综合算力”解构为几十余项具 体的指标，映射出我国在算力领域的发展状况，这将为国家制定精准的产业政 策提供科学依据，为产业的技术创新和投资方向提供“指南”。 展望未来，我国算力发展之路机遇与挑战并存。我坚信，在全国各界的共 同努力下，我国算力产业必将实现量的稳步增长与质的显著提升，加速高质量 发展的新征程！ 邬贺铨 中国工程院原副院长 算力产业发展方阵指导委员会主任委员 综合算力指数

透明的授权流程： o 在用户使用 AI 生成式大模型之前，提供清晰易懂的授权 说明，让用户明确知晓其数据将如何被收集、存储和使 用。 2. 明确的授权记录： o 每次用户授权时，系统应自动生成时间戳记录，并存储 在安全的数据库中，以备后续审计和验证。 3. 定期更新授权信息： o 随着法律法规的更新及技术发展的变动，定期提醒用户 检查和更新其授权，以确保其意愿得到持续尊重和履 行。 4. 撤销授权的便捷性： AI 生成 式大模型的同时，合理规避法律风险，提高用户对数据处理过程的 信任度。 表格 1: 用户授权过程中的关键要素 元素 内容说明 授权说明 清晰描述数据处理的目的和方式 授权记录 生成并存储用户授权的时间戳记录 更新通知 定期提醒用户检查和更新其授权 撤销机制 提供便捷的用户撤销授权的途径 审计机制 定期进行合规性审计，确保遵循相关法律法规 在面对用户授权引发的法律风险时，建立严谨的用户数据保护

计算出抓取后的一系列目标姿态, 并将目 标姿态规划形式化为一个受约束的优化问题, 从而 得出符合物理规律且能精准执行的连续动作序列. Robo-ABC[98] 则通过从人类视频中提取物体的 交互经验, 并存储为可供性的经验, 当面对新物体 时, 机器人通过检索记忆中视觉或语义上相似的物 体来获得可供性, 并利用预训练的扩散模型将检索 到的接触点映射到新物体上. 这种方法允许机器人 在零样本的情况下泛化操作不同类别的物体

训练结束后，系统会自动生成训练报告，详细记录模型的训练时 间、损失函数值、精度等关键指标。 模型评估阶段，系统会使用独立的测试数据集对模型进行性能 验证。评估指标包括准确率、召回率、F1 分数等。评估结果将被 汇总并存储，供后续分析和决策使用。如果模型性能不达标，系统 会自动触发优化流程，调整模型参数或选择不同的算法进行重新训 练。 为了确保数据流动的透明性和可追溯性，系统会在每个关键节 点记录数据的状态

保数据的完整性与一致性。例如，外部数据源每天通过 API 接口获 取数据，并进行清洗、转换后写入非关系型数据库以供后续训练使 用。 为了确保数据的安全性，我们还需要设置访问权限和审计机 制。用户操作将被记录并存储在审计日志表中，以便事后追溯。 综上所述，通过合理的关系型和非关系型数据库设计，结合数 据流转和安全策略，能够有效支持人工智能行业大模型 SaaS 平台 的各项功能，保证数据的高效性、稳定性及安全性。

物、野生动物、甚至可疑人员的行为模式。通过训练深度学习模 型，我们能够实现高精准度的物体检测，并及时反馈有关信息。 为确保系统的可靠性，我们可以设定如下的评估流程： 1. 数据采集：定期收集并存储最近的环境及设备数据。 2. 模型更新：根据收集的新数据，定期优化和更新识别模型。 3. 风险评估：分析数据并计算风险指数。 4. 预警通知：触发报警系统并通知相关人员，建议采取应急措 施。