的云原生业务和关键服务系统，可持续提供 SLA，业务连续性更强，无需 “停机换车”。 QoS 保障：ECS g�i 通过硬件虚拟化、CPU 的资源调度管理等多种优化手段，实现了对存储、 网络、内存及计算资源的精细化隔离与保障，确保了项目租户间的资源隔离，互不干扰。首先通 过英特尔 ® 资源调配技术 ( 英特尔 ® RDT, Intel Resource Direct Technology) 的能力，提供 开展业务，服务全球客户；在扩张 阶段，企业一般采用单元化架构，按国家或地域维度来建设，从而更好地支持本地业务发展；当 企业进入成熟期后，为了给客户提供更优质的服务，会更加注重服务的稳定性和运营的精细化， 进而更加关注业务数在全球多活容灾、成本控制和性能优化等能力。阿里云在全球不同地域提 供的云产品具有高度一致的服务体验和服务质量，有效满足企业客户在全球化不同阶段的高标 准服务需求。例如，阿里云 助力《嘎嘎射击》开服首周 DAU 突破 20 万，多人团战场景性 能提升 30%。 资源效率与成本双重优化：算力成本降低 26%，CPU 资源利用率显著提升，实现 “峰值不卡顿、 低谷不浪费” 的精细化运营。 �� 4.4 蚂蚁集团ZOLOZ 蚂蚁数字科技是蚂蚁集团的技术商业化业务部门，ZOLOZ 是蚂蚁数科的身份安全品牌，产品囊括可 信身份认证、反洗钱、终端安全等，为中国、印尼等 14

效的客户服务，还能在竞争激烈的金融市场中保持领先地位。 3.2.1 客户细分与画像 在金融银行领域，客户关系管理的核心在于精准的客户细分与 画像构建。通过 DeepSeek 技术，银行能够基于多维度的客户数 据，进行精细化分类，从而为不同群体提供定制化的金融服务。首 先，银行可以通过客户的基本信息（如年龄、性别、职业）、金融 行为数据（如交易频率、消费类别）以及交互记录（如客服沟通次 数、投诉频率）等多维度数据进行整合分析，形成初步的客户分 心驱动力。 3.6.2 资源调度优化 在金融银行的运营过程中，资源调度优化是提升效率和降低成 本的关键环节。DeepSeek 通过先进的算法和技术，能够帮助银行 实现对人力、物力和技术资源的精细化管理和动态调整。 首先，DeepSeek 利用大数据分析和机器学习模型，对银行各 业务部门的资源需求进行预测。通过对历史数据的深入挖掘，系统 能够准确预测不同时间段、不同业务场景下的资源需求，从而为资 增强客户满意度。 3.6.3 成本控制与预测 在金融银行的运营过程中，成本控制与预测是确保企业盈利能 力与可持续发展的重要环节。通过引入 DeepSeek 的智能分析平 台，银行能够实现更加精细化的成本管理与科学化的预测分析，从 而优化资源配置，降低运营成本，提升整体效益。 首先，DeepSeek 平台能够通过大数据分析与机器学习技术， 对银行的各项运营成本进行全面监控与分析。平台可以实时采集并

结合， 我们有信心推动工程造价行业迈向更加智能化、精细化的未来。 1.1 项目背景 随着建筑行业的快速发展，工程造价管理在项目全生命周期中 的重要性日益凸显。传统的造价管理方法主要依赖于人工经验和历 史数据，存在效率低下、误差率高、适应性差等问题。尤其是在当 前建筑项目规模日益扩大、复杂度不断提升的背景下，传统方法已 难以满足精细化、智能化的管理需求。近年来，人工智能技术的迅 猛发 风险点，并提供可行的应对方案，降低项目的不确定性。 以下是一个示例，展示了 DeepSeek-R1 大模型在某一建筑项 目中的应用效果： 通过引入 DeepSeek-R1 大模型，项目团队能够在项目的各个 阶段实现更精细化的管理，从而显著提升项目的成本控制能力和整 体效益。这一技术的应用不仅符合当前行业发展的趋势，也为未来 工程造价管理的智能化转型提供了切实可行的路径。 1.2 DeepSeek-R1 大模型简介 还可以根据项目的最终成本数据，更新成本数据库，为未来项目的 成本估算提供更准确的参考。 通过以上方式，DeepSeek-R1 大模型为工程造价管理提供了 全方位的成本控制与分析支持，帮助企业实现精细化成本管理，提 升项目的经济效益。 3.4 招投标管理 在工程造价中，招投标管理是确保项目顺利实施的关键环节之 一。通过 DeepSeek-R1 大模型的应用，可以实现招投标流程的智 能化与高效化。首先，DeepSeek-R1

