--- title: 昇腾原生开发-昇腾社区 description: 昇腾社区是基于昇腾系列处理器和基础软件构建的全栈 AI计算基础设施、行业应用及服务，包括昇腾系列处理器、系列硬件、CANN异构计算架构、AI计算框架、应用使能、开发工具链、管理运维工具、行业应用及服务等全产业链。 keywords: 昇腾社区,原生大模型,了解昇腾原生开发,一套开发体系,三种开发场景,多路径使能大模型创新,昇腾原生开发权益,原生创新汇 url: https://www.hiascend.com/developer/native-development section: (其他) --- # 昇腾原生开发-昇腾社区 URL: https://www.hiascend.com/developer/native-development 描述: 昇腾社区是基于昇腾系列处理器和基础软件构建的全栈 AI计算基础设施、行业应用及服务，包括昇腾系列处理器、系列硬件、CANN异构计算架构、AI计算框架、应用使能、开发工具链、管理运维工具、行业应用及服务等全产业链。 关键词: 昇腾社区,原生大模型,了解昇腾原生开发,一套开发体系,三种开发场景,多路径使能大模型创新,昇腾原生开发权益,原生创新汇 昇腾原生开发 基于昇腾软硬件平台完成大模型训练到推理的全流程开发 ## 原生大模型 AllCam玲珑视觉大模型玲珑视觉大模型作为产用一体的视觉大模型生产平台，为行业客户提供万物检测、万物分割、图文对话、图文互生的大模型能力，同时支持对多场景长尾算法的融合调用和大小模型的协同工作，助力客户快速高效构建定制化智能化场景。--41 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2507) 水务智能报告生成应用开发解决方案水务行业在热线工单、信访研判、运维台账、周期性周报月报等业务中，存在数据来源分散、人工汇总耗时长、报告编制重复性高、格式难统一、分析结论依赖人工经验等挑战。水务智能报告生成应用开发解决方案面向水务局、水务集团等单位，基于昇腾算力与大模型能力，打通数据导入、清洗统计、智能分析、章节生成、内容微调和文档导出流程，实现热线工单报告、信访研判报告、台账汇总报告等一键生成，帮助用户提升报告生产效率，降低人工错误率，支撑水务运营分析、问题研判和管理决策。--133 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2495) 讯盟政务智能化AI应用解决方案政府与企业不再满足于AI作为辅助工具的概念验证，而是期望其作为“正式员工”运用于生产环境，比如实现报告自动生成、材料审核、复杂客服处理等综合性任务。主要的挑战包括：1、AI计算芯片的规模化适配与全栈落地； 2、端到端推理性能优化架构 通过技术创新提升算力效率； 3、多模态模型生态全覆盖优化；--138 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2472) 先进数通MatrixClaw智能体一体机1.宏观困境：AI落地的“不可能三角”企业在推进AI应用落地时，普遍陷入了“智能灵活、成本优化、安全管控”的三角困境。在当前的行业现状下，企业往往面临着“选其一必舍其二”的难题，难以同时兼顾这三项核心诉求。2.安全与合规痛点：数据泄露风险高数据安全与合规是企业AI应用的核心痛点。传统模式下，企业核心数据面临外流风险，同时运行环境易受非法访问与恶意攻击，导致企业在金融、政企等高安全要求场景下对AI应用充满顾虑。3.成本与部署痛点：外网算力昂贵且部署繁琐依赖外网算力调用带来了高昂的使用成本，成为企业AI落地的隐形阻碍。此外，传统AI工具的部署流程复杂繁琐，且通用智能体难以匹配企业专业和个性化的业务需求，导致落地效果大打折扣。4.使用门槛痛点：操作复杂难以上手复杂的部署流程和陌生的操作门槛，让许多企业对AI工具望而却步。企业亟需一种能够无缝对接现有办公工具、无需额外学习成本即可轻松上手的零阻力体验方案。--155 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2504) 知识产权智能决策助手背景：1、海量专利数据人工检索效率低，技术空白点难以快速定位2、各类申报政策分散，关键信息容易遗漏，错失申报窗口3、研发过程中缺乏系统的侵权排查机制，风险隐患大4、技术竞争态势不清，研发规划缺少数据化决策依据--150 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2498) DeepSeek大模型应用场景建设方案4191 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2508) 基于视觉大模型的文档转换助手随着大模型技术与数字化科研的快速发展，海量科技文献的高效处理、信息精准抽取与结构化重用，已成为学术研究、知识库构建与AI训练中的重要需求。然而，PDF文档中复杂的排版样式、多模态内容（尤其是数学公式、代码、图表等科技符号）以及非标准的结构，使得传统转换工具难以保持语义完整性与格式准确性，严重制约了文献的机器可读与自动化分析进程。--184 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2497) 北京先进数通信息技术股份公司信审一体机智能信审一体机产品方案的产生，源于传统信贷审批流程中普遍存在的效率低下、人工依赖度高、错误率大及客户体验差等行业痛点。当前行业现状面临多重挑战：在尽职调查阶段，客户经理需处理海量信息，尽调报告内容繁杂、查证源多，撰写耗时长达1-3天；同时，申请资料种类超50种、格式差异大，手工录入上百字段不仅耗时且极易出错。在审查阶段，由于材料不全、过期或不清等原因，退单率超50%，导致业务反复被打回，每次延误1-2天，严重拖长办理周期，损害客户体验。此外，审查员面临巨大的工作量，单笔业务影像达数百页，财务报表核验耗时超1小时，且管理规定更新快、记忆难，审核人员少而并发项目多，单笔审核需1-3工作日。在审批阶段，审核报告维度多，依赖手工撰写导致速度慢，且因个人标准把握不一，报告质量参差不齐。为解决上述流程繁琐、效率瓶颈及风控标准不一等问题，亟需引入智能化手段实现信审流程的自动化与标准化。--182 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2503) 人工智能交通分析系统随着生产环境智能化需求的持续增长与多场景视频跟踪的广泛应用，企业、园区及公共安全管理等领域对高效、精准的实时视频分析需求日益迫切。然而，多路视频的并行处理复杂性、目标识别与跟踪的实时性要求以及人工跟踪的效率瓶颈，构成了当前视频分析系统面临的主要挑战。--190 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2496) 软通动力AI知识库一体机（一）项目背景在当今大数据时代，人们面临着信息过载的挑战，如何从海量信息中快速、准确地获取有价值的知识成为亟待解决的问题。 为了解决这些问题，基于AIGC的天璇知识库应运而生，它能够通过深度学习模型理解推理生成自然语言，从而提供精准的答案和服务。（二）现存行业痛点挑战1. 检索能力薄弱：传统关键词检索语义匹配差，复杂业务问题查找资料不准；2. 权限运维繁琐：多部门知识分散，权限分级、文档归口管理难度大；3. 知识迭代滞后：海量PDF、表格、PPT多格式资料人工入库更新效率低；4. RAG落地难题：通用大模型易产生知识幻觉，知识库边界不可控、私有化部署难；5. 多模态落地难：图文表格混排资料无法统一解析，可视化知识应用落地成本高。主流落地应用场景1. 企业内部管理：员工资料查阅、制度检索、培训学习、项目档案管理；2. 保险金融领域：产品条款解读、投保咨询、理赔答疑、代理人展业辅助；3. 医疗设备行业：手术流程查阅、器械参数汇总、产品资料智能总结；4. 政企规划院所：政策法规查询、课题文献整理、公文信息智能报送；5. 零售服务业：智能导购、自助客服、产品参数对比答疑。--198 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2470) 埃文科技AI使能平台（1） 算力是转型的刚需，却不知如何落地应用算力是数字化转型的核心底座，已成为各行业共识。