技术迅猛发展，算力作为数字经济的基础资源，其重要性与日 俱增。我们进入了一个计算力驱动创新的时代，这不仅影响着科技领域的演进， 更深刻地改变着社会的方方面面。目前，国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作，综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 要标尺，相关研究工作意义深远。 随着 AI 在千行百业加速渗透，算力赋能数字经济社会的效能，不仅仅取决 于算力、存力、运力以及发展环境本身，模型能力也成为决定人工智能深度赋 14 省级行政区运力分指数-入算网络 Top10......................................................26 图 15 省级行政区运力分指数-算间网络 Top10......................................................27 图 16 省级行政区运力分指数-算内网络 Top10......... 于初步测试阶段，已经有 17%的组织将生成式人工智能应用和服务 引入生产环节，保障国家的科技话语权与产业安全。美国、日本等 发达国家和地区也持续加大在智算、超算等算力相关领域的投入， 力求巩固其领先地位。美国“网络与信息技术研发计划”(NITRD)人工 智能研发投资预算增长至 31 亿美元，占整体年预算的近三分之一， 相比于上一年提高 19.2%；2025 年 1 月，美国政府公布“星际之门” 国家级计划，预计将投入

、自动化以及互联的功能。它们不仅能够加 速数据处理和决策过程，还支持预测性分析、自然语言处理、增强现实/虚拟现实体验，并且可以通过持续的学习和适应来改进性能。 信息安全软件是专为保护计算机系统、网络和数据免受未授权访问、攻击及泄露而设计的程序工具。它通过提供防火墙、加密技术、入侵 检测、病毒查杀、安全审计等多种功能，构建起一道坚固的防线，确保信息资产的安全性和隐私性。这类软件不仅能够实时监控和防御潜 原则下开发的软件产品和服务，旨在减少对国外技术的依赖并提升国 家信息系统的安全性。这类软件涵盖了操作系统、数据库、办公套件、中间件等基础软件领域，以及行业应用软件，强调采用国产处理 器、服务器、网络设备等硬件平台，并结合国内自主研发的技术标准和协议。 智能软件研发的行业特征包括技术依赖性强、产品迭代周期短、多样化与跨领域应用。 技术依赖性强 智能软件研发深度依赖于多样化的开发工具与环境， 光谷云计算武汉有限公司 北京云尔计算科技有限公司 深圳市海思半导体有限公司 SK海力士半导体（中国）有限公司 江西兆驰半导体有限公司 品牌端 智能软件研发与开发 中游厂商 中国软件与技术服务股份有限公司 用友网络科技股份有限公司 北京金山办公软件股份有限公司 上海宝信软件股份有限公司 北京超图软件股份有限公司 东华软件股份公司 金蝶软件（中国）有限公司 邦正科技股份有限公司 科大讯飞股份有限公司 渠道端及终端客户

问和操作敏感数据。 在具体实现上，以下表格总结了功能需求的优先级以及技术要 求： 功能模块 需求描述 优先 级 技术要求 视频数据采 集 多源视频接入、实时处理 高 视频处理框架、网络传 输技术 目标检测与 跟踪 实时目标识别与跟踪 高 深度学习模型、计算机 视觉技术 行为识别 可疑行为的实时识别 高 机器学习、模式识别算 法 事件抽取 提取事件关键信息 中 自然语言处理、事件模 备 份。 其次，视频数据采集系统应具备区域和角度的灵活性，以便满 足不同场景需求。系统需要搭建视频监控网络，覆盖公共场所、重 点区域甚至流动监控。为了实现这一目标，采集设备的布置应符合 以下原则：  覆盖范围：确保采集设备能覆盖所有危险区域和人流密集的场 所，自然形成监控网络。  角度调节：设备应具备云台功能，支持远程或自动调整视角， 以优化监控视野。  设备数量：依据覆盖区域的大小和监控需求合理配置采集设备 成，配合智能警务调度系统，以便于快速响应紧急情况。通过 API 接口或消息队列机制，确保信息能即时传达给现场执法人员。 最后，必须考虑系统的稳定性和可靠性。在处理高流量实时数 据时，系统需要具备故障自恢复能力，确保在网络不稳定或设备故 障的情况下仍然能保持基本功能。这可以通过冗余设计和数据备份 机制来实现，包括设置多路视频流备份和数据镜像，确保数据的持 续有效性。 在综合以上分析后，视频智能挖掘系统的实时处理与分析功能

