6 周，其中前 3 周完成数据准备与基线模型开 发，第 4 周进行专家验证调优，最后 2 周实施生产环境压力测试。 需特别注意审计准则更新时的模型热更新机制，确保财政部新发布 的审计规范能在 48 小时内通过增量训练融入模型。 5.3 系统开发与测试 系统开发与测试阶段是审计智能体落地的核心环节，需分模块 推进开发并确保全流程测试验证。开发团队需采用敏捷开发模式， 以两周为一个迭代周 8GB o 支持并发请求数提升至 32 路 部署架构 采用分层服务架构确保系统可靠性： 性能基准测试 在模拟生产环境中测得关键指标： 场景 QP S 平均响应时间 错误率 单文档分析 48 210ms 0.02% 跨年度数据比 对 15 680ms 0.15% 场景 QP S 平均响应时间 错误率 实时风险监测 12 0 90ms 0.01% 安全合规措施 1. 案例 发现市场部 12 笔招待费集中在同一商户的异常模式 修复闭环机制 发现缺陷后，系统自动执行： 1. 生成缺陷报告（含发生频率、影响程度、关联流程） 2. 推送整改工单至责任部门，超 48 小时未响应自动升级 3. ” 修复后验证测试用例库更新，例如新增 采购订单-收货单-发票三 ” 单匹配 的自动化测试场景 某能源集团实施该方案后，内控缺陷平均修复周期从 23 天缩 短至

Mimicgen[43], Scaling up and distilling down[44], DrEureka[45], Omnigrasp[46], Meta-World[47], BEHAVIOR-1K[48] ALOHA[37], UMI[38], HumanPlus[39], GELLO[40], GC-DA[41] MineDojo[31], VRB[32], Baker 等[33], RoboCLIP[34] 通过模拟器, 研究者能够在虚拟环境中快速迭代和测试不同的算 法和模型配置, 而无需担心实际物理世界中可能遇 到的延时、成本 (人力和时间) 和安全问题[47, 130−136]. BEHAVIOR-1K[48] 提出了人类中心化的具身 智能基准测试, 该基准测试由两个主要部分组成: 第 1 部分是定义了 1 000 个日常活动的数据集, 这 些活动覆盖了 50 个不同的场景 (如房屋、花园、餐厅、 办公室等) benchmark with 1 000 everyday activities and realistic simulation. arXiv preprint arXiv: 2403.09227, 2024. 48 Wu J, Antonova R, Kan A, Lepert M, Zeng A, Song S R, et al. TidyBot: Personalized robot assistance

generative pre-trained transformers(GPT) 2025 Energy 浙大 EnergyX 团队研究成果列表及下载链接 48/80 2024-2025 期间浙大 EnergyX 课题组共发表大语言模型相关研究 SCI 论文 5 篇，涉及大语 言模 型在建筑能源系统中的大数据分析、故障检测诊断、负荷预测等场景的应用与能力评估。

..............46 2.4.3 数据安全与权限管理..................................................................48 3. AI 大模型训练设计方案..............................................................................51 3 技术支持的响应时间和解决率也是衡量项目维护质量的重要指 标。建议制定以下服务标准： - 紧急问题：响应时间不超过 2 小 时，解决时间不超过 24 小时 - 重要问题：响应时间不超过 4 小 时，解决时间不超过 48 小时 - 一般问题：响应时间不超过 8 小 时，解决时间不超过 72 小时 为了确保技术支持团队的高效运作，应定期进行技术培训和知 识更新，使其能够熟练掌握最新的数据处理和模型训练技术。 包括经 验丰富的系统工程师、数据科学家和 AI 模型专家，确保任何技术 问题都能得到及时响应和解决。支持团队将采用分级响应机制，根 据问题的紧急程度和复杂程度，分为立即响应、24 小时响应和 48 小时响应三个级别。对于紧急问题，如系统崩溃或数据丢失，立即 响应团队将在 15 分钟内启动应急方案，并通过远程或现场方式迅 速解决。 其次，我们将提供详细的用户支持文档和在线帮助中心，涵盖

