行业细分.....................................................................................19 2.1.2 用户需求分析.............................................................................22 2.2 竞争分析........ ..........................169 1. 引言 在过去几年中，人工智能（AI）技术的飞速发展及其在各行各 业的广泛应用，推动了企业对大型模型（大模型）解决方案的日益 需求。随着深度学习和自然语言处理技术的突破，许多企业意识 到，通过利用大模型，可以显著提高产品的智能化水平，提升效 率，降低人力成本。与此同时，作为一种新兴的商业模式，软件即 服务（SaaS）平台 服务（SaaS）平台的兴起，为企业提供了灵活、可扩展的解决方 案，使其能够在传递人工智能价值的同时，降低技术门槛。 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。

..................................12 2. 需求分析.....................................................................................................14 2.1 用户需求调研........................................ ......................................15 2.2 功能需求定义......................................................................................17 2.3 非功能需求定义............................................... ...................................19 2.4 需求优先级排序..................................................................................21 3. 技术选型.........................................................

...................................10 2. 系统需求分析..............................................................................................12 2.1 功能性需求............................................. 1.1 数据管理需求.............................................................................16 2.1.2 模型训练需求.............................................................................17 2.1.3 考评需求....... .....................................19 2.2 非功能性需求......................................................................................22 2.2.1 性能需求.................................................

..........................................................................................19 3. 市场需求分析................................................................................................. .........................................................................................23 3.2 核心需求识别................................................................................................. 析。例如，在客户服务领域，AI 智能体可以通过分析客户的历史行 为和偏好，提供个性化的服务建议，从而提升客户满意度和忠诚度。 此外，在供应链管理方面，AI 智能体能够实时监控库存水平，预测 市场需求，并自动调整采购计划，以确保供应链的高效运转。 其次，商务 AI 智能体的应用不仅限于单一的业务环节，而是能 够贯穿整个企业价值链。从市场营销到财务管理，从人力资源管理 到产品研发，AI 智能

..................................12 2. 需求分析.....................................................................................................13 2.1 业务需求.......................................... ....................................15 2.2 技术需求.............................................................................................17 2.3 安全需求............................................... ..............................................19 2.4 性能需求.............................................................................................21 3. 系统架构设计....................................

智能问答系统.............................................................................29 3. AI 大模型的数据需求与获取......................................................................33 3.1 数据来源分析............ .........................................................................................92 7.1.1 需求调研与分析.........................................................................94 7.1.2 项目团队组建..... 行业 提供了新的解决方案。AI 大模型的应用不仅可以有效提升决策支持 能力，还能通过数据分析洞察乘客需求，从而优化服务。 随着城市轨道交通网络的不断扩展，运营管理面临越来越多的 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

....................................10 2. 系统需求分析..............................................................................................11 2.1 功能需求............................................. 19 2.1.3 实时处理与分析.........................................................................21 2.2 非功能需求..........................................................................................23 2.2.1 随着社会的发展和城市化进程的加快，公共安全问题日益突 出。各类突发事件、公共安全事故频繁发生，给社会和人民生活带 来了沉重的负担。传统的安全管理手段已难以满足现代社会对快速 反应、精准应对的需求。与此同时，信息技术的迅猛发展，特别是 人工智能（AI）技术的崛起，为公共安全领域提供了新的解决方 案。 人工智能大模型的应用，尤其是在视频智能挖掘方面，展现了 巨大的潜力。通过深度学习技术，这些模型能够从海量的视频数据

