进人工智能赋能新型工业化，特制定本指南。 一、产业发展现状 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性 和战略性技术，正成为发展新质生产力的重要引擎，加速和 实体经济深度融合，全面赋能新型工业化，深刻改变工业生 产模式和经济发展形态，将对加快建设制造强国、网络强国 和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础 层、框架层、模型层、应用层等 4 个部分。其中，基础层主 要包括算力、算法和数据，框架层主要是指用于模型开发的 等技术和产 品，应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。近年 来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等 方面实现快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代 2 表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突 破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需 完善人工智能产业标准体系。 二、总体要求 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯 彻 计算设备标准。规范人工智能加速卡、人工智能加速模 组、人工智能服务器等计算设备，及使能软件的技术要求和测试 方法，包括人工智能计算设备虚拟化方法，人工智能加速模组接 口协议和测试方法，及使能软件的访问协议、功能、性能、能效 的测试方法和运行维护要求等标准。 5. 算力中心标准。规范面向人工智能的大规模计算集群、 新型数据中心、智算中心、基础网络通信、算力网络、数据存储 8 等基础设

外挂式传统安全手段难以 应对 • 应对模型安全新挑战，打 赢未雨绸缪之战 • 大模型是能力而非产品， 结合场景才能发挥价值 • 中国拥有最完整的产业链、 最全的工业门类、最丰富 的场景 • 发挥场景优势，加速传统 产业数转智改，打赢弯道 超车之战 AGI是全球少数玩家的游戏，政府、企业、创业者更多创新的机会在应用之路 11政企、创业者必读 把大模型拉下神坛！ 走入千家万户、百行千业，才能掀起新工业革命 型是对复杂问题 进行规划、分解、预测的能力，实现了真正的慢思考 28 例：课后作业 仔细思考政企、创业者必读 DeepSeek-R1是AI发展史上的重要里程碑 R1形成了新的AGI定律，加速了AGI发展 Alpha Zero时刻 • Alpha Go采用监督学习， 使用人类棋谱训练 • Alpha Zero采用强化学习， 自己跟自己对弈 ChatGPT时刻 • OpenAI ChatGPT大模型， DeepSeek-R1用户体验改善的作用  R1在零广告投入下7天增长1亿用户，创最快应用破亿里程碑  把人工智能从不可用、凑合用，变成大家都能用、都爱用  推动市场加速发展，在中国用户、企业和政府彻底普及了一次AI  中国可能成为全球AI普及率、渗透率最高的国家， 加速了中国爆 发AI产业革命的步伐 DeepSeek颠覆式创新——用户体验 32 ——掀起新一轮AI科普教育 认知决定行动，这场全民AI科普

编程语言 3 / 32 LLM 技术背景 Transformer 架构和预训练与微调策略是 LLM 技术的核心，随着大规模语言数据集的可用性和计算能 力的提升，研究者们开始设计更大规模的神经网络，以提高对语言复杂性的理解。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 的提出标志着 LLM 技术的飞速发展，其预训练和微调的 方法为语言任务提供了前所未有 基础设施：大模型框架及微调 (Fine Tuning) 大模型框架指专门设计用于构建、训练和部署大型机器 学习模型和深度学习模型的软件框架。这些框架提供了 必要的工具和库，使开发者能够更容易地处理大量的数 据、管理巨大的网络参数量，并有效地利用硬件资源。 微调（Fine Tuning）是在大模型框架基础上进行的一个 关键步骤。在模型经过初步的大规模预训练后，微调是 用较小、特定领域的数据集对模型进行后续训练，以使 其 简化了复杂模型的构建过程。这 些 API 抽象掉了许多底层细节，使开发者能 够专注于模型的设计和训练策略。 ：这些框架经过优化，以充分利用 GPU、TPU 等高性能计算硬件，以加速模型 的训练和推理过程。 ：为了处理大型数据集和大规模参 数网络，这些框架通常设计得易于水平扩展， 支持在多个处理器或多个服务器上并行处理。 ：它们提供工具来有效地加 载、处理和迭代大型数据集，这对于训练大 型模型尤为重要。

现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 DeepSeek R1  文件数据读取完整无缺失  数据分析全面、逻辑清晰严谨  网络爬虫任务数据爬取完整、准确  数据挖掘能够准确分类并提供建议  数据可视化任务能力有待完善 Claude 3.5 sonnet  数据读取输出逻辑性强、指标清晰  数据分析任务完成得较为简单 数据分析任务完成得较为简单  爬虫数据采集未形成明确结论  数据挖掘深度较浅  绘制出可视图表不稳定 Open AI o3 mini  数据分析高效、全面、准确  数据可视化能力突出、直接生成  网络爬虫任务爬取数据结果为空  暂不支持上传数据附件  数据挖掘深度较浅 Kimi k1.5  数据挖掘能力出色  快速读取文件数据，提取网址链接  长文本数据处理能力突出  爬虫数据采集存在代码错误问题

