传至调度台，调度台可 分发他人 基于网络的即时传送文 字、多媒体、语音 通过对讲组列表，自由 选择单呼成员对象 指挥调度 层级管理 对群组成员进行对 讲 / 视频 / 信息等实时 通话，还可定位 72 小时 轨迹回放 基于用户、群组、部门 的管理：创建、查看、 编辑等 可视化对讲调度 云调度台： 可视化调度管理软件  可视化图形调度界面，使调度用户的状态一目了然  快捷的语音呼

46亿元。 u 供配电设备集成化、模块化要求持续提升，技术迭代仍有较大空间 算力芯片功耗提升带动机架功率密度持续提升，2023年全球数据中心单机柜平均功率为20.5kW，英伟达GB200 NVL72机柜功率已超120kW；根据维谛预测，2030年前后用于智算中心的GPU机柜峰值功率有望达到MW级。机柜功率 密度的快速提升对供配电设备效率、占地等方面提出空前要求，过去五年全球主要企业纷纷推出集成 33亿元，其中2025-2026年英伟达GB200/300服务器电源市场规模约393/589亿元。无源铜缆连接（DAC）适用于服务器内部信息互联，具有损耗低、成本低的优势；英伟达GB200 NVL72中NVLink全部通过DAC实现，总长度约3200米。我们预计，仅考虑英伟达GB200/300应用，2027年铜连接铜缆市场空间可达41亿元。BBU（Battery Backup Unit）是数据中 H100服务器为例，服务器整体功耗约10.1kW，其中算力核心GPU功耗约为5.6kW，占服务器整体功耗约为55%；安装4台DGX H100服务器 的风冷机柜总功耗约为42kW。以英伟达最新的GB200 NVL72机柜为例，包括18个Compute tray和9个NVSwitch tray，根据SemiAnalysis测算，实际总功耗约为124kW，其中算力核心 GB200超级芯片功耗约为97kW，占服务器

...................................................................................................72 4.3.3 系统集成与部署.................................................................................... 达 21%。 现行流程中标注的痛点环节平均消耗 72%的处理时长。更严峻 的是，欺诈风险持续升级，互助型骗保团伙导致的财产险异常赔付 金额年增长率达 34%。这要求核赔系统必须具备动态学习新型欺诈 模式的能力，而传统规则库每季度更新的机制已明显滞后。与此同 时，监管层对理赔时效的考核标准逐年提升，《保险服务质量指 数》将车险 72 小时结案率纳入核心指标，2024 年达标线已上调至 其次，模型内置的风险评估模块通过分析历史理赔数据与实时 ” 信息的关联性，可自动标记高风险案件特征。例如当检测到 夜间 事故+三者车损超 5 万+驾驶员驾龄<1 ” 年 组合特征时，系统会立即 触发欺诈调查流程，将平均调查周期从 72 小时压缩至 8 小时。最 后，其持续学习机制支持每周增量更新理赔知识库，确保对新型欺 诈手段（如虚拟修理厂骗保）的识别时效性控制在 48 小时内。实 际部署数据显示，某大型财险公司采用该模型后，车险理赔自动化

从数据采集到服务端输出结果的全流程耗时≤ 3 秒，支持 每秒 1000 次并发请求，确保高峰时段服务稳定性。 硬件与能耗 03 单个采集点功耗≤ 15W ，采用太阳能 + 锂电池供电，续航 时间≥ 72 小时，工作温度范围 -30℃~60℃ ，适应极端环 境。 扩展性与兼容性 04 支持模块化扩展采集点数量（最大可增至 20 个），兼容 国际通用气象数据格式（如 BUFR 、 NetCDF 物联网设备等多维度数据源，通过标准化接口 实现秒级数据接入，确保数据实时性与完整性。 数据处理流程 智能预报引擎 搭建包含 LSTM 时序预测层、 3D 卷积空间分析层的混合模型，支持 0-72 小时逐分钟预报，水 平分辨率达 500 米，垂直分层精度至 50 米。 深度神经网络架构 将数值天气预报（ NWP ）输出作为先验知识嵌入模型，通过 PINN （物理信息神经网络）实 现数据驱动与大气动力学方程的双向约束。 集成北斗卫星、毫米波雷达、地面气象站等 8 类数据源，通过 AI 算法生成分钟级更新 的综合气象仪表盘，可自定义显示飞行航线上的垂直风切变指数、积雨云移动轨迹等关 键指标。 多源数据融合驾驶舱 提供过去 72 小时的气象演变时间轴功能，支持用户拖拽查看任意时间节点的气象参数 空间分布，辅助事故调查与航线优化决策。 历史数据回溯分析 根据气象危害程度划分黄 / 橙 / 红三级预警，通过 API 接口自动触发短信、

个标准问句，对患者个性化咨询的覆盖度不足 20%。 通过深度调研华东地区 6 家三甲医院的工作流，我们梳理出以 下关键需求矩阵： 需求类别 现状指标 目标提升要求 技术实现路径 临床决策支持 辅助诊断准确率 72% ≥90% 多模态数据融合推理 文书自动化 病历生成耗时 18 分 钟/份 5 ≤ 分钟/份 结构化输入+AI 模板生成 资源调度优化 检查预约平均等待 3.2 天 ≤1.5 天 动态优先级算法+资源预测 34%。 解决上述痛点需突破三项技术瓶颈： 1. 多模态数据融合：建立统一特征工程框架，支持实验室指标、影 像报告、基因检测数据的联合建模 2. 动态知识库构建：通过增量学习技术实现指南更新 72 小时内触 达临床终端 3. 可解释推荐系统：提供诊断路径的置信度评估与循证医学依据 链，例如： 决策要素 传统 CDSS 覆盖 率 智能体目标覆盖率 检验指标异常组合 41% 90% 结 果和用药记录，每 5 分钟更新预测模型 o 治疗方案优化：对比当前患者特征与历史相似病例的治 疗效果数据，生成疗效概率矩阵 典型应用案例显示，对于脓毒症患者的早期识别，系统通过分 析 72 维临床参数，将预警时间平均提前 4.2 小时，误报率降低至 3%以下。 3. 科研数据挖掘加速 针对临床研究中的队列分析需求，智能体提供： o ” 自动化患者筛选：通过组合条件（如 EGFR

。 第 12 页, 共 63 页 图1-2 （互联网行业）整机柜服务器开山之作“Corkboard Server”以及其2024年最炙手可热的传承者GB200 NVL72 Google临时CEO Larry Page参与了“软木板服务器”的设计，每机柜80台单路服务器，21个机柜共1680台， 使得Google的服务器规模在一两个月内暴涨15倍，甩开了包括Inktomi在内的一众搜索竞争对手。 其通过高速的NVSwitch互连多个GPU，在服务器节点级（目前不超过10U）的DGX/HGX方案中，这个互连的范围是8 个GPU；而在机柜级的GH200/GB200方案中，这个互连的范围可达32～72个GPU。 2023年5月底发布的NVIDIA DGX GH200，最初版本是基于Open Rack的风冷方案：每个机柜上有2个宽度538mm （21英寸）、15 OU高的机箱，各有8个GH200计算节点和3个NVLink GPU和32个Grace CPU。两个电源框分别位于节点区的上方和下方，宽度略宽，就像21英寸与19英寸之间的 差别。 2024年3月发布的NVIDIA DGX GB200 NVL72芯片数量和功率暴涨，18个（1U高的）双GB200节点共有72个B200 GPU和36个Grace CPU，整机柜功率随之来到132kW（千瓦）。大规模AI集群不断增长的性能需求，要求机柜内有 更多的GPU/加速器且互连为有