低技术门槛。 大模型 SaaS 平台的核心在于能够将复杂的人工智能模型转化 为易于使用的服务。这种服务不仅允许企业根据自身的需求定制化 模型功能，还能保证其在数据安全、隐私保护等方面的合规性。通 过云端计算资源，企业无需投入大量资金进行基础设施建设，即可 获得强大的 AI 能力，这极大地促进了中小企业的创新和发展。 此外，市场调研显示，大模型的应用前景非常广阔。根据 Precedence 人工智能服务，满足各行业对智能化解决方案的迫切需求。 首先，随着企业对智能技术依赖程度的加深，迫切需要一种便 捷易用的工具，使其能够快速实现人工智能应用的落地。大模型 SaaS 平台正是为此提供了技术支撑。通过这一平台，用户可以通 过 API 接口简单调用预训练模型，无需复杂的技术背景即可实现自 然语言处理、图像识别等各类应用。 其次，本文将探讨如何在平台设计中融入安全性、可扩展性与 用户体验等关键要素。在当今数据隐私愈发被重视的情况下，确保 吸引这部分客户的关键。  教育和研究机构 高校和研究机构在教学、科研及知识创新过程中也表现出对 AI 技术的强烈需求。这些机构需要强大的计算能力和丰富的 模型库，以支持不同研究课题和学生学习的需要，同时希望通 过开源或优价模式降低使用成本。  政府和公共部门 政府机构在提高公共服务效率、进行数据分析和决策支持等方 面越发依赖 AI 技术。它们需要安全性高、符合合规性的解决 方案来处理敏感数据，推动数字政府的发展。

所产生的碳排放量仅为公路运输的五分之一，这无疑为应对全球气 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 便于快速迭代和扩展。 应用层则是系统向用户提供服务的界面，用户通过该层可以访 问系统的各项功能，例如数据可视化、预测分析、异常报警等功 能。终端用户的设备可以是 PC、平板或者移动终端，应用程序通 过 RESTful API 与后端服务进行交互，实现数据的读取、处理和结 果展示。 整个系统架构设计遵循微服务架构的理念，各个模块之间通过 标准接口进行通信，确保了系统的可扩展性和可维护性。如表 提供统计分析功能，帮助用户识别趋势、异常和关键事 件。 4. 实时监控模块： o 通过集成的传感器实时获取列车运行状态、轨道状态等 数据，并在界面上高亮显示。 o 提供预警机制，当监测到异常时，系统能够实时推送通 知。 5. 互动反馈模块： o 用户可以对界面展示的内容进行点赞、评论或提出建 议。 o 收集用户反馈，持续优化系统的用户体验。 6. API 接口模块： o 为第三方应用提供开放 API，便于与其他系统（如调度

及业务系统智能化水平的局限，提出了基于大语言 模型技术重构智慧应急的知识管理模式以及应急大 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 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 实 现[9-10]。优势在于从数据中学习的能力，善于处理复 识和经验将汇聚到应急大脑中，共同丰富和完善应 急知识体系，实现应急知识的协同创新。 大语言模型应急大脑是一个集成知识管理、感 知、思维、人机通信的智能系统，具有如下特点：1） 协同创新，在知识共创和协同演进的模式下，极大地 提高应急管理知识体系的活力和创新能力；2）全域感 知，不仅能够“看”到风险，“听”到风险，同时理解风 险，预测风险，为应急管理活动提供有效的决策依 据；3）决策支持，知识驱动决策模式增强了系统的辅

可以辅助医生做出更准确的诊断判断，从而提高医疗服务质 量。  实现个性化医疗：根据患者的历史数据和特征，生成式大模型 能够生成个性化的治疗建议，提高患者的治疗效果。  促进医疗教育：生成式大模型可以被用作医学教育的工具，通 过模拟真实的临床场景帮助医学生和年轻医生提高实战能力。 尽管生成式大模型在医疗领域的应用前景广阔，但也面临诸多 挑战，包括数据隐私、安全性和伦理问题等。对此行业需要在探索 和应用生成式大模型 自我学习能力：借助自动化的学习方式，生成式模型能够不断 从新数据中学习，提高生成结果的质量与真实感。 这些特点使得生成式模型在医疗场景中的应用变得日益重要， 特别是在药物发现、疾病预测、患者监测和个性化治疗等方面。通 过不断优化这些模型的结构及算法，研发团队能够更有效地将生成 式模型应用于现实医疗问题中，提高医疗诊断的准确性和效率。 2.1.2 大模型的优势 大模型作为人工智能领域的重要创新，其优势在多个方面体现 例 如，StyleGAN 就是一种高质量图像生成的 GAN 变体，它能够生成 极为真实的面孔图像，且在医疗图像处理中的应用日益受到关注。 此外，变分自编码器（VAE）也是一种重要的生成模型，其通 过编码器和解码器的组合，学习潜在变量的分布。VAE 在生成任务 中具有良好的表达能力，并且能够有效进行数据的重构或插值。在 医疗数据的生成和去噪方面，VAE 已经显示出了其潜在的应用价 值。

