• 企业需求预测模 型 • 报告智能生成模型 • 成果需求推荐模 型 • 企业转化能力评价模型 南平市绿色产业创新平台 • 绿色创新指数 • 科技招商模 型 • 关键技术挖掘 • 投资决策模 型 • 强补固拓模型 • 创新主体评 价 应用实例：市域四链融合决策应用实践 特色 创新 特色 创新 术建设中国视谷产业大脑，驱动政府、园区、企业、人才等多元创新主体共谋产业发展

societies[M]. Beijing: Peking University Press, 2011.（in Chinese） [26] 石响，王天乐, 夏乾臣, 等 . 基于大型语言模型的应急人机 协同救援关键技术 [J]. 指挥与控制学报, 2024, 10（3）: 276- 283. SHI X, WANG T L, XIA Q C, et al. Key technologies for hu⁃ man-machine

在数据处理层，收集到的数据将被传输至中央处理单元 （CPU）或云端进行深度学习模型的训练和数据分析。在数据处理 过程中，将使用数据清洗、降噪、特征提取等技术，把原始数据转 换为适合模型训练的格式。此层的关键技术包括数据增强技术和数 据标注，以确保模型具有良好的泛化能力。 模型推理层是系统的核心部分，负责实际的 AI 模型推理和决 策。根据用户需求，该层可以部署多个不同的模型，例如目标检测 模型、 下，系统的出错概率可能增加。 针对上述风险，以下是相应的应对措施：  在项目启动前，进行一次详细的数据准备和技术环境评估，确 保数据的有效性运用，并配置测试环境验证软硬件兼容性。  组建一支技术上强大的团队，针对关键技术环节进行培训和知 识分享，确保团队成员能在各自的工作领域中发挥最大效能。  定期进行技术评估和风险审查，通过建立技术文档和标准操作 规程，降低因知识传递不足而导致的风险。  针对不同应 需要的设备和材料成本可能上涨，超出预算预期。 3. 技术难题：在实际开发中，可能会遇到未预见的技术问题，解 决这些问题可能需要额外的开发资源和时间，涉及到人力和材 料的额外支出。 4. 人员流动：关键技术人员的离职可能导致知识流失，替换新人 员的培训和上手成本也会造成预算增加。 为了有效应对预算风险，建议采取以下措施： 1. 详细预算编制：在项目初期，应进行全面的预算编制，包括人 员、设备

为确保系统的可维护性，引入 CI/CD（持续集成/持续交付） 流程，自动化测试和部署。使用 Jenkins 作为 CI/CD 工具，结合 Docker 容器化技术，实现快速迭代和高效部署。 以下为系统架构的关键技术堆栈：  数据存储：Hadoop HDFS, MySQL, Redis  服务框架：Spring Boot, gRPC  前端框架：React  数据处理：Spark  消息队列：Kafka 通过以上策略，可以显著提升人工智能数据训练考评系统的整 体性能，确保其在高负载下依然能够稳定、高效地运行。 8.3 并行计算与分布式处理 在人工智能数据训练考评系统的构建过程中，并行计算与分布 式处理是提升系统性能和扩展能力的关键技术。为了应对大规模数 据训练和复杂模型计算的需求，系统需要采用高效的并行计算框架 和分布式处理策略。 首先，系统将基于分布式计算框架（如 Apache Spark 或 TensorFlow 风险，制定相应的应对措施，并贯穿于项目实施的各个阶段。 技术风险方面，由于人工智能技术的复杂性和快速迭代，可能 存在技术方案不成熟或无法满足需求的情况。为应对此类风险，项 目团队应建立技术预研机制，提前验证关键技术的可行性，同时与 行业技术专家保持紧密沟通，确保技术路线的科学性和前瞻性。此 外，制定技术备选方案，确保在主要技术路径受阻时能够快速切 换。 数据风险是人工智能项目的核心风险之一，主要体现在数据质

时的痼疾。我们此前的研究发现，67%的企业对 其数据的信任度不足，难以有效利用并从中获取 价值；而55%的企业在内部数据发掘方面仍主要 依赖人工方式。 许多企业所欠缺的，正是一种能够将所有 要素整合起来的关键技术能力⸺我们称之为 “数字核心”5。它整合了云、数据、AI和安全等 关键组成部分，以及来自生态系统合作伙伴的数 据，从而为实现高级自动化，乃至最终的自主化 奠定基础。 Making autonomous

