工业大模型的应用不仅需要大量的资金投入，还需要 专业的人才支持。包括技术研发、算力资源投入、数 据采集与标注，以及市场推广与商业化扩展等方面都 需要专业的人才进行操作和管理。在技术壁垒方面， 数据处理难题、算力基础设施部署、商业落地的可靠 性等方面，都面临挑战。前期需求高昂的投入成本， 而项目的投入产出却难以清晰测量，也在阻碍了落地 应用的实施。 英特尔® 技术方案 02 13 器将它们组装成一个巨大的服务，从而创建出真实世界的企业人工智能应用程序。OPEA 为客户提供了 RAG 参考 pipeline， 其架构如下图所示。该参考结构旨在通过高效的数据检索和生成式 AI 技术，提高企业数据处理的效率和准确性，同时确保数 据的安全性和合规性。该架构以可组合微服务模组的方式提供包含数据存储，提示引擎，检索优化器，以及 LLM 等构建 RAG 服务的核心功能。图中展示了建立索引，问答推理，RAG 可扩展处理器和英特尔® ARC A770 独立 GPU，正在部署到英特尔® 组装和测试工厂。 方案组件 基于第 12 代英特尔® 酷睿™ i9 边缘视觉控制器和英特尔® ARC A770 独立 GPU 以加速数据处理。数据传输速度约为 200 Gbit/秒。该系统可以存储约 40 TB（相当于三周的量）的原始图像和检查结果。 48 03 成功案例 机器学习模型部署在英特尔® 私有云中的高性能计算服务器上，使用英特尔®

望，教育 资源可以按需获取和使用，教与学可以按需开展。 • 按需推送资源 • 按需推送活动 • 按需推送服务 • 按需推送工具 • 按需推送人际资源 19 可视化 可视化是信息时代数据处理与显示的必然趋势，是 智慧教育观摩、巡视、监控的必备功能，是智慧教 育系统的重要特征。 • 可视化监控 • 可视化呈现 • 可视化操作 智慧技术创新应用 21 物联网 大数据 云计算

垂直领域和横向拓展：采用"API+本地化知识库"或"提示工程+检索增强"的混合方案， 通过Prompt Engineering和RAG等技术实现业务场景的快速适配与轻量定制，同时建立完 善的运维合规体系，确保数据处理全流程的安全性与合法性。 ➢ 资本市场的剧烈波动是AI技术快速迭代引发的短期现象，表现为研发投入和数据中心建 设成本激增，这在近期美股科技股的震荡中得以集中体现；而从长期来看，行业将陷入 算力