进一步提升稳健性。整体上， Agent 的恢复机制以自动化实时响应为基础，通过动态数据融合与模型迭代 实现自愈能力，而人工干预则聚焦于极端场景与复杂语义的深度纠偏。 风险提示：AI 幻象风险；数据异化风险；监管规则适配风险；人机协同失效 风险；策略同质化共振风险。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 2 内容目录 模型训练与权重优化 .............. 训练集分布。同 时，对样本稀缺行业（如公用事业），通过迁移学习复用相似行业（如能源）的 语料特征，结合行业独热编码的差异化标签进行领域适配。 实际应用中，行业属性处理与分层采样的协同需解决两大挑战：一是行业分类的 粒度问题，例如万得一级分类中的“金融”涵盖银行、保险、券商等差异化子领 域，需进一步细分以提高模型对细分风险的捕捉能力；二是动态更新机制，例如 新兴行业（如金融科技）出现时，需快速构建基础语料库并校准行业基准。总体 证券研究报告 14 风险提示 AI 幻象风险 生成式模型在缺乏充分数据锚点时可能虚构虚假关联逻辑，例如错误构建宏 观指标与资产价格的因果关系，或生成缺乏实证支持的配置建议，导致决策 依据失真。 数据异化风险 宏观指标统计口径调整、行业分类标准重构或财务数据披露规则变更，可能 破坏模型特征体系的逻辑一致性，例如新经济行业划分模糊化导致景气度判 定偏差，需依赖动态校准机制应对。 监管规则适配风险

.............................................................................33 2.4.2.1. 运用等级概念实现差异化管理........................................................................33 2.4.2.2. 自主学习基线实现业务异常监控 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 级化，差异化管理模式。 1、 预置不同的指标采集方案和策略，落实差异化采集方式，按需采集提供技术基础，同时 为大节点管理提供理论可能； 2、 预置不同等级的不同风险阈值的设定，落实差异化管理和考核要求； 3、 为高级别设备自动生成统计报表，使用户能方便的关注报表数据； 4、 支持方便的界面 的各项管理，BTSO 提供日常运维菜单，为用户提供场景化工作入口，包括对现行监控方式的查看、 对智维巡查过程的关注、调整监控计划，审计运维配置修改过程。 2.4.1.4.1. 运维等级管理 等级管理是实现差异化管理的一个具体手段，按照不同等级实现不同的监控方式是等级管理 的具体落实；作为等级管理的主要页面，全局显示了所有等级的设备数量，以及不同等级的方式， 包含智维规则、告警规则；同时设备的管理优先级

ID 的可信性，为 APN6 协议的安全稳定运行筑牢防线。 (三) 网络切片安全风险与防护技术 网络切片通过将物理网络资源进行逻辑划分，形成多个独立的虚 拟网络，以满足不同业务场景对服务质量的差异化需求，例如延迟敏 感型应用、高带宽业务以及高可靠性要求的服务等，每个切片都具备 独立的资源配置与服务级别协议（SLA）。但网络切片面临着严峻的 安全风险，攻击者可能伪造目标切片的封装信息，突破切片边界实现 - 21 - 确保用户仅能访问对应安全级别的网络切片；在用户接入侧，通过接 入校验，例如增强 ACL 等技术，对流量进行过滤，将符合 IP 地址规 划的流量精准引入切片通道；为不同切片设定差异化安全级别，在转 发流量时进行路径校验，针对高级别切片通道，采用 FlexE、时隙化 小颗粒切片等技术，增强带宽隔离能力，防止切片扩缩容时出现资源 冲突；基于网络切片组网环境与隔离技术，部署适配的安全服务技术， 所示。通过自研服务编排 系统，在管控层实现云网服务协同调度，整合广泛分布的云资源，支 持云网协同。采用 SRv6 技术，在转发层实现 VAS 业务灵活按需编 排，提供差异化的安全服务。同时，构建生态合作平台，集成第三方 服务，按需调度网络侧差异化承载能力，促进产业生态发展。 IPv6 网络安全白皮书 - 27 - 图 10 方案架构示意图 面向互联网安全专线场景，在互联网出口处实施防 DDoS 攻击

