。通过端网协同与在网计算技术，实现端侧 与网络的深度联动；依托磐石高可靠架构的iReliable技术，结合光模块AI能力，可实现毫 秒级故障切换，网络可靠性提升10倍以上，确保业务7×24小时不中断；同时，通过训练 网络级负载均衡、推理调度算法，动态优化算力分配，避免节点过载或闲置，推动 AI训练 和推理性能整体提升10%以上，让算力从 “静态分布” 转向 “动态高效流动”。 10 4 立的L3网关， 承担二、三层流量转发，Spine层部署为独立的L3设备，与Leaf之间形成ECMP，实现流 量负载分担。这种组网主要应用于金融、存储、超算等无损场景。网络中一旦出现静默故障， 中断时间长，对上层业务影响严重。比如对于在线交易类型应用，如果出现持续丢包会导致 交易失败，甚至可能引发对端协议栈连接超时，应用性能会出现明显大幅下降。部署该功能 后，当业务流转发异常时，设备能够自 间是30s。即，一旦设备异常重启，就会导致训练任务中断。接入交换机故障，影响所有直 连NPU卡，需回退到checkpoint点，重新训练。中断一次重新拉齐，平均浪费2小时训练 成果，仅电费成本一项¥10w+。 图28 闪启与业界实现对比 36 在AI训练中，成千上万张算卡协同完成一项任务。一旦出现单点故障，整个训练任务都 会被迫中断，而光模块是保证AI训练稳定性的关键一环。传统光模块的年失效率高达4‰，

典型表现 影响指标 语言覆盖 方言识别准确率≤60% 转人工率上升 40%+ 语义理解 专业术语错误率 31.7% 工单处理时效延长 2.5 倍 系统稳定性 500QPS 时延迟≥8 秒 服务中断概率增加 75% 安全合规 40%系统未达到加密标准 数据泄露风险评级 C 级及以 上 这些技术瓶颈导致公共服务数字化进程受阻。某省会城市调研 显示，68%的受访者因语音系统体验差转而选择线下办理，额外增 激活二级槽位填充： 需要重点介绍釉彩工艺还是器型特 ” 征？ 对话策略模块内置优先级仲裁机制，当多个意图同时激活时， 按照下表顺序处理： 优先级 触发条件 处理策略 1 安全相关关键 词 立即中断当前对话 2 系统维护指令 优先执行管理命令 3 知识查询类意 图 启动标准问答流程 4 模糊请求 发起渐进式澄清 异常处理方面，系统实现三重恢复机制：首先尝试基于上下文 重新生成提问，当连续 饰。系统内置 6 种讲解风格模板（学术型、故事型、儿童型等）， 根据用户画像自动选择，风格切换响应时间控制在 300 毫秒内。 实时优化环节引入反馈学习机制，系统持续监测用户交互行为 （如语音中断率、追问频次），动态调整内容密度和语速参数。优 化算法每 24 小时生成一次模型微调指令，使讲解内容的人机适配 度保持每月 5-8%的提升幅度。 异常处理机制包含三级降级方案：当大模型服务不可用时，自

流程图展示自动化决策路径： 异常处理机制采用双保险策略：当系统检测到某渠道响应率低 于阈值时，自动触发备选方案，如将短信提醒转为 APP 推送，同时 通过企业微信通知运营人员介入。数据表明，该机制可使活动中断 率控制在 0.3%以下。所有营销素材均通过合规性审查引擎，确保 符合金融行业监管要求，违规风险降低 95%。系统每季度自动生成 营销活动 ROI 报告，帮助管理者精准评估预算分配效果，典型客户 分的场景作为首期试点（如智能核保和理赔 自动化）。 3. 对低分但战略意义重大的场景（如长尾保险咨询），制定分阶段 优化计划。 风险控制 - 优先选择数据质量高、合规风险低的场景，避免因监管问题导致 试点中断。 - 为每个试点场景设置 3 个月的快速迭代周期，定期评估效果并动 态调整优先级。 4.1.2 小范围测试与反馈收集 在小范围测试与反馈收集阶段，需选取具有代表性的业务场景 和用户群体进行闭环验证。优先选择 Likert 量表）， 重点收集以下指标： o 任务解决效率提升感知度 o 交互界面友好性评分 o 结果准确度信任指数 反馈收集应采用多通道机制： - 自动化埋点：记录用户操作路 径、中断节点等行为数据 - 人工访谈：每周抽取 10%测试用户进行 深度访谈 - 问题日志：建立分级分类的问题跟踪表（见下表） 问题类型 严重等级 处理时限 负责人 系统功能错 误 P0 2 小时

