...........................................................................................51 4.3 动态定价策略............................................................................................... 少了人工客服的工作负担，还能够提供 24/7 的全天候服务，显著 提升客户满意度。 其次，AI 大模型在风险评估和定价方面具有显著优势。通过对 历史数据、市场趋势和客户行为的深度分析，模型能够精准预测风 险，并动态调整保险产品的定价策略。例如，在车险领域，AI 可以 通过分析驾驶行为、车辆使用情况等因素，为不同客户提供个性化 的保费报价。 在理赔处理方面，AI 大模型可以通过图像识别和数据挖掘技 术， 提高了销售转化率，还增强了客户的粘性。 综上所述，保险公司 AI 大模型的核心功能可以总结如下：  智能客服：通过 NLP 技术实现自动化沟通，提供全天候服 务。  风险评估与定价：通过数据分析精准预测风险，动态调整保 费。  自动化理赔：通过图像识别和数据挖掘技术，快速审核理赔申 请，识别欺诈行为。  个性化产品设计：通过多维度数据分析，为客户推荐或定制保 险产品。 通过以上功能和技术的结合，保险公司能够实现业务流程的智

挥系统，强化应急预案管理， 健全统一指挥、反应迅速、协调有序、运转高效的应急处置机制，确保安全施救、科学施救、有效施救，最大限 度地减少人员伤亡和财产损失。 推动安全生产标准化建设，实行分级分类动态管理，推动企业实现安全管理、操作行为、设备设施、作业环 境标准化。 加快安全生产诚信体系建设应用，建立实施重大安全风险隐患公示、信用承诺和信用等级评定、不良信用记 录和“黑名单”等制度。 充 五是高新信息技术没有充分应用到安全生产工作中来，未实现对企业的动态监管和事故的超前预防。 综上所述，“智慧安监”工程作为“智慧城市”的重要组成部分，是一项重要民生应用工程，也是解决XXX安全 生产监督管理信息化诸多问题的根本途径。在当今信息技术快速发展的时代，大数据、物联网、移动互联网等高 新信息技术日新月异，利用大数据、物联网等信息技术对企业进行动态监管，实现事故超前预防，是信息化工作 的发展趋势，也是 数据支撑。 2.2.3安全生产监管信息平台建设分析 主要实现安全监管系统日常业务处理，并提供安全监管工作的预警预测。 （1）信息采集系统：完成企业静态数据、准动态数据和动态数据的采集，如：生产经营企业信息、生产安全 基础信息、重大危险源动态信息、企业作业票证信息等。 （2）业务处理系统：针对采集的信息进行业务处理，输出处理结果，如：安全生产许可证的审核发放、隐患 排查与治理等。 （3）统计

(2025 年) 前 言 近年来，宏观经济结构性调整、新兴技术加速演进以及市场需求 持续升级，共同推动企业与客户关系的重塑。客户关系不再是线性、 单向的流程，而演变为复杂、动态、多维的生态系统。在这一背景下， 客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）系统作为 企业销售、服务与营销运营的重要基石，亟需突破传统模式的局限， 年） 1 一、研究背景与转型动因 当前，全球商业正处在一个关键的转折点，宏观经济的结构性调 整、颠覆性技术的加速渗透以及市场动态的深刻演变在此交汇。在这 个全新的时代，企业与客户之间的关系已不再是线性的、可预测的流 程，而演变为一个复杂、动态、多维的生态系统。对于正在经历从高 速增长向高质量发展转型的企业而言，构建深度、智能且富有韧性的 客户关系，其紧迫性与重要性达到了前所未有的高度。 市场中构建 可持续竞争优势的核心路径。 2.传统 CRM 的能力局限 传统 CRM 的核心功能，如联系人管理、销售流程自动化和客户 互动追踪，其设计初衷是记录和规范化，但在应对现代商业的动态性 和复杂性时，这些功能暴露了其根本性的局限。 一是人工录入数据成本高昂。传统 CRM 的有效性高度依赖一线 员工准确的手动数据录入。这一机械操作为本应聚焦于创收活动的核 心员工带来了沉重

