........10 2. AI 大模型在城市轨道交通的应用场景........................................................12 2.1 运输调度优化......................................................................................14 2.1.1 实时数据分析与决策支持 ...................................................................................83 6.1.1 案例一：智能调度系统..............................................................84 6.1.2 案例二：故障预测与维护.............. 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 AI 大模型以实现智能 化、高效化的运营管理显得尤为重要。基于 AI 的大数据分析能 力，能够帮助运营方获取更为精准的客流预测，优化车辆调度方 案，提高整体运营效率。 在这一背景下，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用方案应围

云原生方案形成整体保障：除了算力层面的降本措施，云服务商还通过持续增强弹性伸缩、 Serverless以及统一运维等云原生解决方案的效能，实现硬件、算法、平台、服务的协同进 化。例如，在强化弹性伸缩能力时，综合运用编排调度（例如Kubernetes）、服务监控、服 务治理以及相关的配置管理等云原生能力，在提高弹性伸缩的速率的同时，持续增强自动化 预测能力以及优化自适应策略。 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 扑、多样化存储以及动态多变的负载等，并强化隔离保障安全。云服务商通过持续增强弹性 伸缩、Serverless以及统一运维等云原生解决方案的效能，帮助用户降低成本。例如，在强 化弹性伸缩能力时，综合运用编排调度（例如Kubernetes）、服务监控、服务治理以及相关 的配置管理等云原生能力。 �� �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 传统的云存储和处理架构难以高效应对，存储和传输成本也非常高昂。同时，AI算力需求持续高速 的通信 需求巨大，传统云网络在高并发实时通信场景下难以满足 PB 级数据传输的低延迟需求。同 时，很多AI任务混合使用CPU、GPU、TPU等算力，但一些云平台对大量的异构算力缺乏统 一管理和调度框架，算力有效利用率长期难以提升。 体验与效率挑战：大量的AI模型服务以API形式向外输出，当云架构设计不合理时，用户端的 高并发请求极易导致服务崩溃。值得注意的是，AI任务的多样化意味着并非所有AI任务都适

大模型精调 u 快速试一试： 零代码一键部署大模型，网页问答体验推理效果 u 精调训练： 低代码、灵活自定义两种精调模式自由选择 多种训练工具：具备周期调度能力的可视化建模，低门槛深度学习场景化 工具，交互式代码开发工具，专业的通用任务调度工具 分布式稳定训练：支持多机多卡大规模训练，故障自动重启续训 镜像制作：基于 jupyter 的高效自定义镜像制作工具 训练指标监控：丰富的指标监控及告警，覆盖网络及 资源管理 一体化服务管理工具及推理加速能力 一体化服务管理工具 Angel 推理加速 指标监控 鉴权 / 限流 流量分配 实时掌握服务性能、调用量、资源消耗等关键指标 自动调度符算力资源，弹性灵活应对业务峰谷 HPA 扩缩容 定时扩缩容 组合扩缩容 提供多种扩缩容策略，满足不同场景的灵活资源需 求 纳管资源组 按量计费算力池 大模型专属 GPU 算力 全系大语言模型支持服务部署 并行解码 模型量化 并行优化 Sampling 及 batch 优 化 CPU 及 传 统 GPU 算 力 按需按 量 服务管理 与运营 算力调度 容器调度 核心收益 满血版模型一键精调 • 256 卡 H20 • 全参 SFT • 8 小时 蒸馏后模型多模式精调 • 全参 +LoRA 双模 式 • 低至 1 卡 A10