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 当前 未来五年内 实现自主智能供应链 13 图5 大多数供应链活动将通过AI赋能与自动化的强力结合，逐步迈向完全自主化 完全 决策自主化 监督下的 决策自主化 增强型人工活动

16,FP16)&AVX-512 (VNNI/INT8) 6通道 高达2933MT/s(DDR4) 8通道 高达4800MT/s(DDR5) PCIe 5.0, 80条通道 PCIe 3.0, 48条通道 支持PCIe 5.0, 多达96条通道 12通道 高达6400MT/s(DDR5) �� 至强 ® 6 性能核处理器专为计算密集型工作负载而设计，计算单元基于英特尔 3 制程工艺，最

以下是一个优先级评估的示例表格： 问题类型 影响范围 紧急程度 优先级 响应时间 解决时间 系统全面中断 所有用户 非常高 高 2 小时内 4 小时内 部分功能失效 部分用户 高 中 24 小时内 48 小时内 性能下降 特定业务模块 中 中 24 小时内 72 小时内 数据同步延迟 后台系统 低 低 72 小时内 120 小时 内 在问题分析阶段，应采用根因分析（RCA）方法，确定问题的 方的责任和期望，SLA 应涵盖以下核心内容： 首先，明确服务可用性标准。系统应保证 99.9%的年可用率， 即在一年内计划外停机时间不超过 8.76 小时。每月进行例行维 护，维护时间控制在 2 小时以内，并提前 48 小时通知客户。系统 故障恢复时间（MTTR）应小于 30 分钟，确保业务连续性。 其次，定义性能指标。模型响应时间在 95%的情况下应小于 500 毫秒，复杂查询不超过 2 秒。系统的并发处理能力应支持至少 题）：1 小时内提供临时解决方案，4 小时内彻底解决。 - 优先级 2（重要问题）：4 小时内提供临时解决方案，24 小时内彻底解 决。 - 优先级 3（一般问题）：8 小时内提供解决方案，48 小时内 彻底解决。 此外，SLA 应包含定期报告机制。每月向客户提交系统运行报 告，包括可用性、性能指标、故障记录及改进措施。每季度进行一 次服务评估，根据客户反馈优化服务流程。 最后，SLA

省份为河北省、上海市、浙江省、贵 州省、内蒙古自治区、广东省、宁夏回族自治区、甘肃省、湖北省、 山西省，具体情况详见图 7。河北省、上海市、浙江省等 Top5 省份 在用智算总规模全国占比超过 48%，各地区在用智算规模均超过 55 EFLOPS（FP16）。其中，河北省的在用智算规模超过 110 EFLOPS （FP16），全国占比约 14.8%。 来源：中国信息通信研究院 图 7 我国在用智算规模（FP16）分布

4 接口设计.............................................................................................48 4. 数据管理方案........................................................................................ 模型实用性：结合业务场景，评估模型的响应时间、计算复杂度 等实际应用表现。 在训练效率维度，主要考察训练时间、资源消耗及收敛速度。 具体指标包括： - 训练时间：单次训练任务完成时间应控制在合理范围内，如大型 模型训练不超过 48 小时。 - 资源消耗：监控 CPU、GPU、内存等资源的利用率，确保资源浪 费率低于 10%。 - 收敛速度：评估模型在训练过程中的收敛曲线，确保在合理迭代 次数内达到预期效果。 在资源

..47 5.2 成本预测与估算..................................................................................48 5.3 预算审核与优化..................................................................................50 5 resources: requests: memory: "128Gi" cpu: "24" limits: memory: "256Gi" cpu: "48" 最后，配置监控与日志系统，使用 Prometheus 进行性能监 控，Grafana 进行可视化展示，ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）进行日志管理。确保及时发现并解决模型运行中的问题，