大模型具备强大的数据处理能力，能够高 效处理海量的结构化与非结构化数据，这为保险公司在风险评估、 客户画像、理赔审核等核心业务环节提供了前所未有的精准度与效 率。其次，AI 大模型通过自然语言处理（NLP）技术，能够实现与 客户的自然交互，大幅提升客户服务体验。例如，智能客服可以通 过上下文理解客户需求，提供个性化建议，从而降低人工客服的工 作负担。此外，AI 大模型在预测分析方面表现卓越，通过对历史数 精准营销：基于客户画像和行为分析，精准推荐保险产 品，提高转化率。 - 理赔自动化：通过图像识别和文本分析技术， 自动审核理赔申请，减少人为错误和欺诈风险。 - 风险预测与管 理：利用大数据和机器学习技术，预测自然灾害、市场波动等风 险，优化风险管理策略。 据统计，采用 AI 大模型的保险公司在运营效率和客户满意度 方面均有显著提升。例如，某领先保险公司在引入 AI 大模型后， 核保时间缩短了 40%，客户投诉率降低了 2. 保险公司 AI 大模型应用概述 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

符合岗位需求的候选人，已成为人力资源管理的核心挑战之一。传 统简历筛选方法主要依赖人工阅读与判断，不仅耗时耗力，还容易 因主观因素导致筛选结果的不一致性。随着人工智能技术的迅猛发 展，尤其是自然语言处理（NLP）和深度学习（Deep Learning） 的突破，基于 AI 的简历筛选工具逐渐成为人力资源领域的新兴趋 势。其中，DeepSeek 作为一种先进的 AI 技术，具备强大的文本 求和复杂多变的市场环境。随着技术的进步，特别是人工智能和机 器学习技术的迅速发展，人力资源部门正逐步引入自动化工具以提 高招聘效率和准确性。DeepSeek 作为一种先进的简历筛选工具， 能够通过深度学习和自然语言处理技术，快速分析和评估大量简 历，从而帮助企业更有效地识别和吸引高潜力人才。 传统的手动筛选简历方法不仅耗时，而且容易受到人为偏见的 影响，导致招聘效率和公正性大打折扣。相比之下，基于 AI 在当前人力资源管理领域，简历筛选是招聘流程中的关键环节 之一，传统的人工筛选方式虽然灵活但效率较低，尤其在面对大规 模招聘时，容易出现遗漏和偏差。随着人工智能技术的快速发展， 尤其是深度学习（Deep Learning）和自然语言处理（NLP）技术 的进步，引入自动化简历筛选系统已成为提高招聘效率和质量的重 要途径。本研究旨在探讨将 DeepSeek 技术应用于简历筛选的可行 性，通过分析其技术背景、实际应用案例以及潜在优势，为人力资

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。  预测分析：利用历史数据和机器学习算法，预测客户未来的购 买行为和偏好，提前制定营销策略。  自动化客户服务：通过自然语言处理技术，实现自动化的客户 服务，如聊天机器人，提高响应速度和服务质量。  风险管理：识别潜在的客户风险，如流失风险或欺诈行为，及 时采取预防措施。 为了更直观地展示 DeepSeek 的决策过程，不仅提高了营销效率，还显著提升了客户满意度。 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 系统在处理跨渠道客户数据 时，由于数据孤岛和算法能力的限制，无法有效整合线上线下的客 户行为，导致客户画像不完整，营销效果大打折扣。 引入深度学习的先进技术成为解决这一问题的关键。近年来， 以深度学习和自然语言处理为核心的大模型技术取得了显著进展， 特别是在语义理解、情感分析、行为预测等领域表现出 色。DeepSeek 大模型作为其中的佼佼者，具备强大的数据处理能 力和智能化分析能力，能够为 CRM

