智算业务对网络的核心需求

智算业务关键应用场景和案例

　　智能计算是指利用人工智能技术和算法，对海量数据（维权）进行分析、处理和挖掘。智能计算已广泛应用于自然语言处理、图像识别、预测分析、金融科技和自动驾驶等场景。基于大模型在自然语言处理领域的出色能力，智能计算为机器翻译、文本分类、文本总结、文本创作、搜索助手、辅助编程、图像视频创作等应用场景提供强有力的技术支持。

　　智能计算已成为帮助企业提高效率、降低成本、打造核心竞争力所不可或缺的技术能力，其在金融和汽车行业的应用已经非常成熟。例如：

　　在金融行业：智能计算应用于风险管理和控制，辅助量化交易、信用评估以及趋势预测，帮助金融机构做出更明智的业务决策。

　　在汽车行业：智能计算为自动驾驶提供高效精准的感知与识别、行驶决策与规划、车辆控制与执行，并不断进行算法优化以提高自动驾驶的安全和可靠性。

金融风控与智能推荐

　　金融行业历来是数字化与智能化的先驱者，已经将人工智能技术广泛应用于各项业务中，包括智能风控、交易欺诈检测、智能客服、投资决策、信用评估、量化交易等。

　　金融风控是人工智能技术在金融行业中最典型的应用场景。通过大数据分析、机器学习等技术对金融交易、投资、借贷等活动进行风险识别、评估、控制和监测，对金融风险进行有效识别和预警，以保障金融机构和客户的资产安全，满足监管要求。

　　在金融风控领域，度小满拥有非常丰富的实践经验。度小满将大型语言模型（LLM）应用于海量互联网文本数据、行为数据、征信报告的解读，将小微企业主的信贷违约风险降低了25%。而且随着模型的迭代，大模型在智能风控上的潜力还会进一步释放。

　　除了智能风控领域，度小满基于生成式大模型自主生成新的数据、图像、语音、文本等信息，成为理财师、保险经纪人等金融行业从业人员的得力助手，帮助他们为客户个性化推荐理财、保险产品，大幅提升服务效率和服务体验。

自动驾驶

　　得益于人工智能技术，自动驾驶技术越来越成熟。自动驾驶的渗透率呈现逐步上涨的趋势。全球知名IT市场研究机构IDC发布的《中国自动驾驶汽车市场数据追踪报告》显示，2022年第一季度L2级自动驾驶在乘用车市场的新车渗透率达23.2%，L3和L4级自动驾驶的能力也越来越成熟。

　　在自动驾驶场景中，每车每日会产生T级别数据，每次训练的数据达到PB级别。大规模数据处理和大规模仿真任务的特点十分显著，需要使用智算集群来提升数据处理与模型训练的效率。

　　重庆长安汽车股份有限公司在智算领域进行了规模化实践，建设了全新的智能车云平台和专用智算中心。当前计算能力突破100亿亿次，支撑自动驾驶的算法自研、虚拟仿真、智能网联等数字服务。智能车云平台提供统一的基础网联、数字产品、AI决策分析、智能汽车大数据四大平台能力，为用户提供智能化、远程化、个性化的车辆服务，打造更加便捷、高效、安全的车辆使用体验。

(来源于:查股网)