•保险公司要允许人工智能在整个价值链中创造性地利用数据，挖掘所有数据 集中隐藏的价值。 AI 三大应用场景：人力资源+流程管理+数据分析 “人工智能”一词包含许多不同的技术和能力。我们可以将人工智能定义为：能 够感知、理解、行动和学习的计算机系统。换句话说，一个系统可以感知它 周围的世界，分析和理解它接收到的信息，并在此基础上采取行动，通过学 习改进自己的性能。 通过利用机器与环境、人以 014 至 2016 年间，与人工智 能或智能自动化相关的投资数量增长了大约两倍。 只有通过智能框架来提高员工的工作效率，利用智能自动化和数据分析实现 产品创新，保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。 5 人力资源——利用人工智能，让员工合理分配时间，提高他们的工作效率。 通过 20%的非例行工作，创造出 80%的价值。 流程管理——重新审视 流程管理——重新审视商业模式和工作流程。通过智能机器不断审查端到端 流程，并应用“智能自动化”来改进和优化现有流程。 数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务 型数据，来改进算法，并以新的方式组合数据以发现趋势。 人力资源：通过科技提高工作效率，人机协作成未来发展趋势 许多保险公司已经在深度学习、视频分析和自然语言处理等技术上投入巨资。 尽管智能技术的

7 3.1.1 中讯院全流程支撑广东联通深圳智算中心高效交付 ............................................... 7 3.1.2 联通河北政务云智算中心利用数字化平台实现智能建造技术实践 ....................... 8 3.1.3 L1&L2 联动节能在广东移动深圳宝观液冷数据中心的创新实践 .................. 化转型加速，智算产业已成为推动经济增长、科技创新的关键基石。 政策与市场方面，中国“东数西算”工程、美国“人工智能行动计划 2”等政策加速 推进了智算基础设施布局；金融、医疗、制造等行业利用 AI 优化流程，提高生产力和效 率，使得智算服务市场年增速超 30%。 技术驱动方面，深度学习、大模型的兴起，催生了对智能算力的巨大需求；AI 训练和 推理依赖高性能计算专用芯片，提高了对 冷、可再生能源技术是绿色低碳发展主要的方向；算力调度与网络协同极大提升资源利用 率；大模型持续进化，推动智算向更高阶发展。 智算产业正重塑全球科技竞争格局，成为数字经济时代的核心基础设施，未来将深度 赋能千行百业，引领新一轮产业革命。 1.2 智算中心高效应用面临挑战 当前智算中心的建设如火如荼。但很多智算中心陷入“重建设、轻服务”、“有算力、 无运营”的困境，导致资源利用率低下，投资回报率不达预期。具体有如下几方面的挑

进行训练，优化模型参数，提升其在生态环境监测中的准确性 和可靠性。 3. 实时监测与预警：利用训练好的模型，开发实时监测系统，能 够实时分析数据，发出环境质量报警，快速反应。 4. 生态决策支持：通过 AI 分析的结果，提供科学的决策支持， 帮助政府和环保机构制定更有效的环境政策、规划和行动方 案。 5. 公共参与与教育：搭建公众参与平台，利用 AI 生成的可视化 生态环境数据，为公众提供教育和参与的机会，增强社会对生 生态环保不仅是生态系统本身的保护，更涉及到人类社会经济 的可持续发展。在当前和未来的发展过程中，实现经济增长与环境 保护的双赢是各个国家政策制定的目标。为此，必须加强对生态环 境的监测与治理，促进资源的合理利用，推动绿色技术的应用和普 及。 生态环保的重要性可以从以下几个方面进行详细阐述： 1. 保护生态系统：生态系统是地球上生物与环境相互作用的复杂 网络，维护生态平衡对人类生存至关重要。 2. 推动社会公正：环境问题往往与贫困和不平等紧密相关，生态 环保有助于实现公平与正义，保证每个社会成员享有良好的生 存环境。 在此背景下，生态环保智慧诊断接入多模态 AI 大模型的应用 方案显得尤为重要。通过利用先进的人工智能技术，结合物联网、 大数据等推动生态环保工作，能有效提升监测与管理的效率，实现 对环境问题的快速诊断和响应。这将为开展更科学合理的生态保护 措施提供重要支撑，助力实现人与自然的和谐共生。