然而，重金采购的算力设备，却普遍面临"投入与产出"的鸿沟：一方面，企业缺乏将算力资源与业务场景深度融合的成熟载体与应用路径，算力空转、价值悬置；另一方面，主流开源大模型高度依赖特定技术生态，**与企业既有算力环境的适配，往往需要数月乃至更久的研发投入，专业门槛高、技术周期长，多数企业难以独立跨越这道"最后一公里"——算力从账面资产转化为实实在在的业务价值，仍道阻且长。（2） 数据资源分散，沉睡资产利用率低在企业数字化进程中，数据基础设施的建设至关重要，却普遍陷入"建而不用、用而不活"的困局。企业数据资源高度呈现"分散化、碎片化"特征：1、多业务系统数据壁垒森严、难以互通；不同部门、不同分支机构的文档各自为政，散落在独立的存储系统中，形成难以穿透的"信息孤岛"；2、更值得关注的是，企业经年累月积累的海量文档、邮件、报告等非结构化数据，长期"沉睡着"——仅停留在冷冰冰的存储层面，缺乏专业的智能化处理与价值挖掘。员工深陷信息海洋，难以快速提取与业务决策强相关的关键信息；客户面对繁琐流程，难以获得精准、及时的服务响应。海量数据资产"躺在硬盘里"，未能转化为驱动业务增长的鲜活生产力，成为数字化转型路上最深的"价值洼地"。（3） AI业务落地难，缺场景化与合规支撑企业推进AI赋能业务的过程，本质上是一场"既要、又要、还要"的攻坚战。当前普遍面临双重阻碍：其一，缺乏贴合业务实际的场景化应用。通用AI工具往往"千篇一律"，难以适配"产-销-管-服"全链路的差异化需求，更难以匹配垂直领域的专业知识处理要求，"AI好用"与"业务真用"之间存在巨大鸿沟；其二，数据安全与合规风险日益突出。企业数据承载着商业机密与客户隐私的核心资产，第三方AI云服务潜藏的数据外泄隐患不容忽视，而私有化模型的自主训练与部署，对企业算力底座、技术人力、运维服务都意味着极高的考验——"用不起"与"不敢用"，成为悬在企业头顶的两把"达摩克利斯之剑"。（4） 预算有限，想快速见成效企业AI建设，普遍面临"预算有限"与"需求多元"的双重挤压。一方面，生成式大模型技术日新月异、迭代速度远超传统IT系统，企业难以一次性"押注"，更期望以"小步快跑"的方式逐步投入，以较低的试错成本快速见到业务成效，并根据反馈持续迭代优化——"重资产、长周期"的传统建设模式已难以适配AI时代的节奏要求；另一方面，不同行业、不同规模企业的需求差异极为显著：大型企业追求"全场景、全链路"的能力覆盖，中小型企业则更聚焦于特定领域的业务落地，而市面上大多数通用解决方案却"千人一面"，缺乏灵活、可组合、可裁剪的配置能力，"标准化"与"个性化"之间的矛盾日益突出，让企业在AI建设的道路上举步维艰。（5） 缺乏专业技术，运维能力不足企业AI项目，普遍"上线容易、运营难"。信息技术团队人力有限，普遍缺乏AI平台运维、模型适配、版本迭代等专业技术能力：系统部署后难以快速调优，应用出现问题难以及时响应，模型更新迭代始终滞后于业务需求的快速变化；更关键的是，自然语言处理、计算机视觉、大模型训练等核心技术专业性强、技术栈迭代快，企业难以独立完成后期持续性的维护与能力升级，导致项目**"上线即巅峰"，甚至"上线即停滞"——AI项目从"建得好"到"用得久"，仍隔着一道难以逾越的专业鸿沟。--235 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2476) LongPaaS大模型开发平台大模型时代，企业面临算力资源昂贵且管理复杂（多硬件生态难以统一）、海量非结构化数据处理耗时、以及模型开发到部署流程割裂等挑战，亟需一站式AI基础设施降本增效。5293 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2485) 基于大语言模型的门诊病历自动生成系统背景：当前门诊诊疗场景中，单家医院日均使用病历系统的医护人员超1000人，三甲医院门诊医生日均接诊50+患者，单份病历手动录入需8-10分钟，占接诊时长30%以上，导致医生常需加班补录病历，且边问诊边记录易遗漏关键症状信息；基层医疗机构医生面临手写病历规范度低、专科术语使用不精准等问题，病历质控合格率难以保障；而传统电子病历系统缺乏医疗语义理解能力，面对方言、口语化表述及专业术语时，易出现转写错误，需医生二次大量修正。 同时，随着《电子病历应用管理规范》《个人信息保护法》的严格实施，门诊病历不仅需满足结构化、标准化要求，还需保障患者数据隐私安全。现有解决方案多缺乏医疗场景定向优化，存在病历生成逻辑与医疗思维脱节、无法适配不同专科诊疗习惯、数据互通性差等问题，既影响医疗服务效率，也制约了门诊数据在后续科研、医保结算中的价值发挥。在此背景下，基于大语言模型的门诊病历自动生成系统的建设，成为破解门诊诊疗效率与病历质量矛盾的关键路径。本系统聚焦门诊全流程诊疗场景，原始基准值：256并发，512输入，512输出，32B模型，TPOT非首Token时延100毫秒；吞吐TPS 2000 Token/秒；上线优化后：256并发，512输入，512输出，32B模型，TPOT非首Token时延80毫秒时延降低了20%；吞吐TPS 2400 Token/秒提升了20%。开发以下针对性功能模块：①多模态智能问诊交互模块：支持多模态输入，适配普通话及方言识别，实时捕捉医患对话中的症状描述、既往史、用药史等关键信息；针对信息不全的情况，自动生成医疗导向的追问提示，引导医患高效补全核心诊疗信息。②专科化病历结构化生成模块：基于100+二级专科诊疗规范，构建分科室病历模板库，通过大语言模型解析诊疗信息，按SOAP框架自动生成结构化病历，涵盖医疗核心字段，支持医生自定义字段调整。③医疗术语智能校准模块：整合400万+医学知识图谱及专科术语库，自动修正术语错误，实现医疗术语归一化。④合规质控与隐私保护模块：内置病历质控规则引擎，实时校验病历完整性、逻辑一致性，确保甲级病历率≥95%；采用数据加密传输、分级权限管理及敏感信息脱敏技术，保障患者隐私安全。⑤院内系统无缝对接模块：深度适配医院HIS、EMR系统，实现患者基本信息、检查检验结果自动同步；支持生成病历一键归档、导出。--284 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2474) AI就医助手智能体系统联合解决方案一、背景与挑战随着医疗数字化转型加速，患者就医面临多重痛点：• 患者端困境：68%的患者不清楚就医流程，传统挂号需多级菜单跳转，老年患者操作困难；检查报告专业术语难懂，用药指导缺失；线上咨询响应慢，线下导医台排队耗时长• 医院端挑战：导医台工作负荷过高，重复性咨询占用大量人力；现有信息化系统功能割裂（HIS、LIS、预约系统各自独立），缺乏连贯的一体化引导服务；传统服务仅满足"能用"，缺乏服务患者的"温度"二、应用场景AI就医助手智能体全面部署于医院门诊服务全流程入口，实现线上线下全渠道覆盖：• 智能导诊：患者通过语音或文字描述症状（如"跑完步膝盖疼，下楼梯尤其强烈"），AI实时语义解析，精准推荐匹配科室与擅长医生，支持号源实时查询与一键预约• 智能客服：7×24小时在线，整合挂号、缴费、查报告、电子发票等20+功能，3-5次对话完成全流程，减少4-6次页面跳转• 报告解读：自动解析检查指标（如血常规白细胞偏高），附通俗对照说明，推荐复诊科室• 用药指导：详细说明用法用量、注意事项、副作用提醒（如"硝苯地平缓释片整片吞服，不要掰开"）• 检查提醒：主动推送检查前准备事项（如腹部超声需空腹8小时），避免患者白跑• 健康管理：基于用户画像提供个性化健康提醒、复诊预约、用药提醒等长期服务三、解决方案说明鹏泰海达"AI就医助手智能体"是一款部署于医院端的嵌入式智能服务系统，依托Atlas800I A2推理服务器+ MindIE推理引擎，深度整合医院现有信息化平台，为患者提供全流程就医支持。核心载体为医院专属虚拟助理（可定制LOGO、名称及形象），支持多模态交互。