本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 ① RWA无所不包，其中法币与土地会构成最具双向影响力的两次“实虚合作” —— 第一次形成“法币 稳定币”；第二次形成“土地链服务商”（类似于云服务商；不绑定单链、支持跨链流转，降低迁移 门槛），土地作为资源性资产，被数字化为链上权益单位后，可以被跨链流转、交易或抵押。 ② 随着链上和链下世界的 02 稳定币：连接虚拟与现 实的价值桥梁 吴琼、陈昊飞 目录页 稳定币:机制、分类和风险 稳定币相关的若干宏观问题 应用场景 目录 CONTENTS 01 02 03 04 05 监管发展 香港稳定币经济生态 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 6 稳定币：机制、分类和 信任与价值存储 在传统金融体系之外，数字货币提供了一种 新的价值存储方式，尤其是稳定币，通过与 法定货币挂钩，增强了数字资产的信任度和 稳定性。 市场波动的避风港 稳定币在加密货币市场中扮演着避风港的角 色，允许投资者在市场波动时迅速转换资产 ，减少价格波动带来的风险。 推动全球化支付 稳定币的出现促进了跨境支付的效率和成本 效益，为全球贸易和金融服务提供了更加便 捷的解决方案。

模型在银行系统中的部署仍面临诸多挑战，包括数据安全、模型性 能优化、系统集成和合规性等问题。 为应对这些挑战，本项目旨在设计一种切实可行的 Deepseek 大模型部署方案，确保其能够在银行环境中高效、稳定、安全地运 行。该方案将结合银行的实际业务需求和技术架构，从以下几个方 面展开：首先，明确大模型在银行系统中的核心应用场景，包括但 不限于客户服务、风险管理和运营优化；其次，设计高可用、高性 能的模型部署架构，确保系统能够支持大规模并发请求；再次，制 定严格的数据安全和隐私保护策略，确保符合金融行业的监管要 求；最后，通过持续的性能监控和优化，保障大模型在实际运行中 的稳定性和效率。 在项目启动前，我们已对多家银行的业务需求和技术现状进行 了深入调研，总结出以下关键问题： - 客户服务场景中，传统客服 系统的响应速度和准确性不足，导致客户满意度下降； - 风险管理 景将更加广阔。本项目不仅着眼于当前的业务需求，还将为银行构 建一个可扩展、可持续发展的智能化平台，助力其在激烈的市场竞 争中保持领先地位。 1.2 项目目标 本项目的主要目标是将 Deepseek 大模型高效、稳定地部署到 银行系统中，以提升其在金融服务领域的智能化水平。具体目标包 括以下几个方面： 首先，通过 Deepseek 大模型实现对银行海量数据的智能分析 与挖掘，提升数据处理效率，降低人工干预成本。模型将能够自动

过持续的更新和优化，确保其在实际应用中的高准确性和可靠性。 例如，在医学影像诊断领域，DeepSeek 智算一体机将能够自动识 别和标注病灶区域，辅助医生进行更快速、更精准的诊断。 为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 采用智能化的运维管理系统。该系统能够实时监控设备的运行状 态，预测潜在故障，并提供远程维护和升级服务。此 外，DeepSeek 智算一体机将支持绿色节能技术，通过智能功耗管 基础设施层是整个系统的基础，主要包括硬件资源和网络架 构。硬件资源采用高性能服务器集群，配备 GPU/TPU 加速器，确 保数据处理和模型训练的高效性。网络架构采用冗余设计和高速互 联，保证数据传输的稳定性和低延迟。此外，数据中心部署了分布 式存储系统，支持海量医疗数据的快速存取和备份。 数据处理层负责数据的采集、清洗、存储和管理。系统通过标 准化的数据接口，支持从电子病历系统（EMR）、医学影像设备 化转型和智能化升级。 2.1 硬件架构 在医疗场景的 DeepSeek 智算一体机硬件架构设计中，我们采 用了模块化、高扩展性和高可靠性的设计理念，以满足医疗场景对 计算性能、数据安全性和系统稳定性的严苛要求。核心硬件架构由 计算单元、存储单元、网络单元、电源与散热系统以及安全模块五 大部分组成，各部分通过高速总线互联，确保系统整体性能的最优 化。 计算单元采用多核高性能处理器集群，包括

构建灵活的考评框架，使其能够适应不同领 域（如自然语言处理、计算机视觉等）和不同规模的数据集， 满足多样化的业务需求。 4. 提高系统可扩展性: 采用模块化设计，支持随业务增长进行功 能扩展和性能优化，确保系统能够长期稳定运行。 5. 降低运维成本: 通过自动化部署和监控机制，减少人工干预， 降低系统运维成本，同时提升系统的可靠性和可维护性。 为实现上述目标，系统将采用以下技术架构： - 数据处理模块: 集成 功能的实 现，系统能够全面满足人工智能数据训练过程中的考评需求，为模 型优化提供强有力的支持。 2.2 非功能性需求 在人工智能数据训练考评系统的设计中，非功能性需求是确保 系统能够高效、稳定、安全运行的关键要素。首先，系统应具备高 可用性，确保在 7×24 小时的全天候运行中，故障恢复时间 （MTTR）不超过 30 分钟，系统可用性达到 99.9%以上。为此，需 采用分布式架构和负载均衡技术，避免单点故障的发生。 应支持主流服务器品牌和型号；软件方面，应兼容 Windows、Linux 等主流操作系统。在云环境部署时，系统应支持 公有云、私有云和混合云等多种部署模式，确保在不同环境下均能 稳定运行。 2.2.1 性能需求 为确保人工智能数据训练考评系统在实际应用中能够高效稳定 运行，系统性能需求需得到充分满足。首先，系统应具备高并发处 理能力，支持至少 1000 个并发用户同时进行数据训练与考评操 作，并在峰值情况下保持响应时间不超过

