度提升 3-5 倍，同时将人为错误率降低至传统方法的 1/3 以下。 具体而言，人工智能在审计领域的应用主要体现在三个维度： 首先是自动化数据采集与清洗，通过智能体对接财务系统、银行对 账单和税务平台，实现多源异构数据的实时归集与标准化处理，解 决传统审计中数据孤岛问题。某试点项目数据显示，采用智能体 后，数据准备周期从平均 72 小时缩短至 4 小时以内。其次是风险 识别与异常检测 90% ≥ 关联交易 45% 85% ≥ 操作风险 37% 80% ≥ 第三，系统需要支持 7×24 小时持续监控能力，某跨国企业的 实践表明，实时监控可使重大风险发现时效从平均 14 天缩短至 2.8 小时。这些需求直接指向需要构建具备自然语言处理、多维关联分 析和自动化工作流能力的智能审计系统，而 DeepSeek 的技术架构 恰好能填补现有技术栈的关键缺口—— 其混合推理引擎在测试中实 通过自动化处理重复性高、规则明确的任务，将审计人员从繁琐的 基础工作中解放。例如，智能体可实现： - 凭证扫描与数据录入自 动化，处理速度提升 5-8 倍 - 交易流水异常检测响应时间缩短至分 钟级 - 报告初稿生成效率提高 70%，减少人工校对工作量 风险控制强化 构建动态风险识别模型，覆盖传统审计盲区。重点实现： 1. 实时 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

本控制系统、自动化测试工具以及持续集成/持续部署 （CI/CD）工具等。这些专业工具显著提升了开发效率与代码品质，为项目管理提供了强有力的支持。同时，高效的智能模型构建离不开先 进的算法与框架。至2024年4月，中国已推出近40款智能化软件开发工具，彰显了该领域的技术活力与创新力。 产品迭代周期短 智能软件研发行业面临着快速变化的市场需求和技术更新。为了满足用户需求和保持市场竞争力，智能软件产品需要不断迭代和升级。较 和推动者共同签署了《敏捷软件开发宣言》。 2005年，中国上网用户总数达1.11亿，其中宽带上网用户激增至6430万，这一数据标 志着中国互联网用户规模跃升至全新高度。 二十一世纪初，互联网普及与计算能力的显著增强，智能软件已广泛渗透至诸如智能家 居、工业制造等多种应用场景中。 中国互联网用户规模的激增，以及互联网普及与计算能力的增强，推动了智能软件研发行业在多种应用场景中的广泛渗透与快速发 展。 成熟期 2022-01-01~至今 中国国家铁路集团有限公司 中国铁路广州局集团有限公司 2019年—2024年，智能软件研发行业市场规模由14,669亿元人民币增长至28,223亿元人民币，期间年复合增长率13.98%。预计2025年— 2029年，智能软件研发行业市场规模由31,977亿元人民币增长至52,693亿元人民币，期间年复合增长率13.30%。 中国在人工智能领域展现出强劲实力，促进智能软件研发行业持续发展。 截至

场景中 提供个性化建议。预计客户咨询的处理时间将缩短至 5 秒以内，同 时客户满意度提升 15%以上。 第三，增强风险管理能力，通过 Deepseek 大模型对交易数据 进行实时监控，识别潜在风险并生成预警报告。模型将能够分析复 杂的金融交易模式，识别异常行为，并及时提醒相关人员采取措 施。预期在风险事件的平均识别时间上，能够缩短至 1 分钟以内。 第四，确保系统的高可用性与安全性。在部署过程中，将采用 数据，如账户信息、交易历史、客户资料等。为确保数据的安全 性，所有与核心数据库的交互都经过加密处理，并通过严格的身份 验证和授权机制。 处理完成后，Deepseek 模型的微服务模块将生成的结果返回 至 API 网关。API 网关再次对输出结果进行验证和封装，确保其符 合银行系统的安全标准和业务规则。最终，处理结果被传递回用户 界面，以友好的方式展示给用户，如生成交易确认信息、提供投资 建议或展示风险评估报告。 各数据集大小 通过以上详细的数据处理步骤，可以确保 Deepseek 大模型在 银行系统中的高效部署和稳定运行。 4.4 数据安全 在 Deepseek 大模型部署于银行系统的过程中，数据安全是至 关重要的环节。首先，数据加密需要采用分层加密策略，确保数据 在传输和存储过程中的安全性。对于传输中的数据，使用 TLS 1.3 协议进行加密，保证数据传输的机密性和完整性；对于存储数据， 采用