货”的全生命周期数字化生态。 20 余套业务系统数 据分散，数据价值难 以释放 日均产生上百亿条数 据，但是数据利用率 不足 线索获取成本高，且 商用车业务需求复杂 多样 乘用车跨界入局，倒 逼商用车服务差异化 升级 增换购线索转化率 12% 数据孤岛严重 海量数据低效 营销成本高企 行业外部冲击 北汽福田引入瓴羊Dataphin，清洗整合20个系统数据，建立“人-车-路-货”标签体系，关联超1000万数据资产。 测试验证；针对中高级别模型得分的客户投入更多精力，结合瓴羊沉淀的汽车行业特征，进行专 属话术细致沟通。经过 1 个月的对比，使用线索评级模型的门店，其中高级线索客户群成交转化率大幅度提升。 · 根据线索质量进行差异化运营；对不同质量的线索进行差异化运营。将线上真实运营的所有线索能通过模 型进行评分。一方面高阶销售专员可以更聚焦中、高级别线索，帮助提升实际到店和购车转化率；另一方面 通过 AI 机器人低级别线索，降低了人力运营成本。 迭代；横面是针对不同城市、地域， 描绘出用户的精细标签，提供差异化服务。比如在川渝地区，SUV 车型是卖得比较好的，说明本地的自驾出 行需求比较旺盛，红旗因此加大了相应车型在当地的售卖。 03 线索管理 粗放式运营，转化率低 销售效率 依赖经验，人力成本高 组织协同 部门割裂，数据口径混乱 线索管理 评级模型 + 差异化运营， 高级线索客户群成交转化率大幅提升 销售效率 AI 辅助

.......................................................................................164 8.1.2 差异化竞争策略............................................................................................... 40% 实时决策支持能力 在核保风控场景中，系统可同步处理客户健康告知、医疗影像报 告、既往理赔记录等多维度数据，实现： 1. 高风险案件自动预警 （响应速度<200ms ） 2. 差异化核保建议生成（覆盖 83 种常见疾 病） 3. 人工复核焦点自动标注（减少 70%核保员重复工作） 该技术架构已通过金融级数据安全认证，支持私有化部署条件 下的实时模型更新，确保在严格合规要求下保持技术迭代能力。实 网关对接结构化业务 系统（如核心承保系统、理赔管理系统），使用 Kafka 消息队列实 时采集物联网设备数据（如车联网 GPS 轨迹），同时部署分布式 爬虫获取公开的医疗健康数据。针对不同数据特性设置差异化的采 集频率： 数据类型 数据源示例 采集方式 频率要求 数据量 级/日 保单结构化数据 核心业务系统 JDBC 增量同 步 T+1 50-100GB 数据类型 数据源示例 采集方式

径带宽）动态调整策略；闭环控制：通过双向信令通道（如带内遥测）实现反馈驱动的动态调优。 端侧主要功能，包括流量标记与优先级管理，终端根据业务类型（如参数同步、数据并行）标记流量优 先级，网络设备基于此实现差异化调度；速率自适应控制，终端基于网络反馈（如ECN、INT数据）动态调 整发送速率；本地流量预测，利用机器学习模型预测GPU显存访问模式，提前调整流量发送窗口，减少微突 发（Microburst）对网络的冲击。 Ops方法，提供增强的NetOps，通过多维度遥 测感知网络流量，实现数据中心网络的智能管控。 诺基亚贝尔依托全球技术纵深与中国创新前沿的双重优势，构建 “全球视野、中国创新” 双擎驱动的差 异化价值。在技术层面，将诺基亚的最新创新成果引入国内，同时，本地研发团队针对中国需求、中国场景 进行深度开发，形成面向中国市场的竞争优势产品；另一方面，在技术创新和产品竞争的最前沿，将国内最 新产业发展融入全球产品，推广到全球市场。 全局感知和控制，再到网络孪生和高阶自智，分层分阶段提升差异化竞争能力。 智能网卡DPU – 端网协同与边缘计算 • 与GPU卡1：1配置部署，在原有市场基础上，市场增量巨大，预计未来五年，国内累计市场总量近 2000亿元，目前，智能网卡正处于以DPU为主的升级换代爆发期； • 智能网络DPU，除承担网络卸载及GPU直连等重要功能外，也是拥塞控制和流量调度端网协同的重 要组成部分，是实现智算网络差异化竞争优势的的重要一环；

通过开拓创新促进行业的整体发展 • 要求旅游行业在保证业务规范基础上，不断进行开拓创新，通过产品溯源等值息化手段保 障旅游产品质量；通过精准营 销、投诉快速反馈机制、服务满意度网络评价等方式保证 旅游服务水平。通过差异化竞争，关注用户体验发掘自身特长， 不断开展产品和服务模 式创新提升对游客吸引力。实现旅游行业业受益最大化。 以人为本，重点关注游客旅游体验 智慧旅游注重旅游体验的人性化，游客在旅游过程中，可通 客主动感知旅游 信息、 虚拟体验、行程定制、电子商务等服务，提升游前、游中和游后三阶段体验。 智慧服务特征 标准化 个性化 数字化 差异化 数字化的信息组织和快捷 准确的呈现 清晰准确并且公示的服务 标准 根据服务者自身的特点提 供差异化的服务 按游客不同需求提供不 同的品质服务 智慧服务 典型产品服务 个性行程定制 智能语音导览 互动分享评价 公共视频摄影 景区虚拟漫游

