工艺开发 工艺仿真 工艺变更 工艺路径 布局设计 标准工时 工厂物流 规划 工厂物流仿真 生产工程 设备工程 生产仿真 工厂调试 生产测试 销售管理 客户管理 竞争管理 销售优化 计划管理 生产排程 计划变更 物料计划 采购策划 采购实施 供应商管理 供应商质量 进料检验 原材料存 储 原材料上线 物料齐套 生产制造域 包装策划 物流策划 成品库存 物流配送 过程质量检测 能耗数据采集 能耗数据统计 出入库管理 原料库存管理 设备监控报警 成品质量检测 能耗数据分析 成品库存管理 设备档案 数据采集管理 质量损失成本 质量问题闭环 能耗优化 能源管理平台 物料请求 物料配送 工艺设计 订单到交付流 产 品 开 发 流 基于问题和对标 / 最佳实践，以梳理出的细分产业数字化场景为方向，识别对应数字化项目， 编写项目卡片，形成细分产业数字化建设线路图 总目录 10 战略举措 成本领先战略 效益优先、质量第一 战略目标 数字运营 数字基础 抢抓市场 科技创新 团队优化 质量提升 效率提升 风险防控 成本管控 管理提升 综合数据平台 （数据互融互通） 精益化 标准化 自动化 互联化 信息安全 数字化生产管控与优化 变压器产业战略解读 全球产品 协同研发 自动排产 及交期预 估 三维结构 化工艺 全过程 质量管理 数字孪生

推动产业结构调 整 强化分类施策，科学调控产业规模 加快改造提升，提高行业竞争能力 加快绿色低碳发展 发挥碳固定碳消纳优势，协同推进产业链碳减排 着力发展清洁生产绿色制造，培育壮大生物化工 优化调整产业布局 统筹项目布局，促进区域协调发展 引导化工项目进区入园，促进高水平集聚发展 夯实安全发展基础 推广先进技术管理，提升本质安全水平 增强原料资源保障，维护产业链供应链安全稳定 -3- 推动人工智能等新模式应 用 1. 充分发挥石化化工行业数据资源积累丰富、 数字化基础较好 优势， 与人工智能等战略性技术加速融合， 构建基于通用大模型 底座衍生的行业大模型。 2. 核心场景： 工艺过程优化、新产品模拟开发、装置预测性维护、 安全生产预警预判 04- 06 强化平台布局， 推动产业链供应链协同 强化供应商培育， 提升场景开发和解决方案供给能力 强化安全保障， 完善网络与数据安全治 智能巡检、人员定位六个基础模块 ，各省按照要求陆续在开展全面建设。 p 2023 年，应急管理部下发《工业互联网 + 危化安全生产 工艺生产报警优化管理系统建设应用指南》等 6 个文件，要求建设 工艺生产报警优化管 理系统、自动化过程控制优化系统、设备完整性管理与预测性维修系统、培训管理系统、承包商管理系统、基于人员定位的人员聚集风险监测 预警系统。 山东、广东、辽宁、甘肃等省分已开始进试点推广。

....................................................................................40 4.2.2 药物研发与优化................................................................................................... ....................................................................................48 4.4 中药资源管理与优化................................................................................................... .......................................................................................70 5.4 系统性能优化与扩展................................................................................................

.......................................................................................57 5. 理赔处理与优化................................................................................................... .......................................................................................90 6.3 产品组合优化................................................................................................... ....................................................................................104 7.2 流程自动化与优化...................................................................................................

...........................................................................................25 3.3 优化客户服务流程............................................................................................. ......................................................................................38 4.3 模型训练与优化................................................................................................... 预测分析。通过整合多源数据，包括客户行为数据、交易历史、社 交媒体互动等，DeepSeek 能够生成全面的客户画像，帮助企业更 好地理解客户需求和行为模式。此外，其自学习能力使得模型能够 持续优化，适应不断变化的商业环境。 以下是 DeepSeek 大模型在 CRM 中的主要应用场景：  客户细分与个性化推荐：通过分析客户数据，将客户细分为不 同的群体，并为每一群体提供个性化的产品和服务推荐。

.......................................................................................53 6.3 面试流程优化................................................................................................... ....................................................................................76 9.2 薪酬数据分析与优化................................................................................................... ....................................................................................120 13.4 持续改进与优化...................................................................................................

