3.2.1 数据采集模块.............................................................................27 3.2.2 数据处理模块.............................................................................29 3.2.3 模型训练模块... 随着业务规模的扩大，企业面临数据量激增的挑战，传统的分 类方法已难以满足高效的运营需求。因此，利用 AI 大模型进行自 动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 1. 提高数据分类的自动化程度，降低人工干预。 2. 提升分类准确性，减少误分类带来的影响。 3. 提供实时响应能力，以应对快速变化的市场环境。 负责接入来自不同来源的数据，包括结构化和非结构化 数据。 数据处理模块 对接入的数据进行清洗、归约和特征提取，为模型输入 做准备。 模型推理模块 调用训练好的 AI 大模型进行实时分类。 结果反馈模块 收集用户反馈与分类结果，以用于模型的持续优化。 可视化展示模块 将分类结果以图表、报表的形式直观展示给用户。 综上所述，AI 大模型流水分类系统的设计方案将有效提升企业 数据处理的自动化水平和准确性，优化资源配置与决策支持，增强

通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 5. 改善数据质量 序，扫描用户微 博，抓取用户微博 内容，社交圈信 息，存入大数据区 处理对象 实现技术 实现功能 应用场景 Page23 企业数字化转型总体架构——流程 调 度 层批量处理流程  批量数据处理由流程 调 度 层部署的 自定义开发 WorkFlow 组件调 度 运 行  整个流程主要完成如下工作： 1. 获取业务系统结构化数据，存 入临时数据区 2. 获取企业内外部非结构化数 追加） 4. 按照主题数据模型整合数据并 生成汇总 5. 数据加工计算后，结果交付到 数据集市，支持分析类应用 Page24 企业数字化转型总体架构——流程 调 度 层实时数据处理流程  实时数据处理强调的是实时或准实时获 取并处理数据，通常采取消息队列等技 术构建“数据流”  整个处理流程 由流程 调 度 层部署的自定 义开发 WorkFlow 组件调 度 运行  整个流程主要完成如下工作：

化率和客户满意度。 为了实现上述目标，项目将采用以下关键技术和方法： 1. 分布式计算架构：利用云计算和边缘计算资源，构建高性能的 分布式计算环境，确保 AI 大模型的训练和推理效率。 2. 多模态数据处理技术：整合企业的结构化数据（如 ERP、CRM 系统）和非结构化数据（如文本、图像、视 频），形成统一的数据平台，为 AI 模型提供丰富的数据源。 3. 模型管理平台：开发一套完整的模型生命周期管理工具，涵盖 略，显著降低模型的训练和推理成本。通过引入分布式训练技术和 模型压缩算法，预计训练成本将降低 30%，推理成本降低 50%。 此外，项目将提供详细的成本分析和优化建议，帮助企业实现资源 的最优配置。  提高模型在多模态数据处理中的准确性和效率  实现跨云平台和边缘设备的自动化部署  通过在线学习和微调机制，持续优化模型性能  显著降低模型训练和推理的资源消耗  提供全面的成本分析和优化策略 最后，项目 交互与整合能力较弱，导致数据分析的深度和广度受限。 从技术角度来看，企业现有的基础设施主要以传统服务器和本 地化部署为主，云计算和大数据技术的应用尚处于初步阶段，资源 利用效率较低，难以支撑大规模数据处理和 AI 模型的训练需求。 此外，企业的数据治理体系尚未完善，数据质量参差不齐，缺乏统 一的元数据管理和数据标准，这为后续的数据分析和 AI 应用带来 了较大挑战。 在人才和团队方面，企业虽然拥有一定数量的技术人员，但在

应用通常会涉及到结构化及非结构化的数据使用，因此 Data+AI 平台需要具备多 模数据管理能力，方便企业在 Data+AI 开发过程中高效利用各种类型的数据。 端到端的 Data+AI 开发 Data+AI 开发包括数据处理、模型构建及大模型训练等环节。平台需提供全面的开发 工具，并实现从数据到 AI 模型的全流程管理，以确保数据与 AI 的深度融合。同时不 同团队能在统一平台上高效协作，有效降低管理成本，提升开发效率。 案，实现数据和 AI 的全面管 理，以提升 AI 应用的整体性能和可靠性。 第一部分：Data+AI 大咖观点 7 多引擎适配 在 AI 领域，由于数据处理和算法需求的多样性，单一引擎难以满足所有 AI 应用。因 此，平台需要能够适配多种引擎，以便根据具体需求灵活选择引擎，这对保证 AI 解 决方案的效果和效率至关重要。 1.5 阿里云 DMS 中，必须有海量数据的支撑：经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程， 才能最终产生业务价值。事实上，大模型本身就是数据处理后的产物，以数据驱动的 决策与创新需要通过更智能的平台解决数据多模处理、实时分析等问题，这正是以阿 里云为代表的企业推动 “Data+AI”融合战略的核心动因。 那么，“Data+AI” 对于数据处理究竟意味着什么？从字面意义来理解，Data+AI 是 指将数

