vCPU 性能。在核心数量、算力密度、内存与 I/O 升级和AI 深度优化，以及多场景性能上， 至强® 6性能核处理器均有全面突破。 图3. 英特尔®至强®代际演进 来源: Intel 代际规格 第二代英特尔®至强®可 扩展处理器 第四代英特尔®至强®可 扩展处理器 英特尔®至强®6900 性能核处理器 128 核 60 核 28 核 最高单路 内核数 内存 PCIe AI加速器 微小，能够更好地在高主频下保持持续稳定的性能输出。 可靠性：高品质的硬件组件和先进的散热技术，确保了服务器的低故障率和高可靠性，最大程 度避免故障导致的业务中断和数据丢失。 海量规格智能筛选：在游戏业务高弹性场景下，针对海量规格实现了智能筛选，动态规格供给 模式有效减少了资源碎片，降本幅度可达 20%。 3.2 技术和架构创新，提升 AI 时代的向量数据处理和协同计算效率 1、数据预处理场景 阿里云 ECS 障日志， 助力技术人员快速定位并解决硬件问题。 3.4 全球一致的云服务能力体系，全面助力企业国际化战略 阿里云 ECS 已通过全球 29 个数据中心、88 个可用区为用户提供安全、完整的算力规格，支撑广泛 的应用负载运行，ECS 具备一致的、跨区可用的高可用架构自动恢复能力，并提供统一的开发与运 维体验，相关产品已通过多方国际安全认证。未来，全球各节点都会全面部署搭载至强 ® 6 性能核处

-R1 大模型通过其强大 的数据处理能力和智能分析功能，显著提升了编制的效率和准确性。 首先，DeepSeek-R1 能够自动解析工程图纸和相关技术文件，提 取关键工程量信息，如结构尺寸、材料规格、施工工艺等，并通过 其内置的算法进行标准化处理，生成初步的工程量清单。这一过程 大幅减少了人工读取和输入的工作量，避免了传统方法中常见的遗 漏和错误。 其次，DeepSeek-R1 能够根据历史工程数据，结合当前项目 施工方案以及相关文档中的工程量数据。首先，模型能够处理 PDF、CAD 等格式的图纸文件，利用 OCR 技术将图像中的文字和 数字转换为可编辑的文本，并结合上下文语义分析，准确识别出材 料类型、规格、数量和单位等关键信息。例如，对于一张建筑平面 图，DeepSeek-R1 可以自动识别并提取混凝土、钢筋、砌体等材 料的工程量数据，并将其结构化存储。 为了提高数据的准确性，DeepSeek-R1 自然语言处理能力和深度学习算法，能够对清单项进行智能分类与 编码，从而提升工程造价工作的效率和准确性。 首先，DeepSeek-R1 通过分析历史工程量清单数据，自动识 别并提取清单项的关键特征，如项目名称、工作内容、材料规格等。 基于这些特征，模型能够将清单项归类到相应的类别中，例如土建 工程、安装工程、装饰工程等。同时，模型还可以根据项目的具体 需求，进一步细分子类别，如将土建工程细分为基础工程、主体结 构工程等。

项目启动后，进行需求分析和现状评估，这是确保 AI 解决方 案与业务需求匹配的关键步骤。在这一阶段，通过工作坊、访谈和 问卷调查等方式，收集并分析业务流程、数据资产、技术基础设施 等信息。基于这些分析结果，制定详细的功能需求和技术规格说明 书。 接着，设计 AI 模型的架构和数据流。这包括选择合适的 AI 算 法和框架，设计数据预处理流程，以及确定模型的训练、验证和测 试策略。同时，确保数据的安全性和合规性，特别是处理敏感数据 统的集成点。通过界定测试边界，可以确保测试资源的有效分配和 测试结果的全面性。 接下来，确定测试策略和方法。针对不同的测试目标，采用相 应的测试技术。例如，对于功能性测试，可采用黑盒测试方法，验 证系统是否按需求规格书正确执行；对于性能测试，则通过负载测 试和压力测试评估系统在不同条件下的响应时间和稳定性；安全性 测试则需结合渗透测试和漏洞扫描，确保系统能够抵御潜在的攻 击。此外，用户体验测试可通过用户调研和 ，为商务 AI 智能体应用服务的顺利上线提供坚实保障。 11.2 功能测试 在功能测试阶段，首要任务是确保商务 AI 智能体的各项核心 功能按照设计要求和业务需求正常运行。测试团队将根据功能规格 说明书编制详细的测试用例，覆盖所有关键功能模块，包括但不限 于自然语言处理、会话管理、数据分析和任务自动化等。测试过程 中，重点关注功能的完整性、准确性以及在不同场景下的适应性。 为了确保

