要知道从玉泉校区到紫金港校区如何最快出行，首先得 知道有几种交通路线： 1. 89 路公交车，共 17 站，需步行 2 分钟，共用时 50 分 钟 2. 地铁 10 号线转 2 号线，这样就是 2 站 +5 站，共 7 站， 需 步行 20 分钟，共用时 43 分钟 3. 地铁 3 号线转 7149 路公交车，这样就是 3 站 +11 站， 共 14 站，需步行 11 分钟，共用时 这样综合看起来，最快的交通方案应该 2 ，共用时 43 分 钟 什么是思维链 (CoT) 从浙大玉泉校区到紫金港校区如何最快出行？ 地铁 10 号线黄龙体育中心站 -> 文三 路 -> 学院路（转 2 号线） -> 古翠路 -> 丰 潭路 - > 文新路 -> 三坝 -> 虾龙圩 -> 步行 … 桌子上放着 50 根火柴 ，丁丁、 田田二人轮流每次取走 1~3 根。规定谁取走最后一根火 有些问题，人也很难快速写出思维链，比如： 依靠大模型自己生成思维链并求解 求是小学组织去距离 90 公里的博 物馆春游， 全班同学 8:00 从学 校 坐大巴车出发 。 班主任老师 因为 有事情， 8: 10 自己自驾小 车以大 巴车快 1/3 的速度追赶 ， 结果比大 巴车提前 20 分钟到。 问： （ 1 ）大巴和小车的速度各是多少？ （ 2 ）班主任老师追上大巴的地点 距离博物馆还有多远？

· · · · · · · · · 101 太保项目总体技术框架· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 102 车险出单“星驰”系统· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 107 企微运维机器人· · · · · · · 供强大的AI推理性能和便捷的接入方式。 （5）端侧算力发展 端侧大模型定义为运行在设备端的大规模人工智能模型，这些模型通常部署在本地 设备上，如智能手机、物联网设备（IoT）、个人电脑（PC）、机器人、车机等设备。与传统的云 端大模型相比，端侧大模型的参数量更小，因此可以在设备端直接使用端侧算力进行运行， 无需依赖云端算力。端侧大模型在成本、能耗、可靠性、隐私和个性化方面相比云端推理具 有显著优 运营成本，也影响了他们在技术创新和市场竞争中的表现。保险公司需要通过培养和吸引 技术人才，提升自身的技术创新能力。 数智化转型不仅是保险企业应对当前挑战的必然选择，更是实现长远发展的必由之 路。面对日益激烈的市场竞争和不断变化的客户需求，保险企业必须加快数智化转型的步 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择 �� 伐，提升自身的竞争力。通过数字化、智能化技术的深度融合应用，重构保险业务价值链，

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 AVX-512(VNNI) AMX/TMUL(INT8& BFloat 16)&AVX-512 (VNNI/INT8) AMX/TMUL(INT8& BFloat 数据的主要目的地和来源，而无需像传统 DMA 一样通过主内存中转， 进一步实现更高的带宽、更低的延迟和更低的功耗。另外，在系统设计层面，基于 g�i 的底层硬 件，也实现支持处理器双单路硬件架构通过独立供电与运行单元设计，在单路故障时仍可维持 另一单路稳定运行，实现功耗隔离与故障隔离，保障系统持续稳定运行。 QAT 硬件加速：英特尔 ® 数据保护与压缩加速技术（英特尔 ® QAT）专用加速引擎提供了带外 的独立于 的计算性能和响 应效率。在很多 AI 任务中，处理器可以直接支持对模型参数的操作，无需对数据进行跨 Die 传输，从 而提升了响应效率，增强了数据一致性保障。192 条 PCIe �.� 通道（单路 96 条）使 GPU 与 CPU 通 信延迟大大降低，消除 GPU 数据吞吐瓶颈。 MoE 大模型的专家层参数可在 CPU 内完整驻留，硬件 级内存一致性协议（如 UPI �.�）确保多 GPU

本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进步以及区域协调发展起着不可或缺的作用。首先，铁 路运输具有大容量和高效率的特点，能够在短时间内运输大量的货 物和乘客。在中国这样一个幅员辽阔、人口众多的国家，铁路的角 疑为应对全球气 候变化提供了重要支持。 在日益复杂的全球物流和供应链体系中，铁路运输不仅可以满 足国内市场的需求，还可以作为国际贸易的重要运输通道，通过连 “ ” 通各大经济体，推动 一带一路 倡议的实施，使中国与世界其他地 区的经济联系更加紧密。 总结而言，铁路运输的重要性体现在多个方面，包括：  便捷的空间连接促进区域经济发达与平衡  大宗货物的高效运输能力支撑工业发展  成 本。 此外，实景三维 AI 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

新范式的本质：替代了人类专家的角色，把人从开发链条中移出 24/30 口重要意义：人的智力和工作时长，与芯片算力和运算时长之间建立了转换关系 ! Al 智 力 工业 4.0 人、机、物 互联互通 服务的互联网 门车 的 皙箱中网 智 芎 T 厂 ◎ 物品的互联网 今天 Eh 文 人的智力 工业 3.0 应用电子信息技术， 进一步提高自动化 水平 电力 光辉照亮了岩石海岸。远处有一个带灯 塔的小岛，悬崖边缘覆盖着绿色的灌木。 公路到海滩之间的陡峭落差极具戏剧性， 悬崖的边缘向海洋突出。画面捕捉了海 岸 线 的 原 始 之 美 以 及 太 平 洋 沿 岸 公 路 崎 岖壮丽的自然风光。 60/80 occe 物 交 口 N 视频源： https://openai.com/index/sora/ 世界模型 / 数字孪生： SORA 是世界模型