快速调度资源，制定响应策略，提高处置效率。 4. 数据整合与共享：通过构建视频数据平台，整合各类监控资 源，为决策提供依据，促进信息共享。 这些措施不仅能够有效预防和减少安全事故的发生，还能够增 强公众对安全管理的信任感，有助于构建一个安全、和谐的社会环 境。 最后，未来公共安全领域将朝着智能化、系统化的方向发 展。AI 大模型的应用是提升公共安全管理效率的重要途径，期待这 一技术在实际运用中发挥更大的作用，助力城市安全管理的现代化 人员和从业者提供实用的参考，助力基层公共安全管理的智能化转 型。 2. 系统需求分析 “ 在 公共安全引入 AI ” 大模型视频智能挖掘应用方案 的系统需求 分析中，我们首先需要明确系统的目标和功能需求，该系统旨在通 过 AI 大模型对公共安全领域的视频监控数据进行智能分析与挖 掘，以提升公共安全事件的响应能力和预防水平。 系统的主要需求可分为以下几个部分： 1. 功能需求 o 视频数据接入：系统需要能够接入多种格式的监控视频 密技术对数据进行加密存储和传输，确保未授权用户无法获取或篡 改数据。此外，访问控制机制必须严格，依据用户角色进行权限管 理，确保只有经过授权的用户才能访问特定的信息。 其次，用户隐私保护是系统安全性的重要组成部分。在处理敏 感视频数据时，应实施数据脱敏和匿名化处理技术，避免在分析数 据中泄露个人身份信息。系统必须遵循相关法律法规，例如《个人 信息保护法》，确保用户数据的合法使用。 为了增强系统的抗攻击能力，必须建立一套全面的安全防护策

等GPU芯片，性 能和稳定性遥遥领先，又有CUDA生态加持，在AI芯 片市场牢牢占据主导地位 l AMD：MI300系列 l Google: TPU l Groq：高性能AI推理芯片 l 博通：在ASIC（专用集成电路）定制芯片领域表现 突出，2024年市值突破万亿美元 l 华为：昇腾系列芯片，产品性能和销量国内领先， 910B性能对标A100 l 其它国产芯片厂商：海光、寒武纪、燧原科技、沐 epSeek的产品将被视为犯 罪，最高判20年监禁。 中：突破技术封锁，在大模型这个关键赛道上与美国的差距无限缩小，信心增强，科技股崛起 美：发现在模型的技术创新上已经被中国追赶并部分超越，危机感和压力陡然增加，预计会加大对华技术封锁（更严格的芯片禁令等） -17- 目录 Contents 02 03 01 04 05 -18- 国内主流大模型 公司 模型 阿里巴巴

督项目的合规性，降低潜在风险。 为确保项目的高效推进，制定了详细的沟通和协作计划。例 如，每周召开跨部门会议，讨论项目进展和问题；每月向高层管理 汇报项目状态，确保战略目标的一致性；与外部参与者保持定期沟 通，及时解决技术和业务上的挑战。通过明确的角色分工和高效的 协作机制，确保 Deepseek 大模型在银行系统的部署能够顺利实施 并取得预期效果。 2. 需求分析 在银行系统中部署 Deepseek 求可能会随时间而变化，模型应能够在不影响现有系统的情况下进 行快速扩展和升级。 在数据处理方面，模型需要具备强大的数据清洗和预处理能 力，以确保输入数据的准确性和一致性。银行系统中涉及的数据通 常包括结构化数据（如交易记录）和非结构化数据（如客户反 馈），模型应能够处理这些多样化的数据格式，并从中提取有价值 的信息。此外，数据的安全性必须得到充分保障，模型在处理敏感 信息时应遵循严 求，避免系统过载。 - 部署智能数据采集代理，自动识别和采集新 增或变动的数据，减少人工干预。 在数据采集的具体实施过程中，建议建立监控和报警机制，实 时跟踪数据采集的状态和性能指标，及时发现和解决潜在问题。通 过对采集数据的定期审计和验证，确保数据的一致性和完整性，为 后续的模型训练和决策提供可靠的数据基础。 4.2 数据存储 在银行系统中，数据存储是确保业务连续性、数据安全性和高 效访问的关键环节。为满足

