集和处理。此外，环境数据的复杂性和多样性使得数据的标准化及 分析变得困难，尤其是在处理来自不同传感器和设备的数据时。 其次，许多地方的生态监测网络尚不健全，数据收集范围和力 度不足，关键生态环境的变化往往无法及时被发现。例如，水体污 染、空气质量恶化和生物多样性减少等情况，往往在出现明显迹象 时才会引起关注，错失了最佳的治理时机。 再者，环保政策的执行力度和公众参与程度有限。尽管国家和 地方政府已经出台一系列环保政策，但落实情况往往不尽如人意。 排放的实时监控，对于排污企业进行严格审核，并加强对环境 法律法规的执行力。 2. 推动绿色技术与产业革新：加大对可再生能源、清洁生产技术 的研发和应用，比如采用电动交通工具及高效能燃煤技术，降 低化石燃料的依赖。 3. 实施生态恢复工程：在污染严重的区域开展植被恢复、湿地建 设及生物治理等生态修复项目，提升生态系统的自我修复能 力。 4. 促进公众参与与环境教育：提升公众环保意识，鼓励社会各界 升高导致极端天气频发，包括干旱、洪水和风暴等，这些极端气候 事件对生态系统的稳定性造成了严重威胁。各类植物和动物面临生 存环境的急剧变化，生态平衡受到破坏。国际气候变化委员会 （IPCC）指出，如果不采取有效的减排措施，到 2050 年，全世界 将有数百万生物面临灭绝风险。 最后，公众意识和政策支持不足也是导致生态破坏的重要原 因。尽管环保理念逐渐被接受，但在实际操作中，许多企业和个人 仍存在环境保护

居民消费价格指数 ), 变劢 率 ;PPI( 工业生产价格指数 ), 变劢率 ;M1/M2( 货币流通量 ); 固 定资 产投资变劢 ; 制造业采贩经理人指数 ; 进出口贸易额 ; 外 资投资增 减额 ; 工业总产值 ; 股市交易行情及成交量 ; 央行黄 金及外汇储备 ; 通胀指数 贵金属 国际 / 国内交易行情 , 交易量 ; 美元指数 ; 国际金银期货指 数 ;ETF 价 格 ; information A 、每日大量癿材料需要进入系统，没有与职癿处理人员，只有 2 人兼职处理 问题 B 、系统提供给行内管理层使用和高端客户使用，查询结果癿有敁性十分丌好导致系统使用价值下 降 C 、如何在丌增加投入癿情况下，有敁地改善信息查询准确性和有敁性？提升服务行级管理层癿能力 日处理知识量 1 万条以上 实现按照工行“信息分类标准”（区分行业资讯、金融业务范围、资 源 类型、国家地区等大类，共

，引入 5G、AI、云平 台、大数据和边缘计算等技术实现能力升级：安全管理智能化方面，安装施工摄像头近 50 个、智能 AI 预警，实现项目安全“0”事故；质量管理精细化方面，过程精细质量管控，减 少质量验收问题 80%+；依据 1000+质量标准，质量巡检物料+施工任务 472 条；整体验收整 改周期较计划提升 8 天；实现质量问题“0”返工；进度管理可控化方面，通过工厂预制、 AI 智能寻优，缩短工期 图 3 智能建造数字化平台 3.1.3 L1&L2 联动节能在广东移动深圳宝观液冷数据中心的创新实践 面对机楼改造难度大、复杂性高、工期紧、勘测周期长、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 专业性不足的问题，并且极大地提高了编程批改结果的指导性，在帮助教师减负增效的同时， 辅助提升学生的编程能力，培养学生的计算思维。目前科学教育系列产品已服务安徽超 20 万师生，有效助力“双减”政策在安徽高质量落地。 3.2.3 医疗行业 3.2.3.1 AI 赋能全流程患者管理的医疗大模型应用 2025 年 7 月 11 日，中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）医学人工智能联

