线与下路母线错开排列，既保证电气隔离，又充分利用机房顶部空间。同时，该布局方式在机柜正上方预留 出足够的空间，为弱电、光纤桥架等线路的布设提供便利，同时便于母线的安装、检修和后期扩容。 10 AI 智算中心主单柜功率极高，配电通道密集，对供电连续性与系统可用性提出更 高要求。客户更加关注供电系统的高可靠性、低损耗及智能化运维能力。采用高 密度母线配电方案，能够满足 GPU 集群的大功率负载需求，在降低能耗的同时， 实现全链路监测 快速部署和调整，为AI集群等高密度、高 功率环境提供可靠、可持续的电力保障， 从而帮助客户降低运营风险、提升机房利 用率并支持业务持续增长。 典型部署方式 04 高功率密度(单柜功率可达100kW以 上)，多GPU密集部署，液冷普及。一般 采用干线800A-1250A，插接箱3相63A 至125A输出配置，配备智能监测，母线 测温。 列间空调 AI 机柜 11 机房配电母线安装于模块化数据中心上方，沿通道上 块化设计与紧凑结构 不仅节省空间，还支持灵活布局和快速调整，便于随项目变化扩容或重新配置。同时，母 线方案简化布线、集中供电管理，提高运维效率，为客户提供高效、安全且可持续的配电 解决方案。 线路密集，空间紧张，对配电布线要 求高，安装稳定性要求高。 典型部署方式 04 15 2.3 智能母线系统逐渐普及 新型智算中心对数据监控有更高的要求，AI服务器的价格相较传统通算服务器有了大幅度提

基础设施也面临着严峻挑战。如图 1-1-3 所示， 这些挑战包括： • 人工智能应用对算力的高要求：与学校已有的校园网、电子 白板、平板电脑等信息化设备相比，人工智能应用因其数据 量大、推理要求高、计算负载密集等特点，要求学校信息化 系统具有更高的算力。 • 人工智能应用如何与教学环节无缝对接：与教学环节的紧密 结合，使人工智能应用有别于传统多媒体课件等校园信息化 应用，尤其是在应用时效性上，要求能够与教师授课讲解、 处理器来作为智能口语测评服务的核心算力引擎。 这一处理器属于第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器产品家 族，能够为计算密集型工作负载提供高性能和良好的可扩展 性。同时，该处理器所集成的英特尔® 超级通道互联（英特尔® UPI）、英特尔® AVX-512等技术特性，也可满足平台中所需 的密集 I/O 工作负载。 此外，处理器中内置的采用矢量神经网络指令（VNNI）的 英特尔® DL Boost 技术也能显著提高平台中人工智能推理的 MT/s。同时每路多达 64 条 PCI Express Gen4 通道，实现 更高的每核 I/O带宽； • 多达六条英特尔® 超级通道互联（英特尔® UPI）通道有效 提高了平台可扩展性以及I/O 密集型工作负载的 CPU 间带 宽，从而在提高吞吐量和能效之间达成平衡； • 对全新英特尔® 傲腾™ 持久内存 200 系列提供支持，在双 路平台上，每路最高可支持 4TB 的英特尔® 傲腾™ 持久内

已在元件工程、基因线路、代谢工程、基因组工程中广泛应用，大幅提升合成生物学的各环节效率。基于 AI 的研发 平 台，可预测蛋白质结构，进而构造具有目标功能的物质。另一方面， AI 也促进了实验室自动化，对传统劳动密集型实验室进行技术革命。其中 微流 控技术，具有高灵敏度、高集成、高通量、高效率等多种优势，对合成生物学的研发和应用起到了巨大作用，加速合成生物学行业发展。 u AI 优化化工设计和建设 AI 资料来源：《人工智能在合成生物学的应用》 - 李敏等，国海证券研究 所 人工智能助力合成生物学实验室自动化 实验室自动化是通过“机器人换人 ”、“人工智能替代人类智能 ”的现代技术 ，对传统劳动密集型实验室进行技术革命 ，实现无人化 、精准化和 高效化的效果 ，其技术特点是自动化 、智能化和云端化 。实验室自动化的应用市场包括医药研发 、生物学 、医学检验 、食品药品安全检验检测 、 、供应链 、人力资源等进行宏观 调配。 人工智能、工业互联网、工业大数据是实现智能制造的使能技术、工具和手段。运用人工智能、大数据、 云计算这些新的智能化技术 ，可以 帮助 制造企业在替换一些低认知密集型劳动的同时 ，也能为生产过程中的质量稳定性控制和生产效能的优化带来提升。 图表：用友智能工厂应用架构 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 28 资料来源：上海坤迪官网 人工智能解决方案优化化工生产过程

