和定制化配置，以满足不同用户的需求。 为优化数据流性能，系统需引入监控和优化机制：  监控：通过日志记录和实时监控工具（如 Prometheus）跟踪 数据流各环节的状态，及时发现并解决瓶颈问题。  缓存：在频繁访问的数据路径上引入缓存机制（如 Memcached），减少重复计算和数据库查询开销。  负载均衡：使用负载均衡器（如 Nginx）分发数据请求，避免 单点过载。 数据安全是数据库设计中不可忽视的环节。需实施严格的访问 控制机制，仅允许授权用户和应用程序访问数据库。对敏感数据进 行加密存储，并定期备份数据，防止数据丢失。此外，需监控数据 库的运行状态，及时发现和解决性能瓶颈或安全隐患。 在数据库的维护和管理方面，建议采用自动化工具进行日常运 维。例如，使用 Prometheus 和 Grafana 监控数据库的性能指 标，设置告警规则。通过 Ansible 或 Terraform 用情况，删除 无效或低效索引，避免资源浪费。 以下是一个索引设计示例： 最后，索引设计需结合实际场景进行调优，例如通过数据库性 能监控工具（如 Prometheus、Grafana）分析查询瓶颈，动态调 整索引策略，确保系统性能持续优化。 6.4 数据备份与恢复策略 在 DeepSeek 智能体的数据库设计中，数据备份与恢复策略是 确保数据安全和业务连续性的核心环节。为了应对数据丢失、系统

接口：标准化协议，支持外部系统集成  插件机制：允许用户开发自定义功能模块  可扩展数据库：混合存储方案，支持数据分片和负载均衡 最后，系统应具备良好的监控和告警机制，及时发现和解决扩 展过程中可能出现的性能瓶颈或故障问题。通过引入日志分析工具 （如 ELK Stack）和性能监控平台（如 Prometheus），系统管理 员可以实时掌握系统运行状态，确保扩展的平稳进行。同时，系统 应定期进行性能测试和压力测试，验证扩展方案的可行性和稳定 FP16 混合精度训练，减少显存占用并加 速训练过程。 3. 梯度累积：当显存不足时，支持梯度累积技术，通过多次小批 量数据更新梯度。 4. 并行化处理：支持多进程数据加载与预处理，减少 I/O 瓶颈， 提高整体训练速度。 通过以上设计，模型训练模块能够高效、灵活地完成各类模型 的训练任务，为用户提供强大的技术支持，最终实现高质量的人工 智能模型输出。 3.2.4 考评模块 考评模块 整 体系统的稳定性。 最后，建立数据源的反馈机制，通过用户使用反馈与系统运行 日志，不断优化数据源管理策略。例如，针对用户反馈的数据质量 问题，及时调整数据校验规则；针对系统运行中发现的性能瓶颈， 及时进行优化调整。 通过以上措施，可以构建一个高效、安全、可扩展的数据源管 理体系，为人工智能数据训练考评系统的高效运行提供坚实的数据 基础。 4.2 数据采集与存储 在人工智能数据

务，同时增强银行的风险管理和运营能力。 1.1 项目背景 随着金融科技的迅速发展，银行业务的复杂性和数据量呈现指 数级增长，传统的 IT 系统在处理效率、智能化水平和客户体验方 面已逐渐显现出瓶颈。尤其是在风险管理、客户服务、智能营销等 核心业务领域，银行迫切需要引入先进的人工智能技术来提升业务 效能。Deepseek 大模型作为一种具备强大自然语言处理能力和深 度学习能力的人工智能技术，能够为银行系统提供高效的智能解决 为银行提供强大的智能化支持。 3.3 数据流图 在 Deepseek 大模型与银行系统的集成过程中，数据流图的设 计是确保系统高效、稳定运行的关键。数据流图清晰地展示了数据 在各个模块之间的流动路径，有助于识别潜在的瓶颈和优化点。以 下是数据流图的详细设计： 首先，数据从用户界面（UI）模块输入系统。用户通过银行的 前端应用程序或 Web 界面提交查询请求、交易指令或其他业务需 求。这些请求以结构化数据的形式被传送到 力，确保其在各种复杂场景下的稳定性。 为了确保模型在实际业务场景中的高效运行，还需要进行性能 监控和动态调整。通过部署实时监控系统，跟踪模型的推理速度、 准确率和资源占用情况，及时发现性能瓶颈并调整优化策略。例 如，可以在高负载时段动态调整模型的 batch size 或计算资源分 配，以平衡性能和资源消耗。 最后，模型优化还需要与银行系统的安全性和合规性要求紧密 结合。在优化过

