广电网络AI融合实践背景
广电网络通过引入DeepSeek大模型，开启传统广电业务与人工智能的深度融合。随着4K/8K超高清视频、智能推荐等业务快速增长，现有网络架构面临算力分布不均、数据处理效率不足等瓶颈。通过构建AI能力中台，实现内容生产、传输、运维全链路智能化升级。
DeepSeek大模型技术架构
该架构包含三大核心模块：
- 分布式推理引擎：支持千兆宽带环境下的低延迟推理
- 多模态数据处理平台：整合视频流、用户行为等异构数据
- 动态资源调度系统：实现计算节点与边缘CDN的智能协同
| 指标 | 传统模型 | DeepSeek |
|---|---|---|
| 推理速度 | 120ms | 35ms |
| 能耗比 | 1:1 | 1:0.6 |
广电场景下的AI应用创新
在智能导视、广告精准投放等场景实现突破：
- 基于用户画像的节目推荐准确率提升42%
- 广告转化成本降低28%
- 故障预测系统提前6小时预警网络异常
未来发展规划与挑战
计划在2025年前完成全国31省节点覆盖，重点突破：
- 跨域算力池动态调度技术
- AI模型轻量化部署方案
- 5G+AI融合业务场景验证
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