现场确认内 容 现场确认详情 作业审 核 作业验 收 - 15 - 用于推动企业有效运行双重预防机制，双重 预防包括： 安全风险分级动态管控、隐患排查治理 闭环管理。 另外，可通过加强员工 安全教育培训 ，增强 员工安全责任意识，规范员工安全生产。 实时动态风险缺乏全局把握 风险辨识与隐患排查未建联系 隐患排查完成效果缺乏保证 数据收集分析耗时费力 风险 识别率提高 隐患排查任务完成率提高 隐患排查 作业管理 隐患上 报 限时整 改 隐患管理 隐 患 关 闭 动 态 风 险 动态风 险 例：工程 技术 11 项特殊作 业 支 持 拍 照 支 持 拍 照 风险点清单 2.4 核心功能 | 风险双重预防系统 风险双重预防系统— — 功能介绍 安全风险分级动态管控 隐患排查治理闭环管理 风 险 四 色 图 隐 患 排 查 治 理 管 理 - 16 - 结合电子地图回溯报警信息。 系统应具备查询人员历史轨迹，实现 巡检人员改变路线、长期停留等异常 工况的报警功能，支持厂内人员精准 定位、快速定位。 。 人员数据统计分析 人员数量统计包含了静态人数统计以 及动态人数统计。 区域人员聚集分析 储存人员位置信息与时间信息，可查 询员出人生产场所信息、人员出 / 入重 点区域信息、人员出 / 入作业地点时刻 等信息。 定位工牌 车载定位器 定位手持机 定位安全帽

题。而大模型可以通过自然语言处理（NLP）技术，理解客户的自 然语言输入，并生成符合语境的响应。例如，当客户在在线聊天中 提出一个复杂的技术问题时，大模型可以迅速分析问题并提供详细 的解决方案，甚至可以根据客户的反馈动态调整回答，从而提供更 加人性化的服务体验。此外，大模型还可以通过情感分析，识别客 户的情绪状态，从而在服务过程中采取更加恰当的策略，如安抚客 户情绪或主动提供补偿。 再者，大模型在客户细分和个性化营销中的应用也有显著优 供了更加高效和精准的数据支持，从而帮助企业更好地管理客户关 系，提升客户满意度和忠诚度。 2.2.2 客户洞察深度 在传统的客户关系管理（CRM）系统中，客户洞察往往依赖于 有限的数据源和静态的分析方法，难以捕捉客户行为的深层次动态 变化。引入大模型技术后，企业可以通过对海量数据的实时处理与 分析，挖掘出更为细致和精准的客户画像，从而提升对客户需求的 预测能力和个性化服务的设计水平。 首先，大模型能够整合来自多渠道的客户数据，包括交易记 升服务响应速度与质量。 其次，项目将构建个性化的客户画像与预测模型。基于 DeepSeek 的深度学习算法，企业能够更准确地分析客户行为模 式，预测客户的购买意向、流失风险及交叉销售机会。通过动态更 新客户画像，销售与市场团队可以制定更具针对性的营销策略，提 升客户转化率与忠诚度。例如，模型可以根据客户的浏览历史、购 买记录及互动行为，自动生成个性化的产品推荐或促销方案。 此外，项目还将优化客户服务的自动化流程。通过集成

割裂形 成孤岛，开发、测试、运维等环节数据独立存储，格式互斥，严重阻 碍企业协同与产业合力形成，制约软件工程智能化的规模化发展。最 终形成“智能注入越深，技术债务累积越快”的恶性循环。 2.动态推理能力不足已成为大模型在软件工程领域落 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 用性能调优、对抗环境演练等机制，确保 AI 系统鲁棒可控。二者联 动，形成“AI 驱动运维提效，运维保障 AI 可靠”的自治循环。 （5） 运营智能化聚焦构建数据驱动与智能决策。通过智能运营 平台实现客户行为预测、服务链路仿真及动态定价策略，驱动业务增 长；同步构建跨域资源弹性调度模型与成本效能分析中枢，实现数据 资产价值挖掘与资源利用率最大化。最终达成运营效率与商业价值的 持续共进。 行业线聚焦垂直场景差异化属性需求解决方案。深度融合行业属 场景应用能力建设推动管理活动智能化升级 项目策划阶段构建战略模拟系统，支持业务决策、业务需求分析 等场景化能力；风险控制阶段开发多维度图谱，实现实时监测、动态 预警与风险分析，降低项目不确定性；资源管理阶段建立技能图谱， 考虑依赖关系与资源冲突，实现人力、物资、成本等动态调度与跨项 目优化；进度管理阶段应用智能排期算法进行任务分配，自动化进度 追踪、偏差预警与自动纠偏建议等，集中可视化展示全流程状态；质

解决方案 服务 优化 项目酸务 方案休化 后续更所 案 析 出 胞 煤矿 用煤企 煤炭电 商 物流公 司 能源使用过程各环 节 平衡分析 · 指导生产人员优化能源使用效率 动态的反应企业用能情况 · 历史寻优，大数据分析。 智能化分析 能 效 对 标 。 · 能效统计分析。 · 能 效 标 准 提 升 。 智能化采样、制样、化验 有限公司 1> A 接入重大危险源企业的实时监控视频和 安 全 参数等实时数据，实现动态监管、 自动预警 采集企业非实时数据，形成“园一档”、 “ 人一档”、“企一档”、“ 设 备 一 档” , 提 高精细化监管水平 基于对园区、企业、装置的数字孪生， 实现监测和预警的可视化管理 支持动态预警、风险分布、在线巡查和 监管反馈、安 全 承诺等企业本质安 全重 点应用 九大核心价值之八 成本管理 总账 报表 启业云平台 工作流平台、审批流平台、预警平台、系统配置平台、数据交互平台、动态建模工具等 资产维修维护管理 领用、借用 资产租赁 资产调拨 资产报废 资产保险 资产抵押 资产实物管理 资产核算 ( 固定资产管理 ) 资产档案一致、统一数据模型、统一树结构……

