 依托该平台可实现线上线下各类组织活动的开展和管理，实现 党务工作全过程留痕，助力基层党务工作平台化、数据化、规 范化管理以及党建教育常态化开展。 平台架构 目标客户 各级党组织 应用层 PC 大屏 微信 H5 APP 功能层 党组织信息 党员信息 历史党组 织信息 历史党员 信息 基础信息 党的建设工作 领导小组会议 机关党委会议 党务管理 党内激励关怀 学习任务 党员关系转接：与上级管理平台对接， 实现党员关系转接。 党员管理 平台功能 党员个人信息管理 包含党员各项信息档案管理，荣誉与惩罚公示等。 党务工作全流程管理 会议管理 教育培训 考评管理 活动管理 发展党员 换届选举 平台功能 提供标准化管理流程指引、党务工作全流程管理、所有材料电子化存档  涵盖对各类会议创建、通知、签到、 签退、会议纪要上传存储、会议纪 要审核等环节的全流程管理。 全流程管理 民主生活会 谈心谈话 创建组织生活会 平台功能  三会一课、党日活动 / 志愿者活动、 谈心谈话等各项组织生活的各个环 节都内置了各项党务工作的相关指 导文件、流程图、范文、常见问答。 工作指引 党组织生活管理 平台功能 工作流程指引 党务工作问答 会议流程  党组织可以举办家庭、敬老、爱幼、环保、公益等活 动，充分发挥党建引领社区共治参与社会公益。  通过图文丰富的展示党员的志愿活动，并且提供志愿

现实世界中，它 已应用于不同行业。人工智能正被用来解决各种各样的挑战，它使机器和系 统之间的交互更智能、更简单。 保险公司也逐渐进入这一领域，新一代人工智能技术有望帮助保险公司重新 定义其工作方式，打造创新产品和服务，提升客户体验。与此同时，这一传 统行业接受新技术仍面临多方的挑战。 无论是用智能自动化取代重复性的手动操作，还是帮助员工增强判断能力， 改善与客户之间的互动，抑或是设计出智能产品，技术都将推动保险公司的 的“AI+保险”行业报告，该报告的重点包括： •人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程，设计创新产品，提升客户体验； •保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源； •保险公司应该改变现有工作方式，包括采用 RPA(机器人流程自动化)以及智 能决策支持系统； 2 •保险公司要允许人工智能在整个价值链中创造性地利用数据，挖掘所有数据 集中隐藏的价值。 AI 三 通过利用机器与环境、人以及数据进行交互，这项技术可以提高人类和机器 的能力，使之远远超出了它们各自工作时的能力。 而人工智能的实际应用则要更进一步，它意味着结合智能技术和人类智慧， 并应用于商业的每一个流程，帮助企业解决最复杂的挑战，开辟新市场或者 创造全新的收入来源。 如果保险公司将人工智能重点应用于人力资源、工作流程和数据管理方面， 那么他们将从中获得最大效益。 在保险公司

......................................................................................148 8.1.2 人工工作量减少比例.............................................................................................. 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 中，审计团队平均需要耗费 42%的工作时间用于数据清洗和基础分 析，而高风险领域的识别准确率仅为 68%。这种现状迫切需要通过 智能化工具实现效率突破。 DeepSeek 等大语言模型技术的成熟为审计变革提供了新的可 能性。相较于通用 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联

医务人员需求......................................................................................35 3.2.1 工作效率提升.............................................................................37 3.2.2 决策支持.... 面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 其次，在治疗方案的制定过程中，生成式大模型同样具有重要 的作用。模型能够整合各类医疗信息，包括患者的病史、当前病情 实现医疗数据与模型输出之间的有效整合。通过与医疗工作者和技 术团队的合作，将数据处理流程、模型训练及生成结果的反馈机制 紧密结合，以确保模型在实际应用中的准确性和可靠性。 再者，本研究还将评估 AI 生成式大模型在提升医疗效率及改 善患者体验方面的作用。具体而言，将对比模型应用前后的各项医 疗指标，涵盖诊断速度、治疗精度、患者满意度等，量化 AI 模型 对医生工作效率及患者健康管理的影响。 最后，针对伦理问题和法规合规性，研究将探讨