1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 云 服务商具有丰富的融合开发和运营经验，可以通过国际合作与交流，输出到全球市场。另一 方面也体现在丰富的技术融合经验，即基于自身的互联网创新业务推动云计算服务能力的发 展和进步，例如综合运用云网络、分布式云架构、负载均衡、CDN等技术，保障全球用户获 得流畅的访问体验。 �� 跨境电商形成市场综合服务优势：一些国内大型云服务商具备丰富的跨境电商业务运营经 验，可以整合跨境物流、支付等 期特性对于资源的弹性伸缩能力要求极高。此外，玩家数据的记录也涉及频繁的写操作，需 要保持长连接、低时延的计算、存储服务。当前的游戏业务还广泛使用到数智驱动，利用AI 加速对玩家行为进行实时分析并提供个性化推荐。 存算分离架构带来网络、存储性能压力：在大数据、数据库场景中，存算分离架构使计算节 点和存储节点之间的数据传输量大幅增加。大数据平台运行时，CPU负载普遍在60%以上， 内存带宽利用率可高达80%以上。高负载情况下，保持算力的平稳输出非常重要，包括性能

JSON、XML、CSV 等）的解析，并具备数据缓存和断点续传功 能，以确保在网络不稳定的情况下仍能持续获取数据。数据处理模 块需要集成常用的数据处理工具（如 Pandas、NumPy 等），并 支持自定义的数据处理流程，以满足不同场景下的需求。智能决策 模块应支持多种机器学习算法（如决策树、神经网络、支持向量机 等），并具备模型训练、评估和优化的能力。用户交互模块则需要 提供多种界面形式（如命令行、Web ，应采用符 合行业标准的加密算法（如 AES-256）。此外，定期进行安全审计 和渗透测试，及时发现并修复潜在的安全漏洞。例如，可以引入 OWASP Top 10 标准，确保系统能够抵御常见的网络攻击。 系统的可维护性和可监控性也至关重要。通过日志管理、性能 监控和报警机制，确保系统在运行过程中出现异常时能够及时发现 和处理。采用集中式日志管理工具（如 ELK Stack）和监控平台 并通过预定义的报警规则，及时通知运维人员进行处理。此外，系 统应支持自动化部署和持续集成/持续交付（CI/CD），以减少人为 错误，提高部署效率。 在用户体验方面，系统应具备良好的响应性和易用性。通过优 化前端代码和减少网络请求，确保页面加载时间在 2 秒以内。同 时，系统应支持多终端访问（如 PC、移动端），并在不同设备上 提供一致的交互体验。例如，采用响应式设计框架（如 Bootstrap）和渐进式 Web 应用（PWA）技术，能够提升用户在

DeepSeek 技术概述 DeepSeek 是一种基于深度学习和自然语言处理（NLP）技术 的先进人工智能平台，旨在通过高效的算法和海量数据训练，提升 金融银行业务的智能化水平。该技术通过多层次的神经网络模型， 能够自动提取、分析和处理复杂的金融数据，从而为银行和金融机 构提供精准的业务决策支持。DeepSeek 的核心优势在于其高精度 的预测能力和强大的自适应学习机制，能够根据市场变化和用户需 的智能客服系统能够理解自然语言，提供 7*24 小 时的高效响应，显著提升客户满意度。 为了进一步提升 DeepSeek 技术在金融银行中的应用效果，以 下是一些关键的技术特点：  高精度预测：通过深度神经网络模型，DeepSeek 能够对金融 市场趋势进行高精度预测，为投资决策提供可靠依据。  实时数据分析：DeepSeek 支持对大规模实时数据的快速处理 和分析，确保银行能够及时响应市场变化。 架构，支持多语言、多维度的文本分析，能够自动识别银行业务中 的关键信息，如合同条款、客户反馈等，并进行情感分析与风险预 测。此外，DeepSeek 在图像识别技术上也具有显著优势，特别是 在支票识别、签名验证等场景中，通过卷积神经网络（CNN）与迁 移学习相结合，实现了高精度的自动化处理。 为提升模型的鲁棒性与适应性，DeepSeek 还引入了增强学习 技术，通过模拟金融市场的动态变化，不断优化算法策略。例如， 在资产配置与风险管理中，DeepSeek

模型质量合格率提高 25% 3. 训练资源利用 率优化 40% 4. 训练评估时间缩短 50% 系统的主要应用场景包括但不限于： - 机器学习模型的训练过 程评估 - 深度学习网络的性能优化 - 训练数据的质量控制 - 计算资 源的最佳分配 - 训练效果的持续跟踪与改进 项目将在现有技术基础上，整合多方资源，采用模块化设计思 路，确保系统具有良好的扩展性和适应性。通过本项目的实施，将 节点，确保任务按时完成；在低峰期，系统应能自动释放资源，以 降低运营成本。 最后，系统应具备高可用性，确保 99.9%的正常运行时间。为 此，需采用冗余设计，包括双机热备、负载均衡等技术手段，以应 对硬件故障或网络中断等意外情况。通过以上性能需求的满足，系 统将能够为用户提供高效、可靠的人工智能数据训练与考评服务。 2.2.2 安全性需求 在人工智能数据训练考评系统的建设中，安全性需求是确保系 统稳定 Flink、Apache Storm）进行高效处理，确保数据的及时性和低延迟。对于批量数 据，模块应支持定时任务调度和增量采集机制，避免重复采集和资 源浪费。同时，模块应具备断点续传功能，确保在网络异常或系统 故障的情况下能够恢复并继续采集。 在数据清洗和预处理环节，数据采集模块应内置多种预处理算 法，例如数据去重、缺失值填充、异常值检测、数据标准化等。清 洗规则可通过配置文件或可视化界面进行灵活配置，以满足不同场

