管理上划分优先级是被普遍认可的方式，优先级划分能实现管理投入的合理分配，对于运维 管理同样适用，通过对资源按照所在业务重要度区分其对应的管理等级，比如关乎生产系统的资 源划分成一级，内部办公系统相关资源划分成二级设备；对于一级设备意味着更为密集的数据采 集和更低的阈值，对于异常更为敏感，故障处理上要求更为严格，后期的管理数据统计需要单独 ഀ� 列项统计。 常规运维软件中仅仅是对于将管理对象简单的划分了不同等级，仅是为了界面上进行统计， 界面上进行统计， 没有落实到具体运维过程中；真正落地的等级化管理必须要做到如下几点：  按照业务划分管理资源  实现对于不同等级资源不同的监控周期和预警阈值  对于不同等级资源定义不同预警等级和处置方案  对于不同等级资源进行不同角度的统计和报表分析  能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 智慧运维平台以等级为核心进行管理区分，内置不同等级的管理解决方案，从下到上贯彻等 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 高负载原因的排查，一般的操作逻辑是确定主机负载超过风险阈值情况是偶发事件还是一直存在， 然后分析每一次出现高负载的进程是否一致，通过人工智能找到具体的异常进程，关闭该进程或 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议；

伴随 AI 应用的持续扩展与需方对于 AI 认知的不断加深，“提效”取代“政策”成为需方 购置 AI 的主要动力。如今，医疗 AI 企业已突破 1-2 亿的营收规模，迈向第一个 10 亿。 2. 超 160 个影像 AI 获批医疗器械三类证，影像 AI 企业们逐渐跳出影像科，向医学装 备、外科手术辅助系统等领域进发，打开了新的百亿市场。 3. 生成式 AI 对于医疗 IT 的重构已经初现成效。上百个大模型涌入医疗领域，许多 ........................................................................................3 1.3 部分主体对于医疗 AI 的购置态度...................................................................................... 3 ..1 图表 2 2016 年—2024 年涉及医疗 AI 的关键政策（下）..............................................2 图表 3 不同主题对于人工智能的需求差异...........................................................................6 图表 4 产品分布图（脏器分布+病种分布）

EFLOPS。若采用 910B（376 TFLOPS@FP16） 集群，按照 GPU 利用率为 30%，训练 28 天，则需要约 1 150张910B GPU卡。 按照上述测算，对于万亿参数模型，则需要万卡 级规模集群；对于十万亿参数模型，则需要十万卡级 规模集群。因此，为了实现通用人工智能 AGI，国内外 互联网厂商纷纷开始“囤卡”。在算力需求倍增的同 时，带来如下挑战。 a）对显存容量和性能的挑战。GPU F/（单卡算力× GPU利用率×训 练限制时间） 单位和解释说明 - 一个英文单词即可认为是 一个Token，汉字可认为是 一个Token；通常为百万级 FPLOPS，浮点计算次数。 对于训练算力，一般认为是 16位浮点计算次数 张，用来衡量GPU卡数量。 其中GPU利用率一般为 30%~75% 童俊杰，申 佳，赫 罡，张 奎 运营商智算中心建设思路及方案 数据通信 Data a）对数据访问性能的挑战。一方面是大量小文 件带来的元数据访问挑战，另一方面则是海量小文件 并发快速读取、Checkpoint 周期保存参数对数据存取 带来的挑战。 b）多模态数据统一访问的挑战。对于视频和图 片多模态数据输入，会对原始文件进行特征提取并以 小文件的形态保存，因视频和图片原始特征复杂，处 理后数据量倍增。此外，为便于后续对多模态原始和 特征数据的存取，需要建立相应的快速检索机制和内

政务数据的重要来源。例如，教育部网站 （www.moe.gov.cn）提供了教育政策和统计信息，国家卫 生健康委员会网站（www.nhc.gov.cn）提供了卫生健康相关 数据。 5. 国际组织数据源：对于一些涉及国际比较的政务数据，可以参 考国际组织发布的数据。例如，世界银行 （www.worldbank.org）和联合国（www.un.org）提供了 全球范围内的经济、社会、环境等数据。 在选择数据源时，应注意以下几点： 过官方认证或权威机构发布的数据。  数据格式：选择易于处理和转换的数据格式，如 CSV、JSON、XML 等。避免使用难以解析的格式。  数据更新频率：选择定期更新的数据源，以确保数据的时效性。 对于历史数据，应确保其覆盖的时间范围足够广泛。  数据权限：确保数据的使用权限合法，避免涉及敏感信息或侵 犯隐私的数据。 通过以上选择和注意事项，可以为政务大模型的微调提供高质 量、多样化的数据支持。 质量，去除 噪声数据、重复数据和无效数据。对于政务领域的数据，特别需要 关注数据的准确性和一致性。数据清洗流程包括以下几个关键步 骤： 1. 去除重复数据：通过哈希算法或相似度计算，识别并删除重复 记录，确保每条数据的唯一性。例如，在政府公文数据集中， 可能存在多份内容相同的文件，需要通过文本相似度算法进行 去重。 2. 处理缺失值：对于关键字段缺失的数据，可以根据上下文信息 进