园区管委会 园区物业 集团公司 系统集成商 能源服务商 电力总包 企业 APP 企业能源管控平台 燃气表 冷热量表 火灾探测器 摄像头 数据处理 数据存储 数据交互 流量计 烟雾传感器 运营层 展现层 智能电表 智能照明 远传水表 压力计 WEB ( 一 ) 能 源 供 应 电力监控、电力运维 保障变电所安全、稳定、经济运行，解决运维难的问题 适用不同行业不同地区的碳核算，可扩展新的核算指 南 • 根据产量、减排指标等核算碳配额，提前规划碳资产 • 生成完整的碳排报告 碳资产管理 数据处理系统，提供基础服务 碳资产管理驾驶舱 为客户提供数字化服务，全局掌握碳排放情况。 碳排核算 - 核算清单 核算各环节碳排放，生成核算清单。 点，通过多种方式快速提醒相关人员干 预 切除，保证能源供应安全。 节能降费 提供容需量电费统计 ，帮助企业降低基本 电费。为调整负载、削峰填谷、无功补偿 等节能改造提供数据支持。 企业能源管控平台 数据处理平台 智能物联网感知平台 展现层 WEB APP

过投射特定的光图 案，根据物体表面的变形来获取三维信息。 采集到的空间信息是复杂而庞大的，需要通过复杂的计算算法进行重建和场景理解。 在这个过程中，关键技术发挥着至关重要的作用。 点云数据处理是 3D 感知技术的基础环节。激光雷达及深度摄像头采集的点云数据 通常包含大量的噪声和冗余信息，需要经过滤波、降噪、特征提取等预处理操作。滤波可 以去除噪声点，提高数据的质量。降噪则进一步减少数据的干扰，使数据更加平滑。特征 据传输的质量和可靠性。例如，在远程手术场景中，需要保证数据的实时传输和低延迟， 网络切片可以为手术设备分配专用的网络资源，确保手术过程的顺利进行。 边缘计算与云协同是实现超低延迟感知的另一个关键技术。利用边缘计算将数据处理 从中心服务器迁移至网络边缘，能够大幅降低延迟。在边缘节点上，对数据进行实时处理 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 14 和分析，只将有价值的数据传输到云端，减少了数据传输的时间和带宽消耗。同时，云平 AI 加速与分布式处理也是该领域的关键技术之一。结合 AI 芯片和分布式计算架构， 5G/6G 网络不仅能够实现快速数据传输，还能在终端设备上进行初步数据处理。AI 芯片 具有强大的计算能力，可以加速深度学习算法的运行，提高数据处理的速度和效率。分布 式计算架构则将计算任务分配到多个节点上进行处理，提高了系统的并行处理能力和可靠 性。通过这种方式，分担了云端计算压力，提高了整体系统响应速度。

技术引入人力资源领域的岗位推荐 系统，分析其在实际应用中的可行性与效益。研究范围主要涵盖以 下几个方面：首先，我们将评估 DeepSeek 技术在现有岗位推荐系 统中的集成难度和成本效益比，重点关注其算法优化与数据处理能 力。其次，研究将深入探讨 DeepSeek 在提升推荐精准度、用户满 意度及员工留存率方面的潜在贡献。此外，我们还将分析在不同行 业、企业规模及文化背景下，DeepSeek 技术的适应性与可扩展 Deepseek 岗位推荐系统的技术架构基于微服务设计，采用分 布式计算框架，确保了系统的高可用性和扩展性。系统主要由数据 采集模块、数据处理模块、推荐算法模块和用户接口模块组成。数 据采集模块负责从多个渠道收集岗位和求职者的数据，包括招聘网 站、社交平台和公司内部数据库。数据处理模块则对这些数据进行 清洗、转换和存储，确保数据的质量和一致性。推荐算法模块是整 个系统的核心，采用多种机器学习算法进行岗位推荐，包括协同过 配，确保推荐的精准度。 为了实现这一目标，系统将采用分布式计算框架，如 Apache Spark，以处理大规模数据集。Spark 的并行计算能力和内存优化 特性能够在短时间内完成复杂的数据处理任务，提升了系统的响应 速度。此外，深度学习模型如 BERT 将被用于自然语言处理任务， 以更准确地解析岗位描述和简历文本，提取关键特征。  技术架构：系统采用微服务架构，各个模块如数据采集、特征

