项目编号： 智慧医疗数字化场景 DeepSeek AI 大模 型智算一体机 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景与目标.............. 出了一种针对医 疗场景的 DeepSeek 智算一体机设计方案。该方案旨在通过集成高 性能计算硬件、智能算法和医疗行业专用软件，打造一个能够满足 医疗机构在数据分析、图像处理、辅助诊断等方面的计算需求的综 合解决方案。DeepSeek 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。 在硬件方面，DeepSeek 智算一体机将搭载最新的多核处理 器、高速内存和大容 软件层面，DeepSeek 智算一体机将预装医疗行业专用的操作 系统和软件套件，包括但不限于医疗影像分析系统、电子病历管理 系统、远程会诊平台等。这些软件将针对医疗场景进行深度优化， 确保其在高效计算的同时，能够满足医疗行业对数据安全和隐私保 护的高标准要求。此外，DeepSeek 智算一体机将支持与现有医疗 信息系统的无缝集成，降低部署和运维的复杂性。 在智能算法方面，DeepSeek 智算一体机将集成多种先进的深

举措和可行路径。根据斯坦福大学《2025 年人工智能指数报告》，越来越多的研究证实了 AI 对生产力的积极影响，在特定任务上 AI 已经能 与人类专业知识相匹配， 同时具有更高的效率。根据 Gartner 的预测，到 2028 年，AI 技术将自动 化至少 15%的日常决策，大幅提升企业生产力，降低运营成本。通过 AI 技术与城市数字孪生场景 结合，以时空为“ ” 索引 对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借助知识工程和 为核心，融合联 接、计算、云、区块链等新一代信息技术，构建从感知智能到认知智能的全新技术体系，直接通过 由 AI 驱动的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动，打造数据驱动、具有深度学习能 力的城市级一体化智能协同体系，将推动城市走向更高效、更可持续、更有温度的新时代。 人工智能技术将重塑城市发展模式，带领人类进入智慧城市新阶段。报告 “ 提出 AI CITY ”是 AI 原生的智慧 1234MNX” “ 参考架构具有可落地性，值得学界和业界借鉴参考。相信亦希望通过 AI CITY”的探索实 践，汇聚产业链各环节、各方的力量，通过感知、决策、执行等形成全面智能合力，构建具有竞争 力的 AI CITY 生态体系。 深圳大学智慧城市研究院院长、教授 目录 CONTENTS 1 战略形势 1.1“ 人工智能 +”成为新时期经济社会发展的战略指引 ............

篡改、滥用等安全风险，保障政务数据的安全和隐私。 1.3 项目范围 1.3.1 平台功能 平台功能涵盖多个方面，包括国产算力资源池、 多模态大模型部署、数据治理工具链、可信管控系统、 智能应用开发平台等。 国产算力资源池要统筹提供多元化的国产算力能 力，满足不同大模型和应用场景的算力需求；多模态 大模型部署模块要实现对 DeepSeek、通义千问、智 谱等通用大模型的统一部署和管理，支持各类智能应 器人、智能客服助手等智能体，提高智能应用的开发 效率和灵活性。 2.3 性能需求 2.3.1 算力支撑 平台的峰值算力需达到 500P FLOPS，能够支持 同时处理 1000 个并发请求，响应时间≤2 秒。这就 要求平台的算力资源池具备强大的算力供给能力和调 度能力，能够根据不同的应用场景和请求量，动态分 配算力资源，确保各类智能应用的高效运行。 2.3.2 数据处理 平台需要具备强大的数据处理能力，日均处理数 异常操作并进行调查处理，为安全事件的追责提供有 力依据。 三、总体架构设计 3.1 系统架构图 （此处应插入系统架构图，清晰展示平台的各层 级结构和组件关系，包括基础设施层、数据层、平台 层、应用层、安全层等） 3.2 分层架构 3.2.1 基础设施层 基础设施层是平台运行的物理基础，包括算力资源池、 存储系统和网络架构。 算力资源池：部署华为昇腾 CloudMatrix 384

