公司、四川华鲲振宇智能 科技有限责任公司、中国质量认证中心有限公司 编写组成员（排名不分先后） 马季春 王曼 施晶峰 王月 张建峥 赵以爽 杨军刚 杨伊鸣 郭光鑫 吴茜 梁宇 栋 马凤鸣 党朝志 赵金辉 陈常水 颜万瑞 吴涛 顾剑波 谈儒猛 夏冬 胡铭珊 孙东旺、熊家振、许轶 版权声明 本研究报告版权属于全球计算联盟。 使用说明：未经全球计算联盟事 冷、可再生能源技术是绿色低碳发展主要的方向；算力调度与网络协同极大提升资源利用 率；大模型持续进化，推动智算向更高阶发展。 智算产业正重塑全球科技竞争格局，成为数字经济时代的核心基础设施，未来将深度 赋能千行百业，引领新一轮产业革命。 1.2 智算中心高效应用面临挑战 当前智算中心的建设如火如荼。但很多智算中心陷入“重建设、轻服务”、“有算力、 无运营”的困境，导致资源利用率低下，投资回报率不达预期。具体有如下几方面的挑 L/kWh，每年可以节水 13.6 万吨。 在项目落地期间形成的创新成果对数据中心节能降碳具有重要的指导意义，并可在其它 同类型数据中心进行复制推广。形成自愈、自治、自优化的基础设施节能降碳方案，树立行 业标杆，引领数据中心低碳标准。 3.1.5 联合开发智算运维调度系统保证集群训练长稳高效 2023 年 10 月，科大讯飞发布了支持万亿浮点参数的基于全国产算力的星火大模型，真 正意义上

平台时，需求存在显 著差异。主要用户类型可以分为以下几类：  企业用户：包括大型企业、中小型企业，涉及各个行业如金 融、医疗、零售等。  开发者：独立开发者或企业技术团队，他们需要灵活的工具进 行模型的开发和调优。  学术研究者：高等院校和研究机构的研究人员，他们关注模型 的研究与创新。 针对这些用户类型，我们可以从以下几个维度进行具体分析： 1. 功能需求：用户需要平台具备强大的模型训练和推理能力，包 户希 望平台能够提供直观易用的界面工具，以简化模型构建和调试 过程。 2. 性能需求：用户希望平台在数据处理和模型训练时具备高效性 和实时性，以适应快速变化的市场需求。此外，响应时间和运 行稳定性也是用户重点关注的方面。 3. 成本效益：用户在选择 SaaS 平台时，很大一部分考虑的是成 本效益。合理的定价策略，无论是按需付费还是订阅制，都将 影响用户的选择。同时，用户对免费的试用期或低门槛体验也 技术，与人工智能相结合，实现更高效的业务自动化。  边缘计算与人工智能的结合，特别是在物联网场景中，实时处 理和分析数据，将使应用更加灵活、高效。  强调模型解释性和透明性，特别是在金融、医疗等高风险行 业，确保算法决策的可靠性和安全性。  AI 伦理与法规的加强，在技术飞速发展的同时，行业对伦理 和合规性的要求也日益提高，确保技术应用的可持续性和社会 价值。 中国在人工智能领域也取得了显著进展，通过国家政策的支持

模型。与传统评分模型相比，DeepSeek 的模型能够更准确地评估 客户的还款能力，从而帮助银行优化信贷决策流程，降低坏账率。 此外，DeepSeek 还支持对银行运营数据的深度分析，帮助银 行发现业务流程中的潜在问题。例如，通过对柜员操作数据的分 析，系统可以识别出效率低下的操作环节，并提供优化建议。类似 地，通过对客户服务数据的分析，银行可以发现客户投诉的集中 点，并制定针对性的改进措施。 在不同业务场景中的应用成果： 应用场景 数据来源 分析结果 业务价值 客户消费 预测 交易数据、社 交媒体数据 客户未来 3 个月的消费趋 势预测 提升个性化营销效果，增加客 户粘性 欺诈监测 交易数据、行 为数据 高风险交易预警 降低欺诈风险，减少经济损失 信贷风险 评估 信用记录、收 入数据 客户信用评分及还款能力 评估 优化信贷决策，降低坏账率 运营效率 优化 柜员操作数据 深入分析，识别出潜在的风险模式。  异常行为检测：通过实时监控员工的操作行为，识别出不符合 规范的操作流程或潜在的违规行为。  风险预警：利用自然语言处理技术，对内部通信和外部报告进 行语义分析，提取出与操作风险相关的关键信息，并及时向管 理层发出预警。  风险评估：对识别出的操作风险进行全面评估，确定其严重程 度和可能的影响范围。 通过以上措施，DeepSeek 能够帮助金融机构有效识别和管理