洗、转换和加载，提升数据处理的效率和质量。 最后，为支持 AI 大模型的训练需求，建议将数据存储与高性 能计算资源（如 GPU 集群）进行深度集成，设计高效的数据加载 和预处理流水线，减少数据处理瓶颈对模型训练的影响。通过上述 方案，可构建一个高效、安全、可扩展的数据存储与管理系统，为 AI 大模型的训练提供可靠的数据基础。 2.4.1 数据库选择 在知识库数据处理方案中，数据库选择是确保数据高效存储与 网络带宽：采用 InfiniBand 或 100Gbps 以太网，确保节点间数据交换的低延迟和高吞吐量。 - 网 络拓扑：建议使用 Fat-Tree 或 Dragonfly 拓扑结构，以减少通信 瓶颈并提高网络效率。 以下是一个硬件资源配置的参考表格： 资源类型 配置建议 备注 GPU NVIDIA A100/H100, 8-16 卡 根据模型规模动态扩展 CPU AMD EPYC 或 Intel Apex 库或 PyTorch 内置的 autocast 功能，确保训练稳定性。 此外，我们还引入负载均衡机制，通过监控每个 GPU 的计算 负载，动态调整数据分配，避免部分 GPU 成为性能瓶颈。具体实 现中，我们使用以下公式计算数据分配权重： - 权重计算公式： w_i = T_i / max(T_1, T_2, ..., T_n) 其中，T_i 表示第 i 个 GPU 的计 算时间。

无需对数据进行跨 Die 传输，从 而提升了响应效率，增强了数据一致性保障。192 条 PCIe �.� 通道（单路 96 条）使 GPU 与 CPU 通 信延迟大大降低，消除 GPU 数据吞吐瓶颈。 MoE 大模型的专家层参数可在 CPU 内完整驻留，硬件 级内存一致性协议（如 UPI �.�）确保多 GPU 共享参数时无需冗余同步，减少训练迭代延迟。目前主 流的 AI 计算架构在采用 GPU 厦门真有趣信息科技有限公司，专注于移动游戏研发、全球化发行及原创 IP 孵化，累计服务超 2 亿全 球玩家。其多人竞技射击手游作品嘎嘎射击融合了快节奏动作与视觉，推出即登上热门游戏榜单。 业务痛点： 并发性能瓶颈：游戏内物理引擎计算、实时弹道模拟、百人同屏战斗等场景对 CPU 算力需求极 高。原有基于老旧实例的基础设施在高峰时段 CPU 利用率长期饱和，导致服务器响应延迟显著 增加，玩家竞技体验受到影响。 户解决数字化渠道下实人认证相关的体验和安全问题，应用于金融业务核身、人证核验、人脸登录等 多种场景。 业务痛点： 让金融机构能够快速构建专属的智能体，以“数字员工”的身份处理客户咨询、执行交易、分析报告、 管理风险： 性能瓶颈： 复杂的金融问答、海量报告的即时分析，要求大语言模型具备极低的响应延迟，保障 客户体验和交易机会。 精准度挑战： 金融场景对信息的解析和意图的理解要求“零容错”。智能体必须在纷繁复杂的金 融

长期以来，能源领域人工智能止步于信息化阶段，发展范式陷入困境 15/80 口能源领域智能化目前大多停留在数据采集和信息展示阶段，尽管研究成果丰富，但 实际应用有限，尤其难以突破落地应用的瓶颈 期待发展趋势 — - 现有发展趋势 口主要解决数据采集和信息展示，停 留在“展示大屏”阶段 口学术发表算法成果很多，实际应用 极少，落地“最后一公里”很难 智个 能 化 程 度 的平稳过渡 · 高投入：必须依赖大数据、大算力、大资金和大能耗的支持，推动模型性能最大化 面临的挑战： · 开发难度：当前人工智能模型的开发周期长，难度高，存在成本与效率的矛盾 · 规模化瓶颈：从试验性产品到生产线产品，需要解决模型适配性与通用性问题 解决路径： 口推动模型的柔性制造，实现更高效、更低成本的开发流程 口借助自动化、模块化和流水线技术，降低生产成本，提升部署速度 DeepSeek