.......................................................................................53 5.4 用户体验优化................................................................................................... 关键要素，并基于预设的岗位需求进行匹配评分。其算法不仅能够 处理结构化数据，还能对非结构化文本（如自我评价、项目描述） 进行深度分析，从而全面评估候选人的综合素质。此 外，DeepSeek 还具备自我优化能力，能够根据 HR 的反馈不断调 整模型，提升筛选的准确性。 引入 DeepSeek 进行简历筛选的可行性主要体现在以下几个方 面： 1. 效率提升：传统简历筛选通常需要 HR 花费大量时间逐份阅 系统基于数据驱动，避免了人为偏见的影 响，确保筛选过程的公平性与一致性。 3. 精准匹配：通过深度学习算法，DeepSeek 能够更准确地识别 候选人与岗位的匹配度，减少误筛或漏筛的情况。 4. 成本优化：虽然初期投入可能较高，但从长远来看，自动化的 筛选流程可以大幅降低人力成本，提升整体招聘效率。 尽管 DeepSeek 在简历筛选中展现出显著优势，其实施过程中 仍需注意一些问题。例如，如何确保算法的透明性与可解释性，以

大模型应用平台 光源ModelZoo | 镜像仓库 开发者社区 基础算子层优化 框架工具层优化 模型扩展组件层优化 DAS（DCU AI Software Stack/DCU人工智能基础软件系统） C86 CPU DCU加速卡 存储 高速网络 DTK（DCU Tool Kit/DCU异构计算平台） 全栈优化 软硬协同释放DCU 澎湃算力性能 DCU：全面兼容主流生态 / FULL HYGON 09 10 HYGON 海光DCU行业实战手册 DTK异构计算平台 DTK（DCU Toolkit）集成了DCC（DCU Collect Compiler）编译器、经过验证和优化的计算库，支持多种编程语言，同时提供运行、 编译、调试和性能分析功能。 DTK可支持主流科研工具，包括但不限于Gromacs、Lammps、PWmat、Openfoam、DeePMD-kit、DeepFlame、Quda、SD3、 工具，覆盖12大科研领域 全栈自研 针对海光DCU设计，全栈 自主研发，并持续优化 全面覆盖 实现Al全场景覆盖 框架组件全面适配 高效性能 性能卓越 达到行业主流水平 快速迭代 小步快跑发版节奏 满足快速变化需求 开源开放 打造开源开放社区 加速DCU生态建设 DAS（DCU AI Software Stack）提供AI算子优化库、AI模版库、AI编译器、基础AI框架、推理框架和三方套件，并通过OpenDAS

三大功能：信息深度自感知、智慧优化自决策、精 准控制自执行 四个特征：智能制造、关键制造环 节智能 化、端到 端数据流、网络互连 一条主线：新一代信息技术与产品全生命周期各环 节及先进制造技术的深度融合 两个目的：智能地实现产品，实现智能的产品 智能制造是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、 管理、服务等制造活动的各个环 节融合， 具有信息深度自感知、智慧优化 自决策、精准控 风险分级管控 隐患排查治理 重大危险源监测预警 生产过程安 全监管 安 全标 准化管理 化工企业的四大挑战 经营运行管控 建立企业资源计划系统，实 现企业经营、管理和决策的 智能优化 5 安 全 环 保 与应 急 在安 全与环 境风险区域实 现自动检测监控，建立在 线应急指挥联动系统 数字化工厂 企业总体设计、工艺流 程及布局建立数字化模 型 1 智能工厂总体目标 02 总体解决方案 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 总体架构 工业超脑 机理模型 + 人工智能 + 专家智库 运营中心 智能商业 产业链协同 效益升级 生产优化 设备预测 能效提升 质量预警 安 全 研判 应急决策 开放平台 区 块 链 摆 质检设备 88 应用平台 实时采集、 计量设备 乡 物联网 图仪器仪表 运维平台 传感设备 运营平台

布 局 规 划》 明确“2522”框架，通过夯实数字基础设 施和数据资源体系“两大基础”，推进数 字技术与经济、政治、文化等“五位一体” 深度融合，强化数字技术创新体系和数字 安全屏障“两大能力”，优化数字化发展 国内国际环境“两个环境”形成从战略规 划到落地执行的完整闭环。 国务院 2021.12 《“十四五”数 字 经 济 发 展 规 划》 提出打造数字经济新优势，加快数字化发 展，建设数字中国。提出了我国数字经济 重点领域、保障措施等 3 个部分，加快构 建人工智能应用体系，全面指导人工智能 与经济社会深度融合，有利于充分发挥人 工智能在推动产业升级、优化经济结构、 提升社会治理水平等方面的引领和规范 作用。 江苏省 2025.01 《 江 苏 省 软 件 产业促进条例》 深入实施国家软件发展战略，优化软件产 业发展环境，推动软件产业高质量发展， 促进实体经济和数字经济深度融合，培育 发展新质生产力。促进软件产业发展作为 长期发展战略，坚持创新驱动、应用牵引、 地的核心技术瓶颈 尽管当前大模型的上下文窗口已扩展至数万甚至百万级 token， 但在涉及多步骤状态转移和复杂逻辑推理的场景中仍存在显著局限 性。研究表明，对于需要递归回溯的编程任务（如调试、算法优化）， 大模型的解决方案通过率显著低于人类开发者的平均水平，且错误类 型集中于状态追踪失误和逻辑断层。 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 8 3.数学建模与算法设计的理论基础不足仍是制约