智慧水利數(shù)字化轉(zhuǎn)型下DeepSeekAI智算一體機(jī)設(shè)計(jì)方案2025-06-23目

錄CATALOGUE02系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框架01項(xiàng)目背景與需求分析03硬件基礎(chǔ)設(shè)施方案04AI大模型專(zhuān)項(xiàng)優(yōu)化05典型應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)06實(shí)施保障體系項(xiàng)目背景與需求分析01數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重模型泛化能力薄弱運(yùn)維成本居高不下算力資源分散且利用率低實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能力不足水利行業(yè)數(shù)字化升級(jí)痛點(diǎn)水利系統(tǒng)各部門(mén)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，導(dǎo)致信息難以互通共享，影響決策效率和準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)水利監(jiān)測(cè)設(shè)備采集頻率低、延遲高，難以滿足洪水預(yù)警、旱情評(píng)估等場(chǎng)景的實(shí)時(shí)性需求。現(xiàn)有水利計(jì)算中心存在硬件異構(gòu)、資源調(diào)度僵化等問(wèn)題，導(dǎo)致高性能計(jì)算需求無(wú)法得到彈性響應(yīng)。傳統(tǒng)水文模型依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)參，難以適應(yīng)氣候變化下的極端水文事件預(yù)測(cè)需求。老舊水利設(shè)備智能化改造難度大，人工巡檢和維護(hù)成本占整體預(yù)算比例超過(guò)40%。AI大模型預(yù)訓(xùn)練微調(diào)多模態(tài)壓縮部署AI大模型是人工智能領(lǐng)域核心技術(shù)之一，通過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)通用任務(wù)處理能力，其發(fā)展經(jīng)歷了從專(zhuān)用模型到通用智能的演進(jìn)過(guò)程。采用智算一體機(jī)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)端邊云協(xié)同部署，支持水利業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)推理需求，如洪水模擬計(jì)算的毫秒級(jí)響應(yīng)。通過(guò)知識(shí)蒸餾、量化剪枝等技術(shù)實(shí)現(xiàn)模型輕量化，滿足水利邊緣計(jì)算設(shè)備的部署需求，典型壓縮率可達(dá)80%以上。融合文本、圖像、時(shí)序數(shù)據(jù)等多模態(tài)輸入，提升水利監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的綜合分析能力，如衛(wèi)星遙感與傳感器數(shù)據(jù)的聯(lián)合建模。通過(guò)領(lǐng)域數(shù)據(jù)微調(diào)實(shí)現(xiàn)專(zhuān)業(yè)任務(wù)適配，在水利場(chǎng)景中可針對(duì)水文預(yù)測(cè)、災(zāi)害預(yù)警等需求進(jìn)行定向優(yōu)化。基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練技術(shù)突破，使模型具備跨領(lǐng)域知識(shí)遷移能力，典型代表如GPT、BERT等千億參數(shù)模型。技術(shù)持續(xù)迭代，2023年已出現(xiàn)萬(wàn)億參數(shù)模型與行業(yè)專(zhuān)用架構(gòu)AI大模型技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)國(guó)家智慧水利建設(shè)政策導(dǎo)向數(shù)字孿生流域建設(shè)要求算力基礎(chǔ)設(shè)施國(guó)產(chǎn)化生態(tài)流量智能管控極端氣候應(yīng)對(duì)能力建設(shè)水利公共服務(wù)數(shù)字化明確要求構(gòu)建全要素?cái)?shù)字化映射的流域模型，實(shí)現(xiàn)"四預(yù)"（預(yù)報(bào)、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案）功能全覆蓋。強(qiáng)調(diào)水利關(guān)鍵信息系統(tǒng)應(yīng)采用自主可控的AI芯片和訓(xùn)練框架，核心算法國(guó)產(chǎn)化率需達(dá)到90%以上。通過(guò)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)-優(yōu)化算法-自動(dòng)調(diào)控閉環(huán)，確保水資源調(diào)度同時(shí)滿足發(fā)電、灌溉、生態(tài)補(bǔ)水等多元需求。重點(diǎn)支持旱澇急轉(zhuǎn)模擬、臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)測(cè)等專(zhuān)項(xiàng)模型研發(fā)，提升氣候韌性基礎(chǔ)設(shè)施水平。推動(dòng)取水許可、洪水保險(xiǎn)等業(yè)務(wù)線上化，要求智能客服系統(tǒng)準(zhǔn)確率不低于95%。