题。近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为城市轨道交通行业 提供了新的解决方案。AI 大模型的应用不仅可以有效提升决策支持 能力，还能通过数据分析洞察乘客需求，从而优化服务。 随着城市轨道交通网络的不断扩展，运营管理面临越来越多的 挑战。例如，公共交通的高峰时段客流量剧增，导致了拥挤和不 便；车辆调度管理复杂，需实时响应动态变化的乘客需求；安全隐 患在高密度运营下也日益增多。因此，引入 城市轨道交通行业是现代城市公共交通系统的重要组成部分， 随着城市化进程的加快，城市轨道交通在解决城市交通拥堵、改善 公共运输效率、促进城市可持续发展等方面的重要性日益凸显。目 前，许多城市已构建了较为复杂的轨道交通网络，包括地铁、轻 轨、有轨电车等多种形式。然而，尽管行业发展迅速，仍面临着诸 多挑战。 首先，轨道交通的建设和运营成本高昂。根据行业统计，地铁 线路建设的平均投资额在每公里数亿元人民币不等，且运营维护费 1.2 AI 大模型的定义与应用背景 在当今快速发展的科技背景下，人工智能（AI）大模型的定义 与应用日益受到重视。AI 大模型通常指的是训练时使用海量数据的 深度学习模型，这些模型具有多层神经网络结构，能够在复杂任务 中展现出高效的学习和预测能力。近年来，随着计算能力的增强和 数据资源的丰富，AI 大模型在众多行业中得到广泛应用，尤其是在 城市轨道交通领域。 在城市轨道交通行业，AI

权限管理应根据最小 权限原则，确保每个用户只能访问其工作所需的数据和功能。此 外，系统应具备实时监控和审计功能，记录所有用户的操作行为， 以便在发生安全事件时能够快速追踪和分析原因。 为防范网络攻击，系统需部署防火墙、入侵检测系统（IDS） 和入侵防御系统（IPS），定期进行漏洞扫描和安全评估。针对大 模型的特殊性，还应防范模型推理攻击和对抗样本攻击，确保模型 的输出不会被恶意利用。具体措施包括： 以下是安全需求的关键点总结：  数据加密：传输和存储数据均需加密，采用 SSL/TLS 和 AES- 256 标准。  访问控制：多层次身份验证和最小权限原则，实时监控和审 计。  网络防护：部署防火墙、IDS、IPS，定期漏洞扫描和安全评 估。  模型安全：防范模型推理和对抗样本攻击，定期更新和重新训 练模型。  灾难恢复：制定 BCP，采用异地多副本备份，定期恢复演 力，而无需停 机维护。 最后，安全性是银行系统不可忽视的性能需求。系统需具备高 效的加密和身份验证机制，确保数据传输和存储的安全性。同时， 系统应能够在不影响性能的情况下，实时检测和防御各种网络攻 击，如 DDoS 攻击和 SQL 注入等。 综上所述，Deepseek 大模型在银行系统中的部署需满足高并 发处理能力、快速推理速度、强大的数据处理能力、高可用性和高 安全性等性能需求，

脑的概念框架，为应急管理信息化建设提供了新的 视角和技术路径。 1 大语言模型原理 大 语 言 模 型 通 过 词 嵌 入（word embedding）[3]、 Transformer 架构和注意力机制[1，4]、端对端神经网络 训练等方法和技术学习文本数据中的语义和语法规 律，从而具有理解文本并生成语法正确、语义连贯 的文本的能力。当训练的数据足够大，模型的参数 足 够 多 ，模 型 开 始 涌 现 某 些 能 力（emergent 刻的变革，将引领我们进入了一个人机协作的知识 生产新模式 [7-8]。 1.1 知识获取 1.1.1 联结主义学习 大语言模型的知识获取基于联结主义的学习观 点，该观点认为智能源于大脑神经元的物理结构和 复杂的网络连接，是由大量如神经元的简单元素通 过非线性相互作用产生的集体行为结果，智能行为 的模拟可以通过构建大量简单计算单元组成的大规 模 网 络 ，并 不 断 调 整 网 络 单 元 间 连 接 权 重 来 GPT）或填 充缺失单词（如 BERT）的能力，来调整多层神经网络 模型的内部大量神经元连接权重参数，实现对知识 的获取。这一参数调优过程在连续平滑数值空间进 行，与符号化表示的知识获取中的离散符号操作相 比，可以捕捉更为复杂和细致的规律，实现对过往 经验的超越。 1.1.4 知识分布式隐式表示 与符号化知识表示不同，模型获取的知识内嵌 于神经网络模型的海量参数中，无需对其进行显式 表示，这种分布式隐式表示能够处理符号化知识表