进行横向对比和分析。以此为基础，总结和提炼出 《指南》指标体系本地化的关键点，结合中国园区 相关指标的可获得性、适用性和特殊价值等要因素， 对《指南》中提出的经济、社会和环境三个维度方 面的绩效指标分别进行筛选，提出“可直接应用”、 “调整后使用”、“整合或删除”的本地化建议。 为分析本地化指标体系对中国工业园区的适用性， 研究团队选取天津经济技术开发区、合肥高新技术 产业开发区和苏州工业园区，从经济绩效、社会绩效、 工业园区试点、绿色园区等示范试点创建和评价工 作。 本地化指标体系对比研究 为系统了解中国工业园区发展评估相关政策规定， 本研究遴选了国家层面以及典型省市、园区和企业 层面的政策文件，并从评估目的、适用对象、评估 维度、指标体系结构、评价计算方法、评价比较范 围、数据可得性、考核评价约束性等维度对选定文 件进行解读分析。国家层面政策文件包括绿色园区、 低碳园区、循环化改造园区、生态工业示范园、国 生态工业示范园、国家级经济技术开发区、国家级高 新区、工业企业社会责任，这些指标体系的框架、实 施、考核等对于《指南》在中国的本地化具有重要参 考价值。本研究将《指南》与中国七类工业园区评价 指标体系从评估目的、适用对象、评估维度、指标体 系结构、评价计算方法、数据可得性、考核评价约束 性等 7 个方面进行多维度横向比较，以寻找评价指标 体系的差异性。总体来看，在指标体系评价覆盖领域 方面，《指南》评价指标体系从经济、社会、环境三

安全管理、保障管理等方面的要求。 本标准适用于大中型体育场馆的智慧化建设、改造以及日常管理，小型及其他类体育场馆可参照使 用。 注：在不引起混淆的情况下，本标准中的“大中型体育场馆”简称为“场馆”。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本标准必不可少的条款。其中，注日期的引用文 件，仅该日期对应的版本适用于本标准；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于 本标准。 云运维管理接口技术要求 YD/T 3337 面向物联网的蜂窝窄带接入（NB-IoT）终端设备技术要求 YD/T 3548 通信运营企业能耗计量与管理系统技术要求 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本标准。 3.1 大中型体育场馆 large and medium-sized stadiums 拥有3000座以上室内健身场地或10000座以上露天健身场地的体育场馆。 3.2 、物联网、5G通信、大数据、人工智能、数字孪生等现 代信息技术，形成体育场馆即时感知、科学决策、主动服务、高效运行、智能监管等功能为一体的新型 建设和运行管理模式。 4 缩略语 下列缩略语适用于本标准。 AI：人工智能（Artificial Intelligence） API：应用编程接口（Application Programming Interface） AR：增强现实(Augmented

快速迭代优化：根据试点反馈，不断调整和优化AI工具的使用方式。 3. 创建⾼价值任务模板库： 分析过往成功案例，提炼高效沟通模式。 利用生成式AI，根据不同场景和目标受众，生成多样化的模板。 不断测试和优化模板，确保其效果和适用性。 ⽣成式AI通过定义好的提⽰词模版，帮助特定⻆⾊提效 评估资产配置 根据当前的[经济指标]和[客户投资目标]，概述一个优化的资产配置策略，以平衡投资组合。 审查投资组合表现 创建⼀个系统的 化投资组合提案，包括⻛险管理策略。 ⻆⾊⽰例1：投资经理AI助理 角色示例2:科技金融合规官Al助理 生成式Al通过定义好的提示词模版，帮助特定角色提效 确立合规性 创建一份全面的清单，列出适用于[行业]初创公司的所有合规法规。 合规最佳实践 识别并解释每个金融科技公司应实施的反洗钱 (AML)和了解你的客户 (KYC)的最佳实践。 合规检查 对照相关的合规法规交叉检查[特定企业操作]