系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框架02安全與管控并重通過(guò)訪問(wèn)控制與資源監(jiān)控雙體系，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行與數(shù)據(jù)安全可控。分層架構(gòu)設(shè)計(jì)智算集群采用基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)、應(yīng)用三層架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)資源高效協(xié)同與業(yè)務(wù)靈活擴(kuò)展。全棧智能服務(wù)覆蓋數(shù)據(jù)分析、模型訓(xùn)練到智能決策，形成閉環(huán)AI能力支撐水利數(shù)字化轉(zhuǎn)型。智算集群拓?fù)浼軜?gòu)設(shè)計(jì)將CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理任務(wù)卸載至GPU集群，同時(shí)利用FPGA實(shí)現(xiàn)水文時(shí)間序列預(yù)測(cè)的硬件級(jí)優(yōu)化，達(dá)成95%以上異構(gòu)計(jì)算資源利用率。GPU/FPGA協(xié)同加速為洪峰預(yù)測(cè)等實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)設(shè)置最高優(yōu)先級(jí)，允許強(qiáng)制暫停非關(guān)鍵批處理任務(wù)，確保應(yīng)急響應(yīng)的計(jì)算資源保障。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各計(jì)算節(jié)點(diǎn)的顯存/內(nèi)存占用率，動(dòng)態(tài)調(diào)整深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練任務(wù)的批次大小，避免因內(nèi)存溢出導(dǎo)致的計(jì)算中斷。010302異構(gòu)計(jì)算資源分配邏輯開(kāi)發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的功耗管理模塊，根據(jù)設(shè)備溫度和環(huán)境濕度自動(dòng)調(diào)節(jié)CPU頻率和冷卻系統(tǒng)功率，使PUE值穩(wěn)定控制在1.2以下。采用Kubernetes結(jié)合KataContainers實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源微隔離，為不同水利業(yè)務(wù)部門(mén)提供獨(dú)享的虛擬化計(jì)算實(shí)例。0405能效比優(yōu)化算法內(nèi)存感知調(diào)度機(jī)制虛擬化資源切片緊急任務(wù)搶占式調(diào)度數(shù)據(jù)層特征層決策層多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析機(jī)制時(shí)空對(duì)齊通過(guò)時(shí)空校準(zhǔn)算法實(shí)現(xiàn)水文監(jiān)測(cè)視頻、遙感影像與傳感器數(shù)據(jù)的毫秒級(jí)同步，解決異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)延差異問(wèn)題。例如：將雷達(dá)回波數(shù)據(jù)與水位計(jì)采樣時(shí)刻對(duì)齊。特征提取采用CNN-LSTM混合網(wǎng)絡(luò)提取衛(wèi)星影像空間特征與水文時(shí)序特征，通過(guò)注意力機(jī)制融合多源特征向量。例如：融合氣象雷達(dá)反射率與河道監(jiān)控視頻的運(yùn)動(dòng)特征。聯(lián)合推理基于D-S證據(jù)理論構(gòu)建多模態(tài)決策融合框架，綜合視頻識(shí)別、物聯(lián)網(wǎng)傳感、氣象預(yù)報(bào)等多維度分析結(jié)果生成洪水預(yù)警。例如：結(jié)合雨量預(yù)測(cè)與攝像頭水位識(shí)別進(jìn)行潰壩風(fēng)險(xiǎn)研判。010203硬件基礎(chǔ)設(shè)施方案03國(guó)產(chǎn)化智算加速節(jié)點(diǎn)部署驗(yàn)證算力性能達(dá)標(biāo)率，完成國(guó)產(chǎn)化組件全棧適配與水利業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接節(jié)點(diǎn)驗(yàn)收測(cè)試交付總結(jié)劃分計(jì)算/存儲(chǔ)/網(wǎng)絡(luò)模塊，制定國(guó)產(chǎn)化組件替換與性能調(diào)優(yōu)時(shí)間表節(jié)點(diǎn)部署模塊排期協(xié)同實(shí)現(xiàn)水利數(shù)據(jù)智能分析加速，支持國(guó)產(chǎn)芯片與操作系統(tǒng)適配部署目標(biāo)目標(biāo)范圍分析國(guó)產(chǎn)化替代對(duì)水利模型訓(xùn)練/推理的加速效果，形成部署規(guī)范效能評(píng)估推廣復(fù)盤(pán)指標(biāo)識(shí)別芯片/OS生態(tài)兼容性問(wèn)題，制定國(guó)產(chǎn)替代方案與性能補(bǔ)償策略國(guó)產(chǎn)化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)案風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題配備國(guó)產(chǎn)昇騰/海光加速卡，組建水利AI算法與硬件調(diào)優(yōu)團(tuán)隊(duì)資源配置團(tuán)隊(duì)設(shè)備節(jié)點(diǎn)規(guī)劃實(shí)施監(jiān)控驗(yàn)收分層存儲(chǔ)策略動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡元數(shù)據(jù)管理優(yōu)化智能數(shù)據(jù)壓縮數(shù)據(jù)冗余與容災(zāi)分布式存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)采用熱數(shù)據(jù)、溫?cái)?shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)的分層存儲(chǔ)機(jī)制，熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于高速SSD中，溫?