中心建设指导，使算力资源分布更加均衡合理，改善中西部地区在 技术创新、算力应用、产业基础等方面的制约算力发展的条件，促 进充分发挥各地区的比较优势，提升算力的整体效能。同时，推动 算力结构多元配置，构建通算、智算和超算占比合理、协同高效的 基础设施架构。中国算力平台监测数据显示，截至 2025 年 6 月底， 我国在用算力中心机架总规模达 1085 万标准机架，智能算力规模达 788 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 网络正在向 400G 速率迁移，显著提升 OTN 设备的传输速度和容量，以满足用户对高 速数据传输的需求。OTN 网络单波传输速率可达 我国存力规模 Top10 呈现以东部地区为主导，中西部地区存力 发展水平提升的态势。经济实力雄厚的省份在存力规模上拥有明显 优势。东部地区企业与人口密集，数据生成与存储需求庞大，数字 化应用场景丰富多元，这些因素共同推动存力规模持续提升。其中， 广东、河北的存储总体容量处于全国领先地位，均达到 166 EB，能 够满足海量数据的存储需求。江苏、北京、上海的存储总体容量也 较为可观，均超过了 100

软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 解决方案 03 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 3.2 够持续利用云计算的海量数据存储和强大计算能力优势，支撑智能化的云应用出海。一大批 AI产品已经在市场中发挥了巨大作用，例如B端市场的国内企业生产、供应链管理、风险控 制，以及C端市场的智能搜推、智能客服等。 �� 挑战：企业多元业务需求与 海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 面对企业海量在线业务以及复杂的创新场景，现有的云基础设施常常难以应对用户在弹性、低时 延和高吞吐等方面的基础性能问题。 确保用户身处任何国家都期望获得相同体验、相同水准的服务。但不同国家文化背景、使用 习惯和技术水平差异性，都会严重对上述目标产生严重影响。这需要企业投入资源，兼顾全 球标准的建立以及本地化适配问题。 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 云计算的安全性与稳定性直接影响用户信任度，任何数据泄露或业务中断均可能导致灾难性后果。 数据安全性⸺信任与合规的双重考验：云计算的多租户架构和分布式存储特性增加了数据 被跨域非法访问

非英语网站，还 纳入了视频平台的内容，确保了数据内容的全面性与丰富性。此外，OmniCorpus还具备 高度的灵活性，能够轻松转换为纯文本语料库或图像文本对的形式，以满足不同领域研究 与应用的多元化需求。 1.1.2 算力：单芯片算力达新高，国产化初具规模 �� （3）量子计算的探索 虽然量子计算在商业应用中还处于早期阶段，但其在某些特定任务上展现出的巨大 潜力已经开始引起关注。 产品创新：大模型技术为保险公司提供了丰富的数据资源和强大的分析能力，使其能 够更准确地把握市场动态和客户需求变化。基于这些数据和分析结果，保险公司可以设计 出更符合市场需求、更具创新性的保险产品，满足客户的多元化需求。 智能化转型加速：大模型技术的引入加速了保险业的智能化转型进程。通过与区块链、 物联网等先进技术的结合应用，保险公司可以构建更加安全、高效、透明的数字化服务体 系，提升整体服务水平和市场竞争力。 智 能技术建立风险评估模型，实现风险的实时监测和预警。这有助于保险公司更好地应对复 杂多变的风险环境。 �� （7）保险科技生态圈构建 多元化生态圈模式已形成：为了快速推动行业创新、更好地满足客户的多样化需求， 各保险公司纷纷探索并构建了多元化的保险科技生态圈模式，这些模式不仅涵盖了传统 保险业务的上下游产业链，还跨越了不同行业领域，实现了业务场景的拓展和产业链的延 伸。具体而言，这些生态圈模式包括但不限于以下几种：

为详细的数据管理策略。 首先，数据收集应遵循医疗伦理和法律法规，确保获得患者的 知情同意，特别是涉及敏感个人信息时。在数据来源方面，应从医 疗机构的电子病历系统、实验室检验结果、影像学数据和临床试验 记录等多元化渠道获取数据，以增强模型的泛化能力与适用性。 在数据存储方面，应采用分层存储策略，将数据分为原始数 据、处理数据和训练数据几个层级。在原始数据层，应优先选择高 安全性的云存储解决方案，并确保数据加密，以防止数据泄露。在 服 务的质量与效率。 6.3.1 数据收集来源 在实施 AI 生成式大模型于医疗场景中的应用过程中，数据的 收集来源是确保模型有效性和可靠性的关键环节。为了实现高质量 的数据积累，必须建立多元化的数据收集来源，包括内部数据和外 部数据的综合利用。 首先，内部数据来源主要包括以下几个方面： 1. 电子健康记录（EHR）：医院和医疗机构的 EHR 系统是数据 收集的重要来源，这些系统包含患者的基本信息、病史、诊 采用强加密技术保护医疗数据的存储和传输。  建立严格的访问控制，确保只有授权用户可以访问敏感数据。  定期进行安全审核与漏洞检测，及时修复潜在问题。 模型的监督与验证机制：  在模型开发过程中引入多元化的数据集，减少偏见对模型的影 响。  定期进行模型性能评估，确保模型在实际应用中的准确性和公 正性。  建立跨学科团队对生成的诊断结果和治疗建议进行复核，避免 单一依赖 AI 判断。