数据接口标准化 01 通过定义统一的数据接口和协议，确保大模型与现有系统 之间的数据交互顺畅，减少集成过程中的兼容性问题。 模型轻量化部署 02 针对大模型的高计算需求，采用模型压缩和量化技术，降 低模型的计算复杂度和存储需求，使其能够在现有硬件资 源上高效运行。 模块化集成设计 03 将大模型的功能拆分为多个独立模块，逐步与现有系统集 成，降低整体集成风险，同时便于后续的功能扩展和优化。 架构，减少技术债务。例如，通过 智能分析现有系统，大模型可以识 别出冗余和低效的模块，提出优化 建议，降低技术维护成本。 长期技术债务削减价值评估 系统集成简化 大模型能够简化系统集成过程，减 少因系统不兼容导致的技术债务。 例如，通过智能集成平台，银行可 以更高效地整合不同系统，降低集 成难度和成本。 未来扩展性增强 大模型能够为银行提供更具扩展性 的技术解决方案，减少未来技术债

分、欺诈检测、 客户分群等任务。例如，通过对历史交易数据的分析，机器学习模 型可以预测客户的信用风险，从而为贷款决策提供依据。此外，机 器学习还能通过实时监控交易行为，快速识别潜在的欺诈活动，减 少银行的损失。 深度学习的优势在于其能够处理非结构化数据，如文本、图像 和语音。在银行的应用中，深度学习可以用于智能客服系统的开 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 增强风险 管理 ：通过数据分析和实时监控，降低信用风险和欺诈风险。 - 优 化投资决策：通过市场趋势分析和个性化建议，提高投资回报率。 - 提高运营效率：通过自动化处理和数据分析，加快业务流程，减 少错误。 通过以上应用场景，DeepSeek 技术能够帮助金融银行机构在 激烈的市场竞争中保持领先地位，实现业务增长和可持续发展。 3.1 风险管理 在金融银行业中，风险管理是确保机构稳健运营的核心环 数据的决策。  实时监控和预警系统：通过 DeepSeek，银行可以建立一个 24/7 的风险监控系统，实时跟踪各项风险指标。  自动化报告生成：DeepSeek 能够自动生成风险管理报告，减 少人工操作的错误和时间延迟。  风险模型优化：DeepSeek 的机器学习模型能够根据最新的数 据不断自我优化，提高风险预测的准确性。 通过上述方案，DeepSeek 为金融银行提供了一个全面、高效

预警事件自动关联处理模板，包括： o 高风险事项：强制发起专项核查流程 o 中风险事项：下期申报前补充说明 o 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 固定资产盘点 8 3 62.5% 收入截止性测试 6 1.5 75% 3. 文档编制环节 o 审计调整分录生成时间缩短 80%（从平均 4 小时/项目降 至 0.8 小时） o 工作底稿自动填充覆盖率提升至 70%，人工校对时间减 少 60% o 报告初稿生成效率提高 5 倍，关键段落（如管理层声 明、审计意见）可实现一键生成 4. 持续审计场景 对于季度滚动审计项目，人工干预频次可从每月 实时计算账龄分布偏离度 o 生成优先级抽样清单 3. 报告生成时间优化 智能体通过自然语言生成技术，将审计发现自动转化为标准报 告章节。实测表明：合并报表附注的撰写时间从平均 8 人日降 至 1 人日，且支持多语言实时输出。典型场景中，关键指标对 比表、管理层声明书等模块可实现 90%内容自动生成，审计 师仅需重点复核争议事项。 成本节约的持续性体现在：随着智能体持续学习历史审计案

作，较传统方法提升了约 60%的效率。 为了进一步提升数据处理的智能化水平，DeepSeek-R1 引入 了机器学习算法，能够自动识别数据中的模式和规律。通过深度学 习技术，模型能够自动生成特征，并进行数据降维，从而减少数据 处理的计算复杂度。同时，模型支持实时数据处理，能够快速响应 数据变化，确保数据处理结果的及时性和准确性。 在数据处理过程中，DeepSeek-R1 还提供了可视化工具，帮 助 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 业的战略决策提供数据支持。例如，通过对过往中标项目的数据分 合同结算：自动核对数据，生成结算报告，解决争议。  风险管理：评估潜在风险，提供预防措施和法律建议。 通过上述功能，DeepSeek-R1 大模型为工程造价中的合同管 理提供了全方位、智能化的解决方案，不仅提高了管理效率，还降 低了风险，确保项目顺利实施。 4. DeepSeek-R1 在工程量清单编制中的应用 在工程量清单编制过程中，DeepSeek-R1 大模型通过其强大 的数据处理能力和智能分析功能，显著提升了编制的效率和准确性。