复杂度、高计算需求的百亿、千亿级大模型训练推理；河南郑州智算 中心开工建设，总投资超 16 亿元。当前，以智算中心为代表的数字 新基建正加速推进、快速落地。 （三）技术革新，激发智算行业创新活力 随着大模型参数量持续增大，数据处理难度和模型训推复杂度不 断提升，持续推动智算技术革新，激发了行业创新活力。在芯片方面， 我国芯片研发与美国相比，虽起步较晚，但在技术研发和产业生态建 设方面，正逐渐展现出强劲发展势头。目前，我国部分企业已实现 服务用户众多，亟需通过数字化转型降低生产经营成本，提高运营服 务效率。为了进一步提高对人工智能技术的应用水平，加快推动业务 变革，促进产业升级，央国企正在积极推动智算建设布局。不同行业 央国企业务覆盖范围、经营规模、数据处理实时性以及信息安全保障 等方面存在显著差异，其智算布局也呈现出多样化的特点。在智算中 心的选址和建设过程中，央国企普遍遵循贴近业务场景和用户集中区 域的原则，以提供更优质的算力服务。同时，充分考虑国家宏观政策 一算力引擎”。中国电信规划并建设了全国“2+3+7+X”公共智算云池， 尤其在京津冀、长三角建设液冷单集群万卡智算池。 金融行业注重数据处理的安全性、实时性，智算中心大多部署在 一线城市及省会城市，以满足全国或区域性的智算应用需求。金融机 构每日产生海量的交易数据、客户信息数据等，对数据处理的安全性、 实时性要求极高。智算中心具备强大的数据计算、分析和决策支持能 力，有效支持金融结算、风险评估、市场分析、合规监管、智能客服

27 26 25 25 价值聚集 转型视角 协同合作 有序执行 09 企业数智应用白皮书 数据分析以65%的高关注度位居首位，凸显了企业从“数据积累”迈向“数据驱动”的迫切需求。 数据处理、数据指标体系建设紧随其后，进一步印证了企业对于数据治理与价值挖掘的重视。 系统应用与价值推广也成为企业当前的核心关注点，如何让数据真正赋能业务，成为关键课题。 辅助业务决策，让数据成为管理者的“智慧大脑”； ●��最关注:同行业标杆企业建设经验， 同时希望可以有跨行业的数智化经 验交流机会 ●��次关注:数智化能力及价值评估&企 业总体架构设计 结论: ●��最关注:数据分析 ●��次关注:数据处理、数据指标 结论: ●��最关注:数据辅助业务决策&消除信息孤岛 ●��次关注:智能化IT管理 结论: ●��目 前 主 要 关 注 系 统 应 用 、 价 值 推 广问题 ●��其 辅助业务决策， 40.10% 不同终端设备之 间无缝切换 咨询能力， 9.30% 建设可靠性， 17.41% 建设周期， 21.16% 系统应用、价值 推广，27.22% 数据指标，13% 数据处理，13% 02 围绕数智化建设，企业都在关心什么？ 企业最关注的是同行业标杆的建设经验，同时也希望获得跨行业的经验交流机会，以拓宽视野、优化自身实践。 数智化能力及价值评估以及企业总体架构设

全维度数据管理 • 多样化数据处理 • 云边端推理 • 云边端部署 • 交互式建模 • 拖拽式建模 • 知识库 • 向量库 • 能力集成 • 数据安全审计 一站式工程化套件实现 AIGC 落地应 用 向导式 + 图形化降低 AIGC 门槛，开放性 + 工程化加速 AIGC 落地 大模型使能 部署推理 模型管理 模型训练 / 微调 算法开发 数据处理 13 旷视天元