Claude系列模 型 专注于AG安全与伦理问题，致力 于开发更安全的AI技术 Meta 美国 LLaMA系列大 模型 提供高效的大模型研究工具，聚 焦多模态生成与交互 Hugging Face 美国 开源平台 引领开源大模型发展，提供多种 语言模型的预训练工具与平台 百度 中国 文心大模型、 文心一言 中国领先的AI技术公司，在大模 型和自然语言处理领域表现突出 阿里巴巴 中国 通义千问 在企业服务场景中深度应用大模 出台《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》等，力争 到2025年达到3000亿元，辐射产业规模将超过1万亿元。 þ 拥有众多的大模型创新主体，有超过120家大模型相关创新主体， 居全国首位。 上海将进一步探索大模型的新型开源和推 广模式推出更多具有示范性、标志性的应 用场景 上海 þ 上海发布《关于支持人工智能大模型发展的若干意见》，从支撑 大模型的创新能力、提升创新要素供给能力等四方面加速大模型 发展。 þ

置以保证数据的安全可用性，并采用更多适合自身业务的混合 云存储方式，通过各项数据生命周期管理技术，在混合云环境 中实现数据的存储与自由流转。 开源云原生是数智园区云化建设的另一个方向，云原生可以视 为 DevOps、持续交付、微服务、容器基础设施的融合。开源 云原生平台能够为容器应用创造一个灵活轻便、高效稳定、高 可用的资源调度管理平台，帮助园区实现应用从开发、测试， 到部署、运维的全生命周期平台化管理，并支持管理各种复杂 数智时代 赋能园区转型 18 | 数智园区系统参考架构 图 8. 开源云计算平台参考架构 对于自建云数据中心的园区而言，可参考以下建议： • 将多元芯片级解决方案作为跨云数据中心基础设施的控 制点，通过多元芯片（如 CPU 和 GPU）加速基础设施 功能，包括网络虚拟化、存储虚拟化和安全性。 • 软件定义基础设施是开源城市云应用的内在需求，需要 在软件定义层面实现性能、服务质量 (QoS) 在云数据中心中集成开放、基于标准的编程模型，使用 紧密耦合、专用的可编程内核加速和管理基础设施功 能。同时通过可编程加速器和可编程网络适配器卡，加 速主机上运行的基础设施应用。 • 部署优化的开源软件框架，选择和部署针对硬件架构和 平台进行优化的云平台管理和资源编排软件，并通过软 件对于常见的工作负载进行预优化。 • 将安全功能集成到基础设计中，确保无论数据驻留在何 处，均能够得到可靠保护。

ChipNeMo 的定制大模型，采用了无监 督预训练、微调等多种模式。该模型训练收集了 Bug总结、设计源（Design Source）、 文档以及维基百科等数据，训练的 token 超过 240 亿，在商用开源的 Llama2 基础上， 采用领域自适应预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT），以及领域自适应检索 等技术对模型进行优化，能够有效的支持芯片设计的一般问题问答、总结 Bug 文档和 EDA 将大模型图像生成技术成功应用于产品设计、用户界面设计、色彩材质设计以及品牌 设计等多个领域。该解决方案全面覆盖了新品设计、产品改款升级、以及渠道定制化 等工业设计业务场景。其中，概念图的生成得益于 Nolibox 基于开源大模型 Stable Diffusion 的应用开发，有效地助力形成高效、精准的设计成果。 丰田研究所11推出的“生成式人工智能工具”是一款专为车辆设计师打造的 AI 助手， 旨在提供创新