项目概述 随着人工智能技术的迅猛发展，知识库数据处理及 AI 大模型 训练已成为推动智能化应用落地的核心环节。本项目旨在构建一套 完整的数据处理与模型训练方案，以满足企业在复杂场景下的智能 化需求。项目通过对多源异构数据的采集、清洗、标注和结构化处 理，打造高质量的知识库，为后续的 AI 模型训练提供坚实的基 础。同时，结合先进的深度学习技术和规模化计算资源，设计高效 的模型训练流程， 数据采集与整合：从内部系统、公开数据集以及第三方数据源 中获取数据，确保数据的多样性和覆盖度。  数据清洗与预处理：通过去重、缺失值填充、异常值处理等操 作，提升数据的纯净度和一致性。  数据标注与结构化：基于业务需求，对非结构化数据进行标注 和结构化处理，形成可被模型直接利用的知识库。  模型训练与优化：采用分布式训练架构，结合超参数调优和模 型剪枝等技术，提升模型的训练效率和性能。 在技术选型上，项目将优先采用开源的深度学习框架（如 数据清洗模块：提供多种数据清洗算法，确保数据质量；  数据标准化模块：统一数据格式，方便后续处理；  数据存储模块：采用分布式存储技术，支持大规模数据的高效 存储；  数据检索模块：实现高效的分布式检索，满足实时查询需求。 通过上述模块的集成与优化，本方案将显著提升知识库数据处 理的效率和准确性，为 AI 大模型的训练提供高质量的数据支持。 最终，该方案将广泛应用于金融、医疗、教育等多个行业，推动人 工智能技术的深入应用和创新发展。

国有大型银行通过下沉服务覆盖更多区域，加剧了中小银行的获客难度，迫使后者加快数 字化转型步伐。 新金融业态冲击 客户需求升级 互联网金融、金融科技公司等新兴业态迅速崛起，凭借灵活的数字化服务模式抢占传统银 行市场份额。 客户对数字化服务的需求日益增长，期望获得更便捷、高效、个性化的金融服务体验，推 动银行必须转型以满足市场需求。 1 2 3 大模型技术为金融业带来前 所未有的变革机遇，通过提 升数据处理能力、优化决策 企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 • 帮助企业明确业务能力和技术需求，推动战略目标与业务执行的紧密结合。 实现战略落地 • 通过企业架构模型，银行能够打通业务与技术的壁垒，实现业务流程与 IT 系统的高效协同。 • 提升业务敏捷性，使银行能够快速响应市场变化和客户需求，增强竞争力。 促进业技融合 • 企业架构建模帮助银行梳理和整合各项业务能力，形成全面的能力地图，为数字化转型提供 传统银行系统多采用集中式架构，模块化程度低，导致系统灵活性不足，难以快速响应市场需 求和业务变化。 传统银行系统架构局限性分析 技术架构老化 现有架构难以支持高并发和大规模数据处理，无法满足日益增长的线上业务需求，限制了银行 的业务拓展能力。 系统扩展性差 由于系统复杂且依赖老旧技术，维护和升级成本居高不下，且存在较高的故障风险，影响业务 连续性。 维护成本高 数据孤岛与业务协同效率问题 数据分散存储

.......................................................................................... 1 （一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激烈............................................ 1 （二）算力发展持续规划，产业亟待提质升级................. 一、综合算力研究背景 （一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激烈 随着人工智能、大数据、工业互联网等新技术规模化应用，全 球算力需求呈现指数级增长。从智能工厂中精准控制生产设备的工 业机器人，到智能交通里实时规划路线的导航系统，再到个性化推 荐服务背后复杂的算法运算，各类数字化场景都高度依赖强大、稳 定且高效的算力支撑。特别是在智能化进程加速推进的背景下，智 算需求更呈现出一种持续攀升的强劲态势。据国际数据公司（IDC） 月，美国政府公布“星际之门” 国家级计划，预计将投入 5000 亿美元用于美国国内人工智能基础设 施建设。日本通过制定相应的法律法规来规范人工智能的应用和发 展。 综合算力指数 2 面对全球算力需求的爆发式增长和国际环境的日益复杂，我国 作为数字经济大国，急需突破关键核心技术“卡脖子”环节、实现科 技自立自强。在此背景下，需深入探究我国综合算力发展现状，明 确自身优势与短板，精准布局算力产业，加速数字产业化和产业数