为具体展示 AI 大模型在城市轨道交通中的应用场景，可以列 举以下几个关键应用：  旅客流量预测与管理：通过历史数据和实时数据的结合，利用 AI 大模型预测特定时间段的客流量，并根据预测结果调整列 车发车频率和停靠站。  列车调度与运营优化：运用 AI 大模型分析列车运行数据，优 化列车的调度计划，以保证在客流高峰期的高效运营。  故障检测与维护策略：基于 AI 大模型的自学习能力，可以实 噪声和异常值， 确保数据的准确性。 3. 实时分析：利用 AI 大模型进行数据挖掘，识别高峰时段、设 备故障及其他突发事件。 4. 决策支持：生成信息可视化结果，呈现多种调度方案，包括列 车增发、调整发车频率、分配空闲车辆等。 5. 方案评估：使用模拟工具分析各方案的优缺点，评估对乘客流 动和系统整体性能的影响。 6. 执行操作：依据评估结果，调度员实时调整列车进出、停靠策 略，提高服务水平。 在城市轨道交通中，设备故障预测与维护的有效实施依赖于高 效的监测系统的构建。为实现对设备运行状态的实时监测与故障预 警，建议从以下几个方面入手建立综合性的监测系统。 首先，监测系统应涵盖轨道交通设备的关键组成部分，包括列 车、轨道、信号系统、供电系统及其他辅助设备。通过在这些关键 节点上安装传感器，收集设备的实时数据，例如温度、振动、压 力、电流等。 其次，监测系统需具备数据采集和传输能力。建议采用边缘计 算设备

这些模型通过深度学习和海量数据训练，不仅推动了 自然语言处理技术的边界，也正在改变知识获取和创 新的模式，将对应急管理体系发展、能力要求以及实 践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 国 家 社 会 科 学 基 金（20BZZ037）, 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 models: generative emergency of knowledge[J]. Academia Bimestris, 2024（1）: 81-96.（in Chinese） [9] 车万翔, 窦志成, 冯岩松, 等 . 大模型时代的自然语言处 理: 挑战、机遇与发展 [J]. 中国科学: 信息科学, 2023, 53 （9）: 1645-1687. CHE W X, DOU Z C

相较之下，自主化系统虽包含一定程度的自 动化，但其内涵远不止于此。它们由自主化AI驱 动，可在无需人工干预的情况下自主决策并执 行任务。例如，已在部分城市投入使用的全自动 驾驶汽车，具备自主驾驶能力，并能完全掌控车 辆，几乎不需要驾驶员介入。 8 实现自主智能供应链 实现自主智能供应链 9 The journey towards autonomy implies a true transformation 度上赋能所有这些活动（见图5）。目前，大多 数能力仍处于较低的自动化和决策自主化水平， 但在诸如“生产制造”“质量与生产控制”以 及“客户与现场支持”等集群中存在特例。在 这些领域，自动化已展现出强劲势头。例如，汽 车制造商依赖机器人装配线，利用AI驱动的精 准控制来提高生产速度并减少错误。 回顾国内供应链近十年的发展历程，大部 分龙头企业通过ERP的实施落地，在当时已具 备线上化、自动化能力，从而推动企业向数字 利用事件和预测算法实现自动化维修计划，并通过人机增强支持高效的任务执行、备件订购和 行动建议。 • 通过问题解决方案、风险分析和基于经验教训得出的行动建议，使人工驱动活动得以增强。 • 高度自动化的仓库运营，采用先进的自动导引车（AGV）进行拣选、存储、包装和装载。中央控制中心 管理流程、检测问题并提供行动建议。 • 14 28 19 38 19 38 19 36 20 40 22 45 24 48 24 45

决策，就可以利用机器人流程自动化来执行操作。此外，它还可以节省成本， 为智能自动化的进一步发展提供资金。 案例研究——智能的“第一时间损失通知”(i-FNOL)：想象一下，在早上的通勤 途中，你调收音机的时候与另一辆车相撞，你可以拨打保险公司的索赔热线， 寻求相关人员的帮助，并完成基本的 FNOL 报告。索赔顾问会确认事故的责 任方，并要求你通过手机上的应用程序上传事故的照片。 该系统可以利用计算机

DeepSeek 模 型 客 户 数 据 训练加速 DeepSeek 联 网 助 手 文档问答 知识摘要 • 模型 + 训练平台 + 应用构建 平台 全链路能力。 • 提供从训练——推理——应 用的一站式丝滑服务体验 • 全面接入 deepseek 模型 大模型工具链支持大模型研发至应用全栈技术 算力 计算集群（ H20/A10 统一资源纳管，灵活腾挪算力 故障感知修复 + 监控，高可 用 细致的资源级权限管控 稳定期 痛点 稳定期 痛点 探索期 痛点 根据业务量探索资源用量 机型差异大，选型难 验证效果链路长，耗时久 算力空闲情况多， ROI 低 探索期 TI 平台价值 内置全系模型，一键部署 免费体验，快速验证效果 服务部署 蒸馏精调 启动阶段 业务量变化，服务调整难度大 TI 平台价