区产业仍以传统资源型产业和劳动密集型产业为主，数字化转型的 动力相对薄弱，具备巨大的算力发展潜力和市场空间。 区域差距的扩大既会加剧经济发展的不平衡，也会制约全国产 业数字化的整体进程。研究综合算力指数有助于促进我国各区域充 分利用优势要素，挖掘区域发展需求，合理配置算力资源；加速算 力与产业深度融合，全方位驱动产业数字化转型进程，催生新业态、 新模式；缩小区域间发展差距，促进我国算力产业协调发展，推动 产业数字 建设成效显著。中国算力平台监测数据显示，截至 2025 年 6 月底， 全国存力规模达 1680 EB，相比于 2023 年增长约 40%，存力规模持 续扩大。《全国数据资源调查报告（2024 年）》显示，我国数据存 储总量持续增长，2024 年已达 2.09ZB，同比增长 20.81%。大数据、 人工智能等技术的广泛应用，以及智能制造、智慧交通等场景对海 量数据存储需求的释放，有力推动了存储需求的增加。 我国 络能够识别并优先处理特定类型的应用流量，确保对延迟敏感的应 用得到最佳的网络体验。网络切片通过网络资源的逻辑隔离，为不 同用户提供定制化的网络服务，满足特定业务的带宽、时延、安全 性需求。边缘 OTN 将光传输网络延伸至靠近用户的边缘位置，提升 用户访问算力的速度和质量。OSU 作为下一代 OTN 技术创新方向， 支持灵活弹性带宽，满足多元化数据传输需求。 算间网络高速、弹性、高可靠。骨干 IP+OTN

，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 H.265，以降低存 储空间和带宽需求，同时不影响画质。 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。 其次，数据预处理阶段涉及到帧提取、降噪、稳定化等技术。 帧提取是将视频流按设定的帧率（如 1 帧/秒）进行切分，生成单 独的帧图像。这些帧图像将作为后续分析的基本单位。降噪处理则 旨在去除由于低光或拍摄抖动产生的干扰噪声，确保图像清晰度， 进而提高后续模型的准确性。视频稳定技术可以减少画面抖动影 响，使得关键信息无损失地保留。 在特征提取方面，利用卷积神经网络（CNN）对每帧图像进行 析视频数 据。 针对不同的环境，行为识别系统可以在以下几个方面进行优 化： 1. 低光照环境优化：通过图像增强和噪声去除技术，提高低光照 条件下的行为识别精度。 2. 快速运动检测：结合光流法和运动追踪算法，提高对快速移动 对象行为的识别能力，如奔跑或逃跑行为。 3. 异常行为检测：基于训练数据集模型，识别不寻常的行为模 式，并及时生成报警信息。 4. 多目标跟踪：通过采用多目标跟踪算法（例如

为高效管理多源数据，可构建数据采集管道，使用 ETL（Extract, Transform, Load）工具或分布式计算框架（如 Apache NiFi、Apache Kafka）实现数据的自动化采集、清洗和存 储。最终，采集的数据应存储于结构化数据库（如 MySQL、PostgreSQL）或非结构化数据库（如 MongoDB、Elasticsearch）中，以便后续处理和分析。 通过上述方案，可确保数据来源的多样性和采集过程的规范 数据存储与备份：采集到的数据应按照统一的存储规范进行保 存，并定期备份。建议使用分布式文件系统（如 HDFS）或云 存储服务（如 AWS S3、Azure Blob Storage）进行数据存 储，以确保数据的安全性和可扩展性。  监控与日志记录：在数据采集过程中，应建立完善的监控和日 志记录机制，及时发现和处理采集过程中的异常情况。可使用 监控工具（如 Prometheus、Grafana）对采集任务进行实时 记录，可以直接删除。这种方法适用于缺失值比例较高且对整 体数据影响较小的情况。  填充法：对于数值型特征，可以使用均值、中位数或众数进行 填充；对于类别型特征，可以使用众数或特定的默认值进行填 充。此外，还可以基于其他相关特征进行预测填充，例如使用 回归模型或 K 近邻算法。  插值法：对于时间序列数据或其他有序数据，可以使用线性插 值、多项式插值或样条插值等方法进行缺失值的估计。插值方