余家企业入驻，打造了通过数据进 行在线交互、分享的一站式高效创新模式。 随着互联网的广泛普及，无数个体将分布式的价值创造活动聚集 到网络空间，封闭式创新转向开放式创新。大量的开放式创新平台、 开源社区、开放实验室等衍生而出，“众创”“众包”层出不穷。一是 大量的垂直行业积极采取开放创新模式，吸纳不同技能、不同场景的 技术供给方。例如，GE 公司面向全球征集航空发动机悬挂件设计方 案，三周内收到近 运输企业应用数字技术智慧升级，构建多元协同、多能互补的新型电 力系统，能够显著提升电力系统的灵活性、稳定性，推进能源结构整 体向绿色化升级。 数字经济催生多领域融通、多主体协同的创新生态。随着产业数 字化不断深入发展，工程平台、开源数据库、算力服务等技术底座不 断夯实，新范式下的创新活动呈现网络化、生态化特征。数字技术打 破农业、制造业和服务业的传统产业边界和地理空间限制，汇聚整合 各产业海量数据，为创新主体跨界合作、平台化融通提供基础。例如，

效地利用过去 分布在顶点着色器和像素着色器的计算资源；2）引入了片内共享存储器。两项改进使 得 CUDA 架构更加适用于通用计算，加上 2008 年后苹果、AMD、和 IBM 推出的 OpenCL 开源标准，GPGPU 在通用计算领域迅速发展。 2) 张量和矩阵核心：GPGPU 的大量硬件运算单元和高吞吐高带宽的存储设计能够提供 强大的计算能力，同时针对矩阵运算和卷积，在软件层面提供了灵活完善的加速库支

间隔远不能达到要求，由于新的出线无法接出，只能通过不尽合理的电源点供电，严重影响着 居民生活和工业生产用电。故需要开发一套具有低碳示范性，兼顾自主性和智能化的园区综合 能源解决方案。 - 方案设计思路和架构： ▪ 开源： - 在能源供给侧，使用分布式可再生资源，降碳减排； - 在能源消费测：增加能源使用效率 ▪ 节流：少用能，硬件-建筑设计；软件-控制和调节 ▪ 增效：提供能源使用的效率

合理规划路径：为企业智能化进程设定合理的路径，对升级进阶所需的资源和方法进行 评估和设计；值得一提的是，在这个过程中尤其要制定完善的AI安全规范与规章。 第二步：探索与应用 搭建技术框架：尝试探索机器学习与深度学习等开源应用框架在企业内的实践，形成稳 定可靠的技术支撑平台和开发能力； 实践应用场景：拓展AI部署与可控应用，选择关键场景开展AI赋能应用的模式实践，形 成全链路的技术和业务闭环； 提升智能能力：

开发框架和工具是工业大模型研发的重要支撑。国内企业和科研机构积极 研发适合工业场景的开发框架，这些框架集成了深度学习算法、模型训练和优 化算法等功能模块，为开发者提供了便捷的开发环境。例如，一些开源的工业 大模型开发框架提供了可视化的模型构建界面，开发者可以通过拖拽组件的方 式构建神经网络模型，无需编写大量复杂的代码，降低了开发门槛。同时，开 发框架还提供了模型调试和性能分析工具，帮助开发者优化模型结构和参数， 数据资源则源自工业生产各个环节，包括设备运行数据、产品质量数据、供应 链数据等，这些数据经过清洗、标注等预处理后，成为模型训练的 “燃料”。底 层算法框架，像是 TensorFlow、PyTorch 等开源框架及其定制化版本，为模型 开发人员提供便捷的编程接口和高效的算法实现路径，确保模型构建的科学性 134 与高效性。 模型及服务层处于产业链的中间枢纽位置，起着承上启下的关键作用。这

本的决策支持；而 CV 技术则可用于生产监控、质量检测等环节的 自动化处理。 为了具体实现 AI 大模型技术，本项目将依托以下几种技术架 构和实施策略： 1. 模型选择与定制化 基于现有的开源大模型（如 GPT、BERT、EfficientNet 等），结合特定行业需求，经过迁移学习进行再训练，以保证 它们在特定应用场景中的效果和精度。 2. 数据源管理与处理 在数据采集层面，项目将整合