维模型的构建。通过利用无人机航拍、激光雷达（LiDAR）扫描等 手段，获取铁路沿线的三维空间数据。同时，结合多种传感器的数 据（如气象监测装置、视频监控等），可全面收集并叠加不同维度 的信息，以便形成精细的三维环境模型。 其次，数据处理与分析将是模型应用的核心环节。利用深度学 习和机器学习技术，对收集到的多源数据进行融合与分析，提取出 关键特征。在这一过程中，采用卷积神经网络（CNN）等深度学习 高精度处理，适合复杂环境 软 件/工 具 类型 主要功能 优势 ReCap 激光扫描 软件 点云数据整理与三维建模 易于与其他 Autodesk 产品兼容 AutoC AD 三维建模 软件 精细建模、3D 绘图 广泛使用，强大的绘图功能 Sketch Up 三维建模 软件 简化建模、快速渲染 用户友好，适合快速概念模型 ArcGIS GIS 软件 空间数据处理、地理分析 强大的空间分析能力 在数据处理的每一阶段，都需要保障数据的安全性和合规性， 遵守相关法律法规，尊重个人隐私及知识产权。此外，为了提高数 据处理的效率和准确性，可以使用云计算技术提升数据存储和运算 能力，确保长期稳定的服务供给。 通过精细化的数据采集与处理流程，能够为铁路沿线的三维 AI 模型提供坚实的基础，进而支持智能监测、运营管理以及安全预警 等更高级别的应用场景。最终，依靠高级数据处理技术与模型构建 方法，精准的铁路沿线三维实景应用将成为推动铁路智能化发展的

治参与社会公益，激发党组织引 领活力。 可视化党建工作成果展示 02 利用大数据技术提取信息库中 的数据，对活动数据、学习数 据进行汇总统计，实现领域内 数据汇集、统一展示，支撑党 建工作精细化管理。 4 成功案例 成功案例  项目自推广以来，得到了客户的广泛好评，目前项目已在全国多个 地区为组织客户提供优质服务。 覆盖 31 个省、直辖市、自治区 合作 1000 多家客户

7月发布的 LLaMA3.1模型为例，监督微调环节的数据里有相当比例是合成数据，使用合成数据确实 带来了模型效果的提升。 （1）合成数据成有力补充 高质量的真实数据已逐渐无法满足大模型训练与精细微调的需要，这促使合成数据 作为真实数据的重要补充，在人工智能领域扮演着日益关键的角色。合成数据作为算法、 生成模型及模拟技术的产物，能够模仿现实世界数据的特征与模式，为大模型的训练与优 化提供丰富的数据资源。 接触达内部员工日常 办公场景。 ② 已决赔款计算书信息抽取 （A）案例概述 2023年，国寿财险广东省分公司启动了责意健险精细化管理分析系统建设项目。通过 深入挖掘历史存档的理赔计算书，提取关于死亡、伤残、医疗等关键分项赔付金额。这些数 据不仅为责意险的精细化运营提供了有力支撑，还帮助分公司根据历史及新增分项赔付 情况调整承保策略。然而，理赔计算书通常以长篇大段的文字形式呈现，属于非结构化数 文本的处理能力便捷准确。在该领域，除了提取赔款支出明细外，利用大模型能力，还能提 取非车常规大险种如企财、雇主、安责险的特约文本信息，通过大模型能力提取条款中的 特约文本进行分析，能细化承保条件用于理赔精细化管理。 ③ 车险智能报价助手 （A）案例概述 国寿财险广东省分公司积极探索业务场景，借鉴前期理赔计算书信息抽取场景积累 的经验，发现小财大模型能够从一线展业人员发送给出单员的碎片信息中结构化提取出

回调 持久化 查询 本地缓存 变更推送 访 问 控 制 TLS • 开启TLS传输加密 • 敏感信息加密存储 • 替换默认密码 • 关闭匿名访问 • 最小权限原则 • 精细化权限管控 • 信息传输保密 • 防篡改 • 身份认证 • AccessKey/SecretKey • 数据库用户名/密码 • AppKey，Token • 其他业务特定的敏感信息

注入数十亿海量产业数据和数百个产业链知识图谱， 结合工具集、 知识库和指令微调训练得到产业网链大模型 。 • 底层拥有强大的产业数据和知识图谱数据，避免产业基础能力不足； • 实现智能化、精细化的产业治理模式，推动产业创新与发展， 加强产业创新生态完善； • 具备强大的自动化处理产业信息能力、智能分析与预测 ，提升服务效率，降低人力成本。 产业网链大模型训练过程 产业网链大模型

 在热点事件分析场景：处理90余万张工单，完 成12万个小区数据抽取，形成供水、供电、供 热等6类单位画像  热线数据报告：围绕投诉、求助、建议与举报信 息开展时空定位、问题萃取、颗粒缩放、精细诊 断等多维度分析，输出周期报告和专题报告 大模型赋能政务热线应用 n 联通数智公司联合辽宁产互等打造政务热线大模型，已落地辽宁、北京等多省市12345项目 -22- 大模型辅助政府经济决策

口核心意义：打破 AI 垄断，带来 AI 平权，尤其是中文 Al 普惠，激发大众创造力 多 源 数 据 深 度 挖 掘 融合建筑领域各类数据，联动设备 运行指标 、能耗信息及环境监测， 实现精细用户画像，助力科学调度 与资源配置 智 能 故 障 识 别 与 诊 断 结合人工智能算法，自动提 取设备 特 征 ，识别潜在异常，构建以专家 经验为核心的诊断体系，为故障根 源定位和问题处理提