会借助互联网医院和智能化的手段得以加快发展。 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步 疫情爆发初期，大量患者对病情知识匮乏，出于对自身症状的恐慌到医院就医， 人群聚集引起交叉感染风险。因此，短时间内正确地将大量疫情信息及预防措 施以简单易懂的方式向民众科普，正确引导患者就医，消除恐慌心理，是当务 之急。 同时，在这次疫情中，慢病患者是致死率最高的群体之一，如何做好自我防护， 是大量慢病患者最关心的问题。 者非常多，医院每天 CT 检查近千例，患者需要排队几个小时等待检查，交叉 感染的风险巨大。 因此 AI 的介入势在必行。体素科技希望通过 AI 分析异常病例和重症病例，帮 助医生更快速准确完成评估，在更短时间收治和处理肺炎影像表现患者，尽量 降低医疗场所内交叉感染风险。 新冠肺炎是肺炎中的一种病毒性肺炎。体素 CT 全病种解决方案基于数千例的 肺炎患者病例建立，其磨玻璃-斑片影检测功能和定量分析功能已经可以高敏感 进行分诊，优先阅片缩短等待报告的时间，减少交叉感染的风险； 同时可进行全自动前后片对比和疗效评估，帮助医生精确评估病情进展与疗效。 通过风险评估给出对阅片优先级建议，优化放射科检查流程，减少高风险患者 的检查等待时间，在更短时间收治和隔离影像表现可疑的患者。 肺部 CT 全病种解决方案保留原系统针对肺结节、肺气肿、肺大泡等肺内其他 慢性病灶的检出功能，能够对肺结节进行定量测量与风险评估，筛查 COPD 等 慢性肺部

效率突破 油泥模型迭代周期从 8 周压缩至 2.5 周。通过生成式设计系统的应用， 大大缩短了油泥模型的迭代周期，提高了研发效率。生成式设计系统能够快 速 生成多种设计方案，设计师可以在短时间内对这些方案进行评估和选择， 避免 了传统设计方法中反复修改和调整的过程。同时，虚拟仿真平台的应用 也减少 并实时检测脚本合规性（如报文 ID 冲突、信号精度超差） 。在复杂场景测 试 中，该助手可动态生成 规范（色彩饱和度 ±5% ）。 视频生产引擎 调用三维车模库，结合风格化模板输出 15 秒短视频。视频生产引擎可以 快速生成高质量的营销视频，满足市场的宣传需求。利用三维车模和模板，在 短时间内生成吸引人的宣传视频，提高营销效果。视频生产引擎还可以根据不 同的营销目标和受众，对视频进行个性化定制，如添加不同的音乐、字幕和特 效等。在汽车营销中，视频是一种非常有效的宣传手段。例如，某车企通过视 大模型将为用户提供相关章节的内容，帮助用户快速找到所需的信息。 落地成效 全链路响应 端到端语音链路优化技术的应用，使座舱的全链路响应速度降至 1.5 秒内， 大大提高了用户的使用体验。用户发出指令后，系统能够在短时间内做出响应 并执行相应的操作，减少了用户的等待时间。例如，当用户说出“打开天窗” 时， 系统能够在 1.5 秒内完成天窗的打开操作，让用户感受到快速、便捷的交 互 体验。在实际

厂中的通信技术主要有基于互联网的技术，如基于互联网协议 的服务、虚拟专用网络、电力线路载波技术和无线技术。 虚拟电厂系统指令自动分配技术 通过分析往年的电网负荷数据与电网负荷曲线，总结电网负荷曲线特征；根据负荷 短时、超短时响应可信容量预测技术，预测电网不同运行场景下多种资源响应的可 信容量；针对电网的调控目标，基于多种资源的可信容量，自动分解为每种资源的 调控指令；建立公共资源非工空调负荷响应可信容量与调峰指令方案的对应关系，

