30%。 Ucache 智能读缓存 智能读缓存通过 IO 智能预取精准识别热点请求并针对顺序、间隔等 IO 流进行 IO 预取，将 IO 提前载入读缓存， 同时读缓存通过 LRU 算法淘汰冷数据，从而提高缓存的 IO 命中率，提升读性能。Ucache 智能读缓存可提高读请 求 IO 命中率以提升读性能。热点、顺序、间隔等 IO 流下性能提升 100%。 BoostIO 在存算分离架构下，BoostIO 在存算分离架构下，BoostIO 利用计算侧的内存和磁盘资源构建分布式多级缓存，写缓存通过 RDMA 高速通信、 缓存亲和策略、副本冗余和线性布局等特性提升业务写性能，提高数据可靠性；读缓存通过数据预取提前将热点 数据加载缓存磁盘中，通过 LRU 淘汰策略和冷热识别提高读缓存命中率，从而提升业务读性能。 RDMA 网络加速 通过在 Ceph 网络框架 AsyncMessage 中新增插件支持 UCX 网络框架，实现 函数等各层次的性能数据，分析出系统性能指标，定位到系统瓶颈点及热点函数，给出优化建议。该工具可以辅 助用户快速定位和处理软件性能问题。 调优助手是针对基于鲲鹏的服务器的调优工具，能系统化组织性能指标，引导用户分析性能瓶颈，实现快速调优。 图 3-37 系统性能分析工具 表 3-1 任务描述 任务分类 描述 调优助手 调优助手通过系统化组织和分析性能指标、热点函数、系统配置等信息，形成系统资源消耗链条，引导用户

案，在高算力规模、高功率密度、高弹性需求背景下，同时兼容通算、 超算、智算，甚至未来的量子算力。在 AIDC 基础上，中国电信积极 布局算力基础设施建设，面向政府、企业、科研机构等提供就近的高 效算力服务。除了围绕热点区域建设“2+3+7”1的公共智算云池，还 重点在各省打造（N 个）城市智算基础设施服务当地用户，满足数字 政务、城市大脑等城市数字化转型场景；通过（M 个）行业智算集群 服务教育、电力、金融 算分离百公里拉远训 练、百公里分布式推理等新型智算业务开展算力城域网现网验证，实 1 “2”是指中国电信在内蒙古、贵州设置的两大公共训练智算中心；“3”是指中国电信在北京、上海、 广州设置的三大热点区域智算中心；“7 是”指中国电信在安徽、宁夏、湖北、江苏、辽宁、重庆、浙江 设置的七大区域训练智算中心。 2 算力城域网：Computing service Oriented Metropolitan

抽象模型：杨立昆的世界模型+功能分区 • 类脑计算：意识研究、认识论（哲学物理学）、认知神经科学  包括生物计算，不排斥数据科学方法（mortal computation） 3、具身智能：刚起步，研究热点，可能会成为道路1的未来 • 强化学习，环境交互，自我进化 4、集群智能：持续研究，给道路3以启发 • 生命智能，混沌理论：细胞、生态、鸟群 01 对AI技术的认知：通向AGI之路

可能会逐渐过时，智能需要相应地进行调整和优化，以适应变化的业 务环境。目前，基于迁移学习、终身学习等的可演进式智能技术正在 被广泛研究，具有自适应、自学习、自演进能力的新型网络范式也逐 渐成为新的研究热点。 图 2-4 网-算-智协同自适演进 2.3 服务生成算力网络参考架构 服务生成算力网络的系统架构设计采用分层策略，根据各层的功 能抽象程度和业务逻辑，自下而上包括基础设施层、算网管理层和业 18 体内容可归纳为历史记载、客观现状、主观体验和动作反馈等类型。 目前，基于 AI 的策略自动生成机制、基于数字孪生的策略验证，以 及基于用户反馈的策略自动优化等技术已经成为相关研究的热点。 4）自动执行：基于自主学习的算网自动驾驶 算力网络的基本目标是根据自身资源状态最优地进行用户意图 执行和方案部署，而服务生成运行概念的引入又赋予其自动化、智能 化的发展目标，其自动执行涵盖动作的自动完成、故障的自动修复、