素，实现对各类资源的可视化管理。 2. 通过 AI 算法，分析沿线数据，实现对铁路状态的实时监控和 预测，提升突发情况的应对能力。 3. 打造一套智能化的决策支持系统，通过大数据分析，为铁路沿 线的维护、调度和管理提供科学依据。 4. 实现与现有铁路管理系统的无缝对接，提升数据利用效率，实 现资源的共享与协同。 5. 推动铁路沿线的绿色管理，通过智能化手段实现更为高效的资 源配置与环境保护。 大模型在支持智慧交通体系建设方面表现 出色。通过与其他交通设施（如信号系统、监控摄像头等）的联 动，实景三维模型能够实现对铁路运营的实时监控和管理，提升列 车调度的智能化水平。借助于数据融合技术，铁路部门能够实现对 整个运输网络的最优调度，提高列车的准点率和运输效率。 在保障安全方面，实景三维 AI 大模型能够进行动态监测，实 时识别违章行为和危险因素。例如，利用图像识别技术，系统能够 自 故的发生。 总结而言，实景三维 AI 大模型的优势体现在以下几个方面：  高精度三维环境建模，实现全面数字化管理  智能分析能力提高工作效率，降低人力成本  支持智慧交通建设，优化运输调度  动态监测与预警，提高安全保障水平  深度学习技术提升设备维护的前瞻性与精准性 通过这些优势的综合运用，实景三维 AI 大模型将成为促进铁 路沿线智能化、现代化的重要助力。 1.4 项目目标与愿景

我国正处于数字经济加速跑的关键期。近年来，我国在算力领 域取得了显著进展。一是算力结构不断优化，技术创新成果频出； 二是存储规模与性能实现结构性突破，为海量数据的高效处理提供 了有力支撑；三是运力基建稳步推进，调度机制逐步完善，有效提 升了算力资源的调配效率；此外，模型技术与产业应用的双轮驱动， 进一步加速了算力向现实生产力的转化。 结合算力产业发展现状、趋势和重要影响因素，中国信通院进 一步完善综合 ... 5 （二）存储规模与性能结构不断突破................................................................ 6 （三）运力基建与调度机制双轨演进................................................................ 6 （四）模型技术与产业应用双轮驱动......... 应用场景，引导模式创新“全面赋能”。 然而，在算力产业高速发展过程中，也暴露出一系列亟待解决 的问题。一是跨区域资源协同机制亟待进一步完善。目前，我国跨 综合算力指数 3 区域算力资源协同还处于初级阶段，缺乏统一的调度平台和协同机 制。东、西部地区算力供需存在对接不够顺畅，信息不对称、资源 匹配度不高等问题。同时，不同区域的算力政策、标准不一致及算 力网络传输效能不足，导致算力资源在跨区域流动和共享时也面临

通过这一方案，企业能够显著降低智能体开发的技术门槛，缩 短产品上市时间，同时确保系统的高可用性和可扩展性。例如，在 智能制造领域，某企业利用 DeepSeek 方案在三个月内完成了智能 生产调度系统的开发，生产效率提升了 20%。这不仅体现了方案的 实际价值，也为智能体技术在更多行业的推广提供了有力支持。 1.2 项目目标 本项目的核心目标是开发一款高度智能、灵活可扩展的 DeepSeek 能体框架。项目将重点解决以下几方面问题：首先，实现智能体在 多模态数据（包括文本、图像、音频等）下的精确感知与理解能 力；其次，优化智能体在不同业务场景中的决策逻辑，使其能够快 速适应复杂环境；最后，开发高效的资源调度机制，确保智能体在 低延迟与高并发环境下的稳定运行。 为实现上述目标，项目将分为三个阶段推进： - 第一阶段：完成智能体基础框架的搭建，包括数据采集、预处理 模块以及核心算法的初步实现，确保智能体具备基本的多模态数据 模块以及核心算法的初步实现，确保智能体具备基本的多模态数据 处理能力。 - 第二阶段：优化智能体的决策引擎，引入强化学习与迁移学习技 术，提升其在复杂场景中的适应性，并通过模拟测试验证其性能。 - 第三阶段：完成智能体的资源调度与部署优化，确保其在实际生 产环境中能够高效运行，并通过用户反馈持续迭代优化。 此外，项目还将重点关注以下性能指标： - 智能体的多模态数据识别准确率：目标达到 95%以上。 - 决策响应时间：在复杂场景下不超过