模型都是一个小型的神经网络，擅长处理任务的某一方面。过去一年中，MoE架构在大规 模语言模型和其他复杂任务中得到了广泛应用，显示出其在处理大规模数据和复杂问题 上的巨大潜力。 MoE模型的具体工作原理可用中国的一句古语“术业有专攻”来概括，通过把任务分 门别类，然后分给多个特定的“专家”进行解决，提高了模型的效率和灵活性。例如， OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini、Mistral 在智能制造领域，搭载大模型的机器人能够完成高精度、高效率的生产任务；在智能家居 领域，具身智能技术使得家电设备更加智能化、便捷化；在智慧医疗领域，具身智能机器人 能够辅助医生进行手术、护理等工作。 1.1.4.2 具身智能崭露头角 �� 随着大模型技术的不断成熟，内容生成领域也迎来了百花齐放的发展态势。大模型在 文本生成、图像生成、语音生成等多个方面展现出了强大的能力。 （1）文本生成 候变化带来的极端天气事件增加了保险业的赔付风险，而网络安全问题则给保险公司带 来了新的风险类型。保险公司需要更先进的技术手段来识别和管理这些新兴风险。 （5）运营效率的提升需求 保险公司在运营过程中面临着大量的数据处理和分析工作，传统的手工操作不仅效 率低下，而且容易出错。提升运营效率，降低成本，成为保险公司亟待解决的问题。尤其是 在理赔处理环节，繁琐的流程和漫长的等待时间常常引发客户的不满。保险公司需要通过 自动化

平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 手，待方案验证有效后再进行规模化推广。最后， 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起 强大的运营韧性；而那些固守传统、不愿革新的企 真正意义上的自主智能供应链包含两大维 度（见图2）：任务自动化与决策自主化。在任务 自动化层面，机器将取代人工执行具体任务。例 如，订单处理自动化可以让机器完成验证订单、 检查库存、创建货运标签以及处理异常情况等 工作，从而将人力解放出来，专注于更具战略性 的事务。在决策自主化层面，机器则会取代人工 进行决策制定。正如供应链经理会响应突发事 件，指导团队成员完成特定任务一样，机器也 能够规划、执行、纠正并改进各项活动，以达成 我优化能力的主动运营模式。AI驱动的系统能 够在潜在中断发生前进行预测，自主调整采购 与物流策略，并实时平衡供需。这种程度的自主 化不仅能提升效率和韧性，更能将人力从应对 日常挑战的“紧急补救”工作中解放出来，专注 于战略性创新。 然而，对当今许多企业而言，其供应链数据 现状依旧存在着分散割裂、效率低下和陈旧过 时的痼疾。我们此前的研究发现，67%的企业对 其数据的信任度不足，难以有效利用并从中获取

情信息以及建筑材料价格波动，从而为造价工程师提供更为精准的 成本估算和预测。此外，DeepSeek-R1 还能够通过自然语言处理 技术，自动解读建筑图纸、合同文本等技术文档，进一步减少人为 干预，提高工作效率。 在具体应用中，DeepSeek-R1 大模型可以广泛应用于以下几 个关键环节：  成本预测：通过分析历史项目数据和当前市场行情，进行精准 的成本预测，减少预算偏差。  风险评估 设施项目时，可以增加对地质条件、环境保护等复杂因素的考量； 而在住宅建设项目中，则侧重于材料成本和施工周期的优化。 综上所述，DeepSeek-R1 大模型在工程造价领域的应用，不 仅能够显著提升工作效率和准确性，还能为行业带来全新的智能化 解决方案。通过将先进的人工智能技术与传统工程造价方法相结合， 我们有信心推动工程造价行业迈向更加智能化、精细化的未来。 1.1 项目背景 随着建筑行 材料价格、人工成本、施工进度等，传统方法难以高效处理。 - 动 态变化快：市场材料价格、人工成本等因素波动频繁，传统的静态 分析方法无法及时响应变化。 - 跨专业协作难度高：造价管理需要 与设计、施工、采购等多个专业部门协同工作，信息流通不畅容易 导致误差和延误。 - 风险管理不足：传统方法在风险预测和应对措 施上较为薄弱，难以提前识别潜在的成本超支或工期延误风险。 DeepSeek-R1 大模型通过引入深度学习算法，能够在以下方

