2.2 乘客流量预测.............................................................................29 2.2.3 运营调度优化.............................................................................31 2.3 技术需求........ .........................................................................................60 3.3.1 调度优化算法.............................................................................61 3.3.2 资源分配优化.. 技术，实现以下目标：提升公共交通系统的运营效率、减少乘客出 行时间、优化车辆调度、降低能源消耗以及提高系统的整体可靠 性。 首先，DeepSeek 将整合来自多源异构数据，包括车载传感 器、GPS 定位、乘客流量统计、天气信息以及历史运营数据。通过 这些数据的深度分析，系统能够实时监测交通状况，预测高峰时段 和拥堵路段，从而动态调整车辆调度计划。例如，在早晚高峰时 段，系统可以自动增加车次或调整发车频率，确保运力与需求匹

实时监测与预警：通过部署传感器网络，DeepSeek 能够实时采 集水文、气象等数据，并结合历史数据进行智能分析，实现对洪 水、干旱等灾害的精准预警。 - 优化水资源调度：DeepSeek 可以 根据多源数据（如降雨量、水库水位、用水需求等）构建动态模 型，优化水资源的分配和调度，确保水资源的合理利用。 - 基础设 施健康诊断：通过对大坝、渠道等水利基础设施的结构数据进行深 度学习，DeepSeek 能够预测潜在的故障风险，并提出针对性的维 显著改善 此外，DeepSeek 的应用还可以通过可视化工具（如 mermaid 图表）展示数据分析的全过程，为决策者提供更直观的 支持。例如，以下 mermaid 流程图展示了一个典型的水资源调度 优化过程： 通过上述应用，DeepSeek 不仅提升了水利工程的智能化水 平，还为水资源的可持续利用提供了强有力的技术支持。这种技术 的引入，不仅是水利工程领域的一次重大突破，也为全球水资源的 工程在保障水资源安全、防洪减灾以及生态平衡中的作用愈发重 要。传统的水利工程管理方法虽然在历史进程中发挥了重要作用， 但在面对复杂多变的自然环境和日益增长的社会需求时，逐渐显露 出效率低下、数据利用不充分等问题。特别是在水资源调度、洪水 预报、工程安全监测等方面，决策的科学性和时效性亟待提升。 在此背景下，人工智能技术的快速发展为水利工程管理提供了 新的解决方案。DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，凭借其

免费策略使中小企业和个人开发者可获取高性能 模型，极大降低AI应用门槛。在制造、医疗、金融等领域，深度学习驱动的预测性维护、医学影像分析、量 化交易等应用，显著提升行业效率。在物流路径规划、电网调度等场景中，深度强化学习可实时响应环境变 化，优化资源分配。在个性化服务领域，通过用户行为数据的深度挖掘，实现千人千面的推荐系统、广告投 放等，提升用户体验与商业价值。DeepSeek算法与芯片深 跨广域网数据传输需求日益凸显。随着分布式AI的发展，跨智算中心互联等广域数据迁移场景中数据传输的 规模越来越大，AI对网络吞吐性能要求越来越高，必须建设分布式一体化算力网络（Scale Outside）实现算 力调度。 当前广域网带宽从100Gbps逐渐发展到400Gbps、800Gbps甚至1.6Tbps，但CPU算力增速已经 远低于网络带宽的增速，网络带宽的剧增对业务发送端和接收端服务器的数据收发处理能力提出了更高要 、低功耗协议栈等技术降低能耗。 2）智算网络关键能力要求 超低时延与高带宽 • 技术路径：采用RDMA技术绕过GPU内核协议栈，结合InfiniBand、RoCEv2优化，如拥塞控制、流 量调度以及端网协同等机制，以及硬件低时延（交换机、RDMA网卡）和直连拓扑等技术，降低端 到端的静态时延（转发及传输）和动态时延（拥塞、排队和重传等）。 • 带宽需求：单端口带宽需支持400Gbps以上，向800G及1