核心优势亮点：• 智能体技术架构创新：突破仅被动应答的局限，采用"大模型+规划+记忆+行动"智能体架构，具备主动感知、任务拆解、闭环执行能力，实现从"被动响应"向"主动服务"跨越，可自动触发检查提醒、复诊预约、异常指标预警• 全语音对话+多语言交互：支持10余种语言及多种方言实时交互，同步完成适老化、无障碍改造，大幅降低老年人、外籍人士、视障患者就医操作门槛• 数据互通技术创新：支持实现0代码整合医院多系统接口，打通HIS、LIS等数据壁垒，支持跨科室信息同步与业务闭环办理• 个性化服务体系：基于健康史、生活习惯生成专属用户画像，提供定制化健康管理、用药提醒、就诊安排等服务，实现"千人千面"的就医体验• 大模型底座灵活可更换：支持DeepSeek等多种推理大模型，规避技术迭代风险，为医院AI系统持续优化提供技术弹性解决方案通过华为EBG OPEN LAB测试认证及昇腾技术认证，目前已在多家三甲医院落地，疾病匹配度高达90%。--277 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2458) 慧眼识客·智服民生-大数据驱动的AI商客服务平台本平台以全域大数据为根基，搭建五层智能化技术架构，依托政务、商户经营、客流感知、民生消费多源数据融合治理，破除数据孤岛问题。以 AI 智能中枢为核心，构建客群识别、消费研判、惠民匹配、营销运营、风险防控智能决策能力，精准识别居民消费特征与需求差异。--297 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2488) 基于大模型技术的AI轨道交通供电运维智能体解决方案1 多源数据孤岛，信息无法互通牵引变电所、接触网、开关柜、变压器、环网柜监测数据分属独立系统，故障录波、红外测温、局放、弓网检测、运维台账数据割裂，缺少统一数据底座，跨专业协同分析难度极大。2 传统运维依赖人工经验，预判能力缺失现有模式以定期巡检、故障事后抢修为主，隧道天窗检修时长仅 1-2 小时，人工漏检率高；无法提前识别电缆绝缘劣化、变压器温升、接触网磨耗、拉弧隐性隐患，易引发线路停运、列车晚点。3 故障处置效率低，缺少智能推理能力--308 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2492) 基于大模型技术的AI轨道交通人才考评智能体解决方案考评依赖人工阅卷打分，主观偏差大、人力成本高理论试卷人工批改、实操现场人工打分，考评员水平不一，评分标准难以统一；大批量员工考核需投入大量考评人员，组织周期长、考务成本高，易出现人情分、漏判、错判问题。多岗位考评标准分散，缺少统一数字化胜任力体系列车司机、供电运维、行车调度、站务、车辆检修各岗位考评规范、题库、实操流程独立割裂，无全域统一人才标准库，技能等级、岗位晋升评价口径不统一，跨线路证书难以互认。实操考核依赖实体车辆、变电所设备，场地与安全受限实操考评必须占用车辆段、变电所运营设备，仅天窗、平峰时段可开展，考核场次少、周期拉长；人车同区、高压设备实操存在安全隐患，设备损耗严重。人才评价维度单一，只看考试分数，无法综合研判潜力传统考评仅依托试卷、单次实操得分，无法融合日常在岗作业记录、故障处置实绩、培训参与数据，难以全面评估员工实操能力、应急处置、岗位潜力，人才晋升、梯队建设缺少客观依据。--323 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2491) GeoGlobe Desktop Pro解决方案地理空间数据是数字经济的基石，从地形地貌到地表覆盖，多层次的数据结构承载着城市规划、资源管理与环境保护的关键信息，是连接物理世界与数字世界的核心纽带。通过AI与GIS的深度融合，我们实现了从“数据管理”到“知识发现”的跨越，让地理信息系统真正具备了感知、思考和决策的“智慧大脑”。--351 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2489) 青软人工智能全栈实训系统v1.0青软昇腾人工智能全栈实训系统依托昇腾 AI 基础软硬件平台（Atlas 系列硬件 + CANN 架构），打造覆盖 “数据采集 - 模型开发训练优化 - 推理部署” 全流程的 AI 工程化教学体系，支持从算法理论到产业级应用的全链路实践能力培养。平台深度融合昇腾技术，集成昇思MindSpore AI框架、昇腾开发工具链（MindStudio 等）及行业典型场景案例库，形成 “芯片 - 框架 - 工具 - 应用” 四位一体的教学闭环。通过模块化课程设计，实现从 AI 人才培养的阶梯式培养目标。--347 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2477) 江苏博云科技有限公司AIOS产品解决方案当前，全球人工智能技术正经历从"单点应用"向"全面赋能"的关键跃迁。以生成式AI为代表的新一轮技术浪潮，正在深刻重塑金融、能源、制造、政务等行业的业务形态与运营模式。AI大模型的快速发展对算力基础设施提出了前所未有的要求。企业不仅需要应对模型参数规模从十亿级到万亿级的指数级增长，还需兼顾训练、推理、微调等全生命周期场景的算力需求。在这一背景下，构建集约化、统一化的AI算力管理平台，已成为企业智能化转型的必然选择。博云科技作为深耕云原生基础设施领域的国家级专精特新"小巨人"企业，在容器云、DevOps、云管运维等领域积累了深厚的技术能力，并积极参与Kubernetes、Volcano等全球开源社区建设，具备将云原生技术与AI算力管理深度融合的独特优势。通过与昇腾AI基础软硬件平台的深度协同，博云致力于为企业客户提供开放创新的AI中台方案，助力千行万业实现高质量智能化转型。--369 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2480) 文华教育智能体V1.0国家"人工智能赋能行动"及《教育强国建设规划纲要》明确提出推动AI与教育深度融合，以DeepSeek为代表的大模型降低了部署成本，智能体、RAG等技术加速教育数智化转型。然而，实际落地中仍面临四大困境：公有云接入导致数据安全隐患，高频调用遭遇服务不稳定，教学资源缺乏治理、难以有效利用，通用模型无法匹配不同专业的个性化教学场景需求。因此，亟需建设校本化教学智能体平台，实现安全访问、资源治理与场景定制的一体化支撑。--376 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2454) 商智云析·惠民通联-全域数据赋能的AI商客决策中枢随着数字经济与商圈精细化治理深度融合，政企商户全域数据呈现爆发式增长，涵盖政务监管、商户经营、民生消费、物联感知等多类型数据，数据体量庞大、来源分散、格式繁杂。传统数据处理模式存在明显短板，各业务数据独立存储、系统壁垒森严，形成大量数据孤岛，无法实现全域数据互联互通。同时，传统数据分析工具操作繁琐、功能单一，仅支持简单固定维度查询，难以适配复杂场景的个性化数据筛选、交叉分析需求，严重制约商圈治理、惠民服务及商户经营决策效率。当前行业数字化应用中，数据分析普遍存在诸多痛点。一是数据筛选维度单一，无法实现时间、区域、业态、人群、营收等多条件组合筛选，精准数据提取难度大；二是数据分析流程碎片化，数据采集、清洗、筛选、分析分散在多个系统，操作繁琐、耗时耗力，无法实现一站式闭环处理；三是数据实时性不足，传统静态分析难以适配商圈人流、消费交易等动态变化场景，决策滞后性突出。在此背景下，搭建一站式数据分析、多维度条件筛选能力成为核心刚需。但落地过程仍面临核心挑战：多源异构数据标准化治理难度高，不同口径、格式的数据难以统一适配多维度筛选；复杂条件交叉筛选算力适配不足，海量数据下精准检索、实时分析效率易受限；同时，需兼顾功能全面性与操作便捷性，满足政府、商户、民生多角色的差异化数据分析需求，实现高效、精准、灵活的全域数据赋能。--396 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2486) 保险产品机器人保险市场产品种类繁多，条款复杂，消费者在选择时往往感到困惑和迷茫，需要专业的解读和推荐服务。传统方式下，保险产品解读和比对耗时长、效率低，且易受人为因素影响，导致消费者难以做出明智决策。--418 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2461) 润和软件金融银信AI助手应用开发解决方案随着金融行业数字化转型的深入推进，银行等金融机构的业务场景持续拓展，客户服务、内部运营、风险管控等环节的智能化需求日益迫切。