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 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 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 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

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

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

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 能化应用的广度。 （2）大模型能力拆分 2024年以来，大模型的应用场景呈现出百花齐放的局面，涵盖了文本生成、跨模态交 互、信息检索强化、实时网络搜索以及远程函数调用等多元维度。星问中台通过精细化的 原子拆分功能，将大模型的能力解构为一系列独立且可复用的组件，通过工程化的改造简 化了这些组件的配置过程，只需通过点选式的交互界面即可实现快速部署。此外，星问中 台允许用户根据具体业务需求，

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 Rhino、AutoCAD、SketchUp 等），将清洗和重建后 的数据输入，生成初步的三维模型。在此过程中，注意确定模型的 细节精度，对于重要因素或者特征（如隧道、桥梁、重要建筑等） 进行精细化建模。 接着，进行纹理贴图和材质赋值。对三维模型进行合理的纹理 处理，使其更贴近真实场景。可以使用高分辨率的影像作为纹理数 据，同时在模型表面应用不同的材质属性，以提升模型的视觉效果 和真实感。 最后，在模型完成后，进行全面检查，确保各个环节和细节都 达到预期的效果。 以下是模型细节调整的工作流程示意图： 综上所述，通过对三维模型的细节调整，我们可以有效提升模 型的真实性和可用性，为后续的应用提供坚实的基础。这些精细化 的步骤不仅有助于确保模型的质量，也是实现模型最终目的的重要 保障。 4.3 模型优化与效果评估 在三维模型构建完成后，模型的优化与效果评估是确保模型实 用性的重要环节。优化工作主要围绕提升模型的精度、降低复杂度

发改委、国家能源局、工信部、生 态环境部 生效日期 2023-01-01 影响 7 政策内容 加强过程模拟软件、流程优化软件自主开发应用，鼓励对精馏、反应、全厂流程模拟优化，提升炼油企业精细化管理水平。推进自主化工业控制等软件应用，提升工 业软件自主保障能力。提升企业数字化水平，推进生产过程数字化管理，加速业务系统互联互通，促进工业数据集成共享。 政策解读 该政策旨在，推动炼油行业向绿

析，提高安全管理的精确性和响应速度，帮助运营方快速应对 突发情况。 通过对以上应用的深入实施，城市轨道交通行业可以显著提升 服务水平和运营效率。借助 AI 大模型的强大功能，行业内还可以 实现智能化、精细化的管理，为未来的城市交通发展提供坚实的技 术保障。 1.3 本文目标与结构 本文旨在分析并指导城市轨道交通行业如何有效应用 AI 大模 型，以提升运营效率、优化乘客体验和增强决策支持。通过对行业 境，确保模型能够在城市轨道交通的实际运营中稳定运行并发挥作 用。此外，应建立完善的监控机制，实时跟踪模型的运行状态和性 能表现，并根据实际情况定期进行模型更新和再训练，以适应不断 变化的客流趋势和系统需求。 综上所述，通过精细化的训练流程和专业的技术应用，能够有 效提高城市轨道交通行业 AI 大模型的性能和实用价值，为城市轨 道交通的智能化管理提供有力支持。 4.2.1 数据划分与交叉验证 在构建城市轨道交通行业 AI 大模型的持续发展与前景展望主要体 现在技术革新、应用深化、市场需求以及政策支持几个方面。随着 科技的不断进步，AI 技术在大数据处理、机器学习和智能优化方面 展现出巨大的潜力，将推动城市轨道交通系统的智能化、精细化管 理。 首先，技术革新将进一步提高 AI 大模型在城市轨道交通中的 应用效率和效果。未来，深度学习和强化学习等前沿技术有望在车 站运营、列车调度和乘客流动管理等领域取得显著进展。通过对历