全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 人工智能 安全治理框架1. 人工智能安全治理原则 …………………………………… 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ……………………………… 2 3. 人工智能安全风险分类 …………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 （b）偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中，个人偏见被有意、无意引入， 或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被 球化分工协作格局。 但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒，恶意阻断 全球人工智能供应链，带来突出的芯片、软件、工具断供风险。 3.2 人工智能应用安全风险 3.2.1 网络域安全风险 （a）信息内容安全风险。人工智能生成或合成内容，易引发虚假信息传播、 歧视偏见、隐私泄露、侵权等问题，威胁公民生命财产安全、国家安全、意识 形态安全和伦理安全。如果用户输入的提示词存在不良内容，在模型安全防护

等效RTX 3090 海光 DCU 适配V3/R1模型，性能对标NVIDIA A100 等效A100（BF16） 2. 国产硬件推荐配置 模型参数 推荐⽅案 适⽤场景 1.5B 太初T100加速卡 个⼈开发者原型验证 14B 昆仑芯K200集群 企业级复杂任务推理 32B 壁彻算⼒平台+昇腾910B集群 科研计算与多模态处理 四、云端部署替代⽅案 1. 国内云服务商推荐 平台 核⼼优势

牛顿第一定律：任何一个物体总是保持静止状态或者匀速直线运动状态，直到有作用在它上面的外力迫使它改变 这种状态为止。 如果作用在物体上的合力为零，则物体保持匀速直线运动。 即物体的速度保持不变且加速度为 零。 4. 角色扮演（情景续写）：提供一个场景，让模型模拟该场景下的任务对话 USER 假设诸葛亮死后在地府遇到了刘备，请模拟两个人展开一段对话。 5. 结构化输出 ：将内容转化为

①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优 解。" �实战技巧： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分析 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" �实战技巧： 还要不要学提示语？ 提示语（Prompt）是用户输入给AI系统的指令或信息，用于 引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说，提示语 4. 主题引导符 • 主要关键词：气候变化、全球变暖、环境保护 • 次要关键词：碳排放、可再生能源、可持续发展 主题原型构建 确定主题的核心特征和典型例子 语义框架设置 创建与主题相关的概念网络 重点梯度建立 设定主题相关性的层级结构 细节增强策略（DES）：深化内容质量 �DES的理论基础： DES整合了认知叙事学和信息处理理论，开发了以下策略： 多模态描述 微观—宏观连接 对比强化

①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优 解。" �实战技巧： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分析 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" �实战技巧： 还要不要学提示语？ 提示语（Prompt）是用户输入给AI系统的指令或信息，用于 引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说，提示语 4. 主题引导符 • 主要关键词：气候变化、全球变暖、环境保护 • 次要关键词：碳排放、可再生能源、可持续发展 主题原型构建 确定主题的核心特征和典型例子 语义框架设置 创建与主题相关的概念网络 重点梯度建立 设定主题相关性的层级结构 细节增强策略（DES）：深化内容质量 �DES的理论基础： DES整合了认知叙事学和信息处理理论，开发了以下策略： 多模态描述 微观—宏观连接 对比强化

2. 可定制化与优化。支持微调（Fine-tuning）：可以根据特定业务需求对模 型进行微调，以适应特定任务，如行业术语、企业内部知识库等。 3. 离线运行，适用于无网络环境。可在离线环境下运行：适用于无互联网 连接或网络受限的场景。提高系统稳定性：即使云服务宕机，本地大模型依 然可以正常工作，不受外部因素影响。 本教程搭建 DeepSeek 好处 本地搭建 DeepSeek 三个比较实际的好处： Scaling Laws， Transformer 就是自然语言处理领域实现扩展规律的最好的网络结构。 2.2 Transformer 基础架构 LLM 依赖于 2017 年 Google 提出的 Transformer 模型，该架构相比传统的 RNN（递归神经网络）和 LSTM（长短时记忆网络）具有更高的训练效率和 更强的长距离依赖建模能力。Transformer 由多个关键组件组成：1 动关注句子中的重要单 词，理解不同词语间的联系。2. 多头注意力（Multi-Head Attention）：使用 多个注意力头同时分析不同的语义信息，使得模型的理解能力更强。3. 前 馈神经网络（FFN）：非线性变换模块，提升模型的表达能力。4. 位置编码 （Positional Encoding）：在没有循环结构的情况下，帮助模型理解单词的顺 序信息。 Transformer 结构的优势