一方面，面向 C 端客户的业务咨询、产品办理、流程指引需求呈指数级增长，传统人工客服模式不仅面临人力成本攀升、高峰时段响应不及时的问题，还存在服务标准不统一、培训周期长、人员流动性大带来的服务质量波动风险；另一方面，面向 B 端及内部员工的业务支持场景中，银行内部产品规则、监管政策、风控流程、合规要求等知识体系庞大且更新频繁，分散在多个系统中的知识库难以高效调用，一线员工查询、理解、应用知识的效率低下，不仅影响客户服务体验，还可能因理解偏差引发合规风险或业务办理失误。与此同时，金融行业对数据安全与合规性有着极高的监管要求，公有云 AI 方案在数据存储、传输与处理过程中存在潜在的数据泄露、篡改或被滥用的风险，无法满足银行数据不出域、敏感信息严格管控的硬性合规要求。此外，传统通用大模型在金融场景下的 “幻觉” 问题、专业术语理解偏差、规则适配性不足等缺陷，会导致问答内容不准确、不合规，无法直接支撑金融业务的关键环节；高并发业务场景下，模型推理的稳定性、响应速度也难以保障，无法适配银行 7×24 小时不间断服务的运营需求。这些痛点与挑战，都对金融行业的 AI 解决方案提出了私有化部署、高安全合规、精准知识匹配、高并发稳定支撑、多场景适配的综合性要求，推动金融机构寻求基于国内算力底座的定制化 AI 解决方案。--426 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2469) MeetAI会议智能体随着企业会议走向智能化，全球智能会议市场规模预计2033年将达214.8亿美元。然而政企传统会议面临“会议断层”、人工整理低效、关键结论依赖个人理解等挑战，且公有云工具无法满足董事会、高管会议等涉密应用场景的数据安全要求。该产品深度适配昇腾，支持本地私有化一体机部署，确保核心数据不出域。系统集成高精度声纹分离与ASR引擎，会后分钟级自动生成多视角纪要、思维导图及原生PPTX文件；依托双域长期记忆架构，沉淀企业跨会议知识资产。5454 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2466) 星络--467 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2482) 星网信通智能问答系统早在2017年起，国家已出台多项政策推进人工智能发展，包括人工智能发展的总纲蓝图《新一代人工智能发展规划》、推动人工智能在六大领域的实施意见、人工智能监管、以及数据要素流通等，在国家整体政策基础上，各地方政府、各行业也陆续发布了配套政策。在政策的引领下，人工智能取得了飞跃发展。从技术上看，人工智能已经从通用大模型走向智能体加多模态加具身智能，从应用上看，人工智能已经从试点示范走向深入融合到千行百业。人工智能已经被定义为新质生产力核心引擎。为了助力千行百业人工智能战略落地，加快培育壮大新质生产力，星网信通基于华为昇腾底座打造了智能问答解决方案。--487 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2463) 课堂教学AI智能体在教育行业场景中，客户端工程面向的核心应用包括课堂讲解录制、教研评审、教育产品演示、培训答疑以及教学内容沉淀等业务环节。与通用办公会议不同，教育场景往往同时包含教师讲授、多人互动、课件展示、知识点总结和结果输出等复合需求，既要求客户端能够稳定完成音视频采集、任务提交、结果展示与文件导出，又要求系统能够围绕教学内容形成结构化产物，例如课堂摘要、知识脉络图、教学分析结果和演示用 PPT 等内容。5462 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2465) 检察院辅助办案一体化解决方案检察院在处理案情时会遇到如下难点：案情梳理难度大：分析案情需要检察官翻阅案件的大量卷宗文件，难以快速梳理出案情关键信息案卡填写内容多：每个案件上百项内容需要从卷宗中查询信息并逐一填写，且不便核查校对系统交互不便：当前检察业务中涉及到多个信息系统的文件获取、内容填报等需要人工执行，交互繁琐不便文书撰写工作量大：案件审查报告、起诉书等多类法律文书需要编写，且内容合规要求高--595 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2452) RAG引擎知识库一体机便捷的知识库构建功能：客户打包各类文档构建独特知识库,DeepSeek在工作中优先考虑知识库中的各类文件信息,帮助客户便捷获得更“懂”自己的DeepSeek。大模型维护能力：在服务期间,随着大模型的发展,不断帮助客户更新大模型能力,确保客户获得最先进的生产力工具。--620 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2459) Fusiontech医助大模型平台V1.0福鑫数科 & 昇腾 FusionAi医疗应用一站式联合解决方案基于Fusion医助大模型平台，为医疗机构提供涵盖诊前、诊中、诊后全链条的智能化应用解决方案，助力医院实现智能化升级改造。--595 [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2451) 智析大模型引擎系统聚焦政府单位实战需求，开展大模型场景化探索与应用开发，研发了基于智析大模型引擎系统的政府大模型统一门户平台，实现了多模型接入与能力调取、上下文无损切换问答、提示词工程、智能体应用配置和发布、公共知识库和个人知识库双轨并行等功能，为政企用户提供完善的大模型管理平台，提升本单位的人工智能公共服务能力。--2.2k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2447) 水域一体化感知预警平台本方案以水域综合监管为核心，深度融合视频监测、无人机、机巢等感知设备，支持统一接入与私有化部署。基于昇腾AI基础软硬件体系，构建云边结合的视频AI识别算法，实现违规垂钓、非法捕捞、岸线四乱、水面污染、生物多样性等场景的自动识别、联动取证与智能研判，并具备自动告警与喊话驱离能力。平台覆盖日常巡检与应急调度两大场景，提供无人值守智能巡检、预警事件闭环处置、多路矩阵协同响应等功能，形成“空地一体化”监管体系，显著提升水域监管的智能化水平和应急处置效能。--2.3k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2445) 金睛智慧工厂V1.0金睛智慧工厂通过人工智能和机器视觉技术，对钢铁生产全流程的生产异常，生产过程和人员安全行为进行实时检测；涵盖了钢铁OCR、皮带跑偏、皮带异物、积水识别、安全帽识别等分类、检测、分割、OCR等各种类型的视觉识别算法，借助先进深度学习算法和昇腾AI软硬件平台，快速提取图像数据，并在昇腾设备实现高效精确推理。--2.1k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2441) 算力调度和管理系统算力调度与管理系统软件主要面向智算中心、超算中心、教育、科研、政企等行业打造的多样性算力管理和调度软件产品，用于算力资源池化管理、算力跨资源池调度、算力运营等应用场景，为企业提供一体化算力调度管理的业务系统/环境。支持用户在平台内完成数据集管理、开发环境、算法管理、训练作业、模型管理、模型部署等一系列AI模型开发的全生命周期流程。52.4k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2435) 海信“云信·通途”交通行业大模型海信深度融合了20余年交通行业积累与大模型技术，借助庞大的交通业务数据资源与专业知识积淀，定向拔高大模型在交通行业的业务理解，打造的交通领域专业大模型：海信“云信·通途”交通行业大模型。以科技力量为交管各场景注入澎湃动力，引领交通管理迈向更智能、更高效、更安全的崭新阶段。42.7k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2423) 通途·智捷—基于大模型技术的AI交通行业办公助手系统针对日常办公中经常遇到的难以回复的法律法规咨询；个性化数据统计难以及时响应；专业报告生成时间长且需要反复修正的问题。海信基于华为昇腾算力运行自研通途大模型，推出AI办公助手解决方案，赋能民警日常管理工作。