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 快速授权通行及管理。 该系统需支持前端摄像机及门禁、 人闸人脸抓拍、 人脸检测识别、 人脸抓拍 图片存储和上传等功能，支持 1：N 人脸比对，能够满足园区内部人员快速通行 及外来陌生人 /黑名单人员入侵报警。 系统可将前端录入视频及图片存储为结构化数据，案件发生后可通过人脸、 人体、机动车、非机动车等特征数据进行快速检索，生成行动轨迹，为运营者提 行动轨迹，为运营者提 供快速查案手段。 设计原则 ? 实用原则 以满足实际应用需求为原则，坚持先进，兼容传统，实现系统集成、系统互 联、资源整合与信息共享。把实用性放在第一位，边建设边应用，把系统建设成 “实用工程”。 ? 安全原则 网络环境下信息传输和数据存储注重安全， 保障系统网络的安全可靠性， 避 免遭到恶意攻击和数据被非法提取的现象出现。 XXXX 解决方案 第5页 有效的信息服务和充分的决策依据，为用户和管理人员提供安全、舒适、方便、 快捷、高效、节约的工作和办公环境。 ? 可维护性原则 系统应具备自检、故障诊断及故障弱化功能， 在出现故障时，应能得到及时、 快速的修复。 ? 经济原则 在实现先进性和可靠性的前提下， 以经济优化的设计达到较高的性价比。 在 确保用户需求、系统集成要求的前提下充分考虑现有设备的利旧使用。 ? 先进性 系统的架构和技术均符合高新技术的发展趋势，

智能策略实现管理实例落地...........................................................................34 2.4.2.4. 专项智维方案快速实现问题排查....................................................................36 2.4.3. 系统智能运维........ .....................................................................................84 2.4.15.7. 快速报表定制............................................................................................... 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； 通过策略体制调用系统的各项零散功能，将用户问题分析方式，快速自动化。 1.2.3.从数据挖掘实现隐患分析 传统运维领域，更多的关注点在于即时状态的监控，能对于异常的即时、准确通知；而随着 厂商技术的不断提高，设备的告警越来越少，特别是一些新建机房，可能一个月也不能没有几个

突、事故发生等，训练模型时需考虑不同场景和光线条件的变 化。 3. 实时监控与预警：通过智能监控平台，实时分析各类视频数 据，并自动识别潜在的安全隐患。一旦监测到异常事件，系统 能够及时发出预警，通知相关管理部门快速响应。 4. 数据存储与回溯分析：对处理后的数据进行有效的存储，形成 可供后续分析与学习的数据库。同时，支持事后回溯，帮助分 析事件的发生原因与发展过程，为未来的安全管理提供依据。 1.1 背景介绍 随着社会的发展和城市化进程的加快，公共安全问题日益突 出。各类突发事件、公共安全事故频繁发生，给社会和人民生活带 来了沉重的负担。传统的安全管理手段已难以满足现代社会对快速 反应、精准应对的需求。与此同时，信息技术的迅猛发展，特别是 人工智能（AI）技术的崛起，为公共安全领域提供了新的解决方 案。 人工智能大模型的应用，尤其是在视频智能挖掘方面，展现了 巨大的潜力。通过深度学习技术，这些模型能够从海量的视频数据 中提取出关键的信息，进行智能分析与判别。这种能力不仅能够提 高监控视频的利用效率，还能在发生风险时提供及时的预警，快速 制定应对策略。结合大数据和机器学习技术，我们能够实现对公共 场所和重要设施的实时监控与反应。 近年来，世界范围内发生的多起安全事件引发了政府以及企业 对公共安全的高度重视。据统计， 自 2010 年以来，城市公共安全

些数据的多样性和复杂性给稽查工作带来了巨大的挑战。为了提高 税务稽查的效率和准确性，引入先进的技术手段成为必然选 择。DeepSeek 作为一款强大的数据分析工具，具备高效的数据处 理和智能分析能力，能够帮助税务稽查人员快速识别异常交易、发 现潜在风险点，并生成精准的稽查报告。 在实际应用中，DeepSeek 可以通过以下方式优化税务稽查流 程：  数据整合与清洗：将分散在不同系统中的涉税数据进行整合， 并 风险评分：根据预设的风险模型，对每笔交易或每家企业进行 风险评分，帮助稽查人员优先处理高风险案件。  可视化分析：通过交互式的可视化工具，将复杂的数据分析结 果以直观的图表形式展示，便于稽查人员快速理解和决策。 此外，DeepSeek 还可以与现有的税务管理系统无缝集成，确 保数据的实时更新和同步。这一特性使得税务稽查部门能够动态监 控企业的财务行为，及时发现并应对潜在的税务风险。通过引入 DeepSeek 技术，税务稽查工作不仅能够在效率上实现质的飞跃， 还能够在精准性和全面性上得到显著提升，从而为国家的税收征管 体系提供更加坚实的保障。 1.2 目标与意义 在当今数字化经济快速发展的背景下，税务稽查工作面临着数 据量大、复杂度高、隐蔽性强等挑战。传统的手工稽查方式已难以 应对现代税务管理需求，亟需引入先进技术手段提升稽查效率与精 准度。本方案旨在通过接入 DeepSeek