练 服务、考评计算服务和结果分析服务。这些服务通过 RESTful API 或 gRPC 进行通信，确保服务间的松耦合和高可用性。 应用层提供用户交互和业务逻辑处理功能，包括用户管理、任 务调度、权限控制、日志记录等。通过统一的用户界面（UI），用 户可以方便地提交训练任务、查看考评结果、管理数据集等。为提 升用户体验，应用层采用前后端分离的开发模式，前端使用 React 框架，后端使用 进行分布式数据处理， 特征工程采用 Scikit-learn 和 TensorFlow。  模型训练层：采用 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架， 支持 Kubernetes 进行资源调度和管理。  考评分析层：基于 Pandas 和 Matplotlib 进行数据分析和可 视化，支持 AutoML 进行自动调参。  用户交互层：采用 React 和 Node.js 构建前端界面，RESTful 种模式。对于实时数据，模块应采用消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）或流处理技术（如 Apache 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

），实现大 模型对实时数据的快速处理和分析，满足银行业务对实时 性的高要求。 GPU 集群优化 算力动态调度 混合云架构 成本控制与优化 针对大模型的高计算需求，配置 高性能 GPU 集群，并通过优化算 法和并行计算技术，最大化利用 硬件资源，提升模型训练和推理 效率。 通过智能调度算法，根据任务优 先级和资源使用情况，动态分配 算力资源，确保关键任务的高效 执行，同时避免资源浪费。 运营成本。例如，自动化信贷审批流程可将审批时间从数天缩短至数小时，提升效率的同 时减少人力成本。 资源利用率提升 错误率降低 大模型能够智能分析资源使用情况，优化资源配置，减少资源浪费。例如，通过智能调度 系统，银行可以更高效地分配 IT 资源，降低硬件和软件维护成本。 大模型在数据处理和模型构建中具有高精度，能够显著减少人为错误，降低因错误导致的 额外成本。例如，在风险管理中，大模型能够更准确地识别潜在风险，减少因误判导致的

1 流程自动化.................................................................................64 3.6.2 资源调度优化.............................................................................65 3.6.3 成本控制与预测... 录入和交易处理等环节。通过部署自动化流程，银行可以减少人为 错误，提升处理速度，并释放人力资源以专注于更高价值的任务。 其次，DeepSeek 的预测分析能力能够帮助银行更好地进行资 源规划和调度。通过对历史数据和实时数据的深度分 析，DeepSeek 可以预测业务高峰时段、客户需求变化以及市场趋 势，从而使银行能够提前调整资源配置，避免资源浪费或不足。例 如，在节假日或促销活动期间，银行可以根据预测结果增加客服人 率和客户体验。例如，某银行通过集成多个自动化模块，整体运营 成本降低了 25%，同时客户投诉率下降了 30%。这种集成化、智 能化的运营模式，将成为未来金融银行提升竞争力的核心驱动力。 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

测分析优化库存水平，减少资金占用；在客户服务领域，智能客服 系统能够全天候响应客户需求，提升客户满意度。 此外，随着企业组织结构的复杂化，跨部门协作和流程整合成 为企业内部管理的难点。AI 智能体能够通过自动化流程和智能调度 功能，优化内部资源配置，提升团队协作效率。例如，智能任务分 配系统可以根据员工的技能和工作负荷，自动分配任务，确保资源 的合理利用。 在市场营销方面，AI 智能体可以通过大数据分析和用户行为预 客户行为数据，识别高价值客户，优化营销策略，从而提高客户留 存率和转化率。通过持续的优化与迭代，决策支持模块将成为企业 智能化转型的重要支撑。 5.4 自动化执行模块 自动化执行模块旨在通过智能化的流程管理和任务调度，提升 商务 AI 智能体的执行效率和精准度。该模块的核心功能包括任务 自动分配、执行监控、异常处理以及结果反馈，确保各个环节无缝 衔接，实现端到端的自动化处理。首先，系统会根据预设的业务规 块，并行处理不同客户的需求，大幅缩短响应时间。此外，模块还 提供了结果反馈功能，将任务执行的结果自动归档并推送至相关系 统或人员，便于后续分析和决策。 以下是自动化执行模块的主要功能点： - 任务自动分配：基于规则和优先级，智能调度任务。 - 实时监控：动态追踪任务进展，生成执行报告。 - 异常处理：支持多种异常处理机制，确保任务连续性。 - 工作流编排：支持复杂任务的多步骤协同执行。 - 批量处理：支持大规模任务的并发执行。