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 产业数字化在均衡发展中实现质的跃升，实现我国数字经济的共同 繁荣。 综合算力指数 5 二、我国综合算力总体进展 （一）算力结构优化与技术创新并进 在结构优化与技术创新的双重驱动下，算力水平正实现质与量 助力各地方不断强化竞争优势、优化资源配置，有针对性地加大投 入和创新，促进产业升级转型，发展具有区域特色的数字经济。 促进区域协调发展。通过比较分析我国各地区的算力、存力、 运力建设现状、模型能力及发展环境，加速提升综合算力效能，推 动地区经济与社会的全面数字化转型，缩小东、西部算力发展水平 差距，促进区域协调发展。 引导资源合理配置。当前我国算力生态仍较“碎片化”，算力的 需求与供给之间不能完全精准适配。对我国进行综合指数分析可以 求旺盛，在算力基础设施建设方面投入较大，推动算力规模快速增 长。能源优势地区，如贵州、内蒙古、山西等地，凭借区位、能源、 资源或政策优势，发展低成本、高能效的算力产业，吸引了大量算 力中心建设，促进区域协调发展。 综合算力指数 17 来源：中国信息通信研究院 图 5 省级行政区算力分指数-算力规模 Top10 我国在用标准机架数 Top10 省份为河北省、广东省、江苏省、 贵州省、内蒙古自

透明度。若缺乏端到端的可视性，即使是最先进 的AI系统也难以创造真正的价值。对于诸如自主 化AI（agentic AI）这类新兴系统而言，这一点尤为 关键，因为它们并非简单遵循固定指令，而是需要 统筹协调复杂的任务流程。 其二，简化流程。那些善于精简运营、标准化 流程的企业，将能更快地规模化应用技术，更迅 速地适应变革，并加速AI的学习周期。在当今的市 场格局中，这些无疑是一种核心的竞争优势。 如今 实现自主智能供应链 我们已经步入技术能够支持自主系统的新时代。 供应链本身具备流程驱动和数据驱动的特性，使 其成为自主化AI等技术的理想应用场景。这些技 术能够以前所未有的速度和效率协调复杂的决 策，众多供应链与技术领域的领导者对此深表 认同。 我们对1000名来自10个行业的首席级高管的 调研显示，未来十年内，近66%的企业将致力于全 面提升其供应链的自主化水平。其中更有约40%的 业将难以从自主智�供应链的实施中获取价值。 实现自主智能供应链 24 企业必须升级其遗留系统，并构建一个由智 能体架构支持的、具有适应性的AI能力体系。这使 企业能够通过将AI融入运营，在复杂流程间实现 工作流的统筹协调。AI智能体可以执行常规、高频 的任务，整合多种职能并综合分析数据，甚至能够 全程监督整个流程。这些智能体能够提升效率， 驱动战略性工作流，并打破部门壁垒，从而创造出 全新水平的运营智能和可扩展性。

安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进步以及区域协调发展起着不可或缺的作用。首先，铁 路运输具有大容量和高效率的特点，能够在短时间内运输大量的货 物和乘客。在中国这样一个幅员辽阔、人口众多的国家，铁路的角 色愈发凸显，尤其是在推动工业、农业以及城市化进程中，其经济 队，包含以下角色：  数据采集工程师：负责操作和维护采集设备，保证设备在现场 的正常运转。  GIS 专家：进行地理信息系统相关的数据处理和分析，确保数 据的空间准确性。  现场管理人员：协调现场各项工作，确保人员和设备的合理调 配，提升效率。 接下来的工作流程按照以下步骤进行： 1. 前期准备：进行现场勘察，规划数据采集的路线和时间节点， 确保不会影响正常铁路运营。 2. 设 应 建立严格的数据管理流程，确保所有采集和存储的数据均符合国家 和行业的规定。同时，利用加密和权限管理技术，保护用户和运营 商的信息安全。 为了确保各方参与者能够有效沟通和配合，建议定期召开协调 会议，分享运营中的问题、解决方案及优化建议，形成持续改进的 良性循环。此外，还应建立运营反馈机制，以便一线工作人员能够 将实际使用中遇到的问题及时反馈给研发团队，促进系统的优化与 升级。