发处理能力、快速推理速度、强大的数据处理能力、高可用性和高 安全性等性能需求，以确保系统能够高效、稳定地支持银行业务的 开展。 3. 系统架构设计 在部署 Deepseek 大模型于银行系统时，系统架构设计需要充 分考虑高可用性、安全性、可扩展性和性能优化。架构整体采用模 块化设计，分为数据层、模型层、服务层和应用层，各层之间通过 标准化接口进行通信，确保系统的灵活性和可维护性。 数据层作为系统的核心，负责数据的存储与管理。采用分布式 能够快速恢复业务。备份数据采用异地多副本存储，结合增量备份 和全量备份策略，减少恢复时间目标（RTO）和数据丢失风险 （RPO）。 通过上述方案，确保 Deepseek 大模型在银行系统中的数据存 储高效、安全且可扩展，为银行业务的稳定运行提供坚实的数据基 础。 4.3 数据处理 在银行系统中，Deepseek 大模型的数据处理环节是确保数据 质量、提升模型性能的关键步骤。首先，数据的预处理阶段需要对 大模型至银行系统时，合规检查是确保系统 安全运行、符合监管要求的关键环节。首先，需进行全面的数据隐 私与保护审查，确保模型处理的所有客户数据均符合《个人信息保 护法》及银行业相关数据保护规定。具体措施包括：数据加密存 储、访问权限控制、数据最小化原则的实施等。同时，需设立数据 泄露应急响应机制，确保在数据安全事件发生时能迅速采取有效措 施。 其次，模型输出的合规性检查同样重要，这涉及到模型的决策 逻辑和输出结

数据分析：挖掘隐藏价值，以尖端科技打造创新产品 保险公司为了利用数据进行定价和风险管理，在技术和人员上进行了大量投 资。但他们仍看重传统的保险精算师，这意味着，数据并没有得到应有的充 分利用。所以，保险公司应该利用人工智能来挖掘数据中隐藏的价值。例如， 以前所未有的方式查询和可视化企业以及客户的数据。 这样可以打破现有价值链和数据竖井的局限性，在整个业务中发挥杠杆作用。

生成式大模型在医疗场景中的潜力。 首先，在医学图像分析方面，AI 生成式大模型被用于处理和解 读医学影像，如 X 光片、CT 和 MRI。某些医院引入了基于深度学 习的大模型，能够在短时间内提供初步的诊断意见，大幅提高了工 作效率。例如，一家医院通过使用 AI 系统分析胸部 X 光片，发现 早期肺炎病例的准确率达到 95%以上，这一效果显著地提高了医务 人员的工作效率并减轻了负担。 其次，在临床决策支持系统中，AI 生成式大模型可以通过 分析和生成大量数据，为医疗行业提供精准的解决方案。以下是几 种具体的应用方式： 首先，在医学影像分析中，AI 生成式大模型能够处理和分析大 量的医疗影像数据，例如 X 光、CT 和 MRI 扫描。这些模型可以通 过训练学习到的图像特征，辅助医生进行疾病的早期诊断。通过对 病灶区域的高亮显示和病变类型的自动分类，大模型不仅提升了医 疗影像的解读效率，还减轻了医生的工作负担。 生成式大模型应用的重要方向之 一。借助这些模型，医疗影像的解读和分析可以实现更高的准确率 和效率，对疾病的早期发现、诊断和治疗决策提供有效支持。 首先，AI 生成式大模型能够解析各种类型的医学影像，包括 X 光、CT、MRI 和超声等。这些模型通过训练大量的影像数据，能 够识别不同的病变特征，例如肿瘤、骨折、炎症等，并给出相应的 诊断建议。通过与传统影像分析方式相比，AI 模型在图像识别的灵 敏度和特异性方面表现出了显著的优势。