大模型市场研究报告:迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕》，财通证券研究所 2 垂直领域大模型或成后续发力方向，保险行业是最 佳落地领域之一 我们认为，垂直领域的数据是大模型应用的关键，保险行业作为数据密集型行 业，具备数据优势，在政策支持与自身强智能化意愿下，是 AI 大模型的最佳应 用领域之一。 2.1 垂直领域 AI 大模型成发力方向，金融领域已率先落地 垂直领域大模型成细分领域公司 10%，个人和企业可以利用的规模更是不及美国的 7%。在此背景 下，具备私域属性的行业数据的重要性更加凸显，手握数据的行业及公司在 AI 大 模型领域的布局将领先一步，有望最早享受 AI 数据革命带来效率升级。保险行业 属于数据密集型行业，信息化与数字技术应用广泛，信息交互频率高，且大型险 企深耕保险科技多年，在数据层面、大模型以及知识图谱方面都有较为深厚的积 累，具备垂直大模型落地的商业化场景与现实基础。 保险行业人 面，保 险产品条款复杂、专业术语繁多，对保险公司销售人员的招募与持续培训等方面 的投入提出了远高于其他行业的要求；另一方面，核保核赔等后端服务也需大量 人员对接，因此，保险行业通常被认为是人力密集型行业之一，人力成本高企。 且监管趋严背景下，政策端对保险从业人员专业性要求更为严格，保险公司具备 科技赋能的主动诉求。 3 保险机构接入大模型有望重塑行业生态 3.1 国内上市险企

的效率提升了千倍。 尽管如此，在整个经济与社会向数字化与智能化转型的过程中，对于智能算力 的需求在绝对数量和相对占比的意义上，不但没有减少，反而在加速增长，每 个季度翻番。这在很大程度上是由于算力更加密集的基础设施和应用正在涌现。 如果考虑到未来的物理 AI 以及元宇宙，对于算力的需求几乎是无限的。 如果能源的无限需求内 生于经济发展，唯一的 选择，就是使用绿色和 清洁的能源。 前言 电力供能地位的三次超越 算力需求增长、能耗及排放增加的速度，始终快于算力效率、功耗效率、排放 效率提升的速度，这是导致用电量会持续增长的根本原因。生成式 AI 在内容生 成与推理方面，创造出越来越有价值的应用，而这些应用的算力、能耗与排放 的密集度也迅速上升。 来自不同行业和专业背景的机构，对智能算力的电力消费进行了为数众多的研 究，基本逻辑大同小异：先根据芯片等硬件的算力与功率，估算出数据中心的 用电量；再根据算力增长、芯片能效（单位时间内完成的计算量与消耗的电能

的效率提升了千倍。 尽管如此，在整个经济与社会向数字化与智能化转型的过程中，对于智能算力 的需求在绝对数量和相对占比的意义上，不但没有减少，反而在加速增长，每 个季度翻番。这在很大程度上是由于算力更加密集的基础设施和应用正在涌现。 如果考虑到未来的物理 AI 以及元宇宙，对于算力的需求几乎是无限的。 如果能源的无限需求内 生于经济发展，唯一的 选择，就是使用绿色和 清洁的能源。 前言 电力供能地位的三次超越 算力需求增长、能耗及排放增加的速度，始终快于算力效率、功耗效率、排放 效率提升的速度，这是导致用电量会持续增长的根本原因。生成式 AI 在内容生 成与推理方面，创造出越来越有价值的应用，而这些应用的算力、能耗与排放 的密集度也迅速上升。 来自不同行业和专业背景的机构，对智能算力的电力消费进行了为数众多的研 究，基本逻辑大同小异：先根据芯片等硬件的算力与功率，估算出数据中心的 用电量；再根据算力增长、芯片能效（单位时间内完成的计算量与消耗的电能

构建医药⾏业新质⽣产⼒ 腾讯健康 李慧 ⽬录 • 从DeepSeek看⼈⼯智能发展趋势 • ⼤模型及DeepSeek潜在应⽤场景探索 从DeepSeek看⼈⼯智能发展趋势 AI离我们越来越近，越来越密集的“加速”信号 4 “AI”概念⾯世 1950s 2012 CNN,$⼈脸识别 Alpha, ⼤战李世⽯ 2017 2022 Chatgpt,/C端破圈 DS,$“Aha”时刻

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则会跳出这个提示 点击关注后 即可连接 Wi-Fi 这样就可以连接成功 微信连 wifi 出口管理方面：权限控制 政务周边： 仅允许政务业务访问，防止互 联网恶意链接，保证安全； 人流密集区域： 上网人数多，网络卡，精细化 设置应用权限，规避高消耗带 宽应用。 银行周边： 禁止 AP 钓鱼，严格封堵未知 网页，全面保障网络安全； 出口管理方面：带宽管理 总带宽 1 级通道 2 级通道

.. 错误!未定义书签。 XXXX 解决方案 第4页 总体概述 建设背景 随着城市的发展，越来越多的大型园区进驻各大城市人口复杂的核心区域， 新型园区逐渐向开元、 多元化转型， 其人员密集程度和复杂程度远超传统企业园 区，导致传统简单的人工式出入口人员管理已无法满足新建园区及老园区改造的 需求。 总体目标 该系统支持园区来访人员快速登记、 人脸授权快速下发前端设备， 实现访客