构建统一的数据平台，实现多源数据的无缝接入和高效管理；  提供智能化的分析工具，支持对园区运营状态的实时监控和预 测；  优化资源配置，提升园区的运营效率和服务水平；  强化数据安全和隐私保护，确保平台的可靠性和稳定性。 通过上述措施，工业园区数字政府领域大模型底座将显著提升 园区的数字化管理水平，推动园区向智能化、绿色化、高效化方向 发展。以下是一个简化的数据流程图，展示了底座的核心功能模块 及其相互关系： 术，保护数据隐私；服务层通过身份认证和权限管理，防止未授权 访问；应用层则通过日志审计和异常检测，保障系统的运行安全。 为支撑上述架构，基础设施层提供高性能计算资源、网络资源 和存储资源，确保系统的稳定性和扩展性。同时，运维管理平台通 过自动化运维和智能监控，降低系统维护成本，提升运营效率。 总体而言，该架构设计充分考虑了工业园区的实际需求和技术 特点，通过分层设计和模块化实现，为数字政府领域的智能化应用 接下来，采用分布式训练框架如 TensorFlow 或 PyTorch，结 合 GPU 集群进行并行计算，以加速模型训练。训练过程中，通过梯 度累积和动态学习率调整策略，提升模型收敛速度和训练稳定性。 具体来说，采用自适应优化算法如 AdamW，结合混合精度训练技 术，进一步优化计算资源利用率和训练效率。 为了确保模型的泛化能力，采用交叉验证和早停技术进行训练 监控。通过设置验证集，实时评估模型性能，并在验证损失不再下

一体化云数据库选型应兼顾产品能力和厂商综合实力 针对一体化云数据库选型，零售企业 IT 负责人应避免片面追求单一指标的极致表现。IT 负责人 需结合企业实际发展状况，从性能、成本、AI 赋能、稳定性、可靠性、多云灵活等多个维度进 行全面考量。除关注数据库产品各项关键指标外，还应关注数据库厂商的综合能力，以确保项目 顺利落地并达成预期业务目标。 1 2 中国零售消费品行业经历“产品为王 一体化云数据库上述所有能力基石是统一的技术架构、计算引擎、存储层与管理页面。避免因引 入多种异构系统带来的高昂集成和运维成本，数据一致性问题及技术债。显著简化技术栈，降低 学习曲线与运维负担，提升整体系统稳定性、可靠性与资源利用率。 通过统一 HTAP、多模态原生和统一技术栈，一体化云数据库有效替代了传统多系统堆叠的复杂 架构，大幅降低了集成、运维和管理成本，并以先进的压缩技术和多租户能力实现资源高效利用， 的问题，阐述如何利用实时数据能力优化订单履约、实现智能库存调配、赋能一线导购并 辅助管理层科学决策，全面提升企业运营效率。  技术运维降本场景——优化 IT 成本：直面传统 IT 架构复杂、成本高昂、稳定性差的挑战， 介绍如何通过统一管理、弹性调度和高可用灾备等方案，在确保业务连续性的前提下，显 著简化运维、优化 IT 总拥有成本（TCO）。 图 5：一体化云数据库在零售行业的场景实践（来源：爱分析）

基础连接，而是向极致可靠性、全域覆盖与智能自治能力迈进。当前 5G 网 络虽在时延和带宽性能上实现显著突破，但商用部署中仍暴露出多重短板与 潜在风险，部分关键场景存在业务中断隐患。 6G 作为下一代移动通信技术，对网络稳定性与可靠性提出了更高要求。 本白皮书聚焦核心网领域，汇聚行业专家的研究成果与实践经验，深度剖析 4/5G 商用网络事故带来的启示、前瞻性预判 6G 网络面临的可靠性挑战， 提出6G “零中断”网络（Zero-Outage 存在控 制面交互、数据同步，一旦发生链路异常或传输异常，影响边缘业务的 4 正常运行，同时，边缘网络访问公网也存在安全攻击风险和故障传导风 险。  提升网络敏捷拓展能力，保持基础网络的稳定性：随着3GPP标准的不 断更新，许多新业务拓展常需多个基础网元升级，业务发展不敏捷，也 波及已商用业务的在线体验和基础网络的稳定运行。 1.2.2 容灾管理启示 容灾组网的完善程度直接决定了网络在面对灾难或突发故障时的恢复能力。 领域的智能化服务。ITU-R 在2023年明确了6G六大核心场景，包括沉浸式通信、超大规模连接、极高可靠低 时延、感知与通信的融合、人工智能与通信、泛在连接。这些新场景普遍要求网 络提供更高稳定性，同时对网络可靠性也提出一些新挑战。 图 2 ITU 定义 6G 六大核心场景 1.3.1 人工智能与通信，智能与可靠的博弈 AI 与 6G 通信的深度融合在提升网络能力的同时，也引入多重可靠性风险。