可提供专业问题快速检索回答，业务指标随问随答，专业报告快速生成，大大提升业务专业性及工作效率。52.4k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2422) 通途·智优—基于大模型技术的AI信控调优系统针对当前交通信号调优依赖高质量交通态势数据，需大量资金维护检测器或人工操作，效率低且受经验影响效果参差不齐的问题。海信基于华为昇腾算力运行自研通途大模型，推出AI信控调优专家解决方案，赋能交通问题识别、成因分析、方案优化工作。可基于多模态数据诊断交通问题；基于交通工程理论及实践经验，自动生成优化方案，展示推理过程及数据依据；提供覆盖交通标准、调优案例、治理经验等多维度的专业咨询和百余种指标问数功能，大大提升交通信号优化工作的效率和准确性。52.3k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2420) 通途·智安—基于大模型技术的AI交通安全隐患治理系统针对交通事故隐患排查工作量大、专业性要求高，治理资金有限的问题。海信基于华为昇腾算力运行自研通途大模型，推出AI指挥官解决方案，赋能交通安全隐患防控工作，可精准识别重点隐患，同步给出优先级和处理建议，提供向导式排查指导，逐步引导完成排查，可基于上百部交通安全标准及法规政策给出规范建议，提高交通安全隐患识别效率、重点隐患治理准确性及治理有效性。--2.6k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2421) 通途·智达—基于大模型技术的AI交通指挥系统针对交通部门在早晚高峰以及各类大型活动指挥调度过程中面临的“怎么管”“何时管”等一系列经验不足导致的问题，海信基于华为昇腾算力运行自研通途大模型，推出AI指挥官解决方案，赋能交管多场景指挥工作，可自动生成场景化交通安保方案，协同联动多种前端设备执行管控措施、预案，实时预测人车路状态，智能推荐管制策略和干预时机，大大减少指挥经验依赖，实现提高处置及时性。--2.4k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2419) 太保理赔审核专家太保健康险审核大模型项目团队基于昇腾硬件对健康险审核大模型进行领域训练与微调，打造出具备基于医疗知识的审核大模型。健康险审核大模型具备专业的医疗知识、理赔知识、审核任务规划能力及审核任务执行能力。健康险审核大模型的构建，能够辅助保险金融从业人员完成审核、保险理赔、理赔原因分析等工作，提高员工工作效率和质量。53.3k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2406) EviMed循证医学平台EviMed专注于医学知识搜索引擎、医学知识分析服务及AI医学循证问答，可基于任意给定的临床问题，在实时更新的全球数亿项中英文文献、指南/共识、药品说明书临床试验等数据中自动进行搜索、筛选，分析和挖掘，将关键信息进行抽取与知识合成，最终得到定性/定量的结论，并自动进行循证回答。功能集AI搜索、AI医学知识分析、AI循证药学、AI智慧科研、AI医学科普于一体，全方位为医学工作者临床、科研、医教、患教提供AI服务，提升科研及临床效率。53.5k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2329) 新致新知新致新知围绕AI应用工程化能力，以智能算力为基础支持、不断实践大模型服务以及持续构建AI原生应用，旨在为企业带来智能化转型新范式。53.4k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2391) TARS大模型-昇腾联合合作解决方案TARS大模型是实在智能基于在自然语言处理（NLP）领域深厚的技术积累和落地经验，面向垂直行业领域推出的自主训练的大语言模型（Large LanguageModel, LLM）。TARS大模型在千亿级高质量Tokens上进行了充分训练，完整复现Pretrain、SFT和RLHF三个阶段，可提供百亿级参数，具备“效果可用、成本可控、定制化训练、私有化部署”等强大落地商用能力。TARS大模型是一款“自研、有效、安全、可信任、可落地”的大模型。 旨在提供灵活部署、安全可靠、行业定制训练、具有完整落地方案的大模型服务，双方共筑更广阔的生态。52.2k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2158) 基于昇腾原生开发的浩瀚晨星大模型在行业领域的应用方案包括底层适配昇腾的AI算力调度平台和大模型的训练微调能力，在此之上推出多个不同尺寸的基础大模型，可灵活适配不同的硬件配置和使用场景，并通过通信、金融、法律等行业知识语料的训练，生成了可适用于生产环境的行业大模型产品。42.9k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2173) 智能问数解决方案智能问数是一款创新的数据交互分析工具，它使用前沿的人工智能技术，特别是自然语言处理能力，来帮助用户与复杂的数据环境进行沟通。这款工具的核心优势在于，它允许用户通过简单的日常对话式语言来询问数据相关的问题，而不需要学习和掌握复杂的编程语言，比如SQL。这样一来，它不仅简化了数据分析的过程，还让不同背景和技术水平的用户都能够独立地探索数据，从而更快地做出基于数据驱动的决策。54.9k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2326) 惠每医疗大模型Copilot系统惠每医疗大模型基于雄厚的知识积累，和CDSS落地超过800家医院的丰富实战经验，将医疗大模型集成在新一代AI大数据处理平台中，通过海量医疗数据在一系列大模型上重新训练而成。 惠每科技基于大模型技术的优势，实现了惠每医疗大模型基于国产化设备的训练和推理，还解决了医疗机构本地化部署问题，让CDSS的能力有了更广阔的临床应用前景。 惠每医疗大模型已实现了鉴别诊断生成、出院小结生成以及病历质控三个临床应用功能。--3.9k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2336) 视频巡逻训推一体解决方案“大模型赋能机器，让机器看懂视频” “主动排查社会矛盾纠纷”53.5k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2378) 智谱AI：智慧金融大模型解决方案智谱推出了知识问答平台——清语知识库、业务流程编排与模型调度智能引擎——AICO智能引擎两大平台产品。 清语知识库是基于大模型检索增强生成框架（RAG)的新一代问答系统，支持知识上传、知识入库、知识管理、知识检索、知识应用、知识问答等全流程功能。AICO智能引擎则定位为赋能企业内部快速大模型场景产品的应用开发平台。 其核心特点包括：（1）对于业务专家，可基于历史工作数据低成本快速构建工作流模板；（2）对于技术开发人员，可低成本调优、测试工作流，发布为工具或原生应用；（3）对于一线用户，支持开发原生应用，也支持集成内部业务系统和第三方引用，不改变用户使用习惯。 另外，AICO还具备三大独特优势：（1）All Tools模型具备更强的工具调用能力，可基于场景需求灵活调用多种工具，与大模型共同完成更复杂的场景任务; (2)提供业界最全模型矩阵，AICO工作流可基于用户输入自动进行模型调度，最大化发挥底层模型在业务场景中的价值; (3)提供自动编排能力，通过AICO为企业打造大模型时代的「认知架构」，实现技术应用的快速开发和业务能力的快速拓展。 在应用场景层，智谱打造了面向银行业、保险业、券商资管业的行业解决方案系列，并针对BI查数、消保审核、坐席质检、app导航、投研、通用办公等细分场景，提出了针对性场景解决方案。 这些方案已在各类金融机构头部企业落地实施，并获得非常好的反馈。45k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2389) 容天汇海藏语大模型容天汇海藏语大模型解决方案旨在通过先进的AI技术，提升藏语在机器翻译、文本理解、语音识别等领域的应用效果，促进民族团结和藏语文化的传承与创新。