周期的高度安全可信。 大模型中心由3套AI工程平台构成，包括数据平台、AI模型平台和AI原生应用平台。 （1）数据平台 数据平台是聚焦人工智能应用的数据全生命周期治理中枢，集成数据获取、数据加工、数据合成、数据标注、 数据配比、数据评估、数据发布、数据管理、数据安全等功能。数据平台提供从原始数据获取到标准化数据发布的全 链路自动化处理能力，提升数据生产加工效率、保障数据质量与合规性，通过一站式数据工程能力推动AI应用的工程 大模型训练中的算力利用率。在此基础上，构建“算力水电”普惠模式，实现即开即用，让算力像用水、用 电、用气一样便捷。 21 AI CITY 发展研究报告 数据标注：支持文本、视频、图像全类型标注，支持智能辅助标注以提升标注效率，支持人工审核以提升标注 准确率。 数据配比：支持文本、图片、预测配比，支持配比数据灵活抽样、合并。 数据发布：提供多种发布方式，支持一键发布到模型训练平台直通训练，支持胶囊封装防止数据泄露。 数据配比 标签筛选配比 数据集配比 预训练配比 SFT配比 图QA配比 图文配比 数据安全 存储安全 加工安全 流通安全 数据标注 图片QA 问答排序 视频caption 团队标注 文本QA 图片caption AI辅助标注 数据管理 数据标签 数据地图 数据检索 数据分类 数据追溯 数据血缘 数据发布 格式转换 数据拆分 明文发布 胶囊发布 评估规则

AI 开发门槛，使业务人员也能参与模型构建。 2.5.1 数据处理 数据处理为大模型提供基础燃料，存在跨模态数据整合难、部分行业数据缺 失、标注工作耗时耗力等痛点，聚焦 AI 场景，创新大模型预训练数据清洗、AIGC 多模态数据整合、数据合成、智能标注等技术，为模型迭代提供合规、多样化的 数据燃料，推动自动驾驶、医疗影像等垂直领域 AI 应用落地。 面向近期，为 AI 提供高质量数据燃料。数据合成技术突破真实数据瓶颈， 驱动自动化标注，提升 数据清洗效率并优化标注质量；通过动态血缘追踪、数据版本管理，确保数据集 可追溯、无偏见及合规性。 14 面向中远期，将围绕智能化、实时化与生态协同深化发展。基于 AI 实现全 链路血缘追踪与异常根因定位，推动数据治理从被动转向动态自愈；通过元数据 驱动跨系统数据动态整合，支持多模态数据与实时流批处理的统一管理，破除数 据孤岛；结合多模态大模型实现自动化数据标注、清洗与洞察生成，赋能业务敏

编辑创新：对话式AI辅助处理内容、美化等 交互创新：多人、多平台协同创作权限等 配套服务创新：备注、演讲稿生成 多平台资源共享：不同平台导入、分享 数据信息 支撑性：数据作为必要证据的出现频率 可追溯性：是否能够找到引用并标注 准确度：非AI幻觉，且准确引用 可视化效果：出现文字、图表等多形式 用户体验 易操作性：操作流程直观，用户上手快 稳定性：生成过程快，崩溃少，信息清晰 功能全面性：功能覆盖度高 价格：价格普惠，性价比高 4）极光月狐调研数据，通过月狐调研平台进行网络调研； 5）其他合法收集的数据。以上均系依据相关法律法规， 经用户合法授权采集数据，同时经过对数据脱敏后形成大数据分析报告。 2. 数据周期及数据指标请参考各页标注。 3. 免责声明 极光月狐数据MoonFox Data所提供的数据信息系依据大样本数据抽样统计、小样本调研、数据模型预测及其他研究方法估算、分析得出。由于统计分 析领域中的任何数据来源和技

续作业场景的应用，增加运营成本。 硬件技术突破 具身智能算法环境感知与决策能力相当于GPT- 2水平，依赖大量数据训练，如星海图机器人需人工干预才能完成复杂任务。 具身智能算法数据依赖性强，数据采集标注成本高，且算法泛化能力有限，难以适应多样化场景。 多模态交互视觉语言动作协同尚未成熟，MIT实验完成指令需3.4次试错，交互效率低，影响用户体验。 多模态交互技术不成熟，导致机器人在服务行业如餐

Post-pretrain SFT- 全量更新 RLHF SFT-LoRA 增量训练 自动评估 人工评估 快速体验 推理加速 多算力规格 潮汐调度 实时监控 数据构建 数据回流 数据标注 分析 增强 清洗 预置 Prompt 模板 自制 Prompt 模板 Prompt 评估 Prompt 优化 1.2 有关性能和基准测试结果的更完整信息，请访问：https://www.intel Developer Cloud and 英特尔® Developer Catalog 体验最新的英特尔 工具和硬件，使用 经优化的 AI 模型 全栈式机器学习 操作系统 英特尔® Geti™ 数据标注、模型训 练及优化的平台 英特尔的优化和微 调指南，经优化的推 理模型和模型服务 30 31 英特尔® oneAPI AI Analytics 工具套件 深度学习 示例及端到端工作负载

Voxel等，需要考 虑uv展开、纹理、材质等多种要素 • 多样性中：包括各类场景、⼈物角⾊、⽣活用具、动物植物、 武器、建筑车辆、航空器等 • 尚未形成数据飞轮 • 数据迭代靠厂商内部的数据标注处理体系 构成 3D数据量级 1 头部3D公司 ImageNet 开源3D数据 数千万 1400万 50万1 3D数据来源 2 3D模型资产 • 精度和质量需要达 到3D模型师⼿⼯ ⽣产的⽔准

FPGA 互联协议 PCIE NVLink IPOS 算力管理 …… 算力监控 算力调度 自然语言处理 模式识别 知识图谱 机器学习 数据采集 数据交易 数据处理 数据标注 模型训练 …… 模型部署 模型测试 算力资源池 向量数据库 SSD 与AI应用开发伙伴、行业应用开发者等合作，依托智算中心提供的资 源底座和能力平台，加速AI应用的商业落地速度，提升AI应用的实践

异构计算 端边云协同 关键技术 中心 人工智能融合赋能平台 分中心 中心推理平台 路侧 边缘推理节点 本地数据处理 行业 预训练 AI训练平台 AI管理平台 AI管理平台（标注管理） 增量 训练 中心推理 AI推理平台 预训练 模型 业务管理部署 数据回传 业务管理部署 数据回传 ISV 边缘推理 中心推理 算法上架 数据入库 模型下发 智慧公路技术白皮书

——数据运营。主要是数据处理和分析服务。大型智算企业拥有 海量的数据资源。在确保合法合规、数据安全以及严格保护用户隐私 的基础上，这些企业能够向用户企业提供一系列服务，涵盖大型模型 数据集供应、数据标注、预训练以及微调等。此类服务对于数据驱动 型行业，尤其是金融、医疗健康及零售等领域，具有较大意义。 深企投产业研究院 20 智算中心建设运营企业要实现可持续性的投资回报，主要取决于 以下因

算法进行分析，为农业企业提供作物管理建议、病虫害预警和精 准施肥指导等服务。医疗领域，医疗领域大模型辅助医生在复杂诊 断任务中作出更准确的判断，当前已有多家医疗行业 SaaS 服务商提 供医疗影像 SaaS 服务用于存储、统计和标注医学影像数据，在接入 影像分析专项的 AI 后，医学影像 SaaS 的分析能力得到显著增强， 有效解决基层医疗机构的服务能力不足，提高患者就医体验。工业 领域，将生产、运维、质量监测等 SaaS