器、高速内存和大容量存储设备，以支持大规模的医疗数据处理。 同时，显卡和专用加速器将被集成用于加速深度学习模型的训练和 推理，特别是在医学图像识别和自然语言处理任务中表现优异。网 络模块将支持高速数据传输，确保医疗数据在院内外的快速共享与 协同处理。 软件层面，DeepSeek 智算一体机将预装医疗行业专用的操作 系统和软件套件，包括但不限于医疗影像分析系统、电子病历管理 系统、远程会诊平台等。这些软件将针对医疗场景进行深度优化， 的多个应用场景。这些算法将基于海量的医疗数据进行训练，并通 过持续的更新和优化，确保其在实际应用中的高准确性和可靠性。 例如，在医学影像诊断领域，DeepSeek 智算一体机将能够自动识 别和标注病灶区域，辅助医生进行更快速、更精准的诊断。 为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 采用智能化的运维管理系统。该系统能够实时监控设备的运行状 态，预测潜在故障，并提供远程维护和升级服务。此 外，DeepSeek 转型的重要基础设施，提升医疗服务的效率和质量，同时降低运营 成本。它不仅能够满足当前医疗行业的计算需求，还能够通过模块 化设计和灵活的扩展能力，适应未来技术的演进和业务的发展。 1.1 项目背景与目标 随着医疗行业的快速发展，传统的数据处理方式已无法满足现 代化医疗场景中日益增长的计算需求。医疗数据的复杂性、多样性 和敏感性对数据处理能力提出了更高的要求。特别是在医学影像分 析、基因组学、临床决策支持等领域，深度学习和智能算法的应用

云鹏、杨旭、朱小龙 2 AI智算引领 数据中心末端配电母线趋势变革 随着人工智能技术的高速发展，尤其是大模型训练和推理对算力需求的激增，数据中心正经 历从传统架构向更高密度、更高功率负载的快速蜕变。相比于传统通算服务器，AI服务器单机柜 功率持续大幅度攀升，常规功耗已从传统的10/20kW级跃升至100/130kW 以上，带动机房配电系 统同步进行深度变革。市场主流型号GPU服务器算力及功耗数据如下表所示： 目前全球容量2023年约6亿美元，随着AI大 模型应用如ChatGPT的流行，这个数字在2024年爆发增长到25亿美元，并预计在2030年超过100 亿美元。 随着AI服务器的容量上升，单机柜容量快速上升，传统400A、630A精密配电柜系统难以满 足AI机柜需求，目前800A、1250A的机房母线成为AI 数据中心的主流方案； 以400A精密配电柜系统为例，应用于通用算力时代可以支持34台单机柜8kW的供电需求，而 线配电系统结构紧凑，材料用量低，具备较高 的可拆卸与循环利用价值，符合数据中心绿色 建设与碳中和发展趋势，为企业实现可持续发 展目标提供支持。 母线系统 传统系统 5 此外，部署周期难以满足快速上线需求： 互联网行业对数据中心快速上线的需求越来越 迫切，传统配电方式因施工流程复杂，难以适 配模块化、工厂预制的部署趋势。 最后，空间利用率偏低：列头柜占用机柜 位，在空间资源紧张的场景下，无法适适应高 密度建设需求。在此背景下，机房配电母线作

易用性：协作机器人往往具有直观的用户界面和编程方式，使得非专业的操作员也能方便快捷地对其进行设置和 操作，降低了使用门槛。 灵活性：相比于传统固定在某个工作站上的工业机器人，协作机器人通常更轻便且布局更为灵活，可以快速重新 部署于不同的生产任务中，适应小批量、多品种的柔性化生产需求。 基于以上特征，协作机器人极大地促进了人机之间的交互和合作，不仅提升了生产线效率，还能在诸多应用场合中 替代或辅助人类执行重复 于装配、螺丝锁付、包装、搬运、物流、消防救援等场景中。超大 负载主要应用于物料搬运、码垛、机器 看护、大扭矩螺丝拧紧、机床上下料、包装、焊接等场景。近年来，锂电、光伏、仓储物流等行业的 快速扩张，超大负载协作机器人的需求开始日益提升。随着超大负载协作机器人入局者的增加，应用 场景的不断拓展，基于成本优势，将在部分场景对多关节机器人形成替代。 图表 1 主要协作机器人厂商产品负载范围对比 第二节 协作机器人特点 一、产品特点 协作机器人与传统工业机器人具有不同的设计理念和产品定位，区别于传统工业机器人追求“高速度、高精度、高 负载”的特点，协作机器人更多地追求轻量化、柔性、快速部署及安全协作性，在工业场景中展现了巨大的潜力，不仅 提高了生产效率和安全性，还促进了产业升级和工作环境的改善。 协作机器人在设计上强调安全性，通常配备有先进的传感器、力控技术以及紧急停止机制，能够感知周围环境和人

