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 设备的发展趋势的技术与建设方案。提高市场竞争 性，降低智算中心造价，提高智算及云业务利润，实现智算中心的模块化、标准化建 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 11 设，以适应客户项目灵活部署。 针对需求，基于冷板式液冷系统自主开发出液冷云舱产品，能够弹性适配新建及 改扩建等不同类型的场景，实现预制化、模块化、灵活部署和快速交付。 量的按需匹配，达到节能降耗的需求。通过风冷、液冷两类管道预留，实现制冷模式 的灵活适配，风液混合部署，提高功率兼容性和冷量利用效率，适配高功率密度设备 部署需求。利用预制化和模块化技术，达到液冷产品的标准化和集成化，以便快速交 付业务。通过集约化供冷和供冷资源的池化，实现不同设备和环境的混插混用，以及 跨楼层、跨机房的冷量柔性化动态调节。 （1）灵活性强：液冷云舱模块化架构可预集成液冷机柜、智能配电、冷却单元 配备漏液检测、压力传感与冗余泵组，毫秒级隔离故障模块，提升系统故障自愈能力， 实现智慧运营。 3. 系统架构及解决方案 液冷云舱采用单相冷板式液冷架构，各子系统基于标准化机柜模型搭建，创新采 用新型风液同源冷却技术和解耦型标准化液冷机柜技术，打造冷板式液冷云舱全栈解 决方案，如图 2 所示，弹性适配不同场景快速交付，实现预制化、集成化、快速部署， 适配服务器未来发展。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书

n 第四阶段 03 03 01 02 医学人工 智能落地 路径 搭建全区养老服务信息管理平 台，加快推进自治区、市两级 人口健康信息平台基础设施建 设，支持发展智慧医院系统， 推进电子病历标准化建设。 n 第一阶段 n 第二阶段 打造一批居家养老服务信息化示范社 区，创新养老服务业态。鼓励企业开 发移动医疗、视讯医疗、远程照护、 健康监测、智能服药等家庭健康信息 产品。 探索构建区域一体化的医院管理 • 科室管理层面：每份报告都能做出相对客观的评价,每 位报告医生的工作质量也都能了如指掌； • 医院层面：对于医院可以动态分析每天的质控状态； 产品价值 智能影像网关平台：数据自动DICOM标准化，简化操作流程 由于影像归档和通信系统PACS与很多AI产品之间， 并未实现基于DICOM，即医学数字成像和通信， 标准的影像通讯和其它信息通讯，医生不得不在多 个系统之间操作。 传输影像 自动录入AI 诊断结果 传输标注后影像 转换为符合DICOM标准的影像 智能影像网关平台 • 简化医院PACS与AI产品的对接； • 减轻现有PACS/设备的负担； • 实现影像数据DICOM标准化； • 已在国内多家医院临床应用； 人工智能+医院管理，医院需整体提升，医院管理效率提升势在必行 因为医疗事务繁重、临床管理和医院管理的难度大、对新技术接受度高等因素，我们认为：医院在完成第一阶段的人工智能体系

3.2.1 多源数据接入方案......................................................................44 3.2.2 数据清洗与标准化......................................................................47 3.2.3 数据安全与隐私保护.......... 接影响服务效率与患者体验。以下从四个维度展开分析： 业务流程效率瓶颈 1. 人工挂号分诊错误率高达 18%（国家卫 健委 2023 年数据），三甲医院门诊平均等待时间达 96 分钟 2. 电 子病历系统存在结构化不足问题，非标准化文本占比超过 40%，导 致临床决策支持系统（CDSS ）误判率升高 3. 跨科室协作依赖传统 通讯工具，会诊请求平均响应时间超过 2 小时 数据治理困境 ” ” 医疗数据呈现典型的 三高 电子病历数据分散在门诊、住院、急诊等独立模块，医生调阅 完整病史需登录 5-7 个系统。抽样调查显示，医师日均花费 28%工作时间在数据检索与整理上，严重影响诊疗效率。 为解决上述问题，需建立标准化数据中台实现以下关键突破： - 制定统一的元数据标准，覆盖 90% 以上临床数据字段 - 开发智能 数据路由引擎，支持 HL7/DICOM/FHIR 等多协议自动转换 - 构建 增量同步机制，将跨系统数据延迟控制在