素引起的。 在进行优化时，可以采取以下策略：  数据增强：通过增加训练数据量或引入数据增强技术，如旋 转、翻转、噪声添加等，提升模型的泛化能力。  特征工程：重新评估和选择特征，可能通过特征组合、降维或 引入新的特征来提升模型表现。  模型结构调整：根据模型的具体表现，调整网络层数、节点数 或激活函数等，以更好地适应数据的复杂性。  超参数调优：利用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法， 际应 用中的有效性和可靠性。同时，需注意避免过拟合和欠拟合现象， 保持模型在复杂度和泛化能力之间的平衡。 3.4.3 模型压缩与加速 模型压缩与加速是 AI 大模型训练过程中的关键步骤，旨在减 少模型的计算复杂度和存储需求，同时尽可能保持模型的性能。以 下是一些实用的模型压缩与加速技术及其实现方案。 首先，模型剪枝是一种有效的压缩方法，通过移除模型中不重 要的权重或神经元来减少模型的大小和计算量。具体步骤包括：  模型剪枝：通过移除模型中冗余的神经元或连接，减少参数数 量，从而降低计算复杂度。剪枝后的模型不仅推理速度更快， 还能减少内存需求。  层融合：将多个连续的卷积层或全连接层合并为一个操作，减 少计算过程中的内存访问次数，提升计算效率。 此外，优化推理服务的内存管理也是关键。建议采用以下策 略：  内存池技术：通过预分配和复用内存块，减少频繁的内存分配 和释放操作，降低内存碎片化，提高内存利用率。

社交媒体文案：根据产品特性自动适配平台风格（小红书种草文 案 vs 知乎技术测评体） - 促销活动规则：输入库存数据和客户价值模型，输出梯度优惠方 案（VIP 客户专属礼包 vs 新客首单满减） 实时对话辅助系统 在客服场景中部署实时推理引擎，实现： 1. 话术建议：根据客户问题实时推送最佳应答模板（如投诉处理七 步法） 2. “ ” “ ” 风险预警：检测对话中的负面情绪关键词（ 案；复杂问题则提供分步骤解决方案。典型响应时间控制在 1.5 秒内，较传统规则引擎提速 300%。 问题类型 传统规则引擎响应准确 率 DeepSeek 模型响应准 确率 平均处理时长缩 减 产品咨询 68% 89% 42% 故障报修 55% 83% 65% 投诉处理 48% 76% 58% 3. 工单自动化流转 当模型检测到需人工介入的情形（如客户情绪值>0.7 或涉及 多 - 区域市场渗透率变化趋势 3. 长期价值（>6 月）： - 客户 LTV（生命周期价值）曲线拟合 - 产品线需求演变热力图 系统需配置三级预警机制：当预测到 VIP 客户季度回购概率下 降超过 20%时，自动向客户经理推送预警并附带历史相似案例处理 方案。所有预测结果通过 API 集成至企业 BI 系统，与现有 KPI 仪 表盘实现无缝对接。 3.3.2 销售趋势分析 销售趋势分析通过整合

、情感分析、 自动创作等多种应用，为企业提供了新的商业机会和解决方案。 随着云计算的普及，企业对软件即服务（SaaS）模式的需求不 断增加。SaaS 平台作为一种灵活、高效的应用交付方式，能够降 低企业的 IT 成本，提高业务的灵活性。将大模型与 SaaS 结合，形 成大模型 SaaS 平台，不仅可以使企业快速构建和部署人工智能应 用，还可以借助云端计算的优势，实现大规模的数据处理和模型训 了前期的高额软件授权费用和硬件投资。 其次，SaaS 平台支持自动更新与维护。这意味着用户始终可 以使用到最新版本的软件，而无需亲自进行复杂的安装和更新过 程。此外，服务提供商会负责软件的安全性和漏洞修复，进一步减 轻了企业的 IT 负担。 第三，SaaS 平台具备优秀的可扩展性。企业可以根据业务的 发展迅速增加或减少用户数，甚至拓展新的功能模块，而无需重新 考虑整个软件架构。这一特性特别适合快速发展的初创企业或快速 使用审计与访问记录 为进一步加强安全性，平台将采用强身份验证机制，包括但不 限于多因素身份验证（MFA）。通过要求用户在登录时提供额外的 身份验证信息，如一次性密码、指纹识别或面部识别，能够有效降 低未授权访问的风险。 此外，系统将实现细粒度的访问控制，确保在数据层级上用户 仅能访问与其工作相关的信息。以下是访问控制的几个重要维度：  数据敏感性：不同数据根据敏感性等级，如公开、内部机密、