................................ 24 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 6 一、 概述 随着人工智能对算力需求的高速增长，大模型的快速迭代加速了更先进的算力芯 片模组、更高带宽的大容量显存和内存、更大规模的高速互联网络的部署，数据中心 呈现更高的单体算力性能、更高的算力部署密度。作为算力承载的芯片模组，单芯片 功率已突破 1000W，单机柜部署功率密度突破 逐渐提高液冷散 热的占比，出现了风液混合散热解决方案。另一方面，随着单芯片功率密度的提升， 对液冷部件的散热性能提出了更高的要求，冷板微通道强化散热、液态金属等高性能 导热材料以及大通径的盲插快速互联技术等，为智算液冷解决方案提供更优异的散热 条件。 二、 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 1) 冷板式液冷系统 cold plate liquid cooling system 求增长趋 势明显，功率密度持续上升，制冷系统由单一制冷方案演变为多元化制冷方案，液冷 技术需求旺盛。算力需求高速发展为基础设施、建设方案带来的多方面的不确定性变 化，因此需要更为高效节能、灵活快速、低成本的基础设施建设方案以应对市场变化 的不确定性，加快完善数据中心领域的建设布局。 智算中心对基础设施的需求和商业模式有别于现有数据中心建设模式，需要结合 业界前沿，打造出适应高性能 IT

。 口分析决策支持不足：大量的数字化应用场景，但更多偏重业务的数字化，未有强大的数据分析 能力，难以根据业务情况变化和个人诉求快速准确地提供科学的决策支持； 口数据服务的响应度欠佳：数据按照传统的组织方式和调用方式进行交互响应，需要持续的数据 治理，处室对快速数据的支撑获得感低下，查找一个数据往往费时费力； 口信息化场景建设陷入被动：场景建设严重依赖第三方，自主可控性弱，政策标准变化快导致场 模型 中心 灵活编排 通过拖拉拽的形式，快速构建智能体内部逻辑，支持 多种 组 件，支持意图分类，支持问答过程中的表单交 互 拖拉拽 内置组件 表单交互 知识库构建 多源数据接入，自动化数据清洗。向量化存储，并 支 持对分段进行问题关联，提高命中精度 向量存储 智能体 知识库 / 工具 库 快速集成 全面评估大数据成矿预测项目的效果，总结并分享经验。 全面评估大数据成矿预测项目的效果，总结并分享经验。 网页对话 iframe 集成 API 对接 工具 库配 置 支持灵活自定义 python 脚本接入，快速构建插件工具 功能全面 宁 该 市 自 然 资 源 和 规 划 大 根 型将建平台 智路体 数避车 知识库 工具 库 模盟设置 系统设露 智体 а вевця е шаввя 金调整合 A 小助手

求和市场趋势 16 的分 析，生成个性化的产品设计和优化方案，满足不同客户的采购 定制 需求，提升客户满意度和市场竞争力。 同时，大模型可以理解 和处 16 理客户的查询和投诉，提供快速、准确地响应，提升客户服务效率。 来源： 中国信息通信研究院人工智能研究所工业案例集 图 1 大模型制造业应用场景图 （二）制造业人工智能产业结构 制造业是一个高度复杂且多元化的行业，为了更清晰地梳理出 已在多行业广泛应用 人工智能在制造业的应用正变得日益广泛和多元。制造业人工 智能产业已经渗透到电子制造、汽车制造、重型机械制造等多个领 20 域。在电子信息领域，人工智能技术助力实现高精度检测和快速装 配，满足电子产品对精密度和效率的高要求。在汽车制造领域，人 20 工智能技术被深入应用于智能装配线、质量检测、供应链管理等环 节。在工程机械领域，人工智能技术能够远程监控设备运行状态， 动生成符合工程要求的设计草案。大模型技术的融入使得系统能够 智能地调整参数，确保设计方案严格遵守行业标准和性能要求。二 是智能工艺设计，通过深度融合工业数据库与人工智能算法，快速 评估不同材料和工艺对产品质量的影响，依托人工智能技术快速匹 配最优组合方案，降低试错成本，缩短产品研发周期。三是智能仿 真模拟，利用先进的人工智能算法与高性能计算平台，构建高度逼 真的虚拟仿真环境，基于人工智能建立虚拟仿真环境，模拟产品在