XX银行经营能力 17 4.3 XX银行数字赋能 18 5 项目实施的必要性 19 5.1 夯实XX数字化转型的坚实底座 19 5.2 提升金融服务生态系统的竞争力 19 5.3 保障银行的业务安全与运营稳定 20 6 建设必要性小结 20 三、需求分析与建设规模 21 1 数据中心需求分析 21 1.1 新体系算力枢纽 实施方案》提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝，以及贵州、内蒙古、甘肃、 宁夏等地布局建设全国一体化算力网络国家枢纽节点，发展数据中心集群，引导数据中心 集约化、规模化、绿色化发展。对于贵州、内蒙古、甘肃、宁夏可再生能源丰富、气 候适宜、数据中心绿色发展潜力较大的节点，积极承接全国范围需后台加工、离线分 析、存储备份等非实时算力需求，打造面向全国的非实时性算力保障基地。要求数据 ，我国数字经济竞争力和影响力 稳步提升。为实现新阶段的发展目标，优化升级数字基础设施、充分发挥数据要素作 用、大力推进产业数字化转型、加快数字产业化等成为重要路径，其中包括结合应 用、产业等发展需求优化数据中心建设布局，全面加快金 融等服务业数字化转型的具体要求。 2022 年 2 月，“东数西算”工程正式启动，通过构建数据中心、云计算、大数据一体化 的新型算力网络体系，推动数据中

信数据空间建设，可信数据空间建设目前还处于发展 初期面临诸多堵点问题与挑战： · 挑战一、数据供给意愿不足 ① 权属不清与价值分配难：数据产权界定模糊，数 据供给方担心共享后失去控制权或收益被稀释。例 如，担忧数据泄露导致核心竞争力丧失； ② 合规成本高：数据分级分类标准不统一，敏感数 据（如医疗、金融）脱敏处理需专业团队，数据供给 方难以承担人力与资金成本。 · 挑战二、数据流通效率低 ① 跨域系统数据协议不统一：政府、企业、行业数 明，在多模态场景下的语料供给，需要进行跨模态 语料数据精准对齐，实践通过融合图文信息，运动 轨迹，场景数据，使得复杂论文的解析准确率提升 37%。此类多模态场景在处理包含图表、公式的复杂 文档时，需要在语料标准中体现语义逻辑关联能 力，同比文本标注对于数据融合要求更高。 其次，语料规模需求同样呈现量级扩张。根据行业报 告分析，多模态（视频）语料在智能监控领域的渗 透 率从 2023 年 18% 提 升至 2025 年 35%，例 因。例如上海规划资源专项语料库，通过归集 1200 份技术标准、5.7 “ 万份城建档案，建立 专家标注 +AI ” 校验 双重标注模式，可以实现地图信息的精准规划， 从而代替通用语料仅能提供政策咨询渠道等简单能 “ ” 力，成为垂类模型的 高配置语料库 。 内容可信：语料构建需要兼顾内容合规与机密性。尤 其在医疗行业，领域语料常涉及大量个人隐私信息， 医疗记录，企业信息等敏感内容，因此对于数据内容 的隐私保护，催生出隐私计算技术的逐步成熟与落地。

性化康复方案； · 慢病管理环节，使用 AI 确保患者遵循治疗计划，加强预后随访、复诊，并进行日程提醒； · 在医药技术支持和医疗服务体系支持方面，AI 也贯穿了医药研发、精准治疗等环节，助 力医疗保险服务及相关医疗资源分配。 中国庞大的患者基数、多样化的疾病谱以及区 域发展的不平衡性，使得人工智能技术在医疗健康领 域展现出巨大潜力，并正在被迅速采用。爱思唯尔对 来自 85 个国家和地区的 及跨场景 AI 部署时，逐渐面临算力瓶颈、敏捷性不足、开发 运维成本高等多重挑战。基于此，阿里云为医疗健康行业企业 提供覆盖 AI 算力基础设施、AI 开发平台到模型服务的全栈式 能力体系及可复用、可扩展的解决方案，助力医疗健康行业 AI 应用开发和数智化转型。 总体篇 场景篇 趋势篇 为医疗健康行业模型的训练和推理提供 AI 基础算力 医疗和生命科学的科研计 医疗和生命科学的科研计算（如分子模拟、基因组学分析等）和模型训练对算力需求极高，计算任务节点间高 频数据交互，对集群内通信性能、计算资源利用需求高；需要大吞吐量、高 IOPS、低成本海量文件存储支持。 阿里云提供弹性、高性能、高可用的 AI 智算基础设施，包括超大规模 GPU 集群、专为 AI 训练优化的高性 能计算（HPC）服务、海量存储和高性能网络，并适配行业常用调度器、软件、框架等工具，为业务研发工作 者 提供一站式的生命科学行业

易 存 储 ........................................................ 43 4.3.3.2.3.11 提 高 用 户 应 用 的 生 产 力 ............................................................................... 44 4.3.3.3 基 于 大 数 ........................................................................ 45 4.3.3.3.1.1.3 分 布 式 计 算 功 能 ........................................................................................ 46 4.3 ................................................................................ 55 4.3.3.3.2.5 计 算 引 擎 ...............................................................................................