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 应通过身体与环境的实时交互自然涌现。2025 年北 京亦庄人形机器人半程马拉松赛事中参赛机型展现 出的环境适应能力，在一定程度上标志着具身智能已 从实验室验证迈向产业化落地。 近年来技术突破逐渐形成多维进化格局，在大规 模态数据集，用于 模型训练与评估一致性验证，推动了具身智能系统的 数据共享与标准化。同时其发布了 OpenEQA 数据集， 旨在衡量人工智能系统在具身问答任务中的能力，促 进了具身智能系统在自然语言理解与环境交互方面 的研究。 2 具身智能标准化需求与挑战 具身智能作为人工智能与机器人技术深度融合 的前沿领域，其标准化工作对推动技术发展、保障系 统安全、促进产业协同具有重要意义。然而，当前具 智能体通信协议与互操作机制 多模态感知与语义建模 自适应学习与知识迁移 多模态人机交互与社会行为感知 具身智能 核心技术 语义同步成功率 通信时延 空间语义建图 模型识别率 迁移成功率 历史知识保持率 自然语言理解率 意图识别精度 合规性 隐私数据隔离 因果推理准确率 任务规划成功率 动作精度 执行能耗 模块操作失败率 平台兼容性 魏家馨，马瑞涛，滕一阳，王 芃 具身智能标准化研究与评测方法探索

的技术突破为破解这一结构性矛盾提供了解决方案。通过重构 CRM 的交互范式与核心能力，AI 成为弥合传统 CRM 能力局限的关键技 术。 在交互范式层面，AI 驱动的系统正经历从“被动响应”到“主动 洞察”的根本性转变。基于自然语言处理能力的深度集成，现代 CRM 系统已能精准解析用户需求，并依托智能算法实现个性化洞察的实时 推送。通过将 AI 助手深度嵌入 CRM 业务流程，相当于为每位员工 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 与 AI CRM 的核心维度对比 维度 传统 CRM AI CRM 核心范式 流程驱动 洞察驱动 数据基础 孤岛化、静态 一体化、动态 用户交互 手动录入、菜单操作 自然语言交互、主动推送 主要功能 记录系统 智能系统 分析能力 描述性分析：发生了什么？ 预测与生成性分析：将发生什 么？应该做什么？ 员工角色 系统操作员 被赋能的业务伙伴 在数字化转型背景下日益增长的需求。 当前，随着大模型技术的迅猛发展与快速成熟，CRM 的交互范 式正发生着根本性的变革。大模型提供了强大的语义理解、自然语言 交互、上下文记忆等能力，使得 CRM 交互向“对话式交互智能”演 进。例如，用户可通过文字、语音等自然语言形式发起多轮对话，CRM 系统能够理解并解析复杂指令，帮助用户快速实现目标，极大精简了 先前复杂的操作流程。此外，大模型的上下文记忆能力使得

交频次并且减少重复性工作。部分实践案例显示，AI 生成代码占比 已达 32%，单元测试覆盖率超过 60%，验证了“AI 增强开发”的可行 性。此外 AI 赋能的“低代码/无代码”平台进一步降低了技术门槛， 使非技术人员也能通过自然语言交互参与软件开发变成可能，加速业 务创新落地。 （2） 智能代码质量与风险防控正在成为软件开发的重要保障 智能代码检查系统结合大模型和静态分析技术，实现了全流程质 量管控：在编码阶段实时检测问题，复核阶段提供智能提示，流水线 和常见漏洞，还能理解业务逻辑一致性。实践表明，AI 辅助评审不 仅仅提高代码缺陷发现率，而且大大缩短评审时间，显著提高团队效 率。这类系统具备可解释性能力，当检测到代码缺陷时，不仅标注问 题位置，还会以自然语言说明“为何出错”“可能引发哪些风险”以 及“推荐的修复路径”，这种透明化输出大幅降低了评审的知识门槛。 初级工程师即使缺乏经验，也能在 AI 引导下完成高质量的代码审查， 从而加速团队成员 Testing 有望解决测试自动化的“最后一公里”问题。 大模型（LLM）通过自然语言理解、场景生成与推理能力，打通全链 路智能化测试闭环。 图 6 测试智能化建设示意图 （1） 大模型与知识驱动解决测试需求分析“最后一公里”问题 经典软件工程对于需求的描述方法与形式繁杂，在实践中普遍为 基于人工经验的自然语言描述。其存在歧义、隐含逻辑遗漏、非结构 软件工程智能化标准体系建设指南（2025