高在知识库构建和检索任务上的表现。 此外，DeepSeek 模型还引入了知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，通过将大型模型的知识传递给小型模型，既保 持了较高的性能，又降低了计算资源的消耗。这对于电子政务系统 中的实时查询和响应尤为重要。 在模型优化方面，DeepSeek 采用了以下关键技术：  自适应学习率调整：通过 Adam 优化器和学习率调度器，模 型能够根据不同任务和数据集动态调整学习率，提高训练效率 政务系统可以选择轻量级版本以降低硬件成本，而大型政务平台则 可能需要标准版或高级版以满足高并发和高精度需求。 - 数据复杂 度：如果政务数据涉及多语言、多模态或复杂的结构化信息，建议 选择功能更强大的高级版本。 - 实时性要求：对于需实时响应的场 景（如在线咨询或审批流程），应优先选择低延迟版本。 - 维护与 扩展：标准版和高级版通常提供更好的 API 支持和自定义功能，便 于后续扩展和优化。 此外，还需结合实际硬件资源和预算进行权衡。例如，轻量级 键环节之一，直接影响模型的性能和应用效果。首先，需根据具体 的政务场景和数据特点，确定模型的输入输出维度。例如，若任务 涉及文本分类，输入维度应与文本特征向量一致，输出维度则对应 分类类别数。对于序列生成类任务，如自动回复系统，输入输出维 度需根据最大文本长度进行设置。 在训练过程中，学习率的选择尤为重要。过高可能导致训练不 稳定，过低则收敛速度过慢。通常建议采用动态学习率策略，如余

局部的解释方法（对这个单条的预测进行解释）：第一个 LIME，它 本质上是用线性模型在一个局部的样本空间上进行一个模拟。第二 个 DeepLIFT，计算每个特征值的一个基准值，然后计算某个特征取 值相对于基准值的变动对于预测结果带来的一个提升和影响。第三 个 Shap，它本质上是基于博弈论的一种计算方法，计算也是计算特 征的贡献。 2. 模型解释性方法-特征重要性 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 13 修改方法中将某一特征与其他所有特征子集进行博弈比较，计算其对于其 他特征子集对预测结果的影响。预测值和各个特征的贡献值之间存在着这 样的映射关系，预测的所有的贡献值求和，代入如上图所示方程式中，得 到对应的一个预测样本。其中红色代表对于预测结果具有最大的优先贡献， 蓝色的与之相反，对应的是负向的贡献，框的长度代表贡献的绝对值的大 小。 5 解释方法的适用范围：在实际场景中，其实我们能希望某一种解释 方法与模型无关，或者说至少适用于实际的我们使用的模型算法。  解释方法的运行效率：在实际场景中，需要根据场景对运行效率的 要求做出适当的选择。对于那种实时服务的响应要求的服务，或者 多长时间之内必须要反馈结果，那么这个时候我们就需要考虑这个 方法的解释方法的一个运行效率。 综合以上因素考虑，Shap 方法具有一定的综合性优势。理赔反欺诈实践

这些终端作为入侵的跳板，入侵到信息网络，盗取信息网中的关键敏感信息。 因此， 必须 加强信息网的终端安全管理。 2.1.3.1 入网注册管理 ⚫ 终端选型 9 为了切实加强网络的安全性，落实“自主可控”， 对于信息网内办公终端的选型， 尽量 确保选择国产的终端设备。 ⚫ 注册管理 入网终端主要分两类，通用 PC 类终端和哑终端。 通用 PC 类终端：入网终端在接入网络前， 需要对 PC 类终端进行终端入网注册。 光驱进行数据拷贝。 XX 可以根据自己的管理要求， 对 XX 内部 U 盘和 XX 外部 U 盘区别管理。终端管理平 台 提供 U 盘注册功能，注册后的 U 盘将作为 XX 内部 U 盘，进行管理。对于注册 U 盘和非注 册 U 盘，能够定义不同的安全策略， 实现精细化管理。 2.1.3.3 终端安全基线 9 根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》(GB/T22239-2008) 启动服务检查 ⚫ 密码策略检查 9 新一代信息网安全方案设计 2.1.3.4 终端安全隔离 终端安全准入系统遵循终端注册->身份认证->安全检查->安全隔离/允许入网的控制流 程， 对于未通过安全检查的终端，可以采用安全隔离手段将终端进行隔离， 被隔离的终端只 能访问指定的安全控制域，避免因为不安全的终端接入网络而造成的未知风险。 2.1.3.5 终端安全加固 根据《信息安

