研究报告 (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， 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。 在此背景下，作为企业销售、服务与营销运营基石的客户关系管 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 心员工带来了沉重的负担，成为其工作中的主要耗时环节，将直接导

无智能阶段：只能执行简单的预设任务，缺乏自主性和适应性； 基础智能阶段：开始具备基本的感知能力，能够对外界环境做出简单的反应； > 中等智能阶段：能够进行更复杂的感知和处理任务，如图像识别和语音识别； > 高度智能阶段：展现出较高的自主性和适应性，能够进行自我学习和优化，执行复杂的任务； > 超级智能阶段：理论上将具备超越人类的智能水平，能够进行创新和自我意识的决策。 ■ 具身智能的核心技术 □ 具身智能的三大核心要素 大模型 ( 如 LLM 、 VLM) 驱动。通过整 合视 觉、语言、触觉等多种模态数据，生成适应环境的行动策略。 > 环境：智能体交互的物理世界，包括动态变化的场景和任务目标。环境的复杂性和不确定性要求智能体具备 强大的适应能力和实时学习能力。 感知交 互 环 境 ■ 具身智能的核心技术 □ 具身智能的分类 ( 按功能用途 ) 工业机器人：应用于生产过程与环境的机器人。 的轮式机器人，也叫做轮臂机器人。 > 轮式机器人的优点主要是移动速度较快，能够快速穿梭在仓库或工厂中 丨 完成货物的搬运 : 分拣等工作。它们具备较好的环境感知能力 丨 能够 在 复杂环境中自主导航和避障〉 ■ 具身智能的核心技 术 ■ 具身智能的核心技术 □ 具身智能的分类 ( 按形态 ) —— 多足机器人 > 比较常见的机器狗，其实就属于多足机器人 ( 四足机器人

质检、知识库维护等服务 运营工作耗时耗力 客服Agent AI能力覆盖客户服务全流程，降低企业服务成本，提 升客户满意度 智能客服机器人 充分利用大模型的多轮对话能力 及复杂逻辑推理能力，对于客户 提出的复杂问题对答如流，提升 服务效率 智能创建工单 客户语音描述问题，机器人按 需自动创建并流转服务工单， 显著提升问题处理效率 智能坐席辅助 通过AI技术赋能线上客服应答 对话核心诉求，自动生成推荐 话术，帮助坐席快速应答 智能工单助手 工单处理中，系统会基于历史工 单数据实时推送当前问题的最佳 解决方案及标准操作流程，加速 同类问题的诊断及处理 智能会话总结 在复杂会话场景下，服务人员 可借助智能会话对对话内容进 行快速总结提炼，帮助服务人 员快速了解客户需求 智能质检 系统基于AI技术对客服语音及 文本会话进行多维度、全量自 动化解析，生成服务评分及质 数据异常和变化不易 捕捉，数据解读费时 费力 图表配置搭建 操作复杂 统一客户数据平台 湖仓一体数据平台增强数据计算与分析能力，为AI应 用输送高质量数据，助力业务决策提效 · 整合文档语音等多类型及 CRM 内外部数据，沉淀完善客户数据资产，打破数据孤岛 · 批、流、交互一体的数据计算引擎，提升数据服务即时性与复杂计算能力 ·构建与CRM场景深度融合的数据模型，简化在数据分析及应用过程中的数据处理步骤

泛应用。新服务、新技术的迭代加速，犹如一柄双刃 剑，在助力业务快速发展、快速创新的同时，也带来 了系统技术栈复杂度的急剧提升，给传统的IT运维方 式带来巨大冲击。 例如，应用的微服务化改造，带来微服务数量的指数 级增长，应用的调用层次和调用关系变得冗长；分布 式云原生的深度应用，使得业务链路更加复杂。当上 层业务应用出现故障时，排障过程可能涉及从应用到 网络的完整链路，这其中包含业务应用、云服务实 的运维实际工作中，应用、虚拟机软件提供方、服务 器和网络设备提供方常常是各管一段，整个业务从上 到下的全栈调用路径往往是个黑盒，导致故障定位定 界困难，或者恢复时长无法控制。 面对IT系统复杂的技术栈及海量的运维对象，做到软 硬件运维对象的统一管理，指标、告警、日志、调用 链、拓扑等运维数据的统一汇聚和分析，构建全链路 故障感知、全栈故障可视的运维体验，对于金融主机 上云过程中的运维工作至关重要。 事故影响时间较长，业务恢复周期以数小时计， 严重者故障恢复时长达到了12小时。 造成巨额经济损失，负责人被处分、问责。 随着上云进程的逐渐深入，金融企业开始将核心应用 搬迁上云。核心应用一般有着规模大、分布式、架构 复杂等特点，这一点和互联网业务非常相似，上述互 联网的故障也在时刻给金融核心应用的运维敲响警 钟。在此背景下，近年来金融领域客户提出了核心业 务的“1-5-10”目标，即：1分钟发现故障、5分钟

