帮助企业提高生产效率、提升客户体验和创造新的商业价值。举例来看， 1、安防行业作为 AI 技术落地应用较为领先的领域，率先受益于 AI 技术的成熟发展：随着 AI 逐步渗透到视频前后端设备中，AI 技术能够 对视频数据进行实时的结构化处理与分析，呈现在人工面前的并不是实 时的大量视频数据，而是经过 AI 分析后的结果。传统安防产业在产品、 技术与应用等多维度实现了更深层次的进化与变革。2、人工智能亦将 更加广泛地应用到智能制造行业中，机器视觉检测是 辨率提高，通 过网络回传的数据量也越来越大，将数据的结构化、处理与分析完全集中到云端会有网 络传输压力、实时性要求达不到、准确性降低等问题。 “云+边缘”的边缘计算解决方案，把 AI 算力注入边缘，提升 AI 服务器的响应速 度，也大幅降低了网络运营成本。通过在网络摄像头上添加人工智能芯片，前端摄像头 可以实时对视频数据进行结构化处理。例如，设置在交通路口的摄像头可以提取车牌， 车型 行为分析、异常侦测、统计功能等），无需额外增加 AI 协处理器，有望率先大规模推广。 结构化分析摄像机：以北京君正的 T20+T01 方案为例，在 IPC SoC 基础上加入了 简单的 NPU 浅层处理器，能够从视频数据中提取一些特定信息比如车牌、车辆信息等。 深度学习摄像机：有单独的 AI 芯片（GPU/FPGA/ASIC），采用深度学习算法，对视 频数据进行结构化处理，并做不同维度的分析，提高目标的识别准确性。

度训练技术，不仅极大地加快 了训练速度，还大幅降低了 GPU 内存的消耗。 DeepSeek-R1-Zero 通过强化学习架构创新实现突破性性能，核心技术创新体现在训 练效能优化策略、双维度评价体系、 结构化训练范式三个维度。 DeepSeek-R1 采用分阶段强化学习架构演进，包括冷启动阶段、面向推理的强化学习、拒绝采样 与监督式微调、全场景强化学习等。 l AI 应用爆发在即，算力需求持续攀升，关注 格式规范”的复合奖励机制：前者通过数学符号解析与代码编译测试进行精确 度验证，后者要求模型将 推理过程严格置于 结构化标签内。这种双重设计既保障了技术问题求解的严谨性，又确保了输出内容的可解析性，为自动化评估提供标准化接 口。 3 ）结构化训练范式。研 发团队设计了标准化指令模板，通过分离推理过程与最终结论的结构化输出要求，既保证了知识表达的清晰度，又保留了内容创作的自主性。该模 板仅规范输出框架，避免对具体 进行强化学习。 DeepSeek-R1(-Zero) 通过 ( 分阶段 ) 强化学习实现性能 突破 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图： DeepSeek-R1-Zero 模型结构化训练模版 图： DeepSeek-R1-Zero 训练中针对 AIME 正确率持续提高 资料来源： DeepSeek-R1 技术报告，国信证券经济研究所 整理 资料来源： DeepSeek-R1

系统顺序扫描性能，平均每节点吞吐量不低于 1 万条/S，单条记录 平均响应时间不超过 200ms； 数据仓库要求：结构化数据存储系统导入/导出性能单节点平均 吞吐量不低于 40MB/S；结构化数据存储系统 Hive Aggregation 处 理性能，单节点平均可达到 5GB/M；结构化数据存储系统 Hive Join 处理性能，单节点平均可达到 3.8GB/M。 （四）应用系统指标 （1）地理信息平台 设计应充分考虑发展的需要、移植的需要，而当具有良好的扩展性、 伸缩性和适度冗余。 信息资源数据库设计需要充分考虑到未来的发展和变化，在设 计过程中主要体现在： 第一、支持 XML 以文件形式在数据库中存储结构化信息，可以 支持适度扩展与变化的业务； 第二、在部分业务中采用了基本属性描述与扩展属性描述相结 合的方式，有利于系统扩展； 第三、数据提供源与数据提供范围采用动态配置方式，有利于 信息资源与下级平台逐步互联互通； 2、数据资源规划框架 管理运营数据中心数据资源规划原则如下： （1）读写分离，创建高效数据资源库。具体到本项目中，把用 于分享和查询的数据独立建库，尽可能的减小对业务库的影响。 （2）数据资源库高度结构化。数据资源库高度结构化、规范化、 标准化，是进行信息交换的基础。 （3）数据库层次分明，布局合理。具体到本项目中，根据数据 库的应用场景分为标准库、基础库、系统库。标准库用于存储管理 平台数据中心的各