化客户体验、降低运营成本的企业。具体而言，目标客户群体可以 分为以下几类： 首先，大型跨国企业和集团公司是商务 AI 智能体的核心客户 之一。这类企业通常拥有复杂的业务流程和庞大的数据量，亟需通 过 AI 技术实现自动化管理和决策支持。例如，跨国零售企业可以 利用商务 AI 智能体进行供应链优化、库存管理以及个性化推荐， 从而提升运营效率和客户满意度。 其次，中小型企业（SMEs）也是商务 核心需求识别 在当前商务环境下，企业对 AI 智能体的需求主要集中在提高 运营效率、降低成本和增强决策能力。首先，企业希望通过 AI 智 能体实现业务流程的自动化，减少人力成本和时间消耗。例如，通 过 AI 客服系统自动处理客户咨询，不仅可以 24 小时不间断服务， 还能通过数据分析提供个性化解决方案。 其次，企业需要 AI 智能体来优化供应链管理。通过预测分 析，AI 可以帮助企业更准确地预测市场需求，优化库存水平，减少 Redis）来提高访问速度。此外，数据备份和容灾机制也是必 不可少的，以确保数据的高可用性和可恢复性。 数据处理是整个流程中的核心环节，主要分为批处理和实时处 理两种模式。批处理适用于需要大规模计算和分析的场景，可以通 过分布式计算框架（如 Hadoop 或 Spark）来实现。实时处理则适 用于需要快速响应的场景，可以通过流处理引擎（如 Flink 或 Storm）来实现。在处理过程中，系统需要根据业务需求进行数据

场需求。 启动期 1970-01-01~2000-01-01 4 智能软件研发行业产业链上游为硬件与基础软件供应环节，主要包括硬件设备和基础软件。其中硬件包括计算机硬件设备、嵌入式芯片、传 感器等，软件包括操作系统、开发工具、中间件等；产业链中游为智能软件研发与开发环节，主要包括需求调研、设计、编码、测试和交付等； 产业链下游为应用与服务环节，主要包括行业专用软件、智能硬件以及各种智能解决方案。 内容制作服务（不含出版发行）；科技中介服务；铁路运输 基础设备销售；高铁设备、配件制造；高铁设备、配件销 售；铁路运输辅助活动；通信传输设备专业修理；通信交换 设备专业修理；通讯设备修理；移动通信设备制造；移动通 信设备销售；雷达及配套设备制造；雷达、无线电导航设备 专业修理；数字视频监控系统制造；数字视频监控系统销 售；云计算设备制造；云计算装备技术服务；云计算设备销 售；数据处理和存储支持服务；信息系统运行维护服务；轨

项目预算和时间安排，选择合适的调研方法组合。 接下来，设计调研工具。例如，设计一份结构化的问卷，涵盖 用户基本信息、使用习惯、现有智能体的优缺点、对未来智能体的 期望等方面。问卷应简短明了，避免用户因问题过多而产生疲劳 感。访谈提纲应提前准备好，确保访谈过程中能够引导用户深入表 达需求。 在数据收集阶段，需确保样本的代表性和数据的真实性。可以 通过线上平台发布问卷，或者线下组织访谈和小组讨论。收集到的 数据应进行分类整理，便于后续分析。 据采集模块负 责从多种数据源（如传感器、数据库、API 接口等）实时获取数 据，并确保数据的完整性和准确性。数据处理模块则对采集到的数 据进行清洗、转换和存储，以便后续分析和决策。智能决策模块通 过机器学习和人工智能算法，对处理后的数据进行深度分析，生成 决策建议或直接执行决策。用户交互模块提供友好的界面和接口， 使用户能够方便地与智能体进行交互，获取结果或反馈。 为了实现这些功能，我们需要进一步细化每个模块的具体需 维护。接口设计主要分为内部接口和外部接口两部分，分别用于系 统内部模块间的通信以及与外部系统的交互。 内部接口设计主要用于系统各模块之间的数据交换和调用。例 如，数据处理模块与算法模块之间的接口通过消息队列实现异步通 信，确保数据处理的高效性和可靠性。具体设计如下： - 消息格式：采用 JSON 格式传递数据，确保跨平台兼容性。消息 包括消息头（消息 ID、时间戳、消息类型）和消息体（具体数据 内容）。