算法，分析沿线数据，实现对铁路状态的实时监控和 预测，提升突发情况的应对能力。 3. 打造一套智能化的决策支持系统，通过大数据分析，为铁路沿 线的维护、调度和管理提供科学依据。 4. 实现与现有铁路管理系统的无缝对接，提升数据利用效率，实 现资源的共享与协同。 5. 推动铁路沿线的绿色管理，通过智能化手段实现更为高效的资 源配置与环境保护。 本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对 车调度的智能化水平。借助于数据融合技术，铁路部门能够实现对 整个运输网络的最优调度，提高列车的准点率和运输效率。 在保障安全方面，实景三维 AI 大模型能够进行动态监测，实 时识别违章行为和危险因素。例如，利用图像识别技术，系统能够 自动检测出沿线的障碍物或安全隐患，并及时发出警报，以作出快 速反应。此外，通过 AI 模型的深度学习能力，可以识别轨道和设 备的微小变形和损坏，从而提前进行维护，防止事故的发生。 本项目的具体目标包括： 1. 提升安全管理水平 通过三维模型的实时监测，及时发现铁路沿线的潜在安全隐 患，提升对自然灾害、非法侵入等事件的响应速度，确保铁路 运营的安全性。 2. 优化资源配置与决策支持 利用大数据分析和 AI 算法，对铁路沿线的环境、设施、流量 等进行综合分析，为运营管理提供数据支持，帮助决策者进行 更有效的资源配置。 3. 改善服务质量 通过对沿线环境的态势感知，提升旅客出行体验，准确提供列

通过将系统拆分为多个独 立的微服务，实现模块化 开发与部署，提升系统的 灵活性和可维护性，同时 降低单点故障的风险。 容器化部署 利用容器技术（如 Docker 和 Kubernetes ）实现应 用的快速部署和高效管理， 缩短开发周期，提高资源 利用率，并支持跨平台迁 移。 自动化运维 结合 DevOps 理念，实现 持续集成与持续交付 （ CI/CD ），通过自动化 工具监控系统运行状态， 针对大模型的高计算需求，配置 高性能 GPU 集群，并通过优化算 法和并行计算技术，最大化利用 硬件资源，提升模型训练和推理 效率。 通过智能调度算法，根据任务优 先级和资源使用情况，动态分配 算力资源，确保关键任务的高效 执行，同时避免资源浪费。 采用混合云架构，将核心计算任 务部署在私有云中，确保数据安 全性和可控性，同时利用公有云 的弹性资源应对突发的高计算需 求。 结合资源使用监控和成本分析工 量，及时发现和解决数据问题，确保数据治理的持续性和 有效性。 知识抽取 通过大模型的语义理解和推理能力， 将不同来源的知识进行融合，消除知 识冲突，丰富知识图谱的内容和深度。 知识融合 动态更新 利用大模型技术从多源数据中自动抽 取实体、关系和属性，构建初始知识 图谱，涵盖银行的核心业务、客户、 产品等信息。 动态知识图谱可应用于智能客服、风 险预警、精准营销等多个场景，提升 银行的智能化水平和业务效率。

具身智能更强调与环境的交互, 只有拥有物理身体 才能与世界进行互动, 更好地解决现实问题[3]. 当 前, 随着机器人技术和计算机科学的发展, 具身智 能受到更多的关注, 逐渐从概念走向实际应用, 而如何利用目前飞速发展的计算能力与人工智能 (Artificial intelligence, AI) 技术提高具身智能的表 现则成为学界与产业界的关注重点. 最近的研究表 明, 通过扩大语言模型的规模, 可以显著提高其在 视觉感知来增强具身任务规划. 框架使用视频数据 的初始帧和对应的文本指令作为输入, 根据输入的 指令和环境图像, 生成一系列动作计划. 研究人员 在多个公开的机器人数据集上进行实验, 结果表明, GPT-4V 能够有效地利用自然语言指令和视觉感知 生成详细的动作计划, 且这些计划与真实世界的演 示视频具有高度的一致性, 展现出 GPT-4V 在具身 智能中的潜力. ViLA[30] 同样引入了 GPT-4V, 通过将视觉信 后续的行动步骤. 例如, 如果第一次行动没有完全 达到预期的效果, ViLA 可能会生成一个新的行动 步骤来纠正或完成未完成的任务. 通过这种以多模 态大模型提供实时反馈的设计, ViLA 能够自然地 利用视觉反馈来实现闭环规划, 使得机器人灵活地 适应环境变化, 并有效地执行长期任务. MultiPLY[100] 构造了基于 LLaVA[101] 的多模态、 以对象为中心的具身大语言模型. 研究人员预先定

规性审查以及模型的持续监测。医疗数据通常涉及敏感信息，因此 确保数据安全与病人的隐私至关重要。 通过以下几点，我们可以更清晰地理解 AI 生成式大模型在医 疗场景中的实际可行性：  数据来源：利用电子健康记录（EHR）、医学文献和临床试验 数据进行模型训练。  模型类型：根据应用需求选择合适模型，如 GPT、BERT 等进 行文本生成与理解。  场景应用：患者病历生成、智能问诊、个性化医疗方案制定、 合规与安全：制定数据保护政策，确保遵循 HIPAA 等相关法 规，保护患者隐私。 这些策略的实施不仅能够推动 AI 生成式大模型在医疗领域的 应用发展，还将为医务人员提供强大的技术支持，从而更好地服务 于患者。通过充分利用这一新兴技术，我们可以期待医疗领域的进 步，实现更高效、智能的医疗服务。 2.1 定义与特点 AI 生成式大模型是近年来人工智能领域的一项重要进展，其核 心在于通过大规模的数据训练，使得模型能够生成与输入相关联的 大模型的优势 大模型作为人工智能领域的重要创新，其优势在多个方面体现 出其在医疗场景应用中的巨大潜力。 首先，大模型展现出卓越的学习能力，能够有效分析和处理海 量数据。与传统模型相比，大模型在训练过程中利用更深层次的网 络结构，提高了特征提取的多样性和准确性。尤其是在医疗领域， 模型能够整合不同来源的数据，包括病历、影像、基因组信息等， 形成全方位的患者画像。这种整合能力对于个性化医疗和精准治疗

