关 的问题（如 AI 的算力功耗和电力需求）超出了讨论的范围。 【关键字】：组网/连网（Networking），网络（Networks）， 工作负载（Workloads），“大象数据流”（Elephant Flows），纵向 扩展（Scale-Up），横向扩展（Scale-Out），跨域扩展（Scale-Across） 2025 年 11 月 7 日，（英国）伊丽莎白女王工程奖（Queen Bengio（约书 亚·本吉奥）, Yann LeCun（杨立昆）: 深度学习（deep learning） 的三位创始人；学习笔记 2/19  FeiFei Li（李飞飞）: ImageNet 数据集的发起者和空间 智能（spatial intelligence）的先驱；  Bill Dally（比尔戴利）: GPU 计算架构的首席设计师；  Jensen Huang（黄仁勋）: 信息：通用人工智能不再是遥不可及的目标，并已经开始在现实 中发挥作用。 其中：  李飞飞的“顿悟”（epiphany）来自数据：人类智能在 其早期发展中被大量的感官数据淹没，但机器不是。难点不只在 算法，而在数据。由此构建 ImageNet 数据集，驱动了机器学习。  黄仁勋给出了一个“堪称绝妙”的回答：在 21 世纪初 的互联网泡沫时期，整个行业铺设了巨量的光纤，但其中绝大多

算法实现全网覆盖监测，不仅能实时追踪新闻 网站、社交媒体的显性讨论，更能挖掘贴吧、知识社区等隐蔽渠道 的潜在风险。其情感分析引擎可精准识别讽刺、隐喻等复杂语义， 将传统人工监测效率提升 30 倍以上。 数据可视化系统为决策提供直观依据。通过热力图呈现舆情高 发时段（通常为工作日 9-11 时、20-22 时）、地域分布特征（长三 角地区对企业环保议题敏感度较高等），帮助管理者预判风险传导路 径。 改存证成为 可能，为后续溯源追责提供法律证据链。 最终检验舆情保护成效的是企业声誉资产的保值增值。通过定 期发布《社会责任白皮书》、参与行业标准制定等举措，将被动防御 转化为主动价值输出。数据显示，持续开展舆情健康度评估的企 业，其资本市场溢价能力平均高出同业 19%。