个标准差时触发交易信号；三是执行高 效，系统能够在毫秒级时间内完成从信号生成到订单提交的全流 程。 量化交易的核心优势体现在以下方面：  风险控制精准化：通过动态风险预算模型，可对不同资产类别 分配差异化的风险权重。例如，某多因子策略的风险分配矩阵 显示，股票头寸的最大回撤阈值设定为 15%，而期货头寸则 控制在 8%以内。  策略迭代高效性：策略回测周期可压缩至分钟级，下表对比了 传统人工测试与量化系统的效率差异： 实际运营数据显示，AI 量化交易系统在 2023 年美股市场的订 单流预测准确率达到 68.7%，较传统方法提升 22.4 个百分点。但 需注意其存在模型漂移风险，建议采用集成学习方法组合 3-5 个差 异化的子模型，如将 Transformer、TCN 和 LightGBM 进行动态 加权。 3. 可信方案的核心要素 在构建 AI 量化交易的可信方案时，核心要素需围绕数据质 量、模型鲁棒性、风 现统一存储与分析。以下是具体实施方案： 数据源分类与接入 根据数据特性与更新频率，将数据源分为 三类实时处理类（如逐笔交易数据）、批量更新类（如基本面数 据）和事件驱动类（如新闻舆情）。针对不同类型采用差异化接入 策略：  交易所 API 数据 通过 websocket 实时订阅行情数据流，建立双通道冗余接入 机制。例如同时连接上海证券交易所 Level-2 行情主备服务 器，当主通道延迟超过

AI网元：硬件级算力传输的“坚实底座” 作为AI Fabric 2.0的硬件基石，由交换机和光模块构成，以四大核心能力为 AI 业务 筑牢算力传输根基。针对 AI 训练 “大带宽、突发性” 与推理 “高并发、低延迟” 的差 异化需求，它通过 FLB 均衡、Token 均衡算法实现 95% 以上吞吐效率，400ns 级低时 延（远优于业界 750ns 水平）精准匹配 AI 实时性诉求；在安全层面，构建 “态势感知 和多级加密” 虽可能略微延长少数大流的传输延迟，但由于小流数量远多于大流，整体平均FCT得以有 效降低，系统效率更优。 4.2.3.2 FlexBuffer拥塞控制技术 为此，网络设备需实现基于流大小的差异化调度。在流建立初期判断其为大流或小流， 并将其分配至相应的优先级队列：小流进入高优先级队列，大流则进入低优先级队列。调 度器采用严格优先级调度策略，即高优先级队列中的所有流必须完全转发后，才开始处理 低优先级队列中的流量。该机制显著缩短了小流在网络中的排队与传输延迟，避免其被大 流“尾部阻塞”，从而有效提升整体业务响应速度。 图18 大小流报文调度机制 28 图19 基于流大小的差异化调度 在实现大小流差异化优先级调度的基础上，可进一步对高、低优先级队列采用精细化的 缓存管理策略，以更好地匹配不同类型流量的传输特性与服务质量需求。小流通常具有突发 性强、完成时间敏感的特点，其性能高度依赖

）、AI 平台（人脸识 别）和行业使能平台（包含数据使能、集成使能和应用使能等能力） 等部分，全方位支撑上层应用的正常运行。 应用层是旅客在机场内可通过人脸识别完成的各个业务环节，包 括差异化预安检、刷脸安检、智慧航显、高舱精准服务、催促登机、 刷脸登机等场景。这些场景中，除个别环节外，旅客只需刷脸即可完 成身份认证，并完成相应的业务操作。 2）人脸识别 该技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别 图 5 基于人脸识别技术的机场出行服务应用架构图 核心数字平台需要与现有的机场公安信息平台、集成系统、安检 信息系统、差异化安检系统、离港登机应用、智慧航显系统、高舱旅 客服务系统、催促登机系统等应用系统直接对接，以进行数据交互。 各场景的终端设备（差异化安检闸机、安检自助验证闸机、自助 登机门、智慧航显终端等）都需要与各自的应用系统直接对接，以实 现业务能力。 高舱人脸抓拍 高舱人脸抓拍机、机场人脸抓拍机需要通过视频监控系统与核心 平台对接，以管理和分析人脸抓拍机拍摄的人脸照片和视频数据。 2）实施效果 差异化预安检：目前，已有近百万名信用良好的常旅客享受了快 捷安检服务，较普通旅客安检过程缩短近 40%，快捷通道放行效率也 比普通安检通道提升 60%，旅客过检体验提升效果显著。 刷脸安检：自助安检验证通道于 2019 年 5 月上线，目前已有 14 人工智能在交通领域业务应用白皮书