项目团队及职责分工 本项目的团队由项目经理、数据工程师、算法工程师、AI 模型 训练师、质量保证专家和产品经理组成，确保项目在各个环节都能 高效推进并达到预期目标。项目经理负责整体项目的规划、进度管 理和资源协调，确保项目按时交付并符合预算要求。数据工程师负 责数据的采集、清洗和预处理，确保数据的完整性和质量，同时开 发和维护数据管道，以便为后续的模型训练提供可靠的数据支持。 算法工程师负责设计和优化算法，解决数据处理和模型训练中的技 题。产品经理 负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为技术实现方案， 确保项目输出的成果能够满足业务需求。 项目团队的具体职责分工如下：  项目经理：负责项目的整体规划、进度管理、资源协调和风险 管理，主持项目会议，跟踪项目进展，确保项目按时交付。  数据工程师：负责数据采集、清洗、预处理和存储，开发和维 护数据管道，确保数据的可用性和完整性。  算法工程师：负责算法的设计、优化和实现，解决数据处理和 数据与现有数据进行融合，解决可能的冲突和重复问题。 3. 数据 索引：更新知识库的索引结构，确保新数据能够被快速检索。 为了支持动态更新机制的高效运行，还需构建一个自动化的工 作流管理系统。该系统应能够协调各个环节的工作，监控整个更新 过程的执行情况，并在出现异常时及时报警和处理。 此外，为了评估动态更新机制的效果，应定期进行性能评估和 优化。评估指标包括但不限于： - 更新频率：知识库的更新频率是

ETL 工具进行数据迁移，确保数 据的完整性和一致性。迁移过程中，需进行多次数据校验，确保迁 移后的数据准确无误。 系统集成与部署过程中，需建立完善的项目管理机制，包括进 度跟踪、风险管理以及沟通协调。定期召开项目会议，及时解决实 施过程中遇到的问题，确保项目按计划推进。 最终，完成系统集成与部署后，需进行全面验收测试，包括功 能测试、性能测试、安全测试等。验收测试通过后，系统正式上线 运行，并进入后续的运维和支持阶段。 接口开发完成后，进入测试阶段，包括单元测试、集成测试和 性能测试。单元测试主要验证单个接口功能的正确性，确保每个 API 在各种输入条件下都能返回预期的结果。集成测试则关注多个 接口之间的交互，检验系统整体功能是否协调一致。性能测试通过 模拟高并发场景，评估接口的响应时间、吞吐量和稳定性，确保系 统在实际应用中的可靠性。 为了提高测试效率和覆盖率，建议采用自动化测试工具，如 Postman、JMeter 有专人负责，避免因职责不清导致的协作障碍。 为了进一步提升跨部门协作的效果，DeepSeek 还提出了以下 几点建议：  定期跨部门会议：安排定期的跨部门会议，确保各部门能够及 时沟通进展和问题，协调资源，调整策略。  跨部门培训：组织跨部门的培训活动，增强员工对其他部门业 务的理解，促进团队间的合作与信任。  绩效评估体系：建立跨部门的绩效评估体系，将协作效果纳入 考核范围，激励各部门积极参与协作。

录应详细记录讨论结果，并及时分发给所有项目组成员。 在项目启动之前，需要进行充分的利益相关者分析，识别出所 有可能受到项目影响的群体，包括政府机构、公众、以及其他行业 相关方。进行充分的沟通与协调，确保他们对项目的支持和配合。 项目启动后，可以按照以下关键步骤有效推进： 1. 制定项目章程，明确项目目标与范围。 2. 确立项目管理框架，并选择合适的项目管理工具。 3. 进行初步的风险 法的高效运用。  系统工程师：负责系统架构设计，确保大模型与现有轨道交通 系统的有效集成。  领域专家：提供行业知识支持，确保模型的实际应用符合行业 标准和需求。  项目协调员：负责日常的项目进度管理和团队沟通协调。  测试工程师：负责模型的验证和测试，确保其功能的准确性和 可靠性。 接下来，项目团队的组建应遵循如下步骤： 1. 角色定义与责任分配：根据项目需求，详细定义各个角色的职 统之间的兼容性和接口设计，确保在实施阶段能够顺利对接。 管理风险则与项目计划的执行以及资源的配置密切相关。制定 详细的项目实施计划，并设定明确的里程碑和责任人，能够有效降 低项目延误的风险。定期召开项目进展会议，确保各环节协调一 致，信息传递畅通。 合规风险主要涉及法律法规的遵循情况。在项目实施过程中， 应定期进行合规性审查，确保 AI 大模型的应用不违反相关法律法 规。同时，建立合规风险预警机制，以便及时发现和纠正潜在的合

