主化成熟度中位数仅为16%（平均成熟度则为21%）。 预计在未来五到十年内，该成熟度中位数将大幅 提升至42%。 为了更深入地理解如何向更高自主化水平迈 进，我们将典型的供应链流程划分为9个集群和 29项具体活动（见图3）。例如，“生产制造”集 群便涵盖了生产加工、产品组装以及包装等活动。 随后，我们将受访企业各项活动的当前状态及预 期的未来状态，映射到了既定的自主化发展阶段 （见图4）。 动能够在这场变革中置身事外。AI将在不同程 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 have been segmented into 28 activities grouped in 9 clusters of similar nature of task 按相似特征划分的 活动集群 20. 21. 生产控制 质量控制 设计、研发与战略采购 1. 创意构思/创新 2. 新产品/新服务的设计、测试与验证 3. 采购寻源、供应商选择及合同磋商 4. 供应商发展与关系管理

分布式预处理框架和流程优化：通过构建分布式的训练数据预处理框架，将IVF、HNSWLib、 Faiss/Flat等向量化算法进行分布式改造，使其能够在多个计算节点上并行运行。通过数据分 片和任务分配，充分利用集群的计算资源，提高处理大规模向量数据的能力。这需要云计算 基础设施提供灵活的适配和资源编排能力，以及严格的资源隔离与共享保障。 利用硬件加速提升数据预处理和AI推理效率：在处理器内部增加专用硬件加速单元和专用指 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 合采用GPU集群方式进行处理。例如一些实时推荐、召回分析、游戏状态管理等场景，需要 在数据库的域内完成模糊查找、匹配等操作，以满足实时性和数据不出域的要求。 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 难度。大型企业可能使用跨区域、跨云环境下数以千计的实例，处理自动化扩容、故障转移 等复杂任务。企业需投入大量的云原生开发和运维人才，采购昂贵的监控与自动化工具等。 成本控制⸺算力性价比难题：企业多云集群和异构计算资源的效率和适配不足，使算力成 本长期居高不下，弹性能力的缺失造成的大量云实例闲置，也加剧了浪费现象。在企业加速 业务创新的背景下，大型企业的多业务线体系需要频繁地应付新业务上线部署时千奇百怪的

的数据安全，为银行业务的稳定运行提供坚实基础。 5. 模型部署 在银行系统中部署 Deepseek 大模型时，首先需要对硬件资源 进行规划和配置。考虑到大模型的计算需求，建议采用高性能 GPU 服务器集群，以确保模型训练和推理的效率。每个节点应配 备至少两块 NVIDIA A100 GPU，以保证足够的并行计算能力。服 务器之间通过高速 InfiniBand 网络连接，确保数据传输的低延迟 和高带宽。 ，降 低模型复杂度。 接下来，我们采用分布式训练框架，如 TensorFlow 或 PyTorch，以加速训练过程并处理大规模数据。分布式训练不仅提 高了计算效率，还增强了模型的泛化能力。在集群环境中，每个计 算节点负责处理数据的子集，通过参数服务器进行梯度更新和模型 同步。这种方法能够显著减少训练时间，尤其是在处理 TB 级数据 时。为了进一步提高训练效率，我们使用混合精度训练（Mixed 大模型的部署过程中，首先需要明确的是银行的 硬件和软件环境。银行系统通常具有高可用性和高安全性的要求， 因此部署方案的每一个环节都需要经过严格的设计和测试。硬件方 面，建议采用高性能的 GPU 集群来支持模型的推理和训练，同时 配备足够的存储设备以确保数据的快速存取。软件环境则需要部署 在银行现有的操作系统上，确保与现有系统的无缝集成。在部署过 程中，建议采用容器化技术，如 Docker，以便于模型的快速部署

应用实例：市域四链融合决策应用实践 特色 创新 特色 创新 术建设中国视谷产业大脑，驱动政府、园区、企业、人才等多元创新主体共谋产业发展 产业集群四链融合决策应用实践：中国视谷产业大脑 围绕“政府精准治理、产业生态培育、企业创新服务”的需求，运用知识计算、大数据等技 产业集群四链融合决策应用实践：萧山机器人产业大脑 以夯实基础、高效上线、打造亮点为任务，以机器人产业面临的问题为导向，基于萧山机器人产业发展基础和规 ，建设全球机器人产业知识中心和产业 链精准合作平台 60 宁波市高新区新材云创新材料科创大脑 • 建立数字化产业监管模式 • 构建综合资源服务体系 • 构建线上产业交流平台 产业集群四链融合决策应用实践 • 家电知识问答大模 型 • 用户决策树构建模 型 • 赛道甄选 5A 模型 • 企业创新力评价模 型 慈溪智能家电科技大脑 特色 创新 特色 创新 1

