一教师可承担的教学范围明显扩大，尤其是在前沿交叉学科领域，有效突破了教师的能力边 界。 （二）基于 AI 课堂评价的智能巡课助力教学质量监测 为推动课堂教学模式向更高阶互动转型，北京航空航天大学依托智慧教室与讯飞 AI 教 学评价系统，实现了课堂教学全过程的无感巡查、动态监测与精准反馈。数据驾驶舱全景呈 现课堂运行动态，助力资源优化配置与高效督导；《课堂教学 AI 分析报告》精准诊断课堂问 题并提供改进建议，驱动课堂质量提升。 在人工智能赋能高等教育教学各环节的卓越实践，已成功入选教育部第二批“人工智能+高 等教育”应用场景典型案例。 （三）大模型全面助力科学教育做加法 采用虚拟教师的形式，实现互动式、启发式、探究式教学，在一定程度上弥补了科学教 育师资与教学知识储备不足等问题。同时，借助大模型的代码能力，助力学校信息科技课程 开展，帮助师生进行代码生成、代码理解、代码纠错等，可解决教师面对编程批改耗时长、 专业性不足的问题，并且极大地

《人民日报》头版！ 福建省党员 e 家平台 山东省党员乐 e 学平台  党员“乐 e 学”教育云平台，帮助山东省 莱州市组织部门实现了全市 60000 多个 党员，以及 1000 多个行政村的党员教 育及管理工作全覆盖。  通过大数据中心建设，震撼展示党建成 果。 成功案例 郴州烟草专卖局党建平台“浓香红”通过将线下 党建工作搬运到线上，实现全过程流程，数 字化管理，得到湖南省烟草专卖局的认可，

处理能力。 - 第二阶段：优化智能体的决策引擎，引入强化学习与迁移学习技 术，提升其在复杂场景中的适应性，并通过模拟测试验证其性能。 - 第三阶段：完成智能体的资源调度与部署优化，确保其在实际生 产环境中能够高效运行，并通过用户反馈持续迭代优化。 此外，项目还将重点关注以下性能指标： - 智能体的多模态数据识别准确率：目标达到 95%以上。 - 决策响应时间：在复杂场景下不超过 200 毫秒。 着，通过实际操作演示，逐步引导用户掌握如何使用智能体进行任 务管理、数据分析、决策支持等功能。培训过程中，应提供详细的 步骤指导和操作手册，方便用户随时查阅。 为了提升培训效果，可以采用多种培训形式，如线上视频教 程、线下工作坊、实时答疑等。线上视频教程应分模块制作，涵盖 从入门到高级的各个层次，用户可以按需选择学习内容。线下工作 坊则侧重互动和实践，通过现场操作和案例分析，加深用户对智能 体的理解。 基础。未来，我 们将继续优化和提升智能体的性能，探索更多的应用场景，为用户 提供更加智能和高效的服务。 14.2 经验教训总结 在 DeepSeek 智能体开发的过程中，我们积累了丰富的经验教 训，这些教训不仅为未来的项目提供了宝贵的参考，也帮助我们优 化了现有的开发流程。首先，我们认识到在项目初期进行需求分析 和风险评估的重要性。通过建立详细的需求文档和风险登记表，我 们能够更好

60EFLOPS，全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成；智能终端产品供 给丰富，在手机、计算机、家居、机器人等 8 大门类，打造 100 款以上大规模 使用的智能终端产品，人工智能核心产业规模超过 4400 亿元；聚焦制造、教 育、养老等领域，打造 500 个以上应用场景，各行各业劳动生产率显著提升。 资料来源：上海市经济和信息化委员会，国务院，杭州市人民政府，广东省人民政府，中国政府网，新华社，海通证券研究所 中国人工智能市场份额稳定增长，未来

险事项识别准确率提升至 92%以上，同时将项目平均交付周期压缩 40%。技术落地路径将优先聚焦应收账款核对、关联交易穿透、费 用异常波动等六大高频场景，确保方案在 2024 年审计季前完成生 产环境验证。 2.1 审计效率提升的迫切需求 随着企业数字化转型的加速和商业环境的复杂化，传统审计模 式正面临前所未有的效率瓶颈。根据 2023 年国际内部审计师协会 （IIA）的行业报告，78%的审计机构反馈其现有工作流程难以应 低风险事项：监控后续申报波动 典型应用案例显示，某制造业企业通过系统提前识别出存货减 值准备计提异常，比对发现其计提比例（8.7%）显著高于行业平均 水平（4.2%）。智能体自动追溯近三年数据变化趋势，定位到某产 品线停产未及时调整减值政策的风险点，帮助企业避免潜在税务调 整金额达 370 万元。 对于集团型企业，系统支持多法人实体风险穿透式分析。以下 为某跨国企业境内子公司风险指标对比示例（单位：%）： 史问题沉淀为知识库，确保 90%的常见问题可通过自助查询 解决。 3. 效果评估与迭代 采用量化指标跟踪培训成效，例如： “ 每季度开展能力测评，对未达标的团队启动 1+1 ” 帮扶计划 （1 名认证骨干带教 1 名新人），确保技能覆盖无死角。同时，根据审 计准则变化（如新发布的《企业会计准则解释第 16 号》）动态更 新培训内容，保持智能体应用与行业要求同步。 4. 文化融入策略 “ ” 通过 智能审计标兵