“单一无人机 + 可见光影像” 的单点应用， 红外热成像、激光雷达等载荷设备尚未配置，夜间巡查、三 维建模等功能缺失，无法满足全时段、多维度监管需求；二 是自动化程度低，影像数据处理依赖人工判读，AI 识别算 法尚未部署，单批次 500 张影像的判图耗时需 2-3 个工作日 且漏判率达 15% 以上；三是系统整合不足，无人机数据与 卫星遥感、执法监察、不动产登记等业务系统相互独立，数 据接口不兼容，形成 “信息孤岛”，例如违法图斑从发现到立 市已建立自然资源数据库，汇 聚国土空间规划、耕地保护、矿产资源、森林资源等 10 + 类专题数据，数据总量达 50TB，实现年度更新。其中，卫 星遥感影像数据覆盖全市域，但高频次（周级）影像获取能 力不足，重点监管区域亚米级影像覆盖率 60%；无人机历 史影像数据分散存储于市、县两级平台，缺乏统一元数据管 理，跨区域数据调阅需人工申请，平均响应时间 48 小时。 在数据共享层面，与应急管理、生态环境等部门建立了定期 小时监管覆盖，夜间人类活动识别率≥90%、非法 闯入事件发现时效≤15 分钟。 需要建立生态健康评估体系，利用多光谱影像计 自然资源 xxx 项目建设方案 28 自然资源 xxx 项目建设方案 算植被覆盖度（精度 ±1%）、水体富营养化指数，每季度 生成评估报告，为生态补偿、保护区调整提供数据支撑，解 决 “生态保护缺乏科学依据” 问题。 （三）执法处置高效化需求 需要提升智能预警与响应速度，AI

有用的数 据。 2024 年 1 月 5 日，发布 DeepSeek LLM（深度求索的第一个大模型）， 目 前， DeepSeek-R1 、V3 、Coder 等系列模型已上线国家超算互联网平台。英伟 达称， DeepSeek-R1 是最先进的大语言模型，亚马逊和微软也接入 DeepSeek-R1 模型。 DeepSeek 大模型在多个基准测试中表现优异，尤其是在代码和数学任务 支持文档管理、版本控制和权限管理，方便审计人员快速查阅和追溯。 （六）可视化与报告生成 DeepSeek 提供丰富的可视化图表，包括图表、热力图和流程图等，帮助审 计人员直观展示分析结果，提升报告的可读性和说服力。 系统能够自动生成标准化的审计报告，包含详细的数据分析结果、风险评估 和审计结论等内容，显著减少报告编写时间。 4. DeepSeek 部署方法 使用 DeepSeek 主要有三种渠道：官方渠道、第三方渠道、本地部署。这 DeepSeek 三种使用渠道对比 渠道 优点 缺点 官方渠道 功能齐全、操作简单（联网搜索/ 跨设备同步） 高峰期易崩溃，取决于流量，看运气 第三方渠道 规避官方崩溃风险，国产 GPU 加速或白嫖算力 功能受限（如对话记录不保存），需实名认证 /复杂配置 本地部署 隐私性强、永久离线，定制化 模型选择 依赖硬件性能（需高配电脑），技术门槛较高， 大部分部署的是蒸馏版本 4.1 官方渠道

材料领域的科研成果转化率仅为 10% - 15%， 远低于发达 国家的 40% - 50% 。新材料产业链上下游企 业之间缺乏深 度的数据共享与协同合作 ，信息壁垒阻碍了 产业链的高效运 作， 降低了整个产业的竞争力 。例如， 在 新能源汽车电池材 料产业链中， 上游原材料供应商与下游 电池制造商之间因数 据共享不及时， 导致原材料供应与生 产需求脱节， 影响了电 池的生产进度和质量。 1.2 可信数据空间对新材料产业的重要意义 推动新材料产业整体升级， 增 强我国在全 球新材料市场的竞争力。 二 、新材料可信数据空间建设目标 2.1 总体目标 致力于构建一个高度安全 、可靠 、高效的新材料数据空间 ， 实现新材料领域多源数据的深度融合与广泛共享 。以数 据驱 动为核心， 全面促进新材料研发创新和产业应用， 显 著提升 新材料产业链的整体竞争力， 为推动新材料产业迈 向高质量 发展新阶段提供坚实支撑。 2 业之间在研发 、生产 、销售等环节的紧密协作， 提高 产业链 协同创新水平 。推动新材料从基础研究到产业化应 用的快速 转化， 加速前沿材料在各领域的广泛应用， 提升 整个产业链 的市场响应速度和竞争力 。例如， 在新能源汽 车电池材料产 业链中， 通过产业协同促进， 实现原材料供 应与电池生产的 精准对接， 提高电池生产效率 20% - 30%， 降低生产成本 10% - 15%。 2.2