62%最终被 证明是误判。 规则引擎的僵化性难以适应新型业务。现有审计程序主要针对 传统交易模式设计，面对区块链智能合约、跨境多币种结算等创新 业务时，标准审计程序覆盖率不足 55%。下表展示了典型新兴业务 领域的传统审计盲区： 业务类型 传统程序覆盖率 主要盲点 加密货币交易 38% 链上交易追溯缺失 跨境云服务收入 45% 服务器地理位置验证困难 ESG 衍生品 29% 碳足迹数据链校验空白 监测企业财务数据波动，自动触发预警阈值（如单笔交易超过注册 资本 10% ） 2. 通过 NLP 解析合同条款与会计准则差异，识别潜在 合规风险 3. 建立多维度关联分析引擎，发现隐蔽的舞弊模式（见 下表典型场景） 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 关联交易舞弊 32% 89% 图谱推理+时序分析 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 收入确认异常 45% 93% 贝叶斯网络+规则引 ： - 法规标准库：实时同步财政部最新审计准则、企业会计准则等权威 文件，版本控制精确到修订条款级 - 行业风险特征库：按制造业/金 融业等 15 个细分行业分类，包含 4200+ 典型风险场景的量化指标 - 历史案例库：结构化存储 3.2 万份审计报告中的关键发现，支持相 似案例匹配检索 智能处理层部署混合推理机制，结合规则引擎与深度学习模 型。对于程序性审计任务（如存货监盘检查），采用基于决策树的

的 专项培训体系。 1.1 CRM 系统现状与挑战 当前企业广泛使用的 CRM 系统在客户关系管理方面已形成标 准化流程，但面对日益复杂的业务场景和客户需求，传统系统暴露 出多个关键瓶颈。典型 CRM 系统通常包含客户信息管理、销售漏 斗跟踪、服务工单处理等基础模块，但数据分析深度不足，超过 68%的企业反馈系统仅能提供历史数据统计，缺乏预测性洞察。在 客户交互层面，约 42%的坐席人员需要同时打开 决策支持薄弱：销售预测准确率普遍低于 60%，缺乏基于客户行 为的动态调整机制 典型 CRM 系统数据处理流程暴露的瓶颈（以零售行业为 例）： 环节 传统 CRM 处理方式 效率损失点 客户需求识别 人工标注+规则过滤 平均耗时 8.2 分钟/案例 商机预测 线性回归模型 误差率±34% 服务响应 三级菜单分类 首次解决率仅 41% 流程图中展示的典型问题可通过 mermaid 图呈现： 现有系统在实时数据处理方面存在明显短板，当并发请求超过 的行业知识库覆盖金 融、制造、零售等 8 大垂直领域，包含超过 5000 万条结构化商业 知识条目。通过 RAG（检索增强生成）技术，能在 300ms 内完成 海量客户数据的关联分析，输出带溯源依据的决策建议。典型应用 场景包括： - 动态客户画像生成：融合基础信息、行为数据、社交 舆情等 15 个维度的特征 - 商机预测建模：基于历史成交数据构建 的预测准确率提升 37% - 风险预警系统：对异常订单的识别速度较

、现网割接风险高、PUE 压降难 度大等难题，广东移动紧扣绿色双碳和算力发展战略，聚焦“节能改造，国 A 改造，智算改 造”三大场景，探索老旧机楼复杂改造升级转型之路。其中较为典型的是深圳宝观智算中心 改造项目（PUE 1.69、中国移动唯一的“一省双池”千卡训推一体智算中心，要求 4 个月智 算业务投产）。 当前的液冷智算机房存在全生命周期能耗高、能耗利用不均衡的痛点。华为通过深入剖 年初，科大讯飞联合华为智算运维团队对集群稳定性运维进行了 专项研讨，计划打造一套“智算运维黄金指标体系”，以填补智算运维领域标准的空白。从 采集、分析、计算、呈现几个方面入手，深入实际训练场景，选取典型训练任务，收集训练 数据，结合真实的现网故障数据，提出针对性的指标定义。 （一）指标分层归类 以可用性、响应性、保障性几大维度归类，逐步完善集群关键指标，最终形成智算运维 的基础黄金指标。 1 AI 计算使能服务支撑基于昇腾算力的科研创新应用 D 大学智算中心是全国首个校级最大国产人工智能算力中心，是高校基于昇腾算力底座 和 ModelMate（模型使能工具）进行科研创新和教学的典型案例。该项目于 2024 年 1 月正 式开启，算力规模 65P，项目采用“DCS（轻量云）+ModelMate+运营平台”方案。如何支撑 学校师生从原开发平台顺利迁移到新建的国产算力平台，利用昇腾技术栈快速进行科研模型