关键参数。用户可以通过图形化界面或配置文件完成模型配置，确 保灵活性与易用性。 在训练执行阶段，系统支持分布式训练以提高效率，特别是在 处理大规模数据集时。系统自动分配计算资源，支持 GPU 集群或 云计算平台（如 Kubernetes 集群）的动态调度。训练过程中，系 统通过实时监控工具（如 TensorBoard）记录并可视化训练指 标，包括损失值、准确率、学习率变化等，帮助用户及时了解训练 状态。同时 在人工智能数据训练考评系统的硬件资源配置中，需要综合考 虑计算能力、存储容量、网络带宽以及扩展性等因素，以确保系统 能够高效运行并满足未来需求。首先，计算资源是系统的核心，建 议采用高性能 GPU 集群作为主要计算单元。GPU 在处理大规模并 行计算任务时表现出色，尤其适合深度学习模型的训练与推理任 务。例如，NVIDIA A100 GPU 在 FP16 精度下的计算能力可达 312 TF 网络带宽的优化对于分布式训练尤为重要。建议采用高速网络 互联技术，例如 100Gb 以太网或 InfiniBand，以确保节点间数据 传输的低延迟和高吞吐量。对于中小规模集群，可采用树状网络拓 扑结构；对于大规模集群，则需考虑更复杂的 Fat-Tree 或 Dragonfly 拓扑结构，以提升网络性能。 此外，为保证系统的高可用性和灾难恢复能力，建议配置冗余 电源、UPS 不间断电源以及备份服务器。通过硬件资源的合理配置

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 等） 国产算力适配 高性能计算网络架构 客户业务系统 知识引擎应用 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 包月独享 核心收益 长上下文 (64~128K) 超大模型启动加速 独享 GPU 算力集群 私有 API 服务调用 高并发、高可用 企业级鉴权流控 算力投入持续降低 DeepSeek 全系 列 R1 、 V3 满血版 R1-Distill-Llama-70B R1-Distill-Qwen-32B

应用侧数据源动态无损轮转 Nacos-Controller : k8s 配置及服务同步 价值 • 可视化管理界面 • 配置变更实时推送 • 配置历史&回滚 • 配置灰度发布 • 跨k8s集群互通 • 非k8s异构发现 快速接入 • helm install & crd deploy • 全量一键双向同步 • 按需部分双向同步 项目地址：https://github 容器化部署，隔离计算资源，同时具备安全沙箱 的特性 2. 多副本部署，提升稳定性 3. 采用SLB提供负载均衡能力，对外暴露服务 4. 推荐采用streamableHTTP协议 5. Nacos集群模式部署，提供高可用能力 streamableHTTP Nacos MCP Router部署最佳实践 演示 time POD POD stdio streamableHTTP 高德MCP

费用报销合规检查 70% 25% 5% 95% ≥ 结果可视化通过交互式动态看板实现，关键特性包括： - 钻取 分析功能支持从科目余额表层级下钻至凭证级明细 - 风险热力图使 用拓扑图展示异常集群分布，节点大小代表风险值权重 - 自动生成 的可疑点说明文档包含证据链截图与法规依据（如标注「该供应商 与上市公司注册电话相同，违反上市规则第 10.2.3 条」） 数据流转通过以下 mermaid 自动吸收新产生的审计结论数据，模型版本每周迭代 训练资源建议配置： - GPU 计算节点：NVIDIA A100 40GB * 8 - 内存：512GB DDR4 - 存储：Ceph 分布式存储集群，容量 ≥200TB - 网络：10Gbps RDMA 高速互联 模型验证采用交叉验证法，将数据集按 7:2:1 划分为训练集、 验证集和测试集，确保各项指标达到： - 异常检测准确率≥91% 需求及成本效益综合选择本地化部署或云服务方案。本地化部署适 用于数据合规要求严格的场景，例如涉及企业核心财务数据的审计 任务。典型配置需包含以下核心组件： - 硬件基础设施：推荐采用 GPU 集群（如 NVIDIA A100/A800）， 单节点配置不低于 64 核 CPU、256GB 内存，并预留 50TB 以上分 布式存储空间以满足审计日志和模型训练数据的存储需求。 - 容器化部署：通过

结合流式计算框架（如 Apache Kafka 和 Flink ），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

同能力提 升，骨干网络架构和性能不断优化。累计开通 27 个国家级互联网骨 干直连点，杭州、上海、深圳和中卫 4 个新型互联网交换中心建设 运营步入正轨。国家枢纽间传输时延不超过 20 ms，集群到周边主 要城市传输时延不超过 5 ms，区域内算力节点间时延达 1 ms。 入算网络泛在、灵活、敏捷，技术创新和应用活跃。IP 承载网 具备广域无损超宽 400GE，TB 级样本数据小时级送达的能力，网络 名、8 名。浙江数字经 济发达，算力需求旺盛，建成并投运多个智算中心项目，推动算力 规模持续扩大，算力业务收入多，规模与质效均衡发展。内蒙古土 地、风电等能源资源丰富，算力中心建设成本低，智算中心集群化 发展，规模快速增长，算力分指数提升。 北京算力分指数有所下降，一是政策引导算力需求向周边及西 部迁移；二是由于土地资源、电力能源紧张，大规模建设算力基础 设施面临土地供应不足、用电成本大等问题，限制算力规模的快速 级分类的差异化政策框架，鼓励各地立足资源禀赋，培育本地化、 特色化的算力产业路径，激发内生动力。 （二）提升算力供给质效，推动结构迭代升级 聚焦算力供给的质量与效率提升，加快结构迭代升级步伐。一 是支持建设和升级大型 AI 集群、智算中心，支持大模型训练推理、 复杂人工智能应用。二是突破核心技术瓶颈，集中攻关高端训练及 推理芯片、先进计算架构、高速互连芯片技术等领域，强化国产芯 片在现有系统中的规模化应用验证和生态适配。三是加强算力与行