的网络维护操作、或升 级调试等行为引发网络功能异常、甚至信令风暴和大面积服务中断。 过载是主要现象。占比约69%，通常因局域异常未能及时恢复或隔离，再加上 4/5G智能终端永远在线的设计，导致短时间内反复重试引发过载。 语音和数据业务会同时受影响。占比约88%，因语音和数据业务强耦合设计， 一方面语音业务都是基于IMS承载的，当数据业务发生故障，语音业务也将遭受 牵连；另一方面因为终端 复能力。 当前许多网络在面临大规模故障时，无法保证服务的连续性，恢复过程缓慢。  做好基础容灾备份，避免二次危机：部分运营商因缺少冗余设计，导致 灾难发生时业务无法平滑迁移至备用路径或系统，短时信令冲击引发二 次危机，故障影响范围持续扩大、定位复杂度进一步增加，恢复时间延 长。  做好风险化解，避免大面积瘫痪故障：数据网元（例如UDM、HSS）作 为移动通信网核心所在，该设备的故障将引发超大规模的用户重注册、

系统集成了多源数据采集、智能算法分析以及个性化推荐功能，能 够根据企业需求和候选人背景实现精准匹配。其核心技术包括自然 语言处理（NLP）、机器学习（ML）以及深度学习的协同过滤算 法，确保在短时间内从海量简历中筛选出最合适的候选人。 系统的主要功能模块包括数据预处理、特征提取、模型训练以 及推荐引擎。数据预处理模块负责清洗和标准化来自不同渠道的简 历和岗位信息，确保数据质量；特征提取模块通过分析候选人的教 （如 五年经验 或 硕士学历 ）进行筛选，而忽略了候选人的实际 能力、团队协作能力以及创新思维等软性指标。 此外，现有招聘系统在处理大量应聘者数据时，容易产生信息 过载问题。招聘人员可能需要在短时间内浏览数百甚至数千份简 历，导致重要的信息被遗漏，或者因疲劳而产生误判。尽管一些系 统引入了自动化筛选工具，但这些工具的算法往往过于僵化，无法 灵活应对不同职位的具体需求。 现有招聘系统在 似的岗位；而内容过滤则基于岗位描述和候选人简历的关键词匹 配，确保推荐的精准度。 为了实现这一目标，系统将采用分布式计算框架，如 Apache Spark，以处理大规模数据集。Spark 的并行计算能力和内存优化 特性能够在短时间内完成复杂的数据处理任务，提升了系统的响应 速度。此外，深度学习模型如 BERT 将被用于自然语言处理任务， 以更准确地解析岗位描述和简历文本，提取关键特征。  技术架构：系统采用微服务架构，各个模块如数据采集、特征

升稽查工作的效率和准确性。 在这一背景下，DeepSeek 技术的引入为税务稽查提供了新的 可能性。DeepSeek 作为一款先进的人工智能工具，具备强大的数 据处理能力和深度学习算法，能够在短时间内对大量财务数据进行 深度分析和模式识别。通过其智能化的分析引擎，DeepSeek 能够 自动识别异常交易、潜在的税务风险点，并为稽查人员提供精准的 风险提示和审计线索。这不仅大大提高了稽查工作的效率，还能够 此外，DeepSeek 技术还支持实时数据监控和动态更新，能够 根据最新数据源及时调整分析模型，确保结果的时效性和准确性。 例如，当某一企业的税务申报数据出现显著变化时，系统会自动触 发分析流程，并在短时间内生成更新后的风险评估报告。 通过以上流程，DeepSeek 技术不仅大幅提升了税务稽查的效 率，还显著降低了人工审核的成本和误差率。其灵活性和可扩展性 使其能够适应不同规模和复杂度的税务稽查需求，为税务部门提供 在税务稽查中的优势 DeepSeek 技术在税务稽查中的优势主要体现在其强大的数据 处理能力和智能化分析功能，能够显著提升稽查效率与准确性。首 先，DeepSeek 具备海量数据的快速处理能力，能够在短时间内完 成对纳税人财务数据、交易记录、税务申报等多维度信息的整合与 分析。通过其高效的算法模型，系统能够自动识别异常数据和潜在 风险点，减少人工排查的工作量。例如，在针对某大型企业的税务 稽查中，DeepSeek