环境，加深对客观世界规律的认识，并在人机交互中 将知识转移到机器上，提高机器智能 [18]。 2 智慧应急面临的挑战 应急管理信息化建设通过促进信息技术与应急 管理业务深度融合，为应急管理实战提供支撑保障。 一个典型的应急管理系统架构如图 2 所示，从下至 上依次包括： 数据库层：为应急管理业务应用提供数据服务， 包括风险隐患、应急避难场所、应急物资、应急部 门、救援队伍等应急业务对象的主题数据库，以及 监测预 监测预警、安全生产、监管执法、指挥救援、社会动 员等重点业务的专题数据库。包括结构化数据、半 结构化数据和非结构化数据。 知识库层：为应急管理业务应用智能化提供知 识服务，主要存储管理法律法规、典型案例、应急预 案、方法和模型等应急知识。 业务应用层：覆盖应急管理全过程，包括监测预 警、社会动员、监管执法、救援处置等应急管理全场 景应用。 决策指挥层：为所有应急管理业务辅助决策。 2.1 辅助决策功能薄弱 之外，还包括与这些预案、指南、准则设计布局相关 的隐性知识，暗含在该部门的专业、制度和文化之 内。隐性知识通过职业训练和经验积累而在工作中 获得，存在个体的头脑中或某个特定的组织环境中， 较难被机器获取和理解。应急管理知识属于典型的 跨学科知识，为解决应用情境中的问题而生，因此， 其知识默会的部分要比能言明的部分更为重要[25]。 传统知识管理模式是建立在知识的结构化符号 表示之上[11]，这也导致当前信息系统的知识库主要

发，通过自然语言处理技术理解客户需求并提供精准的反馈。同 时，深度学习还可以应用于图像识别，例如自动识别支票或合同中 的关键信息，从而提高业务处理效率。 下面通过一个表格对比机器学习和深度学习在金融银行应用中 的典型场景： 技术 应用场景 优势 挑战 机器学 习 信用评分、欺诈检 测、客户分群 处理结构化数据，模型解 释性强 难以处理非结构化数据， 模型复杂度有限 深度学 习 自然语言处理、图 关系，从而提供更准确的预测结果。 其次，DeepSeek 利用时间序列分析和蒙特卡洛模拟技术，对 市场风险进行量化评估。例如，系统可以计算资产组合在不同市场 情境下的价值变化，并估算其潜在损失。以下是典型的风险评估指 标示例：  在险价值（VaR）：衡量在特定置信水平下，资产组合在未来 一段时间内的最大可能损失。  预期损失（ES）：在 VaR 基础上，进一步评估损失超过 VaR 部分的平均值。 行为数据（如交易频率、消费类别）以及交互记录（如客服沟通次 数、投诉频率）等多维度数据进行整合分析，形成初步的客户分 类。在此基础上，进一步结合客户的信用评分、资产规模、投资偏 好等金融属性，细化客户群体。 一个典型的客户细分模型可以将客户分为以下几类： - 高净值 客户：资产规模大、投资需求多样化，对高端理财服务和专属顾问 服务有较高需求。 - 年轻白领：收入稳定但资产积累较少，偏好便 捷的移动金融服务和短期理财产品。

（NUMA）问题。在 SNC (Sub NUMA Cluster) 模式下，关 键数据驻留在同一个芯粒的本地内存 / 缓存中，避免跨芯粒访问的内存延迟开销，对高并发在线负 载和数据库事务处理更有优势。 （1）典型 Web 业务 为应对 Web 业务高并发、低延迟、动态流量波动大的特性，ECS g�i 提供了强大的单核计算性能和 弹性伸缩能力，从容应对突发流量。完备的 QoS 保障措施，能够更好地实现多租户环境下的性能稳 CIPU 架构，ECS g�i 实现了网络资源 的灵活调配优化，满足各种高并发、低延迟的网络需求。 �� （2）数据库业务 当前的在线数据库业务具有数据量大、计算量大、数据随机访问多、多核并发等典型特征，从不同类 型数据库的性能需求看，MySQL 高并发场景依赖多核与高主频平衡；Redis 对单核性能（CPU 主 频）、内存带宽、时延都要求极高；PostgreSQL 的复杂查询依赖多核并行执行与高缓存命中率，