理大规模的数据训练任务。每台服务器至少配置双路 CPU、128GB 内存和 4TB SSD 存储，以满足高性能计算需求。同 时，网络环境应具备高带宽和低延迟的特点，建议使用 10GbE 或 更高规格的网络设备。 软件环境方面，操作系统推荐使用 Linux 发行版，如 Ubuntu Server 20.04 LTS，因其稳定性和广泛的技术支持。数据库采用 MySQL 或 PostgreSQL，版本分别为 工智能数据训练考评系统，确保其始终贴合用户需求，提升使用体 验和效能。 12. 系统验收与交付 在系统验收与交付阶段，首先需要制定详细的验收计划，明确 验收标准、验收内容、验收流程和验收人员。验收标准应根据项目 需求文档、技术规格说明书和合同条款进行制定，确保系统功能、 性能、安全性、稳定性和易用性均符合预期要求。验收内容应包括 功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试和用户验收测试 （UAT）等，确保系统在各个维度上均达到要求。 ： 功能性验收：系统应能够完整实现招标文件及合同约定的所有 功能模块，包括但不限于数据采集、数据处理、模型训练、性能评 估、结果分析等。验收时，需逐一测试各功能模块的有效性，确保 其符合设计规格和要求。例如，数据采集模块应支持多种数据格式 和来源，模型训练模块应支持主流算法，性能评估模块应提供准确 的分析报告。 性能验收：系统的性能指标应满足设计要求，包括处理速度、 并发能力、响应

预测和基于AI的采购情景分析，从而 进一步提升了采购效率。 采购：自主智能化的初步探索 地管理供应商关系，优化数字化成本核算与按成 本设计，并赋能备件采购。例如，通过从旧的用户 手册中检索规格参数，以支持维护、修理和运营相 关的商谈。随着AI智能体的日益普及，它们将通过 促进需求预测、优化库存管理以及处理数据录入 等重复性任务，创造出更大价值。 实现自主智能供应链 17 参与本次调研的企业领导者包括首席运营官、

高效、稳定和安全的运行，满足金融行业对系统性能和可靠性的严 格要求。 4.3.2 接口开发与测试 在接口开发阶段，首先需要根据业务需求定义 API 规格，明确 每个接口的功能、输入输出参数、调用方式以及错误处理机 制。API 规格文档应详细到包括每个字段的数据类型、取值范围和 可选性，以确保开发人员能够准确理解和实现。开发团队应遵循 RESTful 或 GraphQL 等主流 API

并生成子任务计划和 任务空间航点路径. 针对无人机的编舞问题, Swarm- GPT[67] 利用自然语言指令, 自动生成同步的无人机 表演. 系统通过使用音频分析工具提取的音乐特征, 以及用户通过自然语言提供的任务规格, 从而形成 LLM 的提示模板. 然后, LLM 根据这些信息生成 一系列与选定歌曲节拍同步的时间位置航点, 为每 架无人机规划编舞. 这些航点随后被一个轨迹规划 器处理, 以保证无碰撞和可行的运动

的处理和存储需 求进行合理规划。根据视频监控点的数量和数据流量，计划采购多 台高性能服务器，并配置必要的存储设备，以确保数据存储和快速 处理能力。以下是设备配置的初步计划： 设备类型 数量 规格说明 高性能服务 器 10 台 CPU：16 核，内存：64GB，存储：2TB SSD 存储设备 5 台 10TB 硬盘阵列，支持 RAID 5 网络设备 8 套 支持 10Gbps

的格式，以便快速识别。 对于关键文档，如设计文档和测试报告，建议提供索引表或目 录清单，列出文档的主要内容、创建时间、修改时间以及责任人信 息。例如： 文档名称 创建时间 最后修改时间 责任人 版本号 需求规格说明书 2023-01-15 2023-03-20 张三 V1.2 系统设计文档 2023-02-10 2023-04-05 李四 V2.0 测试报告 2023-04-01 2023-04-15

数据工程师 精通 OCR、PDF 解析技术，有财务文档处理经验 每周 32 小 时 采用敏捷启动模式，在首个工作日内召开 Kick-off 会议，同步 三大基线文档： - 《审计智能体需求规格说明书》明确风险识别、底稿复核等 6 大 核心场景 - 《数据安全合规评估表》通过法务部门审核，标注 7 类敏感数据 脱敏规则 - 《项目里程碑甘特图》划分三个关键阶段，其中 POC 验证需在