客户群体提供定制化的产品推荐和营销方案，提高转化率和客 户粘性。 本方案的实施范围将根据企业的实际需求和技术基础分阶段推 进，优先选择关键业务场景进行试点，逐步扩展至全业务流程。例 如，在初期阶段，可先在企业内部的财务和供应链管理领域引入 AI 智能体，验证其效果后再推广至其他部门。此外，方案的落地将遵 循数据安全和隐私保护的原则，确保 AI 技术的应用符合相关法律 法规和行业标准。 通过以上目标与范围的明确，本方案旨在为企业提供一套切实 AI 智能体通常具备跨平台操作的能 力，能够与企业现有的 ERP、CRM、SCM 等系统无缝集成， 实现 数据的共享与协同。例如，智能体可以从 CRM 系统中获取客 户信息，同时将处理结果反馈至 ERP 系统，确保数据的完整性 和一致性。 5. 安全性与合规性：商务 AI 智能体在设计时需严格遵守数据安 全和隐私保护的相关法律法规，确保数据在采集、存储和处理 过程中的安全性。例如，智能体可以采用加密技术保护敏感数 试，确保每次代码更新后核心功能不受影响。同时，人工测试将专 注于复杂场景和边缘案例，以确保系统的鲁棒性。测试过程中将记 录所有测试结果，包括成功案例和失败案例，并对失败案例进行详 细分析，定位问题根源并反馈至开发团队进行修复。 以下为功能测试的关键测试点： - 自然语言处理（NLP）：验证系统能否准确理解用户意图，支 持多语言和多方言，并处理语法错误和模糊表达。 - 会话管理：检查系统在不同上下文中的对话连贯性，确保会话状

M2m- 100 XLM 进行海量数据学习训练 ，人类的反馈信息成 为模型学习的内容 OpenAI 公司于 2022 年 11 月发布 ChatGPT ，短短三个月内日活跃用 户从 零增长至超过 3000 万 ，标志着对话式 AI 进入大众应用阶段 里程碑： ChatGPT 的成 功 ChatGPT 日活量（ 2022.11- 2023.02 ） 三阶段训练技术构建 GPT 3 ② 用户将邮件内容拷贝到大模型运行 界 面的对话框 ，写提示词： 请基于 以下 邮件内容帮我草拟一封回复 ③ 大模型根据提示词自动生成回复邮件 ④ 用户将大模型生成的回复邮件拷贝 至 邮箱 ⑤ 用户填写地址、 邮件标题 ，点击发 送 只有这个步骤是大模型自动 完成，其余步骤均需要用户 自行手动操作 有没有更加智能或者自动化 的工具来协助我们完成这些 手动操作呢？ 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

要任务是收集来自不同传感器和设备的数据，包括视频监控、激光 雷达、传感器网络等。各类数据需要经过格式转换、去噪声和补全 缺失值等处理，以确保其适应后续分析的要求。常用的处理方法包 括：  数据归一化：将数据调整至同一尺度，以减小不同特征之间的 差异。  去噪声：使用滤波器如中值滤波、小波变换等方法，去除数据 中的随机噪声影响。  缺失值处理：采用均值填充、线性插值等方法对缺失数据进行 处理，避免对分析结果的干扰。 铁路整体状态的监控，建议监测点的间距为 500 米。当铁路 状况复杂或容易出现问题的区域，布置间距应缩小至 200 米。 2. 高度与方位：传感器与监控设备需固定在适合的高度，一般建 议在 2.5 米至 3 米之间，以避免被地面障碍物遮挡。同时，传 感器的方位应朝向主要监测目标，如轨道、设备和环境。 3. 供电与通信：所有传感器和监控设备应具备良好的供电和通信 条件。可以设计自供电的方案，如使用太阳能供电，结合无线 数据无误且符合预期格式。可以截至比对原始数据和转换后的 数据，如采样检查项： o 行数是否一致 o 主要字段数据类型是否正确 o 数据内容是否符合业务逻辑 5. 保存和文档化：将转换结果保存至相应的目录，并为数据格式 转换过程创建文档记录，包括原始数据格式、转换工具、保存 路径等信息，以备后续查阅和管理。 数据格式转换不仅影响数据后续的处理效率，同时也对整个数 据分析过程的结果可靠性有着深远影响。因此，保证转换质量，选