智能体提供 24/7 的客户支持，减少 人工客服的负担，提升客户体验。 在制造业中，AI 智能体的应用也取得了显著成效。一家汽车制 造企业通过部署 AI 智能体，优化了生产线的调度和维护流程，使生 产效率提高了 20%。具体实施的措施包括：  生产调度优化：利用 AI 智能体分析生产数据，优化生产线的 调度，减少停机时间。  预测性维护：通过分析设备的运行数据，预测设备故障，提前 进行维护，减少设备损坏带来的损失。 15%。 这些案例充分证明了 AI 智能体在不同行业中的广泛应用和显 著成效，为其他企业提供了宝贵的经验和参考。 15.3 教训与启示 在商务 AI 智能体应用的实践中，我们总结出了几点关键的教 训与启示，这些经验对于未来项目的成功实施至关重要。首先，明 确的需求定义是项目成功的基石。在多个案例中，我们发现，缺乏 清晰定义的需求往往导致项目目标模糊，进而影响了 AI 智能体的 实际表

2. 建立与外部合作伙伴的沟通机制，及时获取外部环境变 化信息； 3. 制定应急预案，确保在外部环境发生重大变化时能够迅 速调整项目方向。 最后，团队应定期进行风险复盘，总结风险管理的经验和教 训，不断完善风险管理机制。通过以上措施，可以有效降低项目风 险，确保知识库数据处理及 AI 大模型训练项目的顺利实施。 5.1 风险识别 在知识库数据处理及 AI 大模型训练的设计方案中，风险识别 出现 的技术问题。 最后，项目的正式文档包括项目报告、技术图纸和操作手册等 将归档保存，作为未来参考和进一步开发的依据。我们将通过专业 的会议系统，召开项目总结会议，回顾项目实施过程中的经验教 训，为后续项目提供改进建议和策略调整建议。 7.1 交付内容 项目交付内容主要包括以下几个方面：首先，提供完整的数据 处理流程文档，涵盖数据清洗、标注、归一化等各个环节的详细操 作步骤和技

nology Beijing in 2023. His main research interest is embodied AI based on large models.) 谭 宁 中山大学计算机学院副教 授. 2013 年获法国弗朗什−孔泰大学 博士学位. 主要研究方向为各类机器 人系统的建模、设计、仿真、优化、规 划与控制, 内容涵盖基础研究和应用 开发. 本文通信作者. E-mail: tann5@mail

通过这种方式，市政府能够更加有效地进行水资源管理，确保 公共用水安全。 第二个案例是工业废气排放监测。某化工企业引入了一套多模 态 AI 监控系统，将气体分析仪、视频监控、环境传感器和企业生 产数据整合。AI 模型使用深度学习对实时数据进行分析，为企业提 供全方位的废气排放分析报告。该系统不仅能识别正常与异常排放 模式，还可以预测未来的排放趋势，帮助企业进行合理的生产调 度。 通过历 用场景，进而提高系统的使用效率和用户的满意度。 首先，我们认为应当制定一个系统化的培训计划，分为不同的 阶段和层级，以满足不同用户和利益相关者的需求。培训内容可以 包括但不限于： 1. 系统操作培训：教用户如何使用多模态 AI 系统，进行数据输 入、功能调用和结果查询。 2. 生态环保知识普及：介绍当前的生态环保政策、标准及相关知 识，以提升用户在应用系统进行决策时的专业水平。 3. 数据分

：分段互补合作模 式 终端 制造 技术标准 核心专利 核心器件 高端设备 基础支撑保障 供应风险 政府决策需求 企业创新需求 航空航天、轨道交通、新材料、新能源、电子信息等战略产业、未来产业对产 业信息智能分析提出重大需求，呈现广泛、持续增长的发展态势。 产业发展决策：广阔的社会需求 关键核心技术突破 创新链产业链融合 科技创新体系优化 产业创新生态营造 技术创新路径规划 和领域将得到重点扶持，从而加速其发展和壮大 AI 推动“科技创新”和“产业创新”的深度融 合 推 动 创 新 链 、 产 业 链 、 资 金 链 、 人 才 链 深 度 融 合 是 解 决 当 前 乃 至 未 来 较 长 时 间 内 加 强 产 业 创 新 发 展 、 加 快 锻 造 新 质 生 产 力 的 重 要 抓手 行业知识更深 业务流程更深 产业网链大模型 招商服务 技术分析 产业垂域大模型 iChainGPT 产 业 网 链 大 模 型 使 用 海 量 产 业 数 据 和 知 识 图 谱 训 练 ， 创 新 性 地 引 入 了 “ 大 小 模 型 协同 ” 的智能体 框架 ， 面向产业 创新业务场景 ， 提供了包括产业知识问答 、 产业报告生成 、 产业技术分析 、 产业文档理解等能力 ， 向上为企业 、 园 区 、 政 府 等 产 业 认 知 决 策 需 求