1.1 数据来源与类型.........................................................................34 4.1.2 数据清洗与标准化.....................................................................36 4.2 模型构建与训练............... 知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN） 等技术，能够捕捉到数据中的非线性和时序特征，从而提升评估的 准确性。 在具体实现中，DeepSeek 首先对原始数据进行预处理，包括 数据清洗、特征提取和标准化处理。例如，客户的年龄、收入、职 业、信用历史等数据会被转换为统一的数值格式，以便于模型处理。 接着，DeepSeek 通过以下步骤进行模型训练和预测： 1. 数据输入与特征工程：将预处理后的数据输入到模型中，进行 Z-score 等方法进行识别和处理；对于重复数据，则需要进行去重 操作，确保每条数据的唯一性。 在数据转换阶段，需要将数据转化为适合模型输入的格式。常 见的转换操作包括归一化、标准化和离散化。例如，将客户的收入 数据进行标准化处理，使其符合均值为 0、标准差为 1 的分布；对 于类别型数据，如职业类型，可以采用独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）进行转换。此外，对

...................................................................................37 2.2.2 数据清洗与标准化流程................................................................................................. 行业主要痛点可归纳为： - 服务效率瓶颈：人工坐席日均处理咨询量约 50-80 通，高峰时段 响应延迟超过 30 分钟 - 风险管控滞后：车险骗保识别依赖人工审核，误判率高达 18% - 个性化服务缺失：标准化的产品推荐匹配度不足，转化率低于 12% - 运营成本高企：培训新人代理平均投入超 2.3 万元/ 人， ROI 周期 长达 9 个月 技术层面，现有系统存在明显短板：核心业务系统平均年龄达 效率瓶颈与人工依赖 保险业务全链条涉及大量重复性人工操作，核保环节平均需 3-5 个 工作日处理单笔业务，理赔周期普遍超过 72 小时（2023 年银保监 会数据）。代理人 30%以上的工作时间消耗在填写标准化表单上， 而 85%的简单咨询问题仍需人工坐席响应，导致人力资源配置严重 失衡。 数据孤岛与协同障碍 保险公司内部系统通常呈现碎片化状态，典型企业存在 6-8 个独立 业务系统，数据互通需通过中间表手动同步。例如某头部寿险公司

...................................................................................82 5.2.1 数据清洗与标准化........................................................................85 5.2.2 敏感数据脱敏处理......... 响应滞后，以及业务流程自动化程度不足造成的运营成本居高不 下。以某股份制银行 2023 年内部数据为例，其信用卡业务客服中 心日均处理查询类工单 12,000 件，其中 68%为标准化问题，但平均 响应时间仍达到 4.7 分钟，人工成本占比高达业务运营总成本的 39%。 在此背景下，本项目旨在通过深度集成 DeepSeek 大模型技 术，构建新一代金融智能体解决方案，实现三个维度的战略目标： 人工处理耗时，响应延迟超过 30 分钟 实现 90%以上业务的实时自动化 处理 风险识别 依赖静态规则，新型风险漏报率超 40% 动态建模覆盖 95%以上的复杂风 险场景 个性化能力 标准化产品推荐转化率不足 15% 基于客户画像的精准推荐转化率 提升至 35% 从技术实现角度看，银行业务智能化需要突破以下关键能力： - 多模态数据处理：整合文本、语音、图像等非结构化数据，例如

业特定场景 中，其优势主要体现在三个方面：首先，基于多轮对话和上下文理 ” 解能力，可准确解析客户提交的非结构化理赔描述，例如将 车子 ” 右前方撞到护栏导致大灯破裂 的口语化表述自动转化为标准化事 故编码（V37.2）和损伤部位标识（ADL 代码：HL-03-R），识别 准确率达到 98.7%，较传统 NLP 模型提升 32%。 性能指标 DeepSeek- 7B 行业基准模型 提升幅度 年保险业协会数据，财产险公司理赔纠纷中 67%源 于材料不全或信息误判，而 DeepSeek 大模型的文档理解准确率在 测试环境中已达到 98.7%，显著高于行业平均水平（82%）。通过 建立标准化智能审核流程，可减少 80%以上的人工复核环节。更关 键的是，模型持续学习机制能动态适应监管政策变化，例如 2024 年车险新规中新增的 12 类免责条款，模型可在两周内完成知识库 更新，而传统系统改造通常需要 流程高度依赖人工核保、定损及审核，平均处理周期长达 5-7 个工 作日，仅车险领域就有 23%的投诉源于理赔时效问题（2023 年银 保监会数据）。随着业务量年复合增长率达 12%，现有系统呈现三 大核心痛点：人工审核导致的标准化程度不足引发 28%的争议案 件，欺诈识别依赖专家经验使得每年约 15%的赔付存在水分，以及 跨系统数据孤岛导致 40%的重复录入工作。 行业亟需通过 AI 技术实现以下突破性改进： 1.

