志管理功能，能够实时监控数 据的采集、存储和处理过程，并记录详细的操作日志。日志管理模 练中断后从最近一次保存的模型状态继续训练，避免重复计算。同 时，系统需提供模型版本管理功能，允许用户保存和管理不同训练 阶段的模型，便于后续评估和部署。对于大型训练任务，系统应支 持分布式数据存储和读取，减少数据传输时间，提高训练速度。 在模型验证方面，系统需支持交叉验证、留出验证等多种验证 方法，并可根据需求自动划分训练集、验证集和测试集，确保模型 评估的准确性。此外，系统应提供模型性能评估指标，如准确率、

如账户查询、交易状态更新等具体操作的自动化处理。这不仅减少 了人工客服的负担，也加快了问题解决的速度。 为了确保系统的安全性，尤其是在处理敏感金融信息时，必须 实施严格的数据加密和访问控制措施。例如，采用 AES 加密技术对 传输中的数据进行保护，并通过双因素认证强化用户身份的验证。 通过上述措施，自动问答系统能够在保障信息安全的前提下， 为金融银行客户提供高效、准确的服务体验，同时也为银行降低了 运营成本，提升了整体服务质量和客户满意度。 在金融银行数据存储与管理中，首先需确保数据的安全性和完 整性。采用分布式数据库系统，如 Hadoop HDFS 或 Amazon S3，以实现数据的高效存储和访问。同时，实施数据加密技术，包 括传输加密（TLS/SSL）和静态加密（AES-256），以保护敏感信 息免受未授权访问。 数据管理应采用数据分层策略，将数据根据访问频率和重要性 分为热数据、温数据和冷数据。热数据通常存储在高性能的 MongoDB），以满足不同类型数据处理的需求。为确保数据 的高可用性和灾难恢复能力，数据层将实施主从复制机制，并结合 分布式存储技术（如 HDFS）进行数据备份。此外，数据层将集成 数据加密技术，确保敏感信息在存储和传输过程中的安全性。 服务层是系统的业务逻辑处理中心，负责提供核心金融服务功 能。该层采用微服务架构，将业务逻辑拆分为独立的服务模块，例 如用户认证、交易处理、风险评估等。每个服务模块通过 RESTful

国标分类/信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技 术服务业/软件开发、头豹分类/信息传输、软件和信息技术 服务业/软件和信息技术服务业/软件开发 Copyright © 2025 头豹 2 智能软件研发：算力与场景双驱动，智能软件研发进入“平台+服 务”融合新阶段 头豹词条报告系列 饶立杰、饶立杰RLJ 2025-07-11 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 智能软件研发行业是指专注于开发和应用具有人工智能（AI）技术的软件系统与服务，为各行各业提供智能化解决方案，旨在提升业务效 率、优化决策过程、增强用户体验及创造新的价值和服务模式的创新性技术领域。在数字化转型的背景下，各行各业对智能软件的需求日益增 长。未来，智能软件将更加注重个性化和用户体验。通过深入了解用户需求，开发者将能够 2023-01-01 影响 7 政策内容 加强面向新能源领域的关键信息技术产品开发和应用，主要包括适应新能源需求的电力电子、柔性电子、传感物联、智慧能源信息系统及有关的先进计算、工业软 件、传输通信、工业机器人等适配性技术及产品。 政策解读 该政策旨在，推动能源电子产业发展，促进智能软件研发行业在能源管理、监控和优化中的应用，增强能源系统的智能化水平。这鼓励开发高效、安全的能源软件解 决

框架（如 TensorFlow、PyTorch）和分布式计算平台（如 Kubernetes、Spark），以确保方案的灵活性和可扩展性。同时， 项目将注重数据安全与隐私保护，通过数据脱敏、加密传输和访问 控制等手段，确保数据处理过程中的合规性。 项目的最终目标是为企业提供一套高效、可靠的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，助力其在智能化转型中占据竞争优势。 通过本项目的实施，企业将能够显著提升数据处理能力和模型训练 储。本地磁盘备份速度快，适合高频次的数据备份；NAS 适合在企 业内部网络中进行分布式存储；云存储则提供异地容灾能力，确保 在极端情况下数据的可恢复性。同时，建议对备份数据进行加密， 以保障数据在传输和存储过程中的安全性。 备份数据的验证与恢复测试同样不可忽视。定期进行备份数据 的完整性验证，确保备份数据未损坏且可正常读取。每季度至少进 行一次恢复测试，模拟实际数据丢失场景，验证备份数据的可用性 防水和防电磁干 扰等。在网络层面，采用防火墙、入侵检测系统（IDS）和虚拟专 用网络（VPN）等技术，防止未经授权的访问和数据泄露。在数据 层面，通过加密技术对静态数据和传输中的数据进行保护，确保数 据在存储和传输过程中不被窃取或篡改。 权限管理方面，采用基于角色的访问控制（RBAC）和最小权 限原则，确保每个用户只能访问其工作所需的数据和功能。具体来 说，权限管理系统应包含以下要素：

于展示数据分析结果和模型预测。通过动态交互，用户可以点击图 表深入查看数据详情，这增强了用户的理解和使用的便利性。 值得注意的是，安全性和性能是前端设计必须考虑的要素。前 端应采用 HTTPS 协议，确保数据传输的安全性。同时，通过合理 的资源加载策略（如懒加载和按需加载），提高页面的响应速度， 提升用户的访问体验。 总之，前端设计在人工智能大模型 SaaS 平台中承载着用户与 系统交互的关键功能，通过选择合适的技术栈、实施响应式设计、 现用户身份验 证和授权机制，确保只有合适的用户能够访问相应的数据和功 能。OAuth 2.0 或 JWT（JSON Web Token）可以作为标准的身份 授权协议。此外，所有敏感数据在存储和传输过程中应采用加密措 施。 在数据处理和模型训练的部分，设计专门的任务调度系统来管 理异步任务，可以选择使用 Apache Kafka 进行消息队列管理，或 使用 Celery 进行分布式任务调度。这种设计能够提升系统的响应 功能，以提升用户体验并优化平台的管理效率。 首先，用户管理模块需提供用户注册和认证功能，包括通过电 子邮件、手机号码等多种方式进行注册，以及用户身份的验证。此 过程应保证用户数据的安全性，采用 SSL 加密技术保护数据传输， 同时实现密码加密存储。 接着，用户登录功能应支持单点登录（SSO）和多因素认证 （MFA），以增强安全性。用户可以通过平台的界面进行登录，并 且实现通过社交媒体账号快捷登录的功能，提升用户的便利性。