（KPIs），包括但不限于客户满意度、处理速度、错误率和成本效 益等。通过这些指标，我们可以对模型的效果进行量化评估，并根 据反馈进行必要的调整和优化。 总之，通过部署 Deepseek 大模型，我们期望能够显著提升银 行系统的智能化水平，为客户提供更加个性化、高效和安全的服 务，同时增强银行的风险管理和运营能力。 1.1 项目背景 随着金融科技的迅速发展，银行业务的复杂性和数据量呈现指 数级增长，传统的 IT 模型在银行系统中的部署仍面临诸多挑战，包括数据安全、模型性 能优化、系统集成和合规性等问题。 为应对这些挑战，本项目旨在设计一种切实可行的 Deepseek 大模型部署方案，确保其能够在银行环境中高效、稳定、安全地运 行。该方案将结合银行的实际业务需求和技术架构，从以下几个方 面展开：首先，明确大模型在银行系统中的核心应用场景，包括但 不限于客户服务、风险管理和运营优化；其次，设计高可用、高性 能的模型部署架构 行 Deepseek 大模型的定制化调优，确保模型在金融领域的准确性和 高效性；其次，设计并实施模型的部署方案，包括硬件资源配置、 软件环境搭建以及模型参数优化，确保模型能够稳定、高效地运 行；第三，完成与银行现有系统的无缝集成，确保数据流的顺畅和 安全性，同时开发相应的 API 接口，便于其他系统调用；第四，建 立完善的监控和维护机制，及时发现并解决模型运行中的问题，确 保系统的长期稳定运行。

数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集 各类场景的视频数据，并进行格式转换、降噪、分割等预处 理，确保数据的质量和可用性。 2. 模型训练与优化：基于收集到的数据，构建深度学习模型，进 行有效的训练与优化。重点针对异常事件的识别，如暴力冲 突、事故发生等，训练模型时需考虑不同场景和光线条件的变 化。 3. 实时监控与预警：通过智能监控平台，实时分析各类视频数 据，并自动识别潜在的安全隐患。一旦监测到异常事件，系统 的信息，提高公共安全管理的效率和准确性。对比传统的数据分析 技术，AI 大模型能够在复杂环境中更准确地识别和预测潜在的安全 威胁。 首先，AI 大模型能够通过视频智能挖掘技术，对实时视频流进 行深度分析。这意味着公共安全部门可以实时监控城市的重点区 域，实现对人群密度、异常行为等情况的监测。在城市管理、交通 监控以及突发事件应对中，AI 大模型能够主动识别潜在的安全隐 患，从而为决策者提供及时而精准的信息支持。 通过以上措施的实施，公共安全能够更好地利用 AI 大模型的 潜力，形成一种快速、灵活且智能的安全管理模式，为社会公众提 供更安全的生活环境。 1.3 文章目的 本文旨在探索在公共安全领域中引入 AI 大模型的必要性和可 行性，尤其通过视频智能挖掘技术来增强安全事件的监测、分析和 响应能力。在当前社会，随着城市化进程的加速和科技的迅猛发 展，公共安全面临的挑战日益增多。在这种背景下，传统的监控与 安全管理手段显得力

防护机制，包括但不限于身份认证、访问控制、数据加密和日志审 计。具体而言，用户密码需采用 SHA-256 加密存储，敏感数据在 传输过程中需使用 TLS 1.2 及以上协议加密。此外，系统应定期进 行安全漏洞扫描和渗透测试，确保符合 ISO 27001 等国际安全标 准。 可扩展性和可维护性也是非功能性需求的重要组成部分。系统 应采用模块化设计，便于功能扩展和升级。在硬件层面，应支持横 向 通过以上设计，数据预处理模块能够高效地处理各类数据，为 后续模型训练提供高质量的输入，从而提升整个系统的考评效果。 3.2.3 模型训练模块 模型训练模块是整个系统的核心，负责基于预处理后的数据进 行模型的训练与优化。该模块的主要功能包括模型配置、训练执 行、参数调整、训练监控以及模型保存。首先，系统提供模型配置 接口，允许用户选择合适的算法框架（如 TensorFlow、PyTorch 或 Scikit-learn）并 Min-Max 归一化或 Z-score 标准化处 理，以消除不同量纲对模型训练的影响；对于类别型数据，通过独 热编码（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）进 行转换。此外，针对特定业务场景，进行特征构造与选择。例如， 基于时间序列数据提取趋势特征、周期性特征；基于文本数据提取 词频、TF-IDF 或词嵌入特征。特征选择则通过相关性分析、L1 正 则化或

应。最终，通过持续优化和迭代，项目将实现智能化的股票量化交 易系统，提升交易效率和收益稳定性。 为实现上述目标，项目将遵循以下关键指标： - 数据覆盖率： 确保历史数据的完整性和实时数据的准确性，覆盖主要市场和行 业。 - 模型精度：通过交叉验证和回测，确保模型预测的准确性和 稳定性，回测年化收益率需达到 15% 以上。 - 响应速度：系统响应 时间不超过 100 毫秒，确保交易决策的及时性。 综上所述，DeepSeek 技术为股票量化交易提供了全面的解决 方案，从数据处理到策略执行，再到绩效评估，每一个环节都得到 了智能化支持。通过 DeepSeek 的应用，交易者可以更加高效地进 行投资决策，提升整体的投资回报率。 4.1 DeepSeek 核心技术介绍 DeepSeek 核心技术是一套基于深度学习和人工智能算法的高 效量化交易解决方案，旨在通过数据驱动的决策模型提升股票交易 的应用，整体架构设计 主要分为四个核心模块：数据采集与预处理、策略开发与优化、实 时交易执行以及监控与反馈。数据采集与预处理模块负责从多个数 据源（如交易所、第三方数据提供商等）实时获取市场数据，并进 行清洗、去重和标准化处理，以确保数据的质量和一致 性。DeepSeek 的核心算法被集成到策略开发与优化模块中，该模 块利用深度学习和强化学习技术，结合历史数据和实时市场动态， 自动生成并优化交易策略。实时交易执行模块通过与交易平台的