未充分释放。 对全国进行综合算力指数分析，有助于客观全面分析当前我国 综合算力整体发展现状及发展潜力。通过全方位分析发展现状，为 我国制定更加科学合理的策略提供依据，实现有针对性地解决现有 瓶颈、有前瞻性地布局未来，为我国数字经济的可持续、高质量发 展注入持久动能。 综合算力指数 4 （三）产业数字化转型加速，区域发展差距明显 随着算力基础设施不断完善、人工智能等新兴技术持续迭代， （二）提升算力供给质效，推动结构迭代升级 聚焦算力供给的质量与效率提升，加快结构迭代升级步伐。一 是支持建设和升级大型 AI 集群、智算中心，支持大模型训练推理、 复杂人工智能应用。二是突破核心技术瓶颈，集中攻关高端训练及 推理芯片、先进计算架构、高速互连芯片技术等领域，强化国产芯 片在现有系统中的规模化应用验证和生态适配。三是加强算力与行 业结合，推动更紧密对接工业仿真、材料研发、生物医药、气象预 存力与运力作为综合算力的关键支撑，需不断夯实基础。存力 方面，推动高性能、大容量新型存储技术发展，鼓励部署更先进的 分布式存储、全闪存阵列、海量冷存储介质，提升“存力”能效比和 密度；突破存储技术瓶颈，研发下一代高速存储介质及更高效的存 储管理软件。运力方面，构建“高带宽、低时延、全连接”的运力网 络，持续建设 400G/800G 及更高速骨干网；推动全光网络在算力中 心互联（DCI）和边

截至目前，DeepSeek能力主要落地于智能教育硬件产品、AI教育应用、教育内容 制作、客服家校沟通、教育企业内部业务等方向，通过结合通用大模型的能力优势 与垂直数据，突破AI在部分学科/教育场景中的应用瓶颈，赋能降本增效。预计随行 业进入AI深度整合的新阶段，将有更多阶段性原生AI教育软硬件产品涌现，创新教 育模式、重构学习体验。其中，教育智能硬件赛道有望率先得到突破，值得重点关 注。 行业格局方面

智能体时也面 临一定的挑战。首先，技术实施的复杂性和高成本是许多企业望而 却步的主要原因。根据《2023 年 AI 应用成本分析》，超过 60% 的企业表示他们在部署 AI 技术时遇到了预算超支或技术瓶颈的问 题。其次，数据隐私和安全问题也是企业关注的焦点。企业在使用 AI 智能体处理敏感数据时，必须确保数据的保密性和合规性，以避 免潜在的法律风险。 针对这些挑战，商务 AI 智能体应用服务方案在设计时充分考 延迟的特性。推荐使用 NoSQL 数据库如 MongoDB 或 Cassandra，它们擅长处理大规模数据和高并发请求。同时，应定 期进行性能测 试，模拟高峰期的负载情况，识别并优化系统中的 瓶颈。例如，通过压力测试工具如 JMeter 或 LoadRunner，可以 在早期发现潜在问题并进行调整。  实施自动扩展策略，根据实时流量动态增减计算资源。  优化算法和数据处理流程，减少不必要的计算开销。 智能体在高负载、多用户并发情 况下的响应速度和资源消耗。通过压力测试和负载测试，可以确定 系统的吞吐量、响应时间以及资源利用率，确保其在大规模应用中 仍能保持高效运行。性能测试的结果应以图表形式展示，便于识别 性能瓶颈并优化系统配置。 安全性测试是保障商务 AI 智能体免受恶意攻击和数据泄露的 关键环节。测试内容应包括身份验证、数据加密、访问控制等方 面。通过渗透测试和漏洞扫描，识别并修复潜在的安全漏洞。此

专家顾问供需缺 口达 37%。最后，实时审计需求与滞后分析能力的矛盾突出，特别 是在区块链、云计算等新技术应用场景中，传统审计方法难以实现 交易链路的全流程穿透。 以下数据直观反映了审计效能瓶颈的关键指标： 指标维度 行业平均值 监管期望值 差距率 异常交易识别时效 72 小时 ≤24 小时 200% 全量数据分析覆盖率 12% ≥90% 650% 审计调整事项回溯准确 率 68% 智能抽样替代随机抽样，使高风险样本覆盖率 提升 40% - 自动生成符合审计准则的询证函和工作底稿 通过流程图的业务逻辑建模可以清晰展现智能体的工作机理： 这种技术路径不仅解决了审计作业中的效率瓶颈，更重要的是 通过数据驱动的分析方式，将审计重点从事后检查转向事中监控。 某国际会计师事务所的实践表明，接入人工智能系统的审计项目， 其关键风险点识别时间平均提前了 15 个工作日，使客户能够及时 用异常波动等六大高频场景，确保方案在 2024 年审计季前完成生 产环境验证。 2.1 审计效率提升的迫切需求 随着企业数字化转型的加速和商业环境的复杂化，传统审计模 式正面临前所未有的效率瓶颈。根据 2023 年国际内部审计师协会 （IIA）的行业报告，78%的审计机构反馈其现有工作流程难以应 对数据量年均 40%的增速，导致项目周期延长 23%以上。具体表 现为三个核心矛盾：首先，海量非结构化数据的处理效率低下，某