赋能金融,AI开启新时代【AI金融新纪元】系列报告(三)的内容 所 导致 的 任何 后 果负 任 何责 任 。 任何 形 式 的 分 享 证 券 投 资 收 益 或 者 分 担 证 券投资 损失 的 书面或 口头 承 诺均 为 无效 。 在 法 律 许 可 的 情 况 下 , 东 吴 证 券 及 其 所 属 关联 机 构可 能 会持 有 报告 中 提到 的 公司 所 发行 的 证券并 进行 交 易,还 可能 为 这些 公 司提 供 投资 银 行服 务 完 整性 , 也不 保 证文 中 观点 或陈述 不 会发 生任何变更, 在不同时期, 本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。 本 报告 的版权 归 本公 司 所有 , 未经 书 面许 可 ,任 何 机构 和个人 不 得以 任 何形 式 翻版 、 复制 和 发布 。 经授 权 刊载 、 转发 本 报告 或 者摘 要 的, 应 当注 明 出处 为 东吴 证 券研 究 所, 并 注明10 积分 | 32 页 | 1.10 MB | 3 月前3
销售易NeoAgent-AI重构-CRM-16页销售易 NeoAgent—Al 重构 CRM 许炳卿 | 销售易解决方案总 监 腾讯全球数字生态大会 TENCENT GLOBAL DIGITAL ECOSYSTEM SUMMIT Tencent 腾 讯 城市峰会 腾讯云 CRM 产品演进与特征 智 慧 型 CRM - 应用大数据、社交、 Al 等新 技 术手段,智能响应终端发起 的 交互,支撑更灵活的场景变 化 移 动10 积分 | 16 页 | 7.06 MB | 1 月前3
浙江大学:DeepSeek的本地化部署与AI通识教育之未来牵头高校/专家 1 人工智能引论 研究型 信息类专业 3 浙江大学/吴 飞 2 人工智能基础A 研究型 理工农医类 2 浙江大学/陈建海 3 人工智能基础B 研究型 人文社科类 2 浙江大学/许端清 4 人工智能基础C 研究型 人文艺术类 2 浙江大学/吴 超 5 计算思维与人工智能 应用型 人文社科类 2 浙江大学/何钦铭 6 人工智能伦理与安全 兼具 理工农医类 1 浙江大学/杨子凄10 积分 | 57 页 | 38.75 MB | 9 月前3
亿邦智库《2025产业互联网发展报告》,组织大范围生态协作的数字供应链平台、 产业数智科技、平台化品牌。 - 5 - 千峰奖申报企业类型分布(2025) 千峰奖申报企业行业分布(2025) 企业生存情况调查 数字供应链与产业数智科技构成产业互联网主赛道 面向产供链数字化,引发产业数智科技服务,催生数智化平台化品牌产品。根据2025年度千峰奖数据数据,申报企业中,数字供应链 企业98家、占比近半,产业数智科技企业75家,数智品 数据来源:2025年度亿邦动力产业互联网千峰奖评选企业申报数据 39% 12% 4% 3% 3% 3% 2% 14% 20% 软件和信息技术行业 批发和零售业 制造业 建筑业 交通物流业 农、林、牧、渔业 租赁和商务服务业 其他服务业 其他 47.8% 36.6% 15.6% 数字供应链企业 产业数智科技企业 数智品牌企业 - 6 - 千峰奖申报企业营收规模状况(2024全年) 千峰奖申报企业营收增长情况(2024 5亿~10亿 10亿~50亿 50亿~100亿 100亿~500亿 500亿以上 0 5 10 15 20 25 24年 25年上半年 数据来源:2025年度亿邦动力产业互联网千峰奖评选企业申报数据 - 7 - 上市公司年度跟踪:盈利企业数>营收增长企业数 资料来源:上市公司财报,亿邦整理 2025上半年,亿邦动力对13家产业互联网上市公司半年报进行梳理,超半数企业营收10 积分 | 66 页 | 8.27 MB | 22 天前3
智能语音讲解公共服务基于DeepSeek AI大模型应用方案(250页 WORD)(QPS) 12 35 192% 工程化部署 1. 实现分级缓存机制: - 高频问题答案缓存命中率提升至 90% - 采用 LRU 策略自动淘汰低频缓存 2. 异步处理非实时请求,通过消息队列削峰填谷,系统抗突发流量 能力提升至 8000QPS 3. 硬件层面采用 T4+FPGA 混合架构,功耗降低 30%的同时提供 16 路并行计算通道 语音处理专项优化 - 流式语音识别延迟控制在 实例),闲时切换至本地推理服务器。实测数据显 示,该策略可降低 37%的算力成本: 场景 并发请求量 传统方案成本 动态分配成本 降幅 旅游旺季 1200 次/秒 $18,200/日 $11,500/日 36.8 % 工作日平峰 400 次/秒 $6,800/日 $3,900/日 42.6 % 模型量化压缩技术 部署阶段采用 INT8 量化+知识蒸馏方案,在保证 98%原始精度的 前提下实现: - 内存占用减少 75%(从 入基于注意力机制的轻量化模型 ParaNet-Lite,其参数量仅 12M 但 MOS 评分仍保持 4.1 分。 资源调度实施智能分时策略,通过分析景区客流量历史数据建 立负载预测模型。在平峰期自动合并容器实例,将计算节点维持在 30%的基础容量;当预测客流超过阈值时提前 15 分钟启动横向扩 展。部署智能休眠系统,对连续 5 分钟无请求的 GPU 节点执行低 功耗状态切换,唤醒延迟控制在10 积分 | 265 页 | 2.25 MB | 1 月前3