平台建设应在保证质量和功能的前提下，合理控制成本，实现 资源的高效利用。通过引入云计算和开源技术，降低硬件和软 件投入，同时优化运维流程，减少长期运营成本。 10. 可靠性原则 平台需具备高可靠性和稳定性，确保 7x24 小时不间断运行。 通过冗余设计、故障自愈和灾备机制，最大限度减少系统宕机 和数据丢失的风险，保障政务办公的连续性。 通过以上基本原则的贯彻实施，政务办公大模型 AI 公共支撑 于根据业务需求进行功能扩展和定制化开发。例如，平台可以通过 插件机制或 API 网关，快速集成新的 AI 模型或数据处理工具。 在技术选型方面，平台应优先选择经过大规模验证的成熟技 术，确保系统的稳定性和可靠性。同时，平台应紧跟技术发展趋 势，逐步引入创新技术，如联邦学习、边缘计算、区块链等，以提 升平台的前瞻性和竞争力。例如，联邦学习可以在保证数据隐私的 前提下，实现跨部门、跨区域的协同建模，显著提高模型的准确性 FP16），减少显存占用，提 升训练速度。此外，训练过程采用自动化超参数优化工具（如 Optuna、Ray Tune），动态调整学习率、批量大小等参数，确保 模型收敛效果。 为保证训练过程的稳定性和可追溯性，设计了全面的监控与日 志系统。监控系统实时采集训练关键指标（如损失值、准确率、资 源利用率），并通过可视化工具（如 TensorBoard、Grafana）展 示。日志系统记录训练过程中的关键操作和异常事件，便于问题排

率。例如，通过分析用户的购买历史和偏好，智能体能够推荐最合 适的产品或服务，从而提高转化率。 为了确保智能体的高质量服务，我们实施了严格的质量控制流 程。在开发阶段，每个功能模块都需经过单元测试、集成测试和系 统测试，确保其稳定性和可靠性。同时，我们采用了持续集成和持 续部署（CI/CD）的实践，以便于快速发现并修复问题，减少生产 环境中的错误率。 在智能体的训练和优化方面，我们采用了深度学习与强化学习 相结合的方法 技术创新、用户体验、服务质量和成本效益等方面不断优化，以在 激烈的市场竞争中脱颖而出。 4. 技术架构设计 在商务 AI 智能体应用服务方案的技术架构设计中，采用分层 架构模式，以确保系统的可扩展性、稳定性和易维护性。整个技术 架构分为数据层、算法层、服务层和应用层四个主要部分，各层之 间通过标准化的接口进行通信和交互。 数据层负责存储和管理所有与业务相关的数据，包括结构化数 据（如客户信息、 RESTful API 或 GraphQL 与服务层进行数据交互。为提高用户体验，应用层 引入自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）技术，实现智能化 的用户交互和内容理解。 为保障整个技术架构的稳定性和可维护性，系统采用全面的监 控与日志管理机制（如 Prometheus、ELK Stack），并通过 DevOps 工具链（如 Jenkins、GitLab CI/CD）实现自动化部署和 持续集

.....................................................................................123 7.2.1 系统稳定性...............................................................................124 7.2.2 数据处理能力... 统能够无缝集成到现有的行政管理框架中，这包括但不限于学生信 息管理、教师绩效评估和课程安排。为此，系统应支持多用户权限 管理，允许不同层级的教职员工根据其职责访问相应的数据和功 能。 其次，系统的稳定性和安全性是管理层的核心关注点。必须确 保数据在传输和存储过程中的安全性，防止未经授权的访问和数据 泄露。此外，系统应具备高可用性和灾难恢复能力，以最小化因系 统故障导致的教学和管理中断。 为了提升管理效率，deepseek 成绩管理模块：成绩录入、查询、统计、报告生成  教学资源管理模块：资源上传、分类、检索、共享  数据分析模块：数据收集、处理、可视化报表生成 以上设计方案不仅满足学校教育场景的核心需求，还具备良好 的扩展性和稳定性，为学校提供了一套高效、安全、易用的教育管 理工具。 3.1 系统架构 系统架构采用微服务设计理念，旨在实现高可用性、可扩展性 和灵活性的教育应用平台。整体架构分为四层：用户接口层、业务

领域，由于标准化 程度低且焊接工艺占生产流程比重高，行业对智能化焊接解决方案的必要性已形成广泛共 识。 钢结构及船舶行业的小批量、多样化、非标化生产特性，导致传统手工焊接效率低下且 质量稳定性不足，而传统示教型编程耗时冗长，其依赖人工操作的局限性日益凸显，已难以 满足现代制造业对高效、灵活与智能化生产的核心诉求。 随着焊缝跟踪、信息传感、离线编程、智能控制、人工智能等技术的迭代突破，焊接机 。 智能焊接解决方案（如智能焊接机器人、自动化焊接工作站及集成视觉传感的智能系统）不 仅能够提升焊接效率与质量稳定性、降低工人劳动强度，更能有效改善作业环境并减少职业 健康危害。此外，智能化技术有望缓解焊工资源短缺问题，通过降低对熟练焊工的依赖，保 障焊接作业的连续性与稳定性。 相较于传统示教型焊接机器人，智能焊接机器人是一种高度自动化的设备，集合了多种 先进技术，包括机器人技术、人 过程 中的实际情况进行实时调整和优化，从而提高焊接质量和效率。 智能焊接机器人的特点包括： 高自动化程度：智能焊接机器人能够自主完成焊接任务，减少人工干预，提高生产效率。 高精度和高稳定性：通过先进的控制系统和传感器技术，智能焊接机器人能够实现高精 度的焊接，保证了焊接质量的一致性和可靠性。 智能化决策：具备自我优化路径的功能，能够根据焊接材料的特性、厚度等因素自动调 整焊接参数，实现最佳的焊接效果。