汽车电子高可靠场景驱动时序约束建模、形式化验证技术与 AI 生成 式开发融合，催生车规级代码生成工具；金融实时风控需求推动智能 编排引擎发展，实现毫秒级需求-代码-测试闭环联动。同时，跨域协 作复杂度激增（如制造端云边协同开发）推动自适应智能体架构、低 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 7 代码集成平台等基础技术升级。产业场景正成为核心试验场与创新源， 驱动智能化开发从单点能力增强向系统工程能力跃迁。 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 AI 在 软件工程领域深度应用的核心瓶颈 当前大模型在数学严谨性要求的算法设计任务中存在显著局限 性——例如对复杂算法的时间复杂度分析、数学归纳法的逻辑自洽性 验证等场景，其生成结果的准确性普遍低于人类专家水平。即便结合 知识图谱的 RAG 可有效降低幻觉风险，但在涉及形式化数学证明的关 键环节，仍需人工介入进行逻辑校验和修正。研究表明，在需要严格

的融 合已成为推动行业转型升级的重要方向。近年来，人工智能技术的 进步为中医药的现代化提供了新的契机，尤其是在大数据分析、智 能诊断和个性化健康管理等领域，展现了巨大的潜力。然而，中医 药的复杂性和独特的理论体系，使得其在与现代技术结合时面临诸 多挑战。在这一背景下，引入 DeepSeek 应用方案，不仅能够有效 提升中医药健康产业的技术水平，还能为其创新发展提供强有力的 支持。 DeepSeek 提供高效、精准的决策支持。其核心优势在于能够处理和分析海量 的结构化与非结构化数据，并通过深度学习模型提取关键信息，生 成可执行的见解。在中医药健康产业中，DeepSeek 技术能够针对 复杂的医学文本、临床数据、药品研发信息以及市场动态，进行多 维度分析，从而推动中医药的现代化与智能化发展。 在技术架构上，DeepSeek 采用了多层神经网络模型，结合了 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN ： 这种技术不仅能够帮助中医药从业者快速掌握复杂的知识体 系，还能为患者提供更加精准的治疗方案。通过将 DeepSeek 技术 引入中医药健康产业，可以有效提升中医药的标准化、数据化水 平，推动产业的可持续发展。 1.3 引入 DeepSeek 的必要性 在当前中医药健康产业快速发展的背景下，传统的信息处理和 分析方法已难以应对日益复杂的市场需求和数据量。中医药行业涉 及大量的历史

5%-10%，这无疑对保 险公司的盈利能力构成了严重威胁。 此外，保险行业的运营效率仍有待提升。传统的业务流程涉及 大量的手工操作和人工审核，导致成本高昂且效率低下。例如，理 赔处理周期长、核保流程复杂等问题，不仅影响了客户体验，也增 加了运营成本。同时，保险公司在数据管理和分析方面也面临挑 战。虽然积累了大量的客户数据和市场信息，但由于缺乏有效的数 据整合和分析工具，这些数据未能充分发挥其潜在价值。 用方案，通过具体的案例分析和实施路径，为保险公司提供切实可 行的技术解决方案。文章的结构将围绕以下几个方面展开： 首先，我们将介绍当前保险行业中面临的主要挑战，包括客户 需求多样化、数据处理复杂性、风险评估精准性不足等问题，并分 析 AI 大模型在应对这些挑战中的潜在优势。通过对比传统方法与 AI 大模型的差异，明确其在提升效率、降低成本、优化客户体验等 方面的独特价值。 其次，文章将详细阐述 保险公司行业场景 AI 大模型应用概述 在保险公司行业中，AI 大模型的应用正逐步成为提升业务效率 和客户服务质量的关键驱动力。这些大模型通过深度学习、自然语 言处理和计算机视觉等技术，能够处理和分析大量复杂的数据，从 而为保险公司提供精准的决策支持和智能化的服务体验。 首先，AI 大模型在保险产品设计和定价中发挥着重要作用。通 过分析历史数据和市场趋势，模型能够预测不同风险因素对保费的 影响，

