多家头部企业达成合作，每月处理视频超 15 亿分钟，覆盖从 云端到终端的全链路视频服务。 业务痛点： 高性能算力需求：释放自研编码内核技术潜力 微帧科技自研的编码内核需要高性能算力平台，满足超高清视频处理的计算强度需求。在视频 编码前，需要运用降噪、画质增强等 AI 预处理技术对原始视频进行优化，这需要强大的算力支 持，用以在压缩过程中保障画质。 高弹性资源适配：应对算力密集型业务潮汐波动 作为算力密 智能、更安全的全栈云服务，帮助企业 客户更从容地应对 AI 时代内部运营效率和外部市场环境的双重挑战，更好地支撑业务创新发展。 面向未来，阿里云依托英特尔高性能处理器的优势技术，正在以前所未有的强度投入 AI 技术研发和 云基础设施建设。双方将继续秉持合作共赢的理念，进一步强化技术研发与产业协同，持续为客户创 造价值，携手谱写 AI 时代的云智能新篇章。 �� 关于 IDC 国际数据

资料来源：中泰证券研究所 13 n 降本增效场景通常基于大模型的生成能力，进行人力替代或赋能，在银行业 AI 应用场景中落地最早。 n 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长， 而当下智能客服难以覆盖全部服务场景。如工商银行在远程银行业务中将知识搜索与大模型生成能力结合，实现基于实 时通话向坐席人员主动推送答复话术或知识的能力。 图表：苏商银行大模型客服助手

算法，由企业密钥管理系统（KMS）单独托管密 钥。网络层面部署双向证书认证，防止中间人攻击。 数据存储保护 实施分层存储策略，结构化数据与非结构化数据隔离存储。客户隐 私数据存储时需满足： - 静态加密强度≥256 位 - 数据脱敏覆盖率 100%（包括备份数据） - 逻辑隔离的数据库实例 - 自动清除 180 天以上的临时数据 匿名化处理采用 k-anonymity 模型，确保单条数据不可追溯至 口，确保紧急情况下可 24 小时内完成降级。 数据安全风险 客户敏感信息在模型交互过程中存在泄露隐患，需采取： 风险类型 防护措施 技术指标 传输风险 TLS 1.3 加密通道 + 双向证书认证 加密强度≥256 位 存储风险 字段级 AES 加密 + 动态脱敏 PCI DSS L1 认证 推理风险 本地化模型微调 + 数据沙箱 隔离度 100% 运维稳定性风险 模型服务中断可能影响 及用途说明。 灾备方案 建立双活数据中心架构，确保 RTO ≤15 分钟，RPO 5 ≤ 分钟。测试 周期为每季度一次，模拟场景包括数据库宕机、网络分区等。关键 指标需满足： - 数据加密强度：AES-256 + TLS1.3 传输 - 异常检测响应：<30 秒（基于 Flink 实时监控） 所有措施需通过 ISO27001 认证，并在上线前完成渗透测试 （至少覆盖 OWASP Top

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，提高了对于算力和能耗的需求，推动了智算中心建设。 产业和生态方面，在硬件层面，国际市场生态发展进入高强度竞争和高难度协同状 态，国产算力加速替代；软件层面，PyTorch、TensorFlow 等框架降低 AI 开发门槛，模型 即服务成为新趋势；应用层面，AI 渗透至智能驾驶、智慧城市、生物医药等领域，推动智

评估不 同增强策略对模型性能的影响，选择最优的增强组合。 数据增强策略的最终目标是提升模型的泛化能力，因此需要在 训练过程中灵活调整增强强度和类型。可以根据模型的表现，动态 调整增强参数，如在模型过拟合时增加增强强度，或在模型欠拟合 时减少增强强度。此外，还可以结合其他训练技巧，如正则化、学 习率调整等，进一步提升模型性能。通过合理的数据增强策略，可 以有效提升模型的鲁棒性和泛化能力，使其在实际应用中表现更加

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 EB。江苏制造业的数智化催生了热数据处 理的强需求，北京、上海分别作为政治、经济中心，对数据存储有 持续且高强度的需求。与此同时，在政策的有力推动下，相较于去 年，内蒙古、贵州等中西部地区存力规模水平也得到了较大提升。 来源：中国信息通信研究院 图 11 省级行政区存力分指数-存力规模 Top10 综合算力指数

保护数据，以下是切 实可行的方案。 首先，数据加密方案应采用强加密算法。推荐使用 AES（高级 加密标准）256 位加密方案，这种加密方式在行业内被广泛认为是 安全的，并且能够提供足够的加密强度以保护数据。在数据传输阶 段，应使用 TLS（传输层安全协议）来确保数据在网络传输过程中 的安全性，避免中间人攻击。 其次，数据存储安全措施应包括以下几点： 1. 数据访问控制：使用角色基础的访问控制（RBAC）机制，仅

凭证抽查的智能分层抽样，某试点项目证明可使抽样量减少 45%同 时保持 95%的置信水平；在报告阶段支持自动生成管理层建议书初 稿，包含可操作建议点数量平均提升 3 倍。该技术特别适用于年审 期间的高强度作业，实测显示审计团队在连续工作时长超过 8 小时 后，AI 辅助下的工作错误率仍能控制在 2%以下，显著低于人工操 作的 7%基准值。 流程优化效果可通过以下 mermaid 图呈现： 技

制定和实施提 供数据支持，推动生态环保工作的智能化与精准化。 3.2.4 传感器数据模态 传感器数据模态是指通过各种传感器收集到的物理量信息，包 括温度、湿度、气体成分、噪声水平、水质、光照强度等。传感器 数据的特点在于其实时性、高频次和高维度等，能够为生态环保领 域提供丰富的信息基础，帮助识别和监测环境状态。以环境监测为 例，传感器可以实时采集到空气污染物浓度、土壤成分、噪声污染

组合中不同资产的相关性分析，预警潜在的系统性风险。 为了进一步提高风险评估的准确性，DeepSeek 还引入了多因 子模型。该模型综合考虑了市场风险、行业风险、个股风险等多种 因素，通过权重分配和因子分析，量化风险影响的强度。例如，在 市场风险方面，系统会通过历史波动率、贝塔系数等指标，评估市 场整体风险水平；在行业风险方面，系统会根据行业周期、政策变 化等因素，预测行业未来的风险趋势；在个股风险方面，系统会通