或自动化操作的形式反馈给用户或系统。 为了确保方案的实际应用效果，项目团队将采用迭代开发模 式，结合敏捷管理方法，分阶段实现功能模块的交付与优化。每个 阶段都会进行严格的测试与验证，确保智能体在不同场景下的稳定 性和可靠性。此外，方案还将提供详细的技术文档和培训支持，帮 助企业快速掌握智能体的部署与运维技能。 在成本与收益方面，方案的经济效益主要体现在以下几个方 面： - 通过自动化处理与智能决策，大幅减少人力成本与操作失 企业业务场景，明确智能体的功能需求与性能指标； 2. 系统设计 与开发：基于需求分析结果，完成智能体的整体架构设计与功能开 发； 3. 测试与优化：通过功能测试、性能测试和用户体验测试， 确保智能体的稳定性与高效性； 4. 部署与集成：将智能体集成到 企业现有系统中，完成数据对接与功能验证； 5. 运维与支持：提 供长期的技术支持与系统优化服务，确保智能体的持续高效运行。 通过上述方案的实施，DeepSeek 多模态数据（包括文本、图像、音频等）下的精确感知与理解能 力；其次，优化智能体在不同业务场景中的决策逻辑，使其能够快 速适应复杂环境；最后，开发高效的资源调度机制，确保智能体在 低延迟与高并发环境下的稳定运行。 为实现上述目标，项目将分为三个阶段推进： - 第一阶段：完成智能体基础框架的搭建，包括数据采集、预处理 模块以及核心算法的初步实现，确保智能体具备基本的多模态数据 处理能力。 -

从满足基础的“功能兼容性”转向追求更高的“性能与可 靠性”。目前软件产品已经实现全栈自研、安全可靠，在技术领先性上取得了突破性进展，正式从"可用"迈向"好用"的新阶段。这背 后是国产软件在性能、稳定性、易用性和生态成熟度上的整体提升。 一是产品性能和技术实力的提升：我们可以看到许多国产软件通过权威认证，性能世界领先，例如腾讯云的TDSQL数据库核心代码 100%自研，性能多次刷新世界权威性 医疗、 传媒、交通等诸多领域，国产软件也经过了广泛的考验。 三是用户体验的优化：国产软硬件从可用、能用，向好用、易用、爱用迈进。早期融合创新产品被常被诟病生态不全、响应慢、稳定 性差、成本高，如今主流国产软件性能、稳定性、性价比显著提升；基于融合创新环境的应用也更加人性化和智能化，基于国产人工 智能训练平台和智能体开发平台，AI技术被深度集成，如智能导航、个性化推荐等功能，使软件更“懂”用户。在金融、政务等关键 务，更能赋能业务，提供智能分析、预测和决策支持。强大的技术支撑为业务创新提供了肥沃土壤，帮助企业快速响应市场变化，在 竞争中占据有利地位。业务韧性的提升也确保企业能够应对各种突发事件，保障关键业务的稳定运行。 五是生态融合创造协同价值：国产软件的“好用”不仅在于产品本身，更在于构建一个繁荣、开放的生态系统。在操作系统、数据 库、专有云等国产基础软硬件发展过程中，海量产品逐步实现兼容性互认证。腾

处理能力，能 够快速捕获和分析来自车辆、站点和乘客的多源数据。这包括但不 限于 GPS 定位数据、乘客流量统计、车辆状态监控等。为此，系 统应支持高并发的数据接入和处理，确保在高峰时段依然能够稳定 运行。 其次，系统需要具备强大的分析和预测功能。通过机器学习算 法，系统能够基于历史数据和实时信息，预测交通流量、车辆到站 时间、乘客需求等关键指标。这将有助于优化线路规划、调度安排 和 模型对历史数据和实时数据进行融合分析，预测未 来 15 分钟内的客流峰值，从而动态调整车辆调度计划。此外，系 统还需支持可视化工具，将分析结果以图表、热力图等形式实时展 示给运营管理人员，便于快速决策。 为了提高系统的可用性和稳定性，数据分析和处理模块需实现 容错机制和负载均衡。例如，在数据计算节点故障时，系统能够自 动切换到备用节点，确保数据分析的连续性。同时，系统应提供详 细的日志记录和监控功能，实时追踪数据处理状态和性能指标，便 集成机器学习算法和深度学习模型，支持客流预测、异常检测 和调度优化  提供可视化工具，实时展示分析结果，辅助运营决策  实现容错机制和负载均衡，保障系统稳定性和可用性 通过以上设计，系统能够满足城市公共交通运营对实时数据分 析的高效性、准确性和稳定性需求，为乘客提供更加便捷和可靠的 服务。 2.2.2 乘客流量预测 在引入 DeepSeek 应用方案后，乘客流量预测将成为城市公共 交通运