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)于高性能HDD，冷數(shù)據(jù)則歸檔至低成本大容量存儲(chǔ)設(shè)備，優(yōu)化存儲(chǔ)成本與性能。通過(guò)分布式存儲(chǔ)技術(shù)實(shí)現(xiàn)多副本存儲(chǔ)，確保數(shù)據(jù)在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)仍可恢復(fù)，同時(shí)支持異地容災(zāi)備份，提升系統(tǒng)的可靠性和抗災(zāi)能力。集成先進(jìn)的壓縮算法，在不損失數(shù)據(jù)精度的前提下，大幅減少存儲(chǔ)空間占用，降低存儲(chǔ)成本，同時(shí)提升數(shù)據(jù)檢索和傳輸效率。存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)支持動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡功能，根據(jù)數(shù)據(jù)訪問(wèn)頻率和節(jié)點(diǎn)負(fù)載情況自動(dòng)調(diào)整數(shù)據(jù)分布，避免單點(diǎn)過(guò)載，提升整體系統(tǒng)性能。采用高效的元數(shù)據(jù)管理機(jī)制，支持快速索引和檢索，確保海量水利數(shù)據(jù)的高效訪問(wèn)和分析，滿足實(shí)時(shí)監(jiān)控和歷史查詢(xún)需求。邊緣端智能采集終端配置多傳感器融合邊緣計(jì)算能力低功耗設(shè)計(jì)終端集成水位、流量、水質(zhì)、氣象等多種傳感器，支持多源數(shù)據(jù)同步采集，確保水利監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。采用低功耗處理器和太陽(yáng)能供電方案，適用于野外或偏遠(yuǎn)地區(qū)的長(zhǎng)期部署，減少維護(hù)頻率和能源消耗。終端內(nèi)置輕量級(jí)AI模型，支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理和異常檢測(cè)，減少數(shù)據(jù)傳輸量，同時(shí)提升實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，降低云端計(jì)算壓力。無(wú)線通信模塊防水防塵設(shè)計(jì)支持4G/5G、NB-IoT等多種無(wú)線通信方式，適應(yīng)不同環(huán)境下的數(shù)據(jù)傳輸需求，確保數(shù)據(jù)能夠穩(wěn)定上傳至云端或中心節(jié)點(diǎn)。終端外殼采用IP68防護(hù)等級(jí)，能夠抵御惡劣天氣和復(fù)雜環(huán)境的影響，確保設(shè)備在洪澇或高濕度條件下的正常運(yùn)行。遠(yuǎn)程管理與升級(jí)支持OTA遠(yuǎn)程升級(jí)和配置管理，便于后期功能擴(kuò)展和故障修復(fù)，降低運(yùn)維成本，提升終端設(shè)備的生命周期管理效率。AI大模型專(zhuān)項(xiàng)優(yōu)化04水文時(shí)序預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練多模態(tài)數(shù)據(jù)融合自適應(yīng)特征提取遷移學(xué)習(xí)框架不確定性量化邊緣計(jì)算部署整合氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)、地面監(jiān)測(cè)站數(shù)據(jù)及歷史水文記錄，通過(guò)時(shí)空對(duì)齊技術(shù)構(gòu)建高精度訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，提升模型對(duì)復(fù)雜水文現(xiàn)象的捕捉能力。采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）混合架構(gòu)，自動(dòng)識(shí)別降雨量、蒸發(fā)量、土壤濕度等關(guān)鍵特征的非線性關(guān)聯(lián)。基于預(yù)訓(xùn)練的全球水文大模型進(jìn)行微調(diào)，結(jié)合本地流域特性?xún)?yōu)化參數(shù)，顯著減少訓(xùn)練時(shí)間并提高區(qū)域預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。集成貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與蒙特卡洛采樣方法，輸出預(yù)測(cè)結(jié)果的置信區(qū)間，為防洪決策提供風(fēng)險(xiǎn)量化依據(jù)。通過(guò)模型剪枝與量化技術(shù)壓縮參數(shù)量，實(shí)現(xiàn)在邊緣側(cè)設(shè)備的低延遲推理，滿足實(shí)時(shí)洪水預(yù)警需求。