92%，远超人工抽样检查的 65%水平。最后是智能分析辅 助，通过自然语言处理技术自动解析合同条款、监管文件，生成风 险提示和审计要点，使审计师能够聚焦于专业判断而非基础信息处 理。 关键技术指标对比表： | 维度 | 传统审计方式 | 人工智能辅助 审计 | 提升幅度 | |——————–|————–|——————| ———-| | 数据处理效率 | 100 解析合同条款与会计准则差异，识别潜在 合规风险 3. 建立多维度关联分析引擎，发现隐蔽的舞弊模式（见 下表典型场景） 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 关联交易舞弊 32% 89% 图谱推理+时序分析 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 收入确认异常 45% 93% 贝叶斯网络+规则引 擎 费用分摊失真 28% 76% 聚类分析+异常值检 测 知识沉淀标准化 设计审计知识图谱架构，解决行业经验碎片化问题：

能需求 以及系统约束条件。该文档将确保所有相关方对系统的预期功能有 一致的理解，并为后续开发提供明确的指导。 其次，系统设计文档将涵盖系统的整体架构设计、模块划分、 接口定义、数据流图以及关键技术选型。该文档将详细说明各个模 块之间的交互关系以及系统中使用的核心算法和数据处理流程。 接下来，数据库设计文档将提供数据库的详细设计方案，包括 数据库表结构设计、索引策略、数据存储方案以及数据备份与恢复 验收报告撰写是整个项目交付与验收环节中至关重要的一步， 是项目成果的书面化总结和正式确认。验收报告应以清晰、严谨、 全面的方式呈现项目成果，确保所有相关方对项目达成一致认可。 验收报告的内容应涵盖项目背景、目标、执行过程、关键技术实 现、测试结果、问题与改进、最终交付成果及验收结论等。以下为 验收报告撰写的详细步骤与要求： 首先，项目背景与目标部分应简要概述项目的启动背景、业务 需求及项目目标。此部分需明确项目解决的问题或实现的功能，确 动。可以采用时间轴的形式，清晰展示项目的里程碑事件及完成情 况。对于知识库数据处理及 AI 大模型训练项目，需特别标注数据 收集、清洗、标注、模型训练、调优等关键环节的完成时间及成 果。 在关键技术实现部分，需详细描述项目的技术方案及实现过 程。例如，可以使用图示或流程图展示数据处理的技术架构、AI 模 型的训练及推理过程。对于使用的算法、工具及框架，需列出具体 的技术参数及版本信息，确保技术实现的透明性和可追溯性。

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 核心部件依赖进口，这在一定程度上限制了算力产业的自主可控发 展。软件层面，操作系统、数据库等基础软件的稳定性和性能优化 相对不足，存在兼容性、安全性和效能发挥等问题。此外，软硬件

14 杭 州 市 人 民 政府 《关于支持人工智能全产业 链高质量发展的补充意见》 （征求意见稿） 2024 年 5 月 1）支持算力技术攻关。鼓励企业开展算力关键技术研发攻关，市级科技研发 计划给予专项支持。鼓励企业承担国家、省重点研发任务，加速形成重大科研 成果，对符合政策规定的项目按国家、省实际到账资助经费的 25%给予资助， 资助金额最高不超过 500

个功能模块独立部署和管理。这种架构不仅可以提高系统的灵活性 和可维护性，还能通过容器化技术（如 Docker 和 Kubernetes） 实现快速部署和自动化管理。 以下是实现集成与互操作性的关键技术点：  模块化架构设计  标准化 API 接❑  通用协议和标准（RESTful API、OAuth 2.0、WebSocket）  云计算技术  多种数据格式和数据库类型支持 RESTful API 或 GraphQL 接 设计，确保不 ❑ 同模块之间的通信简洁高效。同时，通过版本控制机制（如 API 版 本号）保证在功能升级时不会影响已有的业务运行。以下是可扩展 性设计的关键技术点的总结：  模块化架构设计，支持独立扩展  分布式部署策略，提升系统容错性  可伸缩数据库架构（NoSQL 或 NewSQL）  分片技术和缓存机制优化查询性能  微服务架构结合容器化技术