智能体开发通用方案采用分层设 计，主要包括数据感知层、智能决策层和结果输出层。数据感知层 负责从多种数据源中采集信息，包括结构化数据、非结构化数据以 及实时流数据；智能决策层通过机器学习算法和规则引擎对数据进 行分析与处理，生成最优决策策略；结果输出层则将决策结果以可 视化、API 或自动化操作的形式反馈给用户或系统。 为了确保方案的实际应用效果，项目团队将采用迭代开发模 式，结合敏捷管理方法，分阶段实现功能模块的交付与优化。每个 于技术实现，还需要通过用户测试和反馈不断迭代改进。 最后，技术约束和资源限制也是需求分析的重要内容。开发团 队需评估现有技术栈、硬件资源以及开发周期的限制，确保项目在 规定的时间内高质量交付。例如，如果智能体需要在边缘设备上运 行，则需考虑模型的轻量化设计以及离线处理能力；如果项目预算 有限，则需在功能和性能之间做出权衡。 以下是一个简单的需求优先级评估示例： 需求类别 具体需求 优先 级 备注 功能性需求 自然语言处理 好。 最后，团队的技术栈和开发习惯也是选择云计算平台的重要考 虑因素。例如，如果团队已经熟悉 AWS 的服务和工具，选择 AWS 可以缩短学习曲线，提高开发效率。同时，建议在项目实施初期进 行小规模测试，评估不同云平台的性能和成本效益，从而做出最佳 选择。 4. 系统架构设计 在开发 DeepSeek 智能体的系统架构设计时，首先需要明确系 统的核心组成部分及其相互之间的交互方式。系统架构应采用模块

结果评估与反馈机制：建立完善的效果评估方法，确保 AI 大 模型的应用能够持续改进和优化。 通过以上结构的安排，本文旨在为城市轨道交通行业的管理者 和技术团队提供全面而具体的 AI 大模型应用实施指南，以推动行 业的数字化转型。在实施过程中，将重点考虑安全性、可行性与经 济性，确保各项技术能够落地实现，最终为城市轨道交通提供更高 效、安全和友好的服务。 2. AI 大模型在城市轨道交通的应用场景 运营 中，各种突发事件经常发生，如设备故障、自然灾害、突发的重大 活动等，这些都可能影响到列车的正常运行。通过对各类数据的实 时分析，AI 模型可及时生成调度调整方案，自动重新规划最优的运 行线路和发车间隔。这种动态调度能力能够有效降低由于突发事件 带来的破坏性影响，提高系统整体的鲁棒性。 此外，AI 大模型还可以通过模拟与预演，实现调度方案的验证 与优化。在方案实施前，通过对不同调度策略的模拟，AI 大模型可通过分析历史故障数据、设备运行状态和外 部环境因素，构建故障预测模型。这些模型能够识别出潜在的故障 模式，提前发出警报。历史数据包括但不限于传感器数据、设备维 修记录和运行日志等，通过长期监测，模型能够学习设备的正常运 行特性，从而在发现异常时及时报告。 其次，在实际应用中，可以将设备分为不同的类，例如机车、 信号设备、供电系统以及轨道等。每类设备基于其不同的工作环境 和故障特征，采用相应的数据特征和算法进行建模和分析。以下为

Instruct GPT BigBird ALBERT ELECTRA 基于模板和 规则的前深 度学习阶段 基于规则 的少量数 据处理 1950 年开始 根据一定范 围的数据进 行参数分类 Machine Learning 1980 年开始 n ChatGPT 所能实现的人类意图，来自于机器学习、神经网络以及 Transformer 模型的多种技术模型积累 2019 CoT) QwQ 由通义千问 开发， QwQ 能通 过思考与疑问解 决 一些复杂的问 题。 HIMl DeepSeek-R1 与 Kimi1.5 都采用 RL 来 进 行推理能力的增强 Gemini 2.0 Flash Thinking 经过训 练后，可以生成模 型在回答问题时 经历的思考过程。 推理大模型 ：通过测试时拓展（ Test-Time Test-Time Scaling ） 、强化学习、蒸 馏 等技术，大模型的推理能力不断增强。 o3 通过模拟推理技术，能够暂停并反思自 身内部的思考过程，从而在回答问题前进 行更深入的推理，类似于人类的思考方式。 推理大模型的发展 Claude3.7 是 首 个混合推理 模 型，集普 通语 言模型 和推理 模型 于一体的 混 合模型。 OpenAI o1 是专注于复杂推理任务，