问题，如线路拥堵、车辆故障等。系统会实时监控车辆的运行状 态，通过传感器数据与历史故障模式进行比对，一旦发现异常，立 即向维修团队发出预警，并提供故障定位和维修建议。这种预防性 维护不仅降低了车辆故障导致的运营中断，还延长了车辆的使用寿 命。 此外，DeepSeek 的智能路径规划功能可以帮助驾驶员选择最 佳行驶路线，避开拥堵路段，提高运行效率。系统会根据实时交通 状况、天气信息和乘客需求，动态调整车辆行驶路径，并向驾驶员 统，优化车辆的能源消耗。系统会分析车辆的行驶数据，如速度、 加速度和负载情况，结合电池状态和充电站分布，生成最优的能源 使用策略。例如，在电量较低时，系统会自动规划最短路径前往最 近的充电站，避免因电量不足导致的运营中断。 最后，DeepSeek 的决策支持功能为运营管理提供了数据驱动 的决策依据。通过生成多维度的运营报告，如乘客满意度、车辆利 用率、能源消耗等，系统帮助运营方识别运营中的瓶颈和改进空 间。 触发预警，以便 运营人员及时调度备用车辆或调整班次。 2. 智能调度与资源优化：在应急情况下，DeepSeek 能够根据实 时数据和历史模式，自动生成最优调度方案。例如，当某地铁 线路因故障中断时，系统可以快速计算出替代公交线路的优化 方案，并通过移动应用向乘客推送通知，同时调度附近的公交 车辆以缓解客流压力。 3. **乘客信息推送与引导**：DeepSeek 可以通过移动应用、车站

位，并由大小写字母、特殊字符和数字无规律排列 而成；同时应定期排查空口令、弱口令、通用口令的使用情况，及时发现并阻 止账户口令违规行为，确保账户安全。 （2）获取被测系统权限导致非授权人员访问系统和获取重要权限，造成业 务中断、重要数据泄露等严重后果。（已整改） 整改建议：无。 （3）重大风险隐患 3 描述 整改建议：整改建议描述 重大风险隐患及整改建议 V 报告编号：XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX 息明文传输带来的风险，因此可降低该项问题的安全风险。 4.2 区域间安全测评 【参考示例】 被测对象服务器、数据库单机部署无冗余措施，一旦设备出现故障，可能造成 业务中断。但实际测评中发现系统采用多数据中心部署且通过技术手段实现应 用级灾备，能够在一定程度上缓解设备故障带来的业务中断风险，因此可降低 该项问题的安全风险。 4.3 整体测评结果汇总 【填写说明：根据整体测评结果填写下表，表中问题编号与 3.13 安全问题汇总 针对等级测评结果中存在的所有高风险安全问题，从安全问题导致的影响程度 安全问题被利用的可能性等方面进一步确认重大风险隐患。其中高风险安全问 题导致的安全事件发生概率较大，且一旦发生后将造成业务中断、敏感数据泄 露或被篡改、获得系统管理权限或业务权限等严重后果的应当确定为重大风险 隐患。[被测对象名称]存在的重大风险隐患具体见下表： 表 安全问题风险分析-23 重大风险隐患列表 序

参数的模型拆分为多个可独立部署的微 服务，例如客户意图识别服务部署在 4 台 A100 服务器，每实 例加载 8bit 量化后约 25GB 的模型权重。 2. 热切换机制：支持不中断服务的模型更新，通过健康检查确 认新版本（如 v3.2.1） 的P99 延迟<800ms 后自动切换流量。 3. 资源隔离 ：采用 Kubernetes 的 Device Plugin 机制，确保风 级指南》要求 4. 成本优化模型 采用抢占式实例处理离线训练任务，节约 60%计算成本。建 立资源利用率监控看板，设置自动扩缩容阈值： 运维团队需每月执行跨云灾备演练，包括模拟公有云区域中断 时自动将全部流量切换至私有云备用节点的场景。混合云管理平台 应集成 Prometheus+Grafana 实现统一监控，确保服务等级协议 （SLA） 达到 99.99%可用性。 9.2 | 适用场景 | |———-|——–|——–|———-| | 紧急恢复 | ≤15 分钟 | ≤5 分钟 | 核心交易中断 | | 标准恢 复 | ≤4 小时 | ≤1 小时 | 非关键业务中断 | | 历史恢复 | ≤ 24 小时 | ≤24 小时 | 合规审计需求 | 实施双活数据中心架构，通过以下技术实现数据同步：

。此外，单端口带宽需支持数百Gbps甚至 Tbps级别，以应对每秒数TB的数据传输需求。 网络稳定性与容错能力 大模型训练周期长达数月，任何网络中断都可能导致任务回滚甚至重训。例如，微软超算中心训练 GPT-3消耗19万度电，若因网络故障中断，将造成巨大资源浪费。智算网络需具备毫秒级故障检测与自动恢 复能力，同时通过冗余设计和快速重路由机制保障训练连续性。 自动化部署与配置管理 智算 图2-2 智算网络技术体系 智算网络核心技术 08 智算网络的高可靠性通过多层冗余与快速故障恢复机制，确保业务连续性。包括采用双平面架构、双上 联链路、多路径备份及设备级冗余等，避免单点故障导致业务中断；故障快速收敛，实现毫秒级故障检测， 结合高可靠网络机制FRR（快速重路由）技术，完成ms级的路由切换，保障关键业务（如分布式训练）无感 知恢复。 智能化运维通过数据驱动、AI技术与自动化工具 计算融合发展。此 外，中国电信开发了“广域智联无损网络”技术，通过800G广域无损传输技术，实现了500公里长距离、高 带宽、低延迟的算力协同。通过WSON（光波长保护）技术，中国电信实现了链路中断无感知切换，保障训 练的连续性和稳定性。 中国电信息壤智算平台集成跨地域算网协同、自动并行、断点续训等功能，实现故障 秒级定位与分钟级恢复。该平台支持多方、跨域、异构算力的统一调度管理，具备单集群万卡纳管与调度能