性的解决方案、高精度和合规性。劣势：适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。 2 ）通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模 型 可能性较小。通用大模型在行业数据量 ，性价比 ，精确性、适用性、实时性、推理速度 ，合规性和风险控制等方面表现欠佳。 通用大模型“ 百模大战 ” ， 头部模型国外领先较大 ， 平均水平国内外差距较小 ， 中文上国内表现更优。 1 ） 国外通用 GPT4-Turbo 训练，金融专业知识不足；另外一方面，如果从底层开始训练大模型， 所需要投入的算力成本非常高，比如千亿级别的通用大模型，训练一次需要付出几千万的成本 在特定任务上，精确性与适用性欠缺，需要更多优化与定制。金融垂类大模型通常会投入大量的时间和资源来收集和整理金融领域的专业 知识。这些专业知识包括金融术语、金融工具和金融法规等。通用语言模型虽然可以通过金 》，东吴证券研究所 3.2.1. 国外金融垂类模型案例：彭博 BloombergGPT 14 【应用层】： FinGPT 的最后一个组成部分是应用层，旨在展 示 FinGPT 的实际适用性。它为金融任务提供实践教程和演示应 用程序，包括机器人咨询服务、量化交易和低代码开发。 【 LLMs 层】：处于核心位置，它包含各种微调方法，优先 考虑轻量级适应，以保持模型的更新和相关性。

GTC 大会上推出 4 个针对各种生成式 AI 应用程序进行优化的推理平台，其中发布带有双 GPU NVLink 的 H100 NVL 加速计算卡， 以支持 ChatGPT 类大型语言模型推理。与适用于 GPT-3 处理的 HGX A100 相比，配备四对 H100 与双 GPU NVLink 的标准服 务器的速度最高可达 10 倍。 l 计算与网络事业部收入占比提升，数据中心超过游戏成为收入主要来源。 高级复杂算法和通用性人工智能平台。 FPGA 半定制化 容易编辑 高 中 可通过编程灵活配置芯片架构适应算法迭代，平均性能较高；功耗较低； 开发时间较短。 量产单价高；峰值计算能力较低；硬件编程困难。 适用于各种具体的行业。 ASIC 全定制化 难以编辑 高 低 通过算法固化实现极致的性能和能效、平均性很强；功耗很低；体积小； 量产后成本最低。 前期投入成本高；研发时间长；技术风险大。 当客户处 在训练负载中具有绝对优势。据 IDC 数据， 1H21 中国 AI 芯片市场份额中， GPU 占比高达 91.9% ，依然是实现数据中心加速 的首选。 GPU 通用型较强、适合大规模并行运算，设计和制造工艺成熟，适用于高级复杂算法和通用性人工智能平台。 lAI 芯片又称 AI 加速器或计算卡，是专门用于处理人工智能应用中大量 计算任务的模块。随着数据海量增长、算法模型趋向复杂、处理对象异 构、计算性能要求高，

金融任务增强的大模型 适用于需要生成或理解金融领域知识的任务， 通常用于金融文档的理解、摘要和解释。 侧重实现金融场景，例如信贷风控、投资 决策、保险销售等。 更注重推理过程，核心是如何更好地实现 金融业务场景。 用户理解+金融领域知识库（资源消耗小） 更适用于需要执行金融特定领域场景的 应用，如金融知识图谱构建、自动化决 策等。 目标 侧重点 技术 适用任务 行业知 识小白

无功常数，电压、电流，功率及功率因数，第 1 结算日时间等参 数信息。 ●智能燃气流量计功能特点  商业 NB-IoT 物联网燃气表用于计量管道中气体的流量， 同时具有预收气费、阶梯气价、异常报警、无线通讯等功能，是 适用现代化燃气管理的智能计量器具。  商业 NB-IoT 物联网燃气表内部集成有 NB-IoT 移动通信 模块，可通过 NB-IoT 基站、核心网、IoT 平台、应用服务器网 络架构，实现远程无线抄控。 预览、评审、备案、附件管理等；同时可以根据预案编制规则生成 应急预案模版，为应急预案编制提供基本参考，方便应急预案的生 成。具备向导式编制，智能化编制方式，根据用户输入的预案编号、 名称、选择类别、适用范围自动生成具备预案基本要素的预案初稿。 应急预案后台管理 应急预案基本信息采集、文本预案导入等功能，应急预案基本 信息包括：预案名称、预案版本号、使用范围、预案类别、单位名 称、使用领域、 应急预案任务分解 87 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 应急预案登记管理 实现了应急预案基本信息采集、文本预案导入等功能，应急预 案基本信息包括：预案名称、预案版本号、适用范围、预案类别、 单位名称、危险源、适用领域、关联事件、事件级别、发布日期、 预案内容等信息，为用户提供预案模版和预案导入两种方式采集应 急预案。 应急预案任务分解 根据模板化的数字预案，提供预案任务分解的功能，将预案可