该方案结合强大的算力支持和丰富的应用场景，为教育学习、民族融合与文化交流、文化遗产保护、内容创作与分发、公共服务等多个领域提供智能化解决方案。54k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2341) 煤矿安全生产知识问答系统 V1.0本产品使用自然语言处理大模型QWEN1.5-14b，Pytorch AI计算框架在硬件层面支持NPU，算法层面使用了QWEN1.5-14b自然语言处理大模型。煤矿安全生产知识问答系统基于华为的AI硬件、算法框架相结合，Pytorch框架下的基础算法和相应硬件环境，结合客户场景以及行业领域知识，对相应算法做自适应改进，更好的完成模型训练及文本推理任务。53.4k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2377) 新知致法大模型类案检索新知致法大模型类案检索通过使用语义理解及智能推理、RAG检索增强、海量公开案例信息、功能模块化流程自动化等核心技术，基于昇腾强劲算力和框架引擎，实现智能化、高效率的类案检索。--3.4k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2372) 明眸大模型明眸大模型依托前沿的人工智能大模型技术，专为优化行业领域中的意图理解和信息提取精度而打造。通过融合通识知识和行业专属数据，它不仅能够深度契合用户的需求，有效避免信息误差与幻觉现象，还具备快速准确地响应领域内复杂指令的能力。明眸大模型在行业领域应用中展现出强大的适应性，能够为大模型驱动的智能体构建提供坚实支撑，显著推动核心业务的智能化升级。--3.5k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2327) ModelTurbo政务行业大模型政务行业大模型方案旨在提升政务服务水平与治理能力。通过收集整合政务数据，采用深度学习算法进行训练并优化部署。其应用场景广泛，包括政务服务中的智能客服、业务办理辅助和政策解读；城市治理的智能事件处理及规划；决策办公的数据分析、公文写作辅助和会议记录总结等。优势在于提高服务效率、提升决策科学性、优化资源配置及推动政务创新。实施策略包括加强组织领导、保障数据安全、培养引进人才及持续优化改进。该方案将助力政府实现数字化、智能化转型，为民众提供更优质服务。--3.4k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2347) 智巡原生大模型解决方案圣瞳智巡大模型的研发，充分考虑了工业领域的特性和需求，从基础软硬件、数据资源体系、业务需求等多个维度出发进行建设，打造出一套多层级模型体系，为不同行业和场景提供了灵活选择。整个模型体系分为三个层级：圣瞳智巡大模型（L0）、行业大模型（L1）、应用模型（L2）。基础大模型（L0）提供通用基础能力，主要在海量工业巡检数据上抽取知识学习通用表达；行业大模型（L1）是基于L0基础大模型结合行业知识构建，利用特定行业数据（如电力、煤矿、化工等行业），面向行业的预训练大模型，无监督自主学习了该行业的海量知识；场景大模型（L2）指面向更加细分场景的推理模型，是实际场景部署模型，是通过L1模型生产出来的满足部署的各种模型。51.9k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2225) 智能体数字人原生大模型基于数字人智能体模型，我们在WorkBrain中，将模型能力划分为三大领域：自然语言对话、智能代理和具身智能。 在自然语言对话领域，WorkBrain充分利用了上下文窗口扩展技术，准确把握用户的真实需求。 智能代理是WorkBrain的一大亮点。通过引入群体智能机制，WorkBrain可以模拟不同部门、岗位之间的协同过程。 在具身智能方面，WorkBrain通过文本到操作技术，实现了从“纸上谈兵“到“落地执行“。 这三个领域模型结合了上下文窗口扩展、AI代理和文本到操作的技术，这些技术进步将使人工智能系统能够更有效地处理复杂任务，超越当前的局限性。53.8k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2294) 医药行业大模型平台医药行业大模型平台通过整合海量的医疗数据和先进的人工智能技术，为医疗领域提供了一套全面的智能化解决方案。这些平台能够在提供精准的医疗咨询的同时，辅助医生进行临床诊断和治疗决策，从而提高医疗服务的质量和效率。此外，大模型平台还改善了服务体验，通过一站式服务简化了预约、分诊、结算和随访等流程。在临床决策支持方面，它们能够根据用户的具体情况提供个性化建议，优化治疗方案。医学影像分析、药物研发、医学研究和教育以及公共卫生等领域也都因大模型平台的应用而得到了显著提升。这些平台的应用不仅推动了医疗行业的数字化转型，也为医疗工作者带来了实实在在的好处。--3.7k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2335) 小策-银行智能问答助手小策-银行智能问答助手v1.0是一款专为银行业设计的智能服务方案，旨在通过集成先进的人工智能技术和自然语言处理能力，为用户提供高效、准确的服务体验。该软件的业务定位是帮助银行机构优化客户服务流程，提升自动化服务水平，减轻人工客服的工作压力，并通过智能化手段提高用户满意度。该系统以经过大量行业数据微调的小策大语言模型为核心，并结合了对话管理、知识库管理和文件OCR等基础工具组件，最终实现了包括金融知识问答和智能财报分析在内的多种功能。53.1k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2310) 科达开端多模态大模型科达开端多模态大模型按多层架构进行设计，层间解耦，包括算力基座层、算法能力层、业务应用层。算力基座层依托昇腾强大算力和提供丰富的训练和推理框架及算子加速库，满足多场景多业务的并发性能需求。算法能力层借助创新的科达开端多模态大模型能力，提供多种算法对外解析形式，满足不同软件应用架构的调用。业务应用层通过深入了解客户需求和痛点，可快速灵活满足各种行业用户需求。--3k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2289) VtripGPT旅行管家大模型VtripGPT旅行管家大模型解决方案，依托先进的人工智能技术，特别是针对旅行场景深度优化的GPT模型，与高性能计算平台无缝集成。该方案以用户为核心，集成了智能算力、高效模型训练与推理、以及便捷的应用开发部署能力，为企业提供一站式、本地化部署的旅行规划与管理解决方案。--3.4k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2256) 识油系统识油系统是面向油气勘探、开发、工程、生产和经营管理等领域建立专属大语言模型的一款解决方案类产品，包括知识管理、应用加工厂、油气大模型、企业知识库和智能问答应用场景等全系列功能，并基于此，提供油气专属大模型建设的技术咨询、实施、开发服务、知识加工等综合服务。51.9k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2255) 策问原生大模型解决方案基于多维度数据积累，通过模型选型、微调训练及迭代验证训练，打造”政和策问大模型“，助力企业科创工作提质增效，提升科技服务水平。52.3k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2222) 上海依图-大模型训推一体机大模型训推一体机提供推理、训练和检索于一体的解决方案，致力于解锁视觉感知能力，依托自研多模态大模型结合人机交互技术，输入自然语言或语音指令即可在海量视频中秒级定位目标，通过数据驱动算法分钟级训练迭代和应用，结合云边协同完成算力和算法的调度管理，让AI像水电一样，所想即所得。--3.6k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2209) 万界金融行业大模型该解决方案是一款基于大模型技术的综合数字化服务产品，旨在提升金融机构的风险管理、服务质量和运营效率。其主要功能和应用场景包括： 1. 