常数据模式，并生成高精度的风险预警报告。例如，通过分析企业 的税务申报历史与行业平均水平对比，DeepSeek 可以快速识别潜 在的税务风险点，并提供详细的分析依据。  数据预处理：系统首先对原始数据进行清洗、去重和标准化处 理，确保数据质量。  特征提取：利用深度学习模型自动提取关键特征，如交易频 率、金额波动、关联企业等。  异常检测：通过无监督学习算法，识别偏离正常范围的数据 点，标记潜在风险。 风险预警的精准性提升：税务稽查需要提前发现潜在的逃税行 为，DeepSeek 技术能够通过历史数据和实时数据的对比分析，构 建精准的风险预警模型，帮助稽查部门提前采取行动。 - 稽查流程的自动化与标准化：传统稽查流程依赖人工操作，效率 低且容易出错。DeepSeek 技术能够实现稽查流程的自动化和标准 化，减少人为干预，提升整体工作效率。 其次，DeepSeek 技术在税务稽查领域的应用也带来了巨大的 具体而言，DeepSeek 可以通过以下步骤实现风险评估与筛 选： 1. 数据整合与清洗： o 系统自动从税务数据库中提取企业基本信息、申报记 录、发票开具情况、历史稽查结果等数据。 o 通过数据清洗和标准化处理，剔除异常值和重复数据， 确保数据质量。 2. 风险指标构建： o 基于行业特点、企业经营规模、历史申报差异率、发票 异常率等关键指标，构建风险评估模型。 o 引入机器学习算法，动态调整各指标的权重，以适应不

Agent 的实用性提供了“工具”基础（ 1/2 ） Agent 协议（ Agent Protocols ）是指智能体（ Agent ）之间或智能体与外部工具、数据源之间进行通信和协作时所遵循的标准化交互规则。 Agent 协议可以追溯到 1993 年的基于消息的通信协议—— KQML （ Knowledge Query and Manipulation Language ，知识查询和处理语 能够将推理直接转换为可执行的 API 调用，从而显著提高代理的自主性和 灵活性。 检索和模型化行动阶段 面向协议的互操作性阶段 当前阶段强调轻量级、标准化协议，如 MCP 、 ACP 、 ANP 和 A2A 。这些协议通过实现跨异构代理系统的动 态发现、安全通信和分散协作，促进了可扩展性和强 大 的互作性，从而解决了以前的限制。 早期的互作性标准（如 KQML MASIF 1998 2000 2002 Agent 众多协议的涌现，为企业级 AI Agent 的实用性提供了“工具”基础（ 2/2 ） 随着 LLM 驱动的智能体普及，其标准化对工具集成、上下文共享、任务协同至关重要。目前主流的 Agent 协议包括 MCP （安全工具调用与数据交 换）、 ACP （多模态消息与异步通信）、 A2A （点对点任务委托，适企业级协作）、

+ n 2023 年科大讯飞上市公司营收达 196.5 亿 n 在中国智能语音市场，科大讯飞以 60% 市场份额稳居第一 n 作为人工智能产业国家队 , 2023 年 7 月国家人工智能标准化总体组宣布讯飞担任大模型专家组联合组长 * 数据来源于 2023 年 6 月 30 日讯飞开放平台 ** 数据来源于中国语音产业联盟《 2020-2021 中国智能语音产业发展白皮书》 科大讯飞股份有限公司简介 每年稳产 48 公斤（正常产约 30 公斤）。 项目模式： 邯郸市水投融资 +EPC 设计 + 运营公司 ， 利 用闲置矿区土地，通过设施农业 ，空间资源再利用。 节能节本 高产高效 标准化种植管理模式 智能化辅助决策 项目概述：蔬菜规模种植基地， 600 亩，实现种植、 标 准化管理、包装、溯源、认养等多元融合的产业园。 建设内容： 园区综合监控管理系统 、物联网监测系统、 实现 了农产品的溢价及管理成本的降低，同时提升了企业的 品牌影响力；②通过标准化的种植管理过程，为有机 蔬 菜种植提供了数据支撑，获得了商城的准入证。 项目模式：引导设施农业基地补贴政策，辅助企业申请 农业农村局奖补资金 300 万，提升基地的信息化水平。 降本增效 数字化管理 标准化有机种植 助力企业品牌提 升 豫晋粤冀浙新等地已推广应用， 目前已覆盖年生猪出栏量超