流域三維仿真計(jì)算優(yōu)化GPU加速流體動(dòng)力學(xué)利用CUDA并行計(jì)算框架重構(gòu)傳統(tǒng)有限體積法（FVM）求解器，使圣維南方程組求解效率提升20倍以上。多尺度網(wǎng)格劃分采用自適應(yīng)八叉樹(shù)網(wǎng)格技術(shù)，在河道狹窄區(qū)自動(dòng)加密網(wǎng)格至米級(jí)精度，平原區(qū)域保持百米級(jí)分辨率，平衡計(jì)算資源與仿真精度。異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)協(xié)調(diào)FPGA硬件加速器與CPU集群，將泥沙輸運(yùn)模型中的粒子追蹤計(jì)算任務(wù)卸載至專(zhuān)用硬件，降低主計(jì)算節(jié)點(diǎn)負(fù)載。實(shí)時(shí)可視化渲染基于VulkanAPI開(kāi)發(fā)流域地形動(dòng)態(tài)LOD系統(tǒng)，支持4K分辨率下每秒60幀的實(shí)時(shí)地形變形與水流粒子特效渲染。數(shù)字孿生接口開(kāi)放RESTfulAPI與WebGL三維可視化組件，允許水利管理部門(mén)通過(guò)瀏覽器直接交互式調(diào)整大壩泄洪方案參數(shù)。010204030506數(shù)據(jù)采集目標(biāo)定義圖譜選型主要采集水利業(yè)務(wù)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過(guò)ETL工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化處理。初步校驗(yàn)迭代優(yōu)化版本定型參數(shù)調(diào)優(yōu)圖譜生成圖譜設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)獲取基于水利業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)體關(guān)系挖掘，識(shí)別關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征。特征分析根據(jù)水利業(yè)務(wù)需求選擇圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或TransE等知識(shí)表示學(xué)習(xí)模型。模型選型將水利實(shí)體與關(guān)系映射為圖譜節(jié)點(diǎn)與邊，建立屬性-值關(guān)聯(lián)矩陣。節(jié)點(diǎn)映射采用Neo4j或GraphDB等圖數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)知識(shí)存儲(chǔ)與可視化呈現(xiàn)。圖譜生成通過(guò)準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)評(píng)估圖譜在防洪調(diào)度等場(chǎng)景的推理效果。效果驗(yàn)證構(gòu)建方案質(zhì)量評(píng)估動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)典型應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)05模型構(gòu)建基于DeepSeekAI構(gòu)建洪水預(yù)測(cè)模型，整合氣象、水文、地形等多源數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)洪水演進(jìn)模擬與淹沒(méi)范圍預(yù)測(cè)，提升預(yù)警精度至小時(shí)級(jí)。01應(yīng)急協(xié)同建立跨部門(mén)應(yīng)急聯(lián)動(dòng)機(jī)制，通過(guò)智算一體機(jī)快速生成疏散路徑與救援方案，同步推送至防汛指揮中心與移動(dòng)終端。03監(jiān)測(cè)升級(jí)部署智能感知終端升級(jí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，集成雷達(dá)、視頻、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)雨量、水位、流速等參數(shù)的實(shí)時(shí)采集與異常預(yù)警。02風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避結(jié)合歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果，動(dòng)態(tài)劃定高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，自動(dòng)觸發(fā)交通管制、人員轉(zhuǎn)移等避險(xiǎn)措施。04流域聯(lián)防構(gòu)建跨行政區(qū)洪水聯(lián)防聯(lián)控平臺(tái)，共享監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與調(diào)度指令，實(shí)現(xiàn)上下游梯級(jí)水庫(kù)的協(xié)同防洪決策。06智能調(diào)度利用AI算法優(yōu)化水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度方案，平衡防洪與供水需求，通過(guò)預(yù)泄騰庫(kù)、錯(cuò)峰削峰等措施降低下游洪峰壓力。