的其他流程 环节，全面准确的记载信息，帮助医生做出正确决策。不同地域的医疗体系，医疗系统内各个 机构之间，医疗队伍不同人之间普遍存在用语不统一的问题，这就要求信息化实施过程中 术语不仅仅要是结构化的，更要是要标准化的，整个数据后台需要有语义支撑。否则，病历在 不同的医疗机构之间信息传递，信息名称不同，造成医生对病人情况的判断造成失误，信息的 无障碍流通只能是一句空谈。 此外，语义化个人 体系的形式化 表达、临床标准术语集与书写术语集的映射与整合和大规模术语加工平台及术语服务发布； 中医临床信息内容和组织的信息建模、形式化知识表示、临床自然语言处理、科研数据的抽取 与转换和非结构化信息处理；由海量数据分析与数据挖掘而产生的对计算性能的挑战，以及 由于各类数据挖掘和机器学习算法的可用性、有效性及效率的不同，需要寻找适合中医学特点的 知识发现框架并对知识建模；其中涉及的相关技 持。 分析现在、计算未来，IBM选址布局优化解决方案规划“智慧的城市”经济信息、地理、人口、 文化等综合信息的收集是解决这些问题的起点，然后分析、统计、集成、互联这些数据，并且 将其系统化、结构化和智能化，这将提供给城市管理者和企业运营者们更多的洞察，从而支持 规划决策。IBM有着多年海量人口、经济、地理等信息收集和分析的经验，有着自身的海量 数据分析和优化工具，在应变处理和数学建模方面卓有成效，同时提供软硬件的工具，提供

一键按钮上报优秀录音、话术等。 增设“连通”权限 ，对于有疑问客户 实 现一站式、一通解决客问题 ，用服 务粘性增加回款。 一键看板 -- 数字业绩展 示 传统知识库 数据结构化 信息以预定义的格式存储（如 FAQ 、产品手册），依赖 关键词匹配。 响应不灵活 需预设标准化流程和文案，灵活性差处理能力僵化，难 以应对复杂问题 静态知识体系 更新缓慢，依赖人工，无法自动根据外部变化同步更新

率先引入财政部主推的 PPP 模式，破解资金难题，实现政府、 企业互利共赢。通过引入社会资本，并选择有实力的合作方分期共 建智慧旅游，解决了一次性投资过大的问题；通过政府购买服务、 智慧旅游系统自身造血以及结构化融资等手段，将投资和政府未来 的购买服务转换成股票，一次性回收，解决了传统智慧旅游建设回 报率低的问题，将会成为未来我国智慧旅游建设的主流模式。 （4）以智慧旅游微平台促进产业融合发展 通过 出发，整合旅游行业的发展资源，从旅游产业管理和服务的业务环 节入手，以智慧旅游用户的需求为导向，设计 XX 智慧旅游建设路 线和方案。 XX 市 XX 区“智慧旅游”是一个完整开放的、具有结构化和层次 化又相对独立的有机生态系统。该系统的总体框架是：以 3DGIS 引 擎为基础，以云数据中心、指挥调度中心为支撑，利用互联网、移 动互联网等信息门户，以组织保障、标准规范、运维管理及安全保 密内容页面、只允许用户登陆后才可以浏览、只允许通过本站页面 连接查看等。此外，一些以 pdf 等非文本格式呈现的数据也难以自 102 动抓取。 仔细分析页面内容及其组织方式，确定抓取规则。由于网页是 半结构化文档，除了数据内容之外，还包括大量格式和其它多媒体 信息。抓取前务必了解网页数据的组织特点，确定目标数据项的识 别规则。借助数据抓取软件或编程，依据规则抓取数据。 （5）视频监控采集系统 1）实现视频设备基本信息的管理维护功能：

Transformer。Transformer 不再基 于对每个单词的单独理解进行处理，而是将句子和段落作为一个整体进行处理， 使 LLM 能够从自然语言中深入理解人类的意图，并让一系列应用成为可能：从描 述中生成艺术创作、将大量非结构化数据提炼成简洁的摘要、更准确的翻译、回 答复杂的查询等。 以模型中的参数数量衡量，大型语言模型的参数在过去五年中以指数级增长。模 型的性能非常依赖于模型的规模，具体包括：参数数量、数据集大小和计算量，

停车场感知计算技术通过在场内部署的摄像机、雷达等感知设备和边缘计算单 元，实现停车场内的车辆识别与定位、车牌识别、空闲车位识别、AVP 车辆监控与定 位、障碍物感知与定位、停车场监控等功能，提供行为分析，车辆分析，行人抓拍， 结构化数据等能力，为驾驶员提供车找位引导、反向寻车服务，为 AVP 车辆提供引导 服务等价值应用。 图 3-4 路外停车场感知计算系统示意图 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 17 视觉