了客户满意度。 其次，大模型在客户服务中的应用潜力巨大。传统的客户服务 往往依赖于人工客服或预设的自动化流程，难以应对复杂的客户问 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 在问题，及时进行优化。同时，模型还能够预测客户的行为趋势， 帮助企业制定更具前瞻性的营销策略。 为了确保模型的高效运行，DeepSeek 大模型采用了先进的分 布式计算架构，支持多线程并行处理，能够在短时间内完成复杂的 计算任务。此外，模型还具备良好的扩展性，企业可以根据业务发 展的需要，灵活调整模型的规模，以适应不断增长的数据量和客户 需求。 总的来说，DeepSeek 大模型为客户关系管理提供了一种创新 随着企业数字化转型的加速，客户关系管理（CRM）系统在现 代商业中的重要性日益凸显。传统的 CRM 系统主要依赖于规则引 擎和简单的机器学习模型，虽然能够在一定程度上满足企业对客户 数据的管理和分析需求，但在处理复杂场景、预测客户行为以及提 供个性化服务方面存在明显不足。尤其是在面对海量数据、多维度 客户画像以及实时交互需求的背景下，传统方法的局限性更加突 出。例如，某大型零售企业的 CRM 系统在处理跨渠道客户数据

端内存管理的实现进行优 化，提供主备数据批量自动处理操作接口，减少用户对主备端内存空间管理的工作量；研究和实现通信 算法的统一接口或关键字，隐藏节点间通信的内部实现细节，简化领域应用跨平台协同的复杂性。这不 仅提升了代码的可维护性和可扩展性，也显著加快了应用程序的开发速度。 [1] Edwards H C, Trott C R, Sunderland D. Kokkos: Enabling 不统一的挑战，导 致软件维护成本高昂和可移植性差的问题。郑纬民院士多次提出：要建立跨平台的统一框架，统一并行 编程模型和编译优化，降低程序员开发复杂度，一次编程可以跨平台高效运行。 该技术正解决了上述问题，框架软件可以避免为特定硬件不断重写复杂代码，能够一次编程跨平台 高效运行，可以有效支持各国家超算中心的互联和跨域计算，促进算力利用；统一的编程框架将加速科 学研究和工程创新的进程，缩短 传统边缘计算网关完成工业现场的设备接入、协议解析、数据缓存以及数据发布等功能，在整个工 业软件系统架构体系中向上对接互联网云平台，向下对接工厂的具体硬件设备，起到了非常重要的承 上启下作用。但是在工程实施过程中，数据工程师需要完成复杂的网关配置过程，来完成上述功能， 无法达到“工业现场配置无人化”的要求，大大增加了工程实施难度，同时大多数情况下甲方需求是 “交钥匙”工程，即使用边缘计算网关来实现工程的自主配置和扩展，这对边缘网关的智能性提出了更

2 仿真  仿真目前用在零部件级别，而实际工程问题涉及到系统级别  目前只进行零部件的静强度分析，振动、疲劳、机构运动等问题需解决  前沿研究（例：泥浆携沙等）缺乏有效工具  工程问题复杂，存在多学科交叉与耦合，以及多维度仿真需求  跨部门、跨学科数据交互存在困难，无法实现有效的数据和知识管理 2.3 制造  典型的工艺制造模式,工艺部门以设计图纸信息为依据,利用 CAPP 总布置设计师分发设计条件到各个分系统设计师，实现设计条件从总布置向分系统 的传递，而 TOP-DOWN 的设计方法符合产品的研发流程； b) 通过 TOP-DOWN 的设计方法，可以有效的解决复杂产品的设计， TOP-DOWN 的 设计方法极大的减少了设计装配的工作量；原有的 BOTTOM-UP 的方式，零件建模 完成以后，通知上级设计师进行装配，对于有一万多个零件的总装配来说，极大的 增 Workbench”（Workbench 2.0），其最大变化是提供了全新的“项目视图（Project Schematic View）” 功能，将整个仿真流程更加紧密的组合在一起，通过简单的拖拽操作即可完成复杂的多物理场分析流程 Workbench 所提供的 CAD 双向参数链接互动、项目数据自动更新机制、全面的参数管理、无缝集成的 优 化 设 计 工 具 等 ， 使 ANSYS 在 “ 仿 真 驱 动 产