全面推广阶段（2-3 个月） o 在试点成功的基础上，向全院推广应用。 o 提供系统培训和支持，确保每位相关人员能够熟练使用 系统。 为确保项目顺利推进，需建立专门的项目管理团队，负责整体 协调与监控。此外，项目还需要合理配置资源，包括人力、技术和 财务资源。项目资源配置与关键人员角色如下： 角色 职责 项目经理 全面负责项目实施与进度把控 数据科学家 开展模型开发及数据分析工作  项目经理：负责项目整体的规划与执行，协调各方资源，确保 项目按时完成。  数据科学家：负责 AI 模型的设计与优化，需具备扎实的统计 学基础和编程能力，能够处理和分析医疗数据。  医疗专家：医学背景的专家，提供专业知识，确保模型的临床 适用性和安全性。  软件工程师：负责系统的开发和维护，确保模型部署和运作的 稳定性。  项目协调员：负责与各利益相关者的沟通，确保需求的明确和 供必要的数据 处理和分析支持，确保数据的质量和适用性。这些专业人员将负责 数据的收集、清洗、特征提取和模型评价，为 AI 模型的开发提供 支持。 最后，项目管理人员和工程师同样重要，他们负责协调团队内 部的沟通，确保项目按计划推进。此外，工程师需具备系统架构设 计和实施的能力，以保证 AI 解决方案的技术可行性和系统集成。 结合各学科的专长，团队的构建将遵循以下几个步骤： 1. 确

换为一套既符合需求也满足物理执行条件的框架, 框架使用大语言模型进行高层次任务规划, 从多种 机器人技能组成的技能库中选择合适的技能, 并使 用几何可行性规划器优化技能序列参数, 解决动作 间的几何协调问题, 从而提高任务成功率. PaLM-E[73] 是一个仅有解码器 (decoder-only) 的多模态语言模型, 能够结合视觉、语言和机器人 传感器数据, 自回归地生成文本, 这个生成的文本 难救援、智慧城市管理、群体机器人协作等高度复 杂的任务, 单一具身智能体往往难以有效应对, 如 何设计有效的通信与协调框架, 使各具身智能机器 人之间高效沟通并综合各局部信息进行整合决策将 是一个具有极大前景的研究方向. 近期, AutoRT[140] 构造了一个自动化数据采集框架作为机器人协调 器, 可以自动地指定一个或多个机器人在环境中执 行适当的任务并收集真实数据, AutoRT 在多个建 筑物中对

• 大配置拆分&聚合 模式匹配 • 前缀匹配 • 后缀匹配 • 中间模糊 事件推送 • 新增事件 • 删除事件 • 定时对帐 应用场景 分布式锁：多节点共享资源并发协调 • 基于CP协议Raft实现分布式锁 功能； 基于CP协议Raft 极简API • 全局lockKey标识 • Lock & Unlock接口 • 断线超时后自动释放锁； Part

培训：为确保系统的有效使用，需要对用户进行系统的培训与支 持。 为应对这些挑战，项目团队将采取分阶段实施的策略，以确保 每个阶段的成果都能得到充分的测试与优化。同时，将建立一个跨 部门的项目管理委员会，负责监督项目进展、协调资源以及解决跨 部门协作问题。通过这种方式，项目能够有效地控制风险，确保按 时按质完成。 2. 系统需求分析 在人工智能数据训练考评系统的建设过程中，需求分析是系统 设计的基础和关键。首先，系统需要支持多维度数据采集与处理功 计划是确保项目顺利推进、按时交付和高质量完成的关键环节。首 先，项目团队需明确组织结构与职责分工，设立项目经理、技术负 责人、质量控制专员等核心角色，确保每个环节都有专人负责。项 目经理负责整体协调与进度管理，技术负责人专注于系统架构设计 与技术实现，质量控制专员则监督各阶段成果是否符合预期标准。 项目启动阶段，需制定详细的项目计划，明确项目里程碑与关 键节点。项目周期可划分为需求分析、系统设计、开发实现、测试 项目组织结构 项目的组织结构设计是确保项目顺利实施的关键。项目的管理 团队将采用矩阵式组织结构，以确保资源的高效利用和多部门协同 工作。项目总负责人将由公司高层领导担任，负责整体项目的战略 规划和资源协调。项目下设技术开发组、数据管理组、质量管理组 和培训支持组四个核心小组，每个小组设组长一名，直接向项目总 负责人汇报。 技术开发组负责系统设计与开发，包括算法模型的构建、系统 架构的设计以及