三维建 模工作。DeepSeek 大模型在图像识别和生成方面的能力，可以大 幅提高这些任务的效率和质量。例如，模型可以根据设计师的手绘 草图，自动生成精细的三维模型，并生成相应的施工图纸。 对于建筑设计的项目管理，DeepSeek 大模型可以通过分析历 史项目数据，预测项目进度和成本，帮助项目经理更好地进行资源 分配和风险管理。模型还可以通过自然语言处理技术，自动生成项 目报告和文档，减少人工编写的时间和成本。 错误，并提供解决方案。例如，在复杂的机电系统设计中，模型可 以检测管道与结构梁的碰撞，并自动生成优化路径，避免施工阶段 的返工。同时，模型还能够根据设计变更，实时更新整个项目的信 息，确保各个专业团队之间的数据一致性。 对于大型公共建筑和城市综合体项目，大模型在城市规划和景 观设计中也有广泛应用。模型可以分析城市的人口密度、交通流 量、土地利用等因素，帮助规划师制定科学的布局方案。例如，在 商业综合体设计中，模型可以模拟人流分布，优化商业业态的布 允许根据项目需求定制模型组件。例如，对于需要高精度渲染的项 目，可以集成更高级的图像处理模块；而对于需要复杂结构分析的 项目，则可以增强其结构计算能力。这种灵活性确保了模型能够适 应不同的设计需求和挑战。 此外，DeepSeek 模型的训练效率和推理速度也是选型时的重 要考虑因素。基于其优化的算法和硬件加速支持，DeepSeek 能够 在大规模数据集上快速训练，并在实际应用中实现实时或近实时的 响应，这对于加快设计周期和提升用户体验至关重要。

企业 B 25% 20% 多次异常 85 高 企业 C 5% 3% 无异常 40 低 4. 智能筛选与预警： o 根据风险评分结果，系统自动筛选出高风险企业，并生 成稽查任务清单。 o 对于中低风险企业，系统可定期监控其经营动态，及时 发现潜在风险。 通过 DeepSeek 的应用，税务部门能够实现从海量数据中快速 筛选出高风险企业，优化稽查资源分配，显著提高稽查效率和精准 度 发票、隐匿收入等。稽查人员可以通过系统提供的可视化仪表盘， 实时掌握纳税人的经营活动，并根据数据分析结果采取相应的稽查 措施。 在数据关联分析方面，DeepSeek 能够实现跨区域、跨行业的 协同分析。例如，对于集团企业或关联企业，系统可以自动识别其 内部的资金流动和交易关系，发现潜在的税务规避行为。通过对关 联企业的整体分析，稽查人员能够更全面地评估税务合规性。 值得注意的是，DeepSeek 还为稽查结果提供数据支持与验 理和分析稽查过程中收集的数据。对于常见的税务违规行为，如逃 税、漏税等，DeepSeek 能够自动识别并生成相应的违规分析报 告。此外，系统还支持个性化报告定制，用户可以根据具体需求调 整报告结构和内容，确保报告符合不同税务机关的要求。 DeepSeek 的自动化报告生成功能还具备以下优势： - 实时数据更新：系统能够实时同步最新的税务数据，确保报告中 的数据始终是最新的。 - 多语言支持：对于跨国企业或涉及多国税务稽查的情

率不断提升时，对煤炭的需求不仅没有下降，反而在煤炭的应用和相关领域产 生了大量的创新，渗透到各行各业，导致煤炭的消耗量上升。杰文斯悖论在历 次技术与工业革命中持续上演，蒸汽机、内燃机和燃气轮机的效率不断提升， 但人类对于化石能源的需求也持续增长了两百多年。杰文斯悖论揭示了资源、 技术、经济之间的基本关系。 摩尔定律是信息技术革命时代的杰文斯悖论。单位面积芯片上的晶体管数量每 18 个月左右增加一倍，60 年来相当于算力的成本至少下降了 10 年”，GPU 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。 原有的经发展模式是不可持续的：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。 可再生发电边际成本趋近于零，智能算力边际成本趋近于零，这两大趋势合龙， 将引发广泛的应用创新，渗透到经济与社会中，进一步带动对于能源和算力需 求的同步上升。生成式 AI 革命，与能源革命耦合在一起，也将带来能源管理方 式的根本变化。算力革命与能源革命将互相迭加、融合、增强；如果清洁能源 供应不足，电力基础设施不向新能源转型，人工智能的发展将会被“卡脖子”。