选择的信号博弈,以及参与者决策、收益都可由微分方程描述 且连续可导的微分博弈. Liu等提出一种 信 号 博 弈 模 型,使 用 博 弈 模 型 和 最 优 求 解算法选取最优策略,并结合容器调度方法进行容器迁移,增 强了云环境下的容器安全性[６０].Sun等为了在时间连续、高 频对抗的攻防过程中进行准确决策,提出一种微分博弈模型, 利用微分博弈的开环纳什均衡求解算法得到最优防御策略, 进而动态地改变其攻击面的主 动防御技术[２３Ｇ２５]. ４．２ 动态异构冗余架构 DHR 由输入代理、在线服务集、异构执行体集、异构组件 池、调度器和表决输出器６部分组成,如图４所示.基于异构 冗余原理,构建多套功能相同、结构不同的软硬件组合,并根 据调度策略进行动态调度,能够增加系统的不确定性,从而提 高攻击者对目标系统发起攻击的难度. 在一些已有的文献综述中,拟态防御系统中的拟态变换 被按照网络层、平台层、数据层等部分进行分类[４ 而是一个以动态异 构冗余架构为核心,在全局行为上进行的变换策略.因此,本 节从 拟 态 防 御 的 核 心 架 构 DHR 出 发,对 DHR 中 的 输 入 代 理、在线服务集、异构执行体集、异构组件池、调度器和表决输 出器６部分进行介绍,并详细阐述了不同部分的功能和策略, 从 DHR 架 构 的 角 度 对 现 阶 段 拟 态 防 御 的 研 究 进 行 综 述[２４,２６Ｇ２７]. 图４ DHR

2023〕180号），提出 2025年算力规模超过300EFLOPS（每秒浮点运算次数），智能算力占比35% 的目标， 2.1 数据中心网络产业发展趋势 2 3 并阐述了算力内网络高性能传输调度要求，以及无损网络技术应用要求。数据中心 网络连接算力，其性能直接决定了整个数据中心的实际算力水平。以大模型训练为 例，需要同时协调数千张甚至数万张算力卡资源，数据吞吐量成为AI计算的关键瓶 时 掌握所有业务组件的分布状态，并依据负载、灾害风险与延迟感知自主调整流量路径。它不 再仅仅是通用计算资源的连接者，而是智能调度各资源池承载能力的核心大脑，确保客户各 类核心业务在任意位置发生，都能由最优计算节点响应处理。这就要求异地数据中心间具备 全局流量调度能力，可根据链路延迟变化动态切换支付结算类关键业务路径，实现用户“零 感知”切换。 2）超大规模与智能韧性协同演进挑战加剧 延迟、高带宽的RDMA（如RoCEv2）将普遍应用于金融核心交易与关键数据库同步环 境，对无损以太网能力提出严峻挑战。此外，传统Spine-Leaf的CLOS架构是否适用超 大规模的数据中心，如何应对多POD间的大规模流量灵活调度，也将面临新的挑战。 “战争级”韧性催生容灾与加密升级：为应对地质灾害及冲突破坏，如何支撑数据中 心网络“中枢”在极端环境下的通信能力成为关键瓶颈。网络需要基于智能故障感知恢复， 助力网络常稳

施 综合交通运输大 数据 发展 “五大行动 ” ， 推动大数据与综 合交 通运输深度融合 ，有 效构建综合交 通大数 据中心体系。 交通运输部印发《关 于印发省级综合交通 运输调度和应急指挥 系统定位、 主要功能 和技术保障要求的通 知》 ， 对省级综合交 通和应急指挥系统建 设提出具体要求 ， 部 分省份面临升级 改造 需求； 4 4 协同建设一体化综合交通体系 公共交通资源、运力投放优化、出行需求诱导 时空协同组织动态优化调 度 网约车 铁路 航空 公众 出行服务 航空铁路 运行监管 出租车 运营调度 公交 企业调度 轨道交通 运营调度 视频 设施保障能力不足 监 测 预 警 运 营 运 维 安 全 大 数据 AI IoT … … 资源规划 运力配置 省 - 市 - 区县三级协同联动，实现突发应急事件高效协同处 置 多部门 / 跨层级协同联 动 无人机实时图像 监控点位图像 专网 / 公网集 群 视频会商 语音调度 信息服务 视频调度 数据 联动 应急融合指挥平台 省级 TOCC 信息发布终端 单兵移动终端 联动 公路 航道 海事 运管 高速 客管 公路 海事 交警 运管 高速