告特邀国内知名 高校专家学者、中国大地财产保险股份有限公司、众惠财产相互保险社等共同调研并撰写完成。 《报告》通过保险、法律、医疗等相关领域常规知识问题，测试大模型的基础能力，同时针对部分主要典型的应用能力设计 了保险业务场景设定及问题，以测试大模型的实际应用能力。区别于以底层专业性能指标为评测维度的大模型评测报告， 《报告》以应用场景的视角和维度进行测评，向保险行业呈现更为实用和直观的信息，更具现实层面的指导意义。

R1 还可以集成到项 目管理平台中，实现数据的实时更新和共享。例如，招标方可以通 过平台发布招标公告，投标方在线提交投标文件，评标委员会在线 评审并生成评标结果，整个过程透明、高效。以下是一个典型招投 标流程的优化示意图： 通过这一优化流程，招投标管理的时间成本显著降低，同时减 少了人为错误和信息不对称的风险。此外，DeepSeek-R1 还能够 对招投标过程中的数据进行深度分析，生成招投标趋势报告，为企 中的不合理之处，如工程量计算错误、材料价格偏离市场水平等。 此外，DeepSeek-R1 还支持多维度审核，包括但不限于工程类别、 施工工艺、材料规格等，确保预算的全面性和准确性。以下是一个 典型的预算审核流程示例：  数据输入：导入项目设计图纸、工程量清单及市场材料价格信 息。  初步审核：模型自动比对历史数据与当前项目数据，识别异常。  详细审核：针对识别出的异常，模型进行深入分析，提出修正 为了进一步提升成本控制的效果，DeepSeek-R1 还支持与其 他管理系统的集成。例如，通过与项目管理系统的无缝对接，模型 可以实时获取项目的进度信息，并根据进度调整成本预算。以下是 DeepSeek-R1 与其他系统集成的典型应用场景：  与财务系统集成：自动同步项目的实际支出与预算数据，确保 成本控制的实时性与准确性。  与采购系统集成：根据项目的实际需求，动态调整采购计划， 避免材料浪费或短缺。  与

应用场景需求提供组件能力封装和应用系统集成。 产业网链大模型构成及服务框架 产业网链 大模型 “ 大小模型协同”的智能体框架 任 务 规 划 工 具 模 块 记忆模块 典型应用场景 省级四链融合决策应用实践：浙江省产业一链通 浙江省产业一链通从“产业链治理现代化 ”重大改革出发 ，着眼解决标志性产业 链“优势不突出、链条不完整、循环不畅通、转移非正常”等问题

7.1 实际应用案例分析............................................................................126 7.1.1 典型铁路段落实施效果............................................................128 7.1.2 成功经验与教训总结........... 制定更为合理和切实可行的措施，从而实现铁路运输的可持续发 展。 7.1.1 典型铁路段落实施效果 在实际应用中，铁路沿线实景三维 AI 大模型的实施效果显 著，尤其在某些典型铁路段落中表现出色。这些铁路段落不仅具有 较高的流量和复杂的环境，还涉及到不同的地形和多种运营条件， 为 AI 模型的应用提供了丰富的场景。 以某知名铁路局的一个典型段落为例，该段落全长约 50 公 里，涵盖了山区、城市和田园等多种环境。项目实施前，我们进行 资源管理效能：在对设备维护和资源配置的管理上，模型提供 了更加高效的决策支持。例如，预测设备的维护周期和需求， 降低了不必要的维护成本，提升了资源利用率。 根据以上实施效果，我们可在下表中总结此次典型铁路段落的 关键性能指标变化： 指标 实施前 实施后 改进幅度 事故发生率 0.05 0.042 15% 运输效率 100 辆/小 时 120 辆/小 时 20% 预警准确率 70%