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算力中心

算力中心由云邊端三級算力組成，每級算力進一步分為三層，共同組成三級九層的新一代算力云網。

算法中心

算法中心包括工業大模型算法底座、GenAI模型、判別式深度學習模型、機器學習模型。 工業大模型算法底座以復旦大學自主研發、具備完整知識產權的MOSS大模型為核心，結合開源社區各級別性能突出 的開源大模型共同組成。在各級別開源模型選型上，當前以Llama3.1-405B、Qwen2-72B系列、Qwen1.5-32B、 Qwen2/Llama3.1/ChatGLM等10B以下模型為核心（持續更新）。同時在保障企業數據安全的情況下，可以適當接 入Claude3、Gemini、ChatGLM、Kimi等性能領先的閉源商業模型。

數據資產中心

企業數據資產中心旨在建立高質量、專業化數據集，基于開源數據集平臺、全球和國內的優秀實踐，依據特定行業 與企業實際需求，由企業數據中心與行業數據集共同組成。

• 全球數據集 利用開源平臺（如Huggingface）進行爬蟲操作和自動化信息提取，構建一個全球性的工業大模型數據集。通過數據平臺的開放API，實現數據的匯總與加載，降低技術門檻，加速工業應用的創新。
• 國內數據集 結合復旦大學、Modelscope等國內高校與開源平臺的資源，打造符合中國國情的工業大模型數據集。基于高校、平臺生態，促進科研機構和企業之間的合作，共同推進數據集的建立與技術創新。
• 行業數據集 建立行業知識圖譜和信息提取系統，提供深度的行業洞察和數據分析。通過建設行業數據集，支持行業內的協同工作和知識共享，推動整個行業的數字化轉型。
• 企業數據集 與行業領先企業合作，簡歷企業級的圖紙數據庫、工藝數據庫、裝配數據庫等，為企業提供專屬的數據支持和服務。通過企業數據中心，實現數據的集成和融合，支持跨部門、跨數據的數據分析和決策支持，提升企業的運營效率和市場響應速度。

應用中心

應用中心以模型/MaaS為核心支撐，既可以通過低代碼、可拖拽等方式加速開發人員建立大模型/AI應用，又可以作 為應用的運維與管理平臺，全面支持LLMOps等任務。