优化器和学习率调度器，模 型能够根据不同任务和数据集动态调整学习率，提高训练效率 和模型性能。  梯度裁剪：为了防止训练过程中的梯度爆炸问题，模型在优化 过程中引入了梯度裁剪技术，确保训练的稳定性。  混合精度训练：通过使用 FP16 和 FP32 的混合精度，模型在 保持精度的同时，显著提高了训练速度，降低了内存占用。 为了进一步提升模型的实用性，DeepSeek 还集成了以下功能： 系统开发与集成：开发知识库系统和智能问答系统，实现与现 有电子政务平台的集成，确保系统的兼容性和稳定性。 4. 测试与部署：进行系统测试，包括功能测试、性能测试和安全 测试，确保系统达到预期目标后，进行部署和上线。 5. 用户培训与维护：为政府部门的工作人员提供系统使用培训， 建立系统维护机制，确保系统的长期稳定运行。 通过本项目的实施，预期将显著提升电子政务的服务水平和效 率，为政府部门提供更加智能、便捷的支持工具，同时也为公众提 进 行清洗与标准化处理。 - 第三阶段：模型训练与优化，基于 DeepSeek 模型进行训练，针 对政务场景进行优化。 - 第四阶段：系统集成与测试，完成各模块的集成与功能测试，确 保系统稳定运行。 - 第五阶段：上线运营与维护，正式上线系统，并提供持续的技术 支持与维护服务。 此外，需制定详细的资源规划，包括人力、资金与时间安排。 建议成立专项团队，涵盖产品经理、数据工程师、算法工程师与测

根据用户的需求和资源状态，启动协同调度机制。这一过程涉及到对 多种资源的统筹安排，包括任务的合理分配、流量的准确调度以及数 据的高效传输，以满足用户在算力、网络和存储方面的综合应用需求， 确保业务的稳定、高效运行。 需要注意的是，由于需要算网协同调度平台对用户自治系统内部 署的应用和算网协同调度平台调度部署的应用之间进行互相访问的 ● 流量调度，或者是需要算网协同调度平台对用户自治系统内部署的应  达成资源高效协同 不同调度模式下，算网协同调度平台及自治系统内调度机制，整 ●合本地与外部资源 ，运用有效算法实现资源的跨区域、跨系统优化配 置，提高资源整体利用率。  确保业务稳定运行 面对各类复杂业务需求，多样的调度方式保障资源提供方总能找 到优化方案，获取充足且适宜的计算、存储、网络资源，维持业务连 续性，助力业务稳步拓展。  实现成本效益最优 资源提供方通 流程，为其提供支撑。与此同时，流量依据数据的规模、 存储类型 及传输紧急程度进行适配，保障数据快速、稳定传输，让任务执行全 程无阻，高效达成目标，有力推动业务持续发展。  应用部署优化 根据算网用户的多样化需求，算网协同调度平台利用资源调配能 力精准匹配数据处理应用与西部具有合适价格、算力和存储条件的算 网资源，实现应用的高效部署，确保业务的稳定运行和成本的有效控 制。 21  数据迁移保障 通过定制化的

法规分析、公文写作等方面的准确性和专业性。 o 确保模型在处理政务相关查询时，能够提供符合官方标 准和政策导向的回答。 2. 优化模型的响应速度和计算效率： o 引入高效的计算资源分配策略，确保模型在高负载情况 下仍能保持稳定的响应速度。 o 通过算法优化，减少模型处理时间和资源消耗，提高整 体运行效率。 3. 增强模型的安全性和隐私保护： o 实施严格的数据加密和访问控制，确保所有政务数据的 处理过程符合国家和行业的安全标准。 任务特定微调阶段：针对具体任务（如公文生成、舆情 分析）进行二次微调。为每个任务构建专门的训练集， 并采用动态学习率调整策略，确保模型在特定任务上的 性能优化。 o 精细化微调阶段：在模型表现较为稳定的情况下，进一 步使用小规模高质量数据集进行微调，提升模型的精确 度和专业性。本阶段可采用低秩适应（LoRA）等技术， 减少计算资源消耗。 3. 模型评估与优化 在微调过程中，建立多维度的评估体系，确保模型的实际效果。 变化等，可以评估模型是否在有效收敛，这是确保模型性能的 重要前提。 4. 泛化能力指标：通过交叉验证或使用独立的测试集来评估模型 的泛化能力，避免过拟合。泛化能力强的模型在实际应用中表 现更加稳定和可靠。 5. 用户满意度指标：在实际部署后，通过用户反馈、使用情况分 析等方法来评估模型的用户满意度。这包括模型的易用性、响 应速度和错误率等。 为了具体化这些指标的评估，我们可以设计如下表格来记录和