同义关联，确保分析维度的一致性。所有分析结果通过 API 对接医 院 OA 系统，实现整改措施的全流程追踪。 5. 系统部署与实施 系统部署与实施阶段需遵循模块化、高可用原则，采用分步上 线策略确保医疗核心业务零中断。首先完成基础设施资源池化，通 过 Kubernetes 集群实现计算资源动态分配，部署拓扑需满足三级 等保要求，核心组件采用双活架构部署在两地三中心。硬件配置基 准为：每个智能体节点分配 16 异常处理采用三级响应机制： - Level1：自动扩容（CPU 利用 率持续 5 分钟＞85% ） - Level2：服务降级（错误率＞1%时关闭非 必要功能） - Level3：人工介入（关键业务中断超过 15 分钟） 最终验收标准包括：1）连续 72 小时无 Severity1 级故障； 2）智能体服务调用成功率≥99.99%；3）业务流程效率提升≥40% （基于预定义测试用例集）。所有迁移文档需通过 动范围。当出现以下情况时触发三级告警： - 一级告警（邮件通 知）：单项指标超出基线 20%持续 10 分钟 - 二级告警（短信提 醒）：关联指标组异常且影响业务流 - 三级告警（电话呼叫）：核 心业务中断或数据丢失 配置智能熔断策略，当检测到以下情形时自动触发降级处理： 1. 挂号服务响应时间连续 3 次超 2 秒 → 切换至本地缓存号源数据 2. 检查报告生成队列积压超 200

委托价格偏离市场价±3 个标准差 4. 灾备与恢复流程 建立三级恢复体系，确保系统在 30 分钟内恢复至最新状态： 故障级别 恢复目标时间 数据丢失容忍 局部故障 5 分钟 1 ≤ 笔交易 区域中断 15 分钟 ≤10 笔交易 全局灾难 30 分钟 1 ≤ 分钟数据 定期进行全链路压测，包括模拟数据中心断电、网络分区等场 景，验证备份系统的有效性。所有故障处理流程需通过 ISO 22301 o 每日自动生成容错事件报告，包含故障类型、处理时 长、影响范围等维度分析 所有容错模块需通过混沌工程验证，模拟以下场景的恢复成功 率≥99.9%：  网络分区（持续 30 秒）  行情中断（补数延迟 5 秒）  策略进程崩溃（随机杀死节点） 系统应建立容错机制版本管理，每次更新后需在仿真环境运行 72 小时无重大异常方可上线。 3.3.2 压力测试与回测 在量化交易系统中，压力测试与回测是验证系统稳定性和鲁棒 秒上报状态至服务注册中心 2. 网关层（Nginx Ingress Controller）根据响应码动态调整流 量权重，异常实例在 30 秒内被隔离 3. 关键交易链路实施 gRPC 连接多路复用，单个连接中断不影响 会话持续性 数据持久层采用混合存储方案： 实时监控体系包含三维度检测指标：  硬件层：节点 CPU/内存/磁盘使用率（Prometheus 采集）  服务层：API 成功率、延迟百分位（Grafana

企业软件不能是孤岛。它必须能够平滑地与企业现有的、复杂的 IT 生态系统集成，包括企业资 源 规划（ ERP ）、客户关系管理（ CRM ）、人力资源管理（ HRM ）等核心系统。这有助于 消除数 据壁垒，减少业务中断，并形成一个统一的 IT 基础设施。 企业级解决方案必须保证极高的可靠性（例如 99.99% 的正常运行时间），并制定完善的灾难 恢 复计划。此外，供应商必须提供全面的技术支持和维护服务，包括定期的软件更新、漏洞修 Agent 协议驱动智能体协作进化，重塑企业 AI 能力边界 Agent 协议是推动智能体从孤立执行到网络化协作的核心驱动力。 单智能体可处理简单任务 ，但受限于个体能力，难应对复杂场景且易因故障中断服务。 Agent 协议通过标准化交互规则推动其进化：先为单智能 体提供统一接口连接外部工具，突破个体能力边界；再构建协作框架，让多智能体基于共同规则沟通配合，实现从“独立运行”到“群体协同” 和函数调用能力？对 RAG （检索增强生成）的支持程度如何，能否有效减少幻觉并溯源？ • 编排层： Agent 的任务规划和工作流编排机制是怎样的？如何处理复 杂任务拆解、并行执行和异常中断？多 Agent 之间的协同和资源调 度 逻辑是什么？ • 功能层： 对多模态（文本、语音、图像）输入的理解能力如何？上下 文记忆窗口多大，如何实现长期记忆？意图识别的准确率和泛化能力