可通过网页、微信、 VR 眼镜、 AR 党建沙盘等多渠道观看和体验  虚拟展厅程序后续可拓展延伸，打造元宇宙党建展厅  不受空间影响，展陈内容更丰富，宣传、教育面更广  可设置多样化互动，展陈方式更多元  不受地理位置影响，观看更便捷 --VR 虚拟学习展厅 3 方案优势及价值  更专业实用的党务工作工具，并有标准化规范化的 党务工作指引，指导三会一课、谈心谈话、公益活 动等各项工作开展；

多模型融合模式或是未来 AIGC 为行业赋能的 主流方向。毕竟，对于任何一家上层应用开发者来说，将人工智能“ 基座” 建设并应用在多模型上，在迭代效率层 面将是最优选项。 丰富的数据沉淀、多元化的应用场景和愈发高涨的消费需求，都令保险行业成为 AIGC 应用发展的沃土。第四次科 技浪潮已至， AIGC 为保险行业的赋能之旅已经启程，未来 AIGC 还将在保险这样的垂直行业内大施拳脚，不断突破，

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 产业集群四链融合决策应用实践：中国视谷产业大脑 围绕“政府精准治理、产业生态培育、企业创新服务”的需求，运用知识计算、大数据等技 产业集群四链融合决策应用实践：萧山机器人产业大脑

接口，银行可与第三方服务商无缝对接，构建开放银行生态，为客户提供一站式金融服 务体验。 03 02 01 生态化服务场景延伸 银行可借助大模型能力，深入挖掘客户需求，将金融服务嵌入到生活、医疗、教育等多元场景，打造 全方位服务生态。 数据共享提升服务效率 开放银行模式下，银行与合作伙伴实现数据共享，通过大模型分析，精准识别客户需求，提升服务效 率和客户满意度。 利用元宇宙技术，银行可构建虚

导致造价过程中信息不对称，影响决策的准确性和时效性。其次， 人工计算和审核的工作量大，容易出错，且难以应对复杂的工程结 构和多变的材料价格。此外，随着可持续发展理念的深入人心，绿 色建筑和智能建筑的兴起，工程造价需要考虑的因素更加多元化， 传统的造价模型难以全面覆盖这些新兴需求。 在技术层面，尽管 BIM（建筑信息模型）和云计算等技术在工 程造价中得到了初步应用，但其潜力和效益尚未完全释放。BIM 技 术虽然在项目设计和 人、核心团队成员及其他利益相关者参与，确保项目目标、时间表、 资源配置和风险管理的初步规划清晰传达。启动会议的关键内容包 括项目背景介绍、目标设定、初步预算安排以及各参与方的角色与 责任划分。 接下来，组建一支具备多元技能的团队是项目成功的关键。团 队通常包括项目经理、技术专家、数据分析师、造价工程师以及法 务和财务顾问。项目经理负责整体协调，确保项目按计划推进；技 术专家负责模型优化与技术支持；数据分析师则专注于数据处理和 得实时数据处理和预测成为可能。这将极大地提高工程造价的精确 性和时效性，尤其是在大型复杂项目中，能够快速响应市场变化和 项目需求。 其次，数据融合技术的进步将为 DeepSeek-R1 提供更加丰富 和多元的输入数据源。通过与物联网（IoT）设备的结合，模型可 以实时获取施工现场的传感器数据，包括材料消耗、设备状态和环 境条件等，从而实现对工程造价的动态监控和调整。此外，结合区 块链技术，模型的

合作费用与分成模式获取收入。 5. 教育与培训：针对企业和个人的 AI 技术教育与培训课程，可 以作为一种附加的收入来源。通过线上或线下课程，帮助用户 提升其对大模型的使用能力。 通过上述多元化的收入来源，平台能够实现稳定而可持续的现 金流。同时，为了满足不同用户群体的需求，平台将采取分层定价 策略，具体定价信息如下表所示： 套餐类型 适用用户 月费 API 调用次 数 数据存储上 模型部署及维护 全栈开发工程师 2 平台开发与架构设计 产品经理 1 产品规划与需求管理 运维工程师 2 系统监控与运维 市场营销人员 2 市场推广与客户关系维护 其次，对于新成员的招聘渠道应多元化，包括但不限于职业招 聘网站、高校招聘、行业展会和社交媒体。特别是在搜寻数据科学 家及机器学习相关人才时，应加强与科研院校和技术社区的联系， 培养潜在候选人。 在团队的培训与发展方面，我们需要设计系统的入职培训和定 式等关键方面。这一方案的实施将大大推动企业在人工智能应用领 域的创新与发展。 9.2 展望未来发展 随着人工智能行业的快速发展，尤其是大模型的逐渐成 熟，SaaS 平台的前景变得更加广阔和多元化。预计未来几年的发 展将呈现出几个明显的趋势，这些趋势不仅会影响 SaaS 平台本身 的功能和服务模式，也会在更大程度上改变整个行业的生态。 首先，个性化服务将成为未来 SaaS 平台的重要特征。随着用