基于风光储充的工业园区综合能源系统解决方案及典型案例(25页 PPT)能源结构; n 与工业园区高度融合,和谐发展,量身 定制解决方案; n 构建停车棚光储充系统,解决员工“绿 色”出行难点; n 采用智慧能源技术,降低企业能耗和成 本,实现园区企业共赢; n 削峰填谷、需求响应,降低用电成本, 探索用户侧储能参与参与需求侧管理; n 低碳绿色园区智慧能源商业模式示范。 一、基于风光储充的工业园区综合能源系统构建 系统构建原则: n 根据厂区提供的日负荷曲线数据可知, 能源魔盒”案例有助于上海开展电力需求响应和虚拟电厂工作,缓解电网运行压力,提高上海电力运行安全和保障水平。 光伏系统适用于光照资源较丰富的地区,风能系统适用于风资源较丰富的地区, 储能系统适用于采用峰平谷电价并存在负荷 不平衡的用户。 融入 5G 基站、数据中心等“新基建”重点技术的园区综合能源服务手段,也将是未来工业园区节能降耗、实现绿色低碳转 型 的重要实施方向。 典型“能源魔盒”案例的解决方案,与闵行工业园10 积分 | 25 页 | 4.05 MB | 3 月前3
北斗时空(上海)智算中心项目方案(44页 PPT)UP-Time T3 、 CQCA 级机房 智算中心——空间布局 综合配套设施办公大楼 15384.92 平方米 二期智算中心 18438.2 平方 米 两大一小共 个蓄冷罐 满足错峰蓄冷 90 分钟要 求 20+1 台 单台油机功率 1800kw 蓄冷罐 110kV 用户站 1683.29 平方 米 一期智算中心 7350.1 平方 米 园区 10 号 楼 园区 级数据中心,达到《通信建筑抗震设防 分类标准》乙类要求; 综合 PUE <1.25 开发要求 建设过程使用 BIM 技术,避免管线碰撞, 交付运营使用数字孪生进行可视化管理; 主要节能措施 光伏、错峰蓄冷、能耗计量、智能运维、 能源管理平台; STANDARD 智算中心——建设标准 电力用户站建设 与外电接入 2025.8 综合配套设施 大楼交付使用 2024.10 二期智算中心交付10 积分 | 44 页 | 26.70 MB | 3 月前3
【智慧交通】城市公共车联网综合服务平台方案(城市公共车联网综合服务平台项目建议书 修订记录 日期 修订版本 描述 作者 2011/04/27 D01 收集整理资料,启动本文档。 陈江峰 2011/04/29 D02 修改完善本文档。 陈江峰 2011/05/03 D03 修改完善本文档。 陈江峰 机密 第 3 页 共 25 页 6/18/202520 积分 | 25 页 | 651.04 KB | 7 月前3
AI改变能源:智算如何引领新型电力系统在部署 AI+ 战略,成为新质生产力中的一个战略性前沿领域。目前中国正处于 风光等可再生能源的“黄金 10 年”,AI 所带来的清洁电力需求,需要顺应中国 的能源转型,实现 2030 年碳达峰及 2060 年碳中和的目标。 本报告估算出中国到 2030 年所需要的智能算力总量,相对应的电力需求总量, 尤其是在中国电力增量中所占的比重。我们假设中国智算中心 2030 年的目标是 达到世 文献综述与方法论 全球数据中心用电量将在 AI 的推动下大幅增长,一直受到关注。从 2023 年以来, 由于生成式 AI 的迅猛发展,美国尤其为“电力危机”感到焦虑,而中国的人工 智能要在碳达峰目标的约束下追赶美国,算力与电力问题需要重估。 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 在各省电网碳因子持续下降的趋势下,2030年,全国智算用电将排放约2.73-5.89 亿吨碳当量,相当于中国 2023 年 126 亿吨碳排放(IEA 统计口径下)的 2%-5%。 中国碳排放正在进入达峰区间,智算中心将成为新增碳排放的重要来源,亟需 用绿色和清洁电力来满足智算中心的能源需求。 中国已强化了对新建数据中心梯次有序布局“东数西算”的刚性约束,要求国 家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过10 积分 | 25 页 | 709.89 KB | 9 月前3
AI改变能源-智算如何引领新型电力系统在部署 AI+ 战略,成为新质生产力中的一个战略性前沿领域。目前中国正处于 风光等可再生能源的“黄金 10 年”,AI 所带来的清洁电力需求,需要顺应中国 的能源转型,实现 2030 年碳达峰及 2060 年碳中和的目标。 本报告估算出中国到 2030 年所需要的智能算力总量,相对应的电力需求总量, 尤其是在中国电力增量中所占的比重。我们假设中国智算中心 2030 年的目标 是达到世 文献综述与方法论 全球数据中心用电量将在 AI 的推动下大幅增长,一直受到关注。从 2023 年以来, 由于生成式 AI 的迅猛发展,美国尤其为“电力危机”感到焦虑,而中国的人工 智能要在碳达峰目标的约束下追赶美国,算力与电力问题需要重估。 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 在各省电网碳因子持续下降的趋势下,2030 年,全国智算用电将排放约 2.73- 5.89 亿吨碳当量,相当于中国 2023 年 126 亿吨碳排放(IEA 统计口径下)的 2%-5%。中国碳排放正在进入达峰区间,智算中心将成为新增碳排放的重要来源, 亟需用绿色和清洁电力来满足智算中心的能源需求。 中国已强化了对新建数据中心梯次有序布局“东数西算”的刚性约束,要求国 家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过10 积分 | 25 页 | 497.14 KB | 9 月前3
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