图上，引导驾驶员将汽车高效的开到指定的空闲车位。在沿车找位导航路径行驶过程 中，能够提供超视距动态路况预警，行人车辆信息实时推送，车路信息实时交互等服 务，为驾驶员提供数字化全息视角确保驾驶员安全。车找位引导服务，适用于车流量 大，车位紧张的停车场，它能帮助车主快速高效的停车，大大的提升了车主停车效率。 AVP 自主代客泊车服务：在停车场入口处，车主通过智能终端的“一键泊车”触 发 AVP 功能，即可离开 快速施工、成本可控、整 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 20 体不影响停车场美观等特点。 AVP 适用场地标识规范基于《GB 5768.3-2009 道路交通标志和标线第 3 部分： 道路交通标线》的规定，遵循其中停车场及停车位相关规定。同时 AVP 适用场地标识 应符合各地停车场建设相关规范，满足相关建设规范。AVP 场地标识的设计需要考虑 形状、尺寸、颜色、材质、内 景区周边和景区内交通流量预测和疏导，空闲车位导航，快速疏导 车辆通行和有序停放 路侧公 共资源 占路停车，逃费 选择地段合理规划和施画车位，收费管理，避免路内停放车辆过多 导致道路通行不畅 智慧停车管理体系需要适用于各个停车场相关利益角色、适配于不同停车场景、 能够切实解决停车场管理痛点的解决方案，最终实现停车位资源利用率的最大化，停 车场利润的最大化，车主停车服务的最优化。随着无人驾驶技术和人工智能技术的发

楼、配套用房和门卫的抗震设防分类为标准设防类（丙类建筑），地震作用按 6 度计算、抗震措施按 6 度考虑，抗震等级为四级。 4.6 结构体系选择 工程在确定结构体系时，应考虑材料用量、建筑内部空间、房屋适用高度、抗震性 能、房屋的重要性、抗震设防烈度、场地类别以及材料供应和施工条件，并结合结构体 系的经济技术指标，建议本项目数据中心机房采用现浇钢筋混凝土框架结构体系。 4.7 地基基础 因目前 间接蒸发冷 却系统 冷板式液冷 浸没式液冷 可维护性 设备多，管 线多，维护 量大 系统简单， 维护量较 少 系统简单， 维护极为简 单 液冷系统简单，但目前应 用少，需要专业人员维 护 适用功率密 度 5~12kW 5~12kW 5~12kW 10~30kW 10~100kW 出架率 1.0 1.05~1.10 0.80~0.90 0.65~0.75 0.35~0.40 PUE（贵阳 式水冷冷冻水系统为计算对比基准。 液冷作为目前数据中心新兴制冷技术，其节能性毋庸置疑，但还未大规模应用。液 冷技术正逐步趋于成熟，一方面供应厂家选择范围小，另一方面其投资造价居高不 下。此外液冷适用于高功率密度机柜（冷板式15kW以上，浸没式40kW以上才能体现 其优势），本项目机柜功率密度规划为6kW。因此液冷在本项目应用中仅考虑试点或 展示机房应用。 由于企业自身需求，本项目需规划1栋采用集中式水冷冷冻水系统空调方案的数据

指令集和自动调整通信数据块大小，显著减少了 L2 缓存的使用及对其他 SMs 的干扰。 l 采用 FP8 混合精度训练技术，不仅极大地加快了训练速度，还大幅降低了 GPU 内存的消耗。基于低精度训练领域的成熟经验，开发人员构建了一个适用于 FP8 训 练 的混合精度框架，其中大部分计算密集型任务以 FP8 精度执行，而关键操作则保持原有精度，以确保数值稳定性和训练效率之间的平衡。结合 FP8 训练框架， 能够将 缓存激活值 亿个晶体管。相较于 H100 ， GB200 的算力提升了 6 倍；而在处理多模态特定领域任务时，其 算力更是达到 H100 的 30 倍。 GB200 NVL72 是一套多节点液冷机架级扩展系统，适用于高度计算密集型的工作负载，它将 36 个 Grace Blackwell 超级芯片组合 在一起，其中包含通过第五代 NVLink 相互连接的 72 个 Blackwell GPU 和 36 个 FPGA 、 ASIC 等，其中 GPU 是前期较为成熟的 芯片架构，属 于通用型芯片； ASIC 属于为 AI 特定场景定制的芯片。由于 GPU 通用型较强、适合大规模并行运算，设计和制造工艺成熟，适用于高级复杂算法和通 用性人工智能平台。 由于 ASIC 根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够更有针对性地进行硬件层次的优化，因此具有更高的处理速度和更低的能耗； 相比于其他 AI 芯片，