05賦能智慧防汛，打造精準(zhǔn)預(yù)警、快速響應(yīng)、科學(xué)決策的防洪減災(zāi)體系洪水智能預(yù)警決策系統(tǒng)水資源動(dòng)態(tài)調(diào)度平臺(tái)耦合人口分布、工業(yè)用水、農(nóng)業(yè)灌溉等需求數(shù)據(jù)與水庫(kù)蓄水量、地下水開(kāi)采潛力等供給數(shù)據(jù)，建立區(qū)域水資源承載力動(dòng)態(tài)評(píng)估模型。供需平衡智能計(jì)算采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法協(xié)調(diào)發(fā)電、灌溉、生態(tài)補(bǔ)水等矛盾目標(biāo)，在保證最小生態(tài)流量的前提下最大化經(jīng)濟(jì)效益。多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度構(gòu)建流域間水資源交易數(shù)字市場(chǎng)，利用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)水權(quán)確權(quán)與交易記錄不可篡改，促進(jìn)缺水地區(qū)資源優(yōu)化配置。跨流域協(xié)同調(diào)度基于土壤濕度遙感反演與作物生長(zhǎng)模型，動(dòng)態(tài)調(diào)整灌溉定額并啟動(dòng)備用水源聯(lián)調(diào)，減少旱災(zāi)損失。干旱應(yīng)急響應(yīng)模塊通過(guò)管道壓力傳感器與流量計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管網(wǎng)漏損，結(jié)合聲波檢測(cè)AI模型定位漏點(diǎn)位置，降低非收益水率。輸配水網(wǎng)絡(luò)智能診斷重大水利工程健康監(jiān)測(cè)全生命周期數(shù)據(jù)中臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警三維可視化異常檢測(cè)算法集群集成施工期BIM模型、運(yùn)行期結(jié)構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)與巡檢影像，構(gòu)建大壩、隧洞等設(shè)施的數(shù)字化健康檔案。部署振動(dòng)分析、溫度場(chǎng)重構(gòu)等AI模型，對(duì)混凝土裂縫、鋼筋銹蝕等病害進(jìn)行毫米級(jí)精度識(shí)別與趨勢(shì)預(yù)測(cè)。將應(yīng)力應(yīng)變、滲流壓力等監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)映射到三維工程模型，通過(guò)顏色梯度變化直觀顯示高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。維修決策知識(shí)庫(kù)無(wú)人巡檢系統(tǒng)積累典型病害處置案例庫(kù)，結(jié)合專(zhuān)家系統(tǒng)推薦最優(yōu)維修方案，預(yù)估材料成本與工期影響。運(yùn)用無(wú)人機(jī)與水下機(jī)器人采集高分辨率影像，通過(guò)深度學(xué)習(xí)自動(dòng)識(shí)別表面剝落、淤積等人工難以到達(dá)區(qū)域的缺陷。抗震韌性評(píng)估基于有限元仿真與地震動(dòng)參數(shù)，計(jì)算工程結(jié)構(gòu)在不同震級(jí)下的動(dòng)力響應(yīng)，提出抗震加固優(yōu)先級(jí)建議。實(shí)施保障體系06國(guó)產(chǎn)化適配驗(yàn)證方案硬件兼容性測(cè)試針對(duì)國(guó)產(chǎn)芯片、存儲(chǔ)設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)組件進(jìn)行多維度性能測(cè)試，確保在水利行業(yè)典型負(fù)載場(chǎng)景下滿足計(jì)算密集型任務(wù)需求，包括水文模型仿真與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。軟件生態(tài)適配深度優(yōu)化主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch）在國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)上的運(yùn)行效率，集成水利專(zhuān)用算法庫(kù)，支持邊緣計(jì)算場(chǎng)景下的低延遲推理。安全合規(guī)認(rèn)證通過(guò)國(guó)家密碼管理局認(rèn)證的加密模塊保障數(shù)據(jù)傳輸安全，同時(shí)符合等保2.0三級(jí)要求，實(shí)現(xiàn)從芯片到應(yīng)用層的全棧可信計(jì)算環(huán)境。跨平臺(tái)驗(yàn)證在龍芯、飛騰等多架構(gòu)平臺(tái)上完成異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度驗(yàn)證，確保一體化設(shè)備在復(fù)雜水利基礎(chǔ)設(shè)施中的穩(wěn)定部署。通過(guò)實(shí)地勘察、數(shù)據(jù)采集和專(zhuān)家論證，明確水利監(jiān)測(cè)、預(yù)警、調(diào)度等場(chǎng)景的智能化需求，為系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供精準(zhǔn)輸入。水利業(yè)務(wù)需求調(diào)研在模擬水利業(yè)務(wù)環(huán)境中進(jìn)行72小時(shí)壓力測(cè)試，驗(yàn)證數(shù)據(jù)采集、模型推理、控制指令等全鏈路可靠性。系統(tǒng)聯(lián)調(diào)測(cè)試組織水文專(zhuān)家與AI工程師開(kāi)展技術(shù)研討會(huì)，對(duì)算力配置、算法選型、接口標(biāo)準(zhǔn)等關(guān)鍵要素進(jìn)