制。 （四）绿色层：AI+双碳深度融合，赋能低碳转型 AI 成为央企双碳落地的关键支撑，覆盖能源、工业、建筑、交通的全场景节能降碳。 能源领域通过 AI 精准预测风光出力与用电负荷，以动态调度电网来提升绿电消纳率；工业 领域通过 AI 优化生产工艺参数、动态调控设备运行，以降低单位产品的能耗；建筑领域依 AI 赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 9 托 运维、精准预测、工艺优化等核心业务场景，开始与央企现有的工业知识和业务逻辑深 度融合；从过去的单点应用转向平台化、体系化建设。绝大多数头部央企建立了自主可 控的一体化 AI 平台，实现了训练推理环境的统一管理和资源调度；投入力度明显加大， 年度预算大幅提升，且国产化替代成为央企的明确要求。 第三阶段：全面推进（2025 年至今）：是生态构建与价值深挖期。 • 当前阶段，AI 大模型应用已成为央企数智化转型的核心建设内容，政府在政策层面提出 • 煤矿/矿业/黄金 • 石油化工 • 盐业 38 家 • 涉及电力生产、金属矿产及化工原料等 上游资源，重资产、长周期、资本密 集。 • 在 AI 应用侧重资源勘探、生产调度、能 耗优化、设备监测等场景，核心是侧重 降本增效 中国石油、中国石 化、国家电网、南 方电网、中国华能 等 工业制造 • 航天军工 • 钢铁机械设备 • 汽车 18

2030 年清洁电力发电量预测 12 ● 智算用电需求的动态匹配 13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章，智算加速建立新型电力系统 17 ● 24/7 全天候“智”“能”调度 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论：让智算率先实现净零碳电力 21 附录 22 关于报告 算力的任务，而不是算力，可以在不同的数据中心和算力集群之间进行调度， 通常以分布式计算和云计算技术实现。这种调度实际上是数据、应用与业务的 传输，由于其成本低于能源运输和电力输送的成本，数据可以高通量传输到绿 色电力资源丰富的地区进行多点处理，在中国主要就是把东部的算力需求调到 西部来计算。东数西算将主要对智能算力进行任务调度和统筹。 中国净零碳电力算力地图 来源：未尽研究，环球零碳 规划， 也要兼顾智算中心这一新型重点用能行业的用电特征，积极探索提升风光等新 能源消纳比例，跨区跨省绿电交易机制，局部输配电设施建设，以及增强电网 敏捷调度能力。 与此同时，随着中国搭建出算力一体化平台，可以实现计算任务的跨枢纽调度， 将地理位置分散的算力有效地聚合在一起，有效利用不同地区间的气候、环境 差异，提高可再生能源消纳率和数据处理服务的质量。为此，中国还需要就数 据中心跨区

2030 年清洁电力发电量预测 12 ● 智算用电需求的动态匹配 13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章，智算加速建立新型电力系统 17 ● 24/7 全天候“智”“能”调度 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论：让智算率先实现净零碳电力 21 附录 22 关于报告 算力的任务，而不是算力，可以在不同的数据中心和算力集群之间进行调度， 通常以分布式计算和云计算技术实现。这种调度实际上是数据、应用与业务的 传输，由于其成本低于能源运输和电力输送的成本，数据可以高通量传输到绿 色电力资源丰富的地区进行多点处理，在中国主要就是把东部的算力需求调到 西部来计算。东数西算将主要对智能算力进行任务调度和统筹。 中国净零碳电力算力地图 来源：未尽研究，环球零碳 规划， 也要兼顾智算中心这一新型重点用能行业的用电特征，积极探索提升风光等新 能源消纳比例，跨区跨省绿电交易机制，局部输配电设施建设，以及增强电网 敏捷调度能力。 与此同时，随着中国搭建出算力一体化平台，可以实现计算任务的跨枢纽调度， 将地理位置分散的算力有效地聚合在一起，有效利用不同地区间的气候、环境 差异，提高可再生能源消纳率和数据处理服务的质量。为此，中国还需要就数 据中心跨区

航） • 主动服务智能（问题防范 ， 障碍排除，贴心提醒） • 定制服务智能（ VIP ） 全链路的 服务运营能力 • 服务预测 • 实时智能调度 • DT 工作台 • 智能质检 • 自学习知识供应链 • 场景式培训平台 • 全链路监控仪表盘 服务数据驱动的 决策能力 • 用户体验驱动产品决策 预测准确率 2016 周期计算模型 RATIO 深度学习模型 RNN 求助渠道 人工坐席 焦点之三：全链路的服务运营能力 调度引擎 实时滚 动预测 全链路实时调度 体系 - 调度引擎 策略 预案 何时调度 调什么策略 调度多少 全渠道策略分层 策略标准化 自动部署 实时数据 数据可视化 异常监控 90% 异常智能监 控 60% 自动化调 度 渠道升降级 智能客服工具 拒赔申诉 服务运营产品 轻量化运营体系 数据 服务部署管理 实时调度管控 智能知识库 服务量预测 用户画像 VOC 分析反馈 全渠道质检 坐席绩效看板 多媒体培训 服务数据报表及分析