力，能够帮助运营方获取更为精准的客流预测，优化车辆调度方 案，提高整体运营效率。 在这一背景下，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用方案应围 绕以下几个核心方面展开： 1. 客流预测与分析：利用 AI 算法对历史客流数据进行深度分 析，可以准确预测不同时间段、不同线路的客流变化趋势，进 而为运营管理提供有效支持。 2. 车辆调度优化：基于实时数据和预测信息，构建高效的车辆调 度模型 调度和能耗管理，能够显著降低运营成本，推动绿色出行。 为具体展示 AI 大模型在城市轨道交通中的应用场景，可以列 举以下几个关键应用：  旅客流量预测与管理：通过历史数据和实时数据的结合，利用 AI 大模型预测特定时间段的客流量，并根据预测结果调整列 车发车频率和停靠站。  列车调度与运营优化：运用 AI 大模型分析列车运行数据，优 化列车的调度计划，以保证在客流高峰期的高效运营。 营。  故障检测与维护策略：基于 AI 大模型的自学习能力，可以实 现对设备及系统状态的监测，及时发现异常并制定相应的维护 策略，减少事故发生的概率。  安全风险评估与管理：利用 AI 大模型进行实时监控和数据分 析，提高安全管理的精确性和响应速度，帮助运营方快速应对 突发情况。 通过对以上应用的深入实施，城市轨道交通行业可以显著提升 服务水平和运营效率。借助 AI 大模型的强大功能，行业内还可以

在AI高速发展和在线业务快速膨胀的时代，企业用户对云基础设施的性能、成本、稳定性、安全 性等方面提出了全新的要求。为适应企业创新、降本增效以及业务出海等需要，云服务商不断通 过协同创新升级全栈服务品质，同时也利用自身融合发展的经验优势，助力企业积极开展国际化 布局。 �� 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 Rate �� 对算力密度的极致追求：企业希望利用有限的物理空间输出更强大的算力。这一方面体现在 一些高端的云服务实例可以提供数百、数千甚至数万数量级的CPU、GPU核服务能力；另一 方面，为满足大数据、数据库、3D视频处理在内的一些单核敏感型业务的需要，云服务仍将 持续提升单核、单实例性能。 多技术融合提升连接性能：云服务商综合利用内存/缓存、PCle、RDMA、IP网、EIP、VPC 图2 全球企业认为未来2年对业务成果最重要的IT事项 应用可用性 整体安全 风险管理 应用性能 灾难恢复和备份 运营及工具一致性 人才/技能 治理/合规 优化人员生产率 资源利用/密度最大化 成本管理 跨数据中心整合 自动化 快速交付 夸云可视性 n = ���� 来源: Cloud Pulse Survey, IDC ��% ��% ��% ��% ��%

以AlphaGeometry项目为例，该项目通过生成高达一亿个精准合成的数据点，为解决 复杂几何问题提供了强大的数据支撑，展现了合成数据在特定领域应用的巨大潜力。 DeepSeekMath项目则充分利用深度学习技术的优势，创造性地生成了包含多种难度级 别与问题类型的复杂数学题目及其解答。这一举措不仅丰富了合成数据的维度，还显著提 升了模型在处理复杂数学问题时的性能表现，尤其是在深化对数学概念的理解与应用能 根据具 体需求进行定制化设计，如确保不同类别数据的平衡表示，进一步提升模型的泛化能力。 同时，合成数据还有助于缓解数据隐私保护的压力，通过创建匿名化或去标识化的数据 集，为数据的安全共享与高效利用提供了保障。 1.1.1 数据：多措并举缓解短缺状态 �� 然而，值得注意的是，尽管合成数据展现出巨大的应用潜力与优势，但其发展与应用 仍面临着一系列挑战。其中，确保合成数据的真实性与保真度是首要问题，因为基于虚假 Cloud不断扩展其计算资源，提供了更灵活、更 强大的计算服务。这些平台的支持使得研究人员和企业能够更容易地访问到高性能的计 算资源，加速了大模型的研发和应用。云计算的弹性扩展能力也使得资源的利用更加高效， 降低了研发成本。例如，AWS推出的基于Blackwell GPU的Amazon EC2实例，将为用户提 供强大的AI推理性能和便捷的接入方式。 （5）端侧算力发展 端侧大模型定义