智能客服：利用自然语言处理和机器学习技术，全天候解答企业用户关于政策和金融产品的问题，提供高效便捷的咨询服务。 2. 智能财务诊断：通过AI算法实时分析企业财务状况，识别风险，提供改进建议，帮助优化资金运作和降低财务风险。 3. 智能税务优化：结合企业开票数据，自动分析税务情况，进行合规审查，提供优化策略，降低税务成本。 4. 智能预警：实时监测企业业务活动，特别是贷款业务的合规和信用风险，识别到潜在风险时发出预警并提供防控建议。 5. 知识库建设：通过AI技术构建金融信息和产品知识库，用户可以便捷检索查询，并提供订阅服务。 6. 智能报告生成：自动化收集、清洗和整理数据，快速生成专业报告，提高效率和准确性，适用于融资计划书、尽调报告等。 7. 政策与产品匹配：建立政策和金融产品数据库，通过算法智能推荐符合用户需求的政策和产品，提高利用率和转化率。 基于AI技术和数字化服务，全面提升金融机构业务能力，推动金融科技创新，确保业务合规，支持行业金融服务。--3.5k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2165) 天书-数字政务大模型一体机解决方案“云天天书”数字政务大模型一体机，实现了基层工作“大减负”：比如在12345系统，过去人工根据权责清单进行点选和事件分拨最快也需要15秒，而应用大模型后，仅需要3秒左右即可实现智能分拨，无需人工参与，还能避免误操作，效率提升达到80%。 亮点优势： 检索回答精准度高：知识库回答准确率高，生成回答无安全风险、实时更新、无幻觉。 领域知识库自进化：基于数据回流与知识库自主创建技术，保障知识库的时效性和高质量，实现用得越久，答得越准。 意图修正灵活配置：提供易用的配置工具，由客户针对垂直领域的具体场景灵活配置角色，交流更拟人化。 核心服务： 在接诉环节，通过智能数据处理和自然语言处理技术，快速高效地接收并理解海量民意诉求，自动分类整理，识别出市民关注的热点问题和高频诉求。 在分拨环节，AI系统可以根据诉求的性质和紧急程度，智能化分配至相关部门，提高分拨的精准度和及时性，确保问题得到快速响应和处理。 在分析环节，AI通过大数据分析，深入挖掘民意数据的潜在规律和趋势，为机关部门提供科学的决策支持和改进建议，优化资源配置和政策实施，提升服务质量和治理效果。52.9k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2175) 灵悉AI智能问答助手灵悉智能问答助手基于大模型+向量知识库+Agent智能体编排技术，实现通用领域+私域知识的定制应用开发，打造客户专属的AI专业，助力实现更加智能、高效的工作方式。该产品提供大模型服务特色底座，构建智能体原生应用，简化知识库构建流程，提供多样化的大模型选择，让应用创建更灵活。现阶段致力于解决模型选择难、应用创建不灵活等问题，帮助客户实现大模型在端侧的快速部署与高效应用，为业务创新提供强大的技术支持，打造卓越的端侧大模型服务体验。43.2k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2167) AIGCode代码大模型AIGCode代码大模型以昇腾做为算力基础，使用新一代的网络结构，实现全新的软件交付方式，可以降低企业的软件开发成本。53.5k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2150) 广电运通望道大模型广电运通望道大模型，具备多维知识引入、多级开发范式、中文能力增强、行业能力增强四大技术特点，深入金融、政务、交通等行业场景知识萃取，帮助客户快速低成本地构建AI应用，具备自主创新、领域增强、安全可靠、企业定制四大核心优势，助推大模型行业落地的“最后一公里”。广电运通望道大模型基于昇腾AI基础软硬件平台进行原生开发，实现大模型高效训练、自动化评测和快速部署。52.8k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2159) 博思数采科技股份有限公司 垂直领域LLM联合解决方案阳光公采大模型是博思数采科技基于开源大模型基座，训练并推出公司自有品牌采购垂直领域大模型。多年的公共采购系统建设经验和丰富的业务场景数据积累，结合人工智能技术与创新思维，重点打造4个智能采购解决方案，分别面向：采购监督部门、采购交易、采购人和供应商，不断优化采购性价比。52.8k [了解详情](https://www.hiascend.com/marketplace/solution/detail/2164) AllCam玲珑视觉大模型 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[了解详情](https://edu.hicomputing.huawei.com/native-development-talentplan) 昇腾万里开发者计划昇腾万里开发者计划，旨在使能和促进昇腾开发者培养原生开发能力，基于昇腾平台进行原生开发和技术创新。本计划适用于昇腾开发者，包括来自生态伙伴、高校、科研院所及其他组织的个人开发者 [了解详情](https://www.hiascend.com/developer-program) ## 原生创新汇 企业会员 注：排名不分先后 ## 学习实践 学习路径 一站式学习计划，助力开发者领跑开发之路 大模型训练初体验 [了解详情](https://www.hiascend.com/edu/growth/details/9e4f9adb505f4830b3dc370af4926a39)昇腾大模型训练开发(PyTorch） [了解详情](https://www.hiascend.com/edu/growth/details/a4e2517feebc47eda47e35d516b5d3a1)昇腾大模型训练开发（MindSpore） [了解详情](https://www.hiascend.com/edu/growth/details/6ce1cb8a880d4ab58c85ef843ded2c9d) 敬请期待 在线实验 一键创建实验环境，沉浸式体验昇腾原生开发 敬请期待 微认证 快速掌握昇腾原生应用开发技能，考取官方认证证书 ## 获取开发支持与帮助 敬请期待 昇腾论坛-昇腾原生开发专区 问题求助，技术探讨，大咖在线答疑解惑 敬请期待 更多开发资源 原生开发白皮书、原生开发文档、在线提单等功能 ## 查看最新资讯 昇腾AI创新大赛2026 重磅升级！昇腾开发者计划2026上线→ 鲲鹏昇腾开发者大会2026 从 “能压缩” 到 “压得准”：MindStudio大模型量化精度调优机制揭秘 大模型量化的核心难点，并非实现模型 “压缩”，而是保障压缩后精度 “稳定”。针对大模型部署阶段的精度损失、长序列显存压力、低比特场景掉点严重等行业痛点，MindStudio量化工具msModelSlim 构建了覆盖离群值抑制、量化策略选择、校准集优化、敏感层分析、量化回退的完整精度调优机制，为昇腾大模型量化压缩的精度调优工作，提供了可复用的标准化工程路径。图1 msModelSlim 的量化精度调优流程MindStudio五步法实现量化精度调优msModelSlim 的量化精度调优并非盲目试参，而是遵循固定逻辑顺序推进，核心流程为：确认问题可信→调整离群值抑制→调整量化策略→优化校准集→量化回退，最终找到精度与性能的平衡点。整体思路为先排除误判、再解决核心问题、最后精细化调优，以下为各步骤详细说明。第一步：确认问题可信，排除非量化因素干扰精度下降并非均由量化导致，推理引擎特性、评测流程、数据集波动等都可能引发掉点，因此调优的首要步骤并非修改参数，而是精准定位问题根源，确认问题确实来自量化操作，具体需完成三项验证：1.验证浮点模型在目标推理引擎上的运行状态是否正常；2.检查量化模型的测评输出，确认无上下文截断等测评流程问题；3.判定当前分数下降幅度是否超出数据集正常波动范围。第二步：抑制离群值，解决量化掉点核心问题大模型量化后大幅掉点的常见原因，是激活值中存在少量 “离群值”。这类极值会拉大量化范围，导致正常区间的多数数值量化精度不足，离群值抑制的核心作用，就是压制这类难处理的极值，让激活值整体分布更平滑，同时让权重承担更多尺度，保障量化基础效果。