深度思考 功能，将更易获取准确答案。同时，还能查看完整思考 过程，方便检查思路。 图 3-7 DeepSeek-R1 推理思考 13 （4）联网搜索 当你需要获取实时资讯、最新动态，如当下热点新闻、最新股价、赛事比分， 或查询特定网页内容时，可使用联网搜索功能，勾选该功能能获更实时准确的 回 答。 图 3-8 联网搜索 3.2 本地部署 3.2.1 安装 Ollama Ollama

只智 能巡检机器狗，它能对几座热风炉的重要部位定期测温，获取热风炉 健康信号，并通过网络发送至操作员平台，让热风炉能够及时维护。 “机械臂+操作学习模型”实现非标钢构件的柔性操作生产成为 新热点，占比约为 8%。传统焊接机器人无法解决钢结构、船舶等流 程非标化的“多品类、小批量、非标件”焊接工作，机器人可以利用 无监督学习技术来自动匹配和优化焊接工艺，实现焊前工艺参数自主 选择、焊接

人工肌肉是指能够在外界物理或化学刺激下（机械应力、电、磁、 热、光、生物电、分解反应等）发生伸缩、膨胀、弯曲、扭转等运动 并对外做功的柔性材料或器件。近年来，人工肌肉是仿生机器人驱动 研究的前沿热点之一，其核心目标是模拟生物肌肉的驱动功能。现阶 段，在各种类型的人工肌肉中，气动人工肌肉研发成本低，仿生性突 出，使用最为广泛。气动肌肉的工作原理是通过外部压缩空气驱动， 实现推拉动作，从而模 优化求解，其可解释 性强，在定义范围内有较好的通用性，但对复杂场景难以准确建模， 且对场景物体变化泛化性不足，难以适应开放场景。随着物体感知技 术适应性的增强，抓取规划成为了重要研究问题和研究热点。传统方 法基于力闭合等抓取质量指标进行解析计算，存在依赖于已知物体模 型、无法应用于物体模型未知的开放场景的问题。为解决该问题，现 44 有的主流方案是基于数据驱动的抓取规划算法，可用于未知物体抓取

06等主流车型。手机、汽车、机器人、XR虽然场景不同，视觉技术却是相通的。虹软科技通用基础算法研发人员数量占研发人员总数 的50％，研究成果可以在不同场景下复用。 • 未来机器视觉产业前景广阔。2015年起人工智能成为市场热点，相关产业正式被提上国家战略层面，各地政策措施陆续出台，助推了 人工智能产业的发展。根据Fortune Business Insights的预测，全球机器视觉市场规模将从2023年的203.1亿美元和2024年的254

为了满足对保真度和效率日益增长的需求，SaaS 解决方案提供商开始应用 AI 和改进的数 据管理功能。示例包括：  使用 AI 自动识别排放因子并将其分配给运营活动，以计算产品的碳足迹  在应用程序内生成数据置信度评级，以轻松监控热点  作为尽职调查评估的一部分，访问各种公共和付费数据库，以计算供应链合作伙伴的固 有风险水平  从基于支出的计算迁移到活动和主要数据，以显著提高碳排放计算的准确性，从而为战 略目标提供信息

智能评估等多维度的智 能化服务，简化了办事流程，提升了企业的办事体验。市民服务方面，依托一网统管数字系统，融合 AI 建设宝安区民生诉求平台，建设智能辅助填 表、智能分拨推荐、群体诉求识别、领域热点地理实体识别、疑似形式办结识别等模型，形成诉求智能输入、智能分类、智能分拨、智能分析的全链 条智能闭环处置机制。 解决方案 企业服务：宝安区借助腾讯大模型及语音识别等技术打造全流程线上智慧服务