进行微调， 并结合预算强制技术，实现了强大的推理能力和测试时计算扩展性 如何低成本实现推理模型？ Less Is More for Reasoning LIMO 假说： 在预训练阶段已经充 分 编码领域知识的基础模型中， 复 杂 的推理能力可以通过最少但精 确编 排的认知过程演示来涌现： • 模型具备丰富预训练知识 • 高质量的推理链示范 LIMO 通过 817 个训练样本

以通 过增强细节的技术手段，如：  细节纹理叠加：在基础纹理的上方再叠加一层细节纹理，用于 表现更小尺度的细节，如划痕、污垢或苔藓等。这能够使表面 看起来更加生动，富有层次感。  环境光遮蔽：通过模拟光线在物体表面交互的方式，添加阴影 效果，从而增强立体感，特别是在建筑物和地形接缝处的处理 效果尤为重要。  动态特效：考虑到铁路沿线的环境多变，有必要实施动态特效 的应用，比 道、枕木、周围植被以及相关设施等。拍摄时应保持光线均匀，避 免阴影或高光部分影响后期处理。为确保数据的一致性，每种材质 至少需拍摄 3-5 张，并记录拍摄位置信息和角度，以便后期整理。 其次，对获取的图像进行后期处理。这一阶段包括图像的拼 接、色彩校正、去噪声和增强细节等。拼接过程应使用图像处理软 件，确保不同图像之间的无缝连接。色彩校正主要根据环境光条件 调整图像的色温和饱和度，确保纹理的真实展现。去噪声处理可以 UV 展开工具可以在软件内置的工具箱中找到，参考图如下所示： 另外，需要创建法线贴图和高光贴图，以进一步增强表面细 节。法线贴图可用于模拟表面的微小凹凸，以实现更精细的视觉效 果；高光贴图则可以通过模拟光照与表面反射的变化，为模型的材 质赋予更真实的质感。通过这些贴图的结合，可以使模型在不同光 照条件下展现出丰富的层次感。 最后，在完成纹理贴图的应用后，需要进行渲染测试。通过实

用自监督学习方法，主动捕捉训练文本中更深层次 的特征和规律，而非在预设知识结构下的信息抽 取[11]，从而具有突破已有认知局限实现创新的潜能。 1.1.3 数值计算过程 模型通过优化其预测下一个单词（如 GPT）或填 充缺失单词（如 BERT）的能力，来调整多层神经网络 模型的内部大量神经元连接权重参数，实现对知识 的获取。这一参数调优过程在连续平滑数值空间进 行，与符号化表示的知识获取中的离散符号操作相 比，可以捕捉更为复杂和细致的规律，实现对过往

编程、智能风控、智能营销等； 3 ） 决 策赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早， 邮 储银行、浦发银行、江苏银行等也有较为领先布局应用。 AI 一体机的出现为机构提供了全新的解决方案，凭借其开箱 即 用、软硬件一体化设计等优势， 正在成为很多中小银行智能化转型的重要选择。 n 智能问答、智能客服、辅助编程、智能办公、智能风控等 中国银行 内部知识服务、辅助编码等 建设银行 智能客服、市场营销、投研报告、智慧办公、智能运营、智能风控等 交通银行 办公助手、客服问答等 邮储银行 研发测试、运营管理、客户营销、智能风控、消费者权益保护等 中信银行 落地代码生成、智能操作等 平安银行 零售风控、零售贷款审批、运营管理、消保降诉、汽车金融等 招商银行 零售、批发、中后台 入外部模型，保障技术 可 控性 应用场景：建信理财率先探索资产配置优化、风险预警等理财场景，同时通过金融语义框架将“抵押率”“偿债覆盖率”等术语转化为业务逻辑，应用于 合同 解析与风险建模 邮储银行 技术落地：依托自有大模型“邮智”，本地部署并集成 DeepSeek-V3 模型和 DeepSeek-R1 推理模型 应用场景：应用于智能客服“小邮助手”后，新增逻辑推理功能，可精准识别用户需