AI 算法的具备扩展性的基础性技术，包括 语音识别、计算机视觉、自然语言处理技术、知识图谱等  语音识别：机器接受、解释、理解或执行口头命令的能力，能够将音频数据转换成文本数据，如 微信语音  计算机视觉：模拟人类眼镜，对图像或视频信息的处理，被广泛用于动态人脸识别、人像库实施检索、 证件识别等，如无人驾驶  自然语言处理技术（ NLP ）：模拟人类对语言的理解和掌握的技术。理解语言的具体含义和语境，  知识图谱：以图的形式揭示事物之间联系的语义网络。通过整理总结执行任务需要知识，建立知识间 的关联关系，如智能翻译 ※NLP 与知识图谱的使用场景一致，相互支持。知识图谱的构建离不开 NLP 对自然语言信息抽 取，而 NLP 的应用也需要知识图谱的关联分析和推理能力 应用层 —— 是 AI 技术在各行业中的实践应用，是技术和场景结合的落地环节。应用层公司的 产品覆盖了行业的方方面面，包

床中的应用效果，推动中医药与现代医学的深度融合。总之，引入 DeepSeek 应用方案，将有助于中医药健康产业在新时代背景下实 现高质量发展。 1.2 DeepSeek 技术简介 DeepSeek 技术是一种基于深度学习和自然语言处理的先进人 工智能解决方案，旨在通过大数据分析与智能算法优化，为各行业 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 源异构数据的无缝集成和统一管理。通过对古籍文献、现代研究论 文及临床案例的深度挖掘，DeepSeek 能够提取关键知识，构建中 医药领域的高精度知识图谱，为科研和临床应用提供有力支持。 其次，DeepSeek 的机器学习和自然语言处理技术能够分析患 者病历、健康档案及社交媒体数据，挖掘潜在的健康风险和市场趋 势。例如，通过分析患者的用药历史和病情变化，DeepSeek 可以 为医生提供个性化的诊疗建议，提高治疗效果；同时，通过对市场 能够将分散在不同系统中的中医药数据进行整合， 包括患者病历、药材流通信息、临床试验数据等。通过统一的 数据管理平台，用户可以快速访问和分析这些数据，提高工作 效率。 2. 智能诊断与推荐 基于机器学习和自然语言处理技术，DeepSeek 能够分析患者 的症状和历史病历，智能推荐适合的中医药治疗方案。通过不 断学习和优化，系统的推荐准确率将逐步提升。 3. 药材供应链优化 DeepSeek 技术

> 1991 年，罗德尼 · 布鲁克斯发表论文《 intelligence:Without RepΓesentation ( 无表征智能 ) 》 , 认为智能可以通 过行动与环境的交互而自然涌现 , ■ 具身智能的发展演进 □ 具身智能的发展阶段——技术积累阶段 (1) > 1990 年，麻省理工学院推出一款模仿人头部的机器人 Kismet 。 > 1991 年，布鲁克斯基于“感知 具身问答 导航 物 人 ■ 具身智能的核心技术 □ 核心技术——多模态大模型 > 大语言模型 (LLM) : 如 GPT 系列，用于自然语言理解和任务规划。 · 实例： OpenAl 的 GPT-4 被用于机器人任务规划，能够理解复杂的自然语言指令并生成相应的动作序 列。 > 视觉语言模型 (VLM) : 如 PaLM-E, 结合视觉和语言信息，提升环境感知能力。 · 实例： 执行多步骤任务。 > 视觉语言动作模型 (VLA) : 如 VoxPoser, 直接生成可执行的动作指令。 · 实例： VoxPoser 模型被用于机械臂控制，能够根据自然语言指令生成精确的动作序列 , ■ 具身智能的产业 链 □ 产业链 芯片 算法 设备维护 设备保 养 上游：原材料和零部件供应 Al 大模型 芯片 工业制造 交通物流 养老护理

《近零能耗建筑技术标准》中近零能耗 建筑要求进行设计、优化并采取措施。通过合理的建筑 布局和朝向设计，充分利用自然采光和通风，减少人工 照明和空调系统的使用，降低能源消耗。 低碳围护结构的建设至关重要。使用低碳、可再生等环 保建筑材料，如采用再生钢材、再生混凝土等，减少对 自然资源的开采和消耗。采用消除或削弱热桥的专项设 计，确保围护保温层连续，提高围护结构的保温性能， 提 供了良 好的政策环境。同时，园区与能源企业、科研机构等的合作，促进了技术创新和经验交流，共同推动了零碳产业园区 的发展。 经验教训总结 能源供应稳定性是一个常见问题，可再生能源发电受自然条件影响较大。为了解决这一问题，园区需要加强能源储备和调 节 能力，除了建设储能设施外，还可以与其他能源供应商建立稳定的合作关系，确保能源的稳定供应。 技术应用与成本平衡也是一个挑战。一些先进的