systems based on large models: A survey. Acta Automatica Sinica, 2025, 51(1): 1−19 具身智能的概念最早可以上溯至 1950 年图灵 在其著名论文“Computing machinery and intelli- gence”[1] 中对未来机器发展方向的设想: 一个方向 是让机器学会抽象技能, 如下棋; 另一个方向则是 在理解场景方面存 在缺陷. 针对这个问题, PerAct[87] 使用基于 Trans- former 体素编码器得到体素特征, 而自然语言则通 过 CLIP 的语言编码器转化为语言特征, 随后体素 特征一起输入至 Perceiver Transformer, 最后输出 序列经过解码器处理, 恢复到原始体素网格的维度, 并用于预测离散化的行动动作. 通过对场景进行三 维体素化, 并使用编码器进行场景、语言的特征提 并根据概率提取关键点. 考虑对同一物体执行不同任务时对应的关键点相似 但动作可能截然不同, KITE 使用大语言模型从指 令中提取任务类型 (如抓取、放置、开启、关闭), 并 将锚定模块所得关键点与任务类型输入至动作生成 模块中, 得到完成整个任务所需的动作序列. 实验 表明, 相比于依赖预训练视觉语言模型或仅采用端 到端视觉运动控制而忽视技能模块的方法, KITE 在演示数据较少或相当的情况下训练效果更优.

算力调度 容器调度 核心收益 满血版模型一键精调 • 256 卡 H20 • 全参 SFT • 8 小时 蒸馏后模型多模式精调 • 全参 +LoRA 双模 式 • 低至 1 卡 A10 DeepSeek 全系 列 R1 、 V3 满血版 R1-Distill-Llama-70B R1-Distill-Qwen-32B R1-Distill-Qwen-14B 全系大语言模型支持 SFT 快速 直观 R1 推理结果 生成 R1 推理服务调用 构造蒸馏数据 集 清洗 R1 推理结果 灵活、易扩展 基于 TI 平台精调工具链，迁移 R1 高级推理能力至小尺寸模型，以更低推理成本满足垂直场景下的业务需 求 内置 R1 模型一键部 署 快速 选择并精调目标模型 评估对比模型效果 R1 模型部署 效果评 估 蒸馏模

设备数量：依据覆盖区域的大小和监控需求合理配置采集设备 数量。 此外，视频数据采集还需支持实时数据传输和存储，并能满足 大数据量下的高并发需求。具体要求如下：  实时传输：确保视频数据以低延迟的方式传输至服务器，为实 时监控和分析提供支持。  大容量存储：系统应支持扩展存储，能够处理长时间的高流量 数据，保证数据的不间断存储。  数据压缩技术：采用高效视频编码技术，如 H.265，以降低存 域的识别精度。此外，为保证系统的准确性与稳定性，需定期对模 型进行评估和更新，通过模型的反馈机制，结合实际运行情况，不 断优化参数与结构。 系统的部署与测试步骤至关重要。在完成训练后的模型应集成 至智能分析模块中，结合网络环境进行系统集成，落实硬件设施和 软件系统的协同工作。在测试阶段，需通过模拟场景和历史数据进 行测试，以验证系统的准确性、实时性和鲁棒性。一旦系统经过完 整的测试和验证，便可开始正式投产。 的公共安全监控应用，如人流密度监测、可疑行为检测等。 为确保这些软件工具能够有效集成到公共安全系统中，考虑以 下因素：  性能：软件工具的处理速度与准确性。应选择能够处理高流量 长视频的工具，并优化至满足实时分析的需求。  扩展性：软件工具是否易于扩展，能够随着需求的变化而进行 模型更新或新功能的添加。  社区支持与文档：优秀的支持社区和详细的文档可以显著降低 使用过程中的学习成本和开发时间。

到，这一转变正通过“人机协作”的渐进式发展 在企业中逐步实现，每个阶段都推动着效益提升。 此外，通过将资深团队成员数十年积累的专 业知识和洞察进行系统化梳理与编码标准化，自 主智能供应链有助于确保核心知识的保留，并传 承至下一代员工，即便在资深团队成员陆续退休 的情况下，仍能维持知识体系的可持续性。 实现自主智能供应链 6 我们的调研发现，通过人工监督关键流程节点 （即“人机协同”）来实现自主运营，能够显著提升 战略布局 3. 重构人与技术的协作模式 图1 企业应对中断的反应时间与恢复时间 敏捷性 4天 11天 从中断或变更中 恢复的时间： - 60% 应对中断的 反应时间： - 62% 1至5个月（视具体问题而定） 此外，企业预计通过自主化运营能缩减约16% 的碳排放，这将直接帮助企业达成其可持续发展 目标。 再者，自主化运营能够增强企业韧性，以更好 地应对网络攻击、人才短缺、地缘政治动荡、极端 上万的库存决策，依赖的是零散的数据和不一致 的流程，这严重拖慢了他们对缺货问题的响应速 度。针对这一痛点，该公司构建了一套智能决策 系统，能够自动诊断缺货和过剩库存，确定最优 补货策略，并将决策结果回传至源系统。目前， 这套系统已能统筹处理以往依赖人工的数千项 决策，显著提升了劳动生产率、分销效率和响应 时间。 这些前期取得的成功凸显了现代化的数据、 知识与智能体层（即“数字核心”）的价值，展现