合”能力使其能够整合不同种类能源的特 性，如将经济性高但稳定性低的风光能源与 经济性低但稳定性高的调节型能源（如煤 电、气电、小水电、生物质发电）相结合， 打造既经济又稳定的能源产品，从而在电力 市场上获得竞争优势。 资料来源： 国家电网，普华永道分析 传统电源 高可控性 风电 光伏 火电/气电 经济性+++ 稳定性--- 经济性- 稳定性+++ 经济性++ 稳定性+++ 聚合电力产品 新能源电源 新能源电源 低可控性 虚拟电厂的进阶模式 虚拟电厂组合各类能源提供经济稳定性俱佳的产品 我国虚拟电厂发展目前正处于早期邀约型阶 段，相关机构组织用户侧参与需求响应，有 电网引导各方参与共同完成邀约、响应和激 励流程实现可调节负荷的有序用电，主要遵 从计划机制。随着电能量市场、辅助服务市 场的基本成型，虚拟电厂将迈向市场性阶段， 虚拟电厂聚合商将以类似于实体电厂的模式 主动响应市场价格信号，通过整合调度源、 调频 其他辅助服务 电能量市场 中长期市场 现货市场 应用场景 邀约型阶段 市场性阶段 聚合对象 大工业、工商业企业 • 分布式发电 • 灵活机组（成本低，稳定性差）：风电、光伏 • 调节机组（成本高，稳定性强）：气电、煤电、生物质发电 • 储能 风光发电占比高 省份 累计分布式 风光能源 （MW） 平均峰谷价 差（元/度） 是否开展电力 现货市场 电力市场成熟程度

而 IT 基础架 构正是这些数字化 IT 应用的基石，提供了计算、存储、网络等各类关键 IT 资源。无论是通过自有机房、第三方 IDC 还是公有云来提供 IT 资源， 制造业用户都需要考虑稳定性、效率、成本投入等要素。 制造行业 IT 基础架构转型方案与实践 5 制造行业 IT 基础架构现状与转型挑战 业务需求逐渐多元，IT 基础架构团队面临多重挑战 除了“数智化”转型需求，人工智能 具备足够的开放性，支持主流的软硬件并可整合至现有环境中。 7. 符合国产化趋势（特定行业）。 8. 可支持 AI 应用并提升资源利用率。 对于中小型制造业企业，则需要满足以下要求： 1. 稳定性能够满足各类业务需求。 2. 运维管理简单。 3. 方案经济，成本可控，能够节省机房空间等使用成本。 4. 能够按需投资，满足未来的业务发展需求。 制造行业 IT 基础架构转型方案与实践 7 ERP、MES、厂区动态管理、设备管理、工 业互联网平台等核心业务系统以及对应的 Oracle 数据库。分支工厂超 融合集群由上海总部进行统一管理。在验证了 SmartX 存储核心的性 能和稳定性后，用户进一步以榫卯分布式存储替代部分支持云服务的 EMC 和 NetApp 集中式存储，并引入海光 CPU 架构服务器，打造“一 云多芯”信创集群，稳步推进 IT 基础架构国产化转型进程。

许各个模块的独立扩展和维护，确保系统随业务需求的变化能够进 行灵活调整。使用微服务架构使得不同模块可以独立部署和扩展， 这样有利于引入新模型或算法，不影响系统的整体运行。 此外，为保证系统的稳定性与性能，建议在服务层引入监控系 统，对各模块的性能指标进行跟踪与分析，如响应时间、吞吐量 等，以便及时发现并解决潜在问题。 最后，安全性也是架构设计不可忽视的一环，数据传输需要加 密，用户访 等）收集相关数据。这部分需要支持多种数据格式的输入，包括但 不限于文本、图像和视频数据。同时，数据采集模块需要具备实时 数据流处理能力，以便在数据产生的瞬间将其抓取并传输至后续模 块。此模块的健壮性和稳定性直接影响到整个系统的数据质量和及 时性。 数据预处理模块的功能是对原始数据进行清洗和转换，以提高 后续模型处理的效率和准确性。主要任务包括数据去重、缺失值处 理、标准化、归一化、分词（针对文本数据）、特征提取等。这一 存储数据：将解析后的数据以结构化的形式（如数据库或文 件）进行存储，并确保数据的完整性和一致性。 6. 错误处理与重试机制：设计容错机制，例如对 API 调用失败的 情况进行重试，以及制定异常处理策略以提升系统的稳定性。 具体的数据采集流程可以用以下示意图描述： 在实际操作中，建议采用批量请求数据的方式，以提高数据采 集的效率。例如，如果 API 支持分页，设置每次请求最大返回数 量，循环请求时应利用适当的延迟时间（如