100ms/1s/10s 性能 数千列大宽表实时写入 数千亿数据实时检索 国标 GB_T 32960 企标 智能业务 多元化 存储、检索、计 算、 AI 成本 PB+ 规模数据 动态列 车辆增加信号 第三方机构观点 / 数据，仅供参考，不代表本公司观点 / 研究数 据 分析计算 • 车辆运营分析 • 电池分析 • 车辆状态分析 • 时空聚类 存储和检索 • 存储成本和存储规模 。 在线扩容， 冷 热 分离、压缩率。 • 一辆车一张表， 维护难 。 如何实现所 有 车一张表。 • 业务灵活变更 ，如何动态增加字段？ • 轨迹查询， 时空查询。 • 车 ID+ 时间范围检索 ，多维检索 • HBase/MongoDB + ES 实时计算 • 车辆状态实时监控 / 告警 Streaming • 自己开发流计算代码 A P S A R A 云 栖 大 会 传统开源技术栈的痛点 开发门槛高 各产品架构原理、 API 、 运维等完全不一样 扩展性挑战 如何动态增加字段？ 架构如何跟随业务迭代 ? 技术栈复杂 多产品组合 多条数据链路 存储碎片化 产品数据冗余 Lindorm SQL( 兼容 MySQL 协议 ) 宽表：点查 + 搜索 列存索引

人工智能技术正加速从虚拟环境走向与现实世 界交互的“具身智能”新纪元。具身智能（Embodied In⁃ telligence）通过赋予人工智能体物理存在形式，使其能 在三维空间中实现环境感知、动态决策与自主行动， 构建起“感知—决策—执行”的闭环智能系统。该理 念可追溯至 1986 年 Rodney Brooks 提出的“包容式架 构” ［1］，它颠覆了传统 AI 对符号推理的依赖，主张智能 创新中心联合北京大学计算机学院发布了大规模多 构型具身智能数据集及测试基准“RoboMIND”，并牵 头立项了国内首个具身智能数据集标准《人工智能 具 身智能 数据采集规范》，推动数据标准化和开源共享。 1.2 国际标准化动态 随着具身智能技术的快速发展，国际标准化组织 正加速推进相关标准的制定与完善，旨在构建统一的 技术框架和评估体系，以促进全球范围内的协同创新 与应用落地。通过政府、产业和学术界的协同推进， 异构机器人通信协议标准 ［12］，旨 在通过定义统一的通信协议和接口，实现异构机器人 系统之间的高效协同与数据共享。此外，研究人员提 出了基于物联网机器人技术（IoRT）的中间件架构，支 持多种机器人操作系统在动态环境中的通信与协作， 提升了具身智能系统的灵活性和可扩展性。 在评测基准建设方面，NVIDIA 推出的 Omniverse 平台为具身智能系统提供了高保真度的仿真环境，支 持多模态数据的生成与处理，广泛应用于工业仿真和

日常促销 日常促销 门店大型促销 活动 门店大型促销 活动 大型促销活动 大型促销活动 供应商管理——供应商协同平台规划 供应商管理——供应商协同平台规划 柔性供应链策略——动态均衡库存管理 柔性供应链策略——动态均衡库存管理 敏捷供应链策略——交付周期优化规划 敏捷供应链策略——交付周期优化规划 S&OP 精细化标签管理 S&OP 精细化标签管理 销售预测诊断（线 上 + 线下） 销售预测诊断（线 能信息的准确性。  品类主管根据确认后的 产能信息，和年度销售 目标进行对比，确定产 能能否承接公司的战略 目标，如果产能过剩， 进行供应商结构进行优 化，如果产能不足，启 动备选供应商机制。 产能动态管理 产能评估 产能预警 储备产能管理 订单体系  供应商产能根据采购计 划和订单下达后，年度 产能在月和周中实现动 态占用。  供应商根据良品铺子以 外的生产安排的情况， 定时更新产能占用情况。 有库存补充到最大库存水平 S 。 适用于不很重要的、或使用量不大的物资。 (t, R, S) 策略：该策略是（ t ， S ）和（ R ， S ）的结合。 配合发货延迟策略和发货改进策略，确保库存的动态均衡，从而用最低成本满足需求。 最佳的订货策略 是在单位时间的 库存保管成本与 订货固定成本之 间进行权衡的结 果。 过度阶段，可用现有模型辅助验证，并根据趋势判断进行校核。 26 体系建设——产销协同会议体系