提出了丰富多样且标准日益严苛的要求。在工业互联网领域，为切实 达成生产过程的实时控制与精细化优化，对算力的实时性、可靠性以 及精准性提出了极高要求。生产线上的设备运行数据需要在毫秒级的 极短时间内完成处理与深入分析，以便及时、精准地调整生产参数， 确保产品质量的稳定以及生产效率的提升。在智能安防领域，随着视 频监控分辨率的持续提高以及多模态感知技术的广泛应用，智能安防 系统需要同时 现对多元业务的深度、精准支撑。以政企领域为例，电子政务涉及大 量数据的安全处理与高效流转，企业业务则因行业特性、业务规模的 不同，在算力需求上呈现出多样化特点。车联网场景中，自动驾驶对 实时性要求极高，车辆行驶过程中的决策需在极短时间内完成，这就 要求分布式算力系统能够提供低时延的算力支持，端到端时延需严格 22 控制在极短范围内，保障行车安全；工业互联网领域，生产过程的连 续性与稳定性至关重要，设备控制、实时数据分析等业务不容有丝毫 的内容预加载与帧缓存技术。通过对玩家历史会话数据、网络波动模 式和时段流量特征的深度分析，系统能够在玩家即将进入高带宽消耗 场景（如大型团战、场景切换）前，提前在边缘节点或客户端缓存关 50 键渲染帧与差分数据。即便随后网络出现短时中断或延迟飙升，播放 器也能凭借本地缓存继续输出流畅画面，待链路恢复后再快速补齐缺 失帧和增量信息，从而有效削减了因网络突变带来的卡顿感。 在多租户并发运行的环境中，不同业务的资源隔离与优先级管理

对其进行即时、快速的感知与定位。 交通监控：随着智慧城市建设的深入推进，低空飞行器交通监控将成为未来道路管理 的重要手段之一。低空飞行器通过搭载摄像头、热成像仪以及激光雷达等设备，能够在空 中短时间对大范围路段信息进行准确的探测。在日常交通管理中，低空飞行器可以实时采 集多个角度的交通图像，协助交通通行，并对交通违法行为进行抓拍、取证。当发生交通 事故的时候，低空飞行器可以凭借其机动灵活、不受地面拥堵影响的特性，快速移动到事 对于低空飞行器的卫星连接，主要包括两种场景：其一为无人机等低空飞行器搭载终 端直接接入卫星，完成数据通信的任务；其二为低空飞行器搭载基站，提供地面用户的通 信连接，其回传链路接入到卫星，这适用于短时的地面网络受损的应急场景，或者是区域 突发式通信需求暴增的场景。 针对低空飞行器，卫星接入面临的挑战主要包括：（1）由于低空飞行器的运动和低轨 卫星的运动，存在波束对准、时频同步误差等问题；（2）低空飞行器作为基站时，受到功 率应采用频分复用方式。对于低空用户在 300 米以上，地面基站需要特殊的空地通信 （Air-To-Ground, ATG）方式，此时可以和地面网络采用空分复用方式，提升频率的复用 能力。当部署临时的低空平台，对于短时小规模的低空平台部署，可以采用频率共享或动 态频谱接入方式，使其快速接入现有网络并复用部分空闲频段；对于临时平台数量需求较 大时，则需采用频分复用方法，以保证平台间的互不干扰和服务的保障。 （3）多层网络间干扰管理

关联。部分区域加装人流摄像机，有效侦察预测项目存在的安全隐 患，做到未雨绸缪。 报 警 定位 ： 针对入侵警 报 、设备 故障警 报 、 紧急求助警 报 等，管 控平台可在最短时间内快速定位警 报 、 以轨迹定位发送管理者，便 于安保人员及时排除安全隐患、提升安保界别、提升安防 管理水 平。 安保的应用 智慧物联网云平台 记 录 突 发 事 件 的 处 理 结果