图2 插入激活值与权重分布对比图msModelSlim 提供多种离群值抑制算法，各算法适用场景不同，选择优先级与适用情况如下：算法选择建议Smooth Quant作为调优起点，非热门大模型优先推荐Iterative Smooth优先使用，运行速度快且精度表现较高Flex Smooth QuantIterative Smooth 效果不足时尝试QuaRot适配新模型时操作较复杂，适合进阶调优Flex AWQ SSZ低比特量化场景下优先考虑第三步：选对量化策略，平衡量化精度与性能相同量化策略下，不同量化粒度会导致精度和性能出现显著差异，需根据调优目标选择适配的粒度，核心区分激活值与权重量化两大场景的粒度选择。激活值量化粒度•per_tensor：整个张量共用一套量化参数，实现简单且性能表现更优；•per_token：每个 token 单独计算量化参数，粒度更细，通常更利于保留量化精度。权重量化粒度•per_channel：整个输出通道共用一套量化参数，性能表现较好；•per_group：将张量细分分组，每组单独计算量化参数，粒度更细但会牺牲部分性能。第四步：优化校准集，贴合真实业务场景量化不仅是压缩模型权重，还需通过校准数据估计量化参数，若校准集与真实业务数据差异过大，量化学到的数值分布会出现偏差，进而影响精度。校准集优化需围绕 “贴近业务、提升数据质量” 展开，核心优化方向包括：增加样本数量或文本长度、替换为更贴近业务的数据源、混合多种来源的业务数据、删除数据集中的异常样本、加入业务场景中的量化 badcase。第五步：量化回退，针对性保护高敏感层模型各层对量化的敏感度差异显著，部分层量化后无明显精度影响，部分层量化后会大幅拉低整体效果。此时无需将所有层回退至高精度，仅对高敏感层做量化回退即可，即以较小的性能代价进一步恢复精度，是前序步骤调优效果不足时的补充手段。msModelSlim 提供敏感层分析工具，通过msmodelslim analyze命令可完成模型层的 “量化敏感度体检”：工具结合校准数据，从 std、kurtosis、quantile、attention_mse 等维度，对各层量化敏感度打分，最终输出敏感度从高到低的层排序结果。图3 插入敏感层分析与回退流程图实操案例：Qwen3-32B W8A8 精度调优以 Qwen3-32B W8A8 量化调优为例，完整落地上述流程，实现精度的阶梯式提升：1.问题确认：浮点模型在目标推理引擎运行正常，量化模型测评出现乱码，排除环境与评测波动，确认问题源于量化；2.离群值抑制：初始用 Smooth Quant + 静态量化效果不可用，对比后选择精度最高的 Iterative Smooth，模型精度达 66.67%；3.量化策略调整：对比 minmax+per_tensor（66.67%）与 minmax+per_token（80.00%），选择后者，精度大幅提升；4.校准集优化：在 GPQA 测试数据中，为校准集加入 GPQA 的 badcase 后，模型 GPQA 精度从 46.97% 提升至 55.56%；5.敏感层回退：经敏感层分析，mlp.down_proj 等层量化敏感度较高，回退前 9 个 down_proj 高敏感层后，GPQA 精度从 46.97% 提升至 51.51%。核心调优手段总结msModelSlim 各量化调优手段的核心目的与适用场景各有侧重，精准匹配场景才能实现高效调优，具体对应关系如下：关键手段主要目的适用场景确认问题可信精准定位，确认问题来自量化调优开始阶段离群值抑制将模型从 “不能用” 拉回 “能用”模型一量化即明显掉点时量化策略调整平衡量化精度与性能模型可正常运行，但精度分数未达预期时校准集优化提高量化参数估计的准确性业务场景明确，需进一步追精度时量化回退以小性能代价恢复精度前序调优步骤完成后，精度仍未达标时总结msModelSlim 的大模型量化精度调优，核心遵循先定位、再收敛、最后精修的逻辑，通过标准化的步骤，将量化模型从 “不可用” 逐步调至 “可用” 再到 “高可用”，解决了大模型量化部署中的核心精度痛点。本机制为昇腾大模型量化压缩提供了可复用的工程路径，开发者可查阅 msModelslim 官方文档（https://gitcode.com/Ascend/msmodelslim），快速上手开展量化精度调优工作。量化精度调优指南：https://msmodelslim.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/case_studies/quantization_precision_tuning_guide/Qwen3-32B W8A8精度调优案例：https://msmodelslim.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/case_studies/qwen3_32b_w8a8_precision_tuning_case/ 昇腾0day支持Qwen3-VL-30B-A3B模型适配 SGLang全面支持昇腾，使能大EP高性能推理 前言2025年8月，经过SGLang社区与昇腾的共同努力，将SGLang的灵活编程框架与昇腾强大的异构算力深度融合，使能SGLang在昇腾上无缝运行大模型推理，并正式面向用户推出基于SGLang的大EP集群推理解决方案。当前用户可获取最新release版本的SGLang以体验低延迟、高吞吐的推理系统。多种类大模型支持，满足多样化需求通过增强SGLang能力并集成昇腾异构加速推理能力，当前已可开箱支持多种稠密Dense、稀疏MoE大语言模型及多模态模型，如Qwen系列、LLaMA系列、DeepSeek系列等。用户可以在昇腾运行各类大模型推理，并基于SGLang增量开发，满足不同场景的应用需求。SGLang核心加速特性支持经过SGLang社区与昇腾的协同，当前昇腾已支持部分核心加速特性，如PD Disaggregation、Overlap Scheduler、Tensor Parallel、DP Attention、大EP推理，即将支持加速特性如EPLB、Speculative Decoding及NPUGraph。社区最新加速能力平滑迁移至昇腾，面向用户提供高性能推理最优实践。生态亲和加速的大EP推理框架昇腾基于SGLang推理框架正式推出生态亲和的大EP推理加速库，通过北向接口兼容DeepEP，目标无需更改调用方式即可使能昇腾大EP方案，全面利用昇腾的技术优势，增强专家并行Expert Parallel的吞吐能力。共建昇腾生态库，加速开源开放昇腾与SGLang社区共同创立sgl-project/sgl-kernel-npu项目，面向SGLang社区提供生态亲和、面向全场景的标准接口融合算子与加速库。欢迎访问SGLang kernel library for NPU，链接：GitHub - sgl-project/sgl-kernel-npu: SGLang kernel library for NPU快速体验容器准备：https://docs.sglang.ai/platforms/ascend_npu.html#method-2-using-docker快速体验DeepSeek：https://docs.sglang.ai/platforms/ascend_npu.html#running-deepseek-v3致谢SGLang支持昇腾大EP推理解决方案是昇腾生态发展的一个重要里程碑，这一成果的实现离不开社区的深度协作与卓越贡献。我们在这里向以下基于支持与反馈的团队成员致以谢意：SGLang核心团队：Lianmin Zheng (https://github.com/merrymercy)、Yineng Zhang (https://github.com/zhyncs)、Jiexin Liang (https://github.com/Alcanderian)、Shangming Cai (https://github.com/ShangmingCai) 感谢核心团队成员认真审核PR，给予优质的反馈意见并协助贡献高质量的代码KTransformers团队：Mingxing Zhang，感谢分享基于昇腾平台的优化经验 了解更多 [了解详情](https://www.hiascend.com/activities/news#nativeDevelopment)