（ 640TOPS ， 32GB HBM ）， 适配单 机训 练需求。 框架选择： MindSpore 2.2 （静态图模式）， 优化训练效率。 批次大小：时序数据 2048 样本 / 批， 影像数据 32 样本 / 批，适配 不同 数据类型。 技术细节： NPU （寒武纪 MLU370 ）专用于电力行业 AI 推理，如设备缺陷识别、实时告警。 架构描述： 构建异构计算架构，涵盖国产 Leaf AI 参数面网络 AI 计算区 Spine 网络带宽 200G 400G 样本面存储网络 存储节点 分布式存储区存储节点 业务 / 存储面网络 AI 计算节点 管理区 通算业务面网络 通用服务器 通用计算区 Core 核心区 ETH/IP 网络架构

力 服务 平台 语 音 交 互 语音交互算法的训练语料数据量将很快突破百万小时 ，训练数据包含大量不同用户的口 音数据、多领域歧义语料数据和具备复杂语法规则的数据。随着大规模语料样本数据的不断积 累 ，需要更好利用智算中心具备的大数据挖掘技术、深度学习算法 ，构建更加高级的语音模型， 为客户提供流式计算、在线计算、大规模离线计算等多种形式的服务 识 别 检 测 高性能识别检测平台往往需要支持处理

以上的受访科技企业已经开始探索 AIGC 并产生价值。其他行业也在积极探索，并将 AIGC 纳入业 务发展中。 19 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 AIGC 在不同行业受访企业中的应用阶段 注：* 行业样本收集小于五家，结果可能存在一定偏差 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 医疗健康 行业 初步探索阶段 在某些领域的实践产生明显价值 结构等方面的数据），结合行业的职位体系、 市场薪酬水平。运用 AI 模型和算法推荐薪酬 方案和岗位薪酬区间。 职务智能梳理 基于 AI 和大数据，对行业内同类岗位的工作 内容、任职要求、胜任力等进行大样本统计 和内容整合，避免在企业内部进行冗长的职 务分析过程。典型的产品是薪智在线分析平 台。 AI 岗评 从对职位价值的影响因素的人工提取并手动 打分，过渡到基于组织架构、岗位类别、岗 位职责、岗位要求、市场价值等因素在内的 能点、对口专业等信息。 启用薪智平台后，掌上高考借助 AI 应用在新职位识别及职位任 职要求等信息提取方面发挥重要价值，例如： 1）运用 AI 进行岗位类别划分，对没有匹配到岗位的样本则提取 相似度高且超过一定数量的样本组合成新职位，职位库保持动态更 新。 2）对各类职位的职位描述智能解析，结合行业知识图谱完成知 识 / 技能识别，再将职位描述重新解析后完成本科和研究生专业匹配。 随着行业、城市以及时间变化，所需知识

UA建模编 辑器或CESMII智能制造配置文件设计器等工具，轻松完成能耗数据的标准化封装，从而确保数据的一致性和准确性。 （2）AAS实现产品语义表达 在Azure数据空间中，系统自动为每个模拟产品样本创建AAS，并存储于开源AAS存储库中。这些AAS包含了详细的能 耗数据和碳强度信息，支持用户通过特定路径“AAS Environment > Objects > Submodels > CarbonFootprint 隐私保护计算技术应重点突破以下方向： 通信优化：参数压缩（剪枝/量化）与异步调度减 少传输量； 分层防御：DP+HE加密梯度，TEE硬件隔离，协议层 隐私对齐，应用层对抗检测； 消除偏差：反事实样本对齐，个性化联邦微调，迁移 学习及端云协同提升泛化能力。 区块链发展需从以下四个方面实现突破： 1、绿色化（低能耗共识/碳抵消） 2、隐私融合（结合联邦学习/MPC） 3、合规化（监管科技/CBDC）及数字资产化 滤恶意参数更新。 三是消除数据异质性和模型偏差。反事实学习与特征解耦。通过生成全局对齐的反事实样本，打破局部数据偏见，缓解 辛普森悖论；个性化联邦学习。允许各参与方在全局模型基础上进行本地微调，适应自身数据分布；跨学科研究。通过因果 推理与隐私保护计算结合，解决数据偏差问题；迁移学习融合。在样本和特征重叠较少时，利用迁移学习补充分布差异，提 升模型泛化能力；端云协同计算。结合边缘计算优化端