智能客服 多轮改写 文档解析 向量检索 文档拆 分 意图识别 RAG 知识文档 知识问答 开放 对接 知识引擎 配置项 工作流 联网搜索 模型部署 服务管理 应用场景 大模型 广场 大模型精调 解决方案 腾讯云精调知识大模型 DeepSeek 系 列 模 型 DeepSeek 系 列 模 型 一键发起模型训练 互联网最新资讯，提升时效性和回答准确度 腾讯云大模型应用开发平台“知识引擎” —— 免部署，分钟级搭建应用 腾讯云大模型知识引擎：基于大模型的应用开发平台 聚焦严谨场景，打造大语言模型应用开发平台 , 提供 LLM+RAG 、工作流、 Agent 多种应用开发方式，来助力企业及开发者，加速大模型应用 落 地。 混元大模型 turbo large standard 乐享 应用 原子 能力 大 模型 文档解析 - 拆分 - 入库 - 检 索 向量化（ embedding ） ③Agent 模式 调用插件 / 复杂工作流 响 应用户对话 ② 工作流模 式 指定工作流响应 用户对话 文档拆分 重排序 （ rerank) ① 官方插件 文档解析 / 混元文生 图 .. 汽车 语音助手 零售 电子 说明书 金融 代理人

新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体，有望完成从概念到实际应用的 蜕变。用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 Prompt（提 示词）。AI 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具 资源和监督结果。  赋能两类实体领域，成本与效益的博弈：AI Agent 目前的应用大多都在概念层面， 但随着大模型竞争加快、政策鼓励研发投入、更多企业参与 AI 过多模态大模型，智 能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领 域的问题。技术方面，智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动 执行任务的能力。这些能力不仅能提高工作效率，还能为用户提供更好的体验。 单智能体通过试错学习适用于简单任务，而多智能体则在复杂环境中通过合作或 竞争调整最佳策略。当前，智能体主要应用在自动化和情感需求等领域，但商业 化进程仍面临成本挑战 ............................................................................. 6 图 2 AI Agent 智能体工作原理 .................................................................................... 7 图 3 单智能体强化学习原理图

工检查，缺乏实时监控手段。这种管理方式带来了不可避免的风 险，因为任何潜在的隐患在被发现之前都可能导致严重后果。 此外，由于缺乏足够的标准化和系统化，铁路管理人员在培训 和移交工作时常常面临困扰。人员素质的差异、经验的差异等都直 接影响了管理工作的连续性和稳定性。 面对以上不足，现有的铁路管理模式急需进行全面的升级与改 善，以提升整体的安全性和效率。引入三维实景 AI 大模型技术， 将有助于解决这些短 模型的深度学习能力，可以识别轨道和设 备的微小变形和损坏，从而提前进行维护，防止事故的发生。 总结而言，实景三维 AI 大模型的优势体现在以下几个方面：  高精度三维环境建模，实现全面数字化管理  智能分析能力提高工作效率，降低人力成本  支持智慧交通建设，优化运输调度  动态监测与预警，提高安全保障水平  深度学习技术提升设备维护的前瞻性与精准性 通过这些优势的综合运用，实景三维 AI 大模型将成为促进铁 实现智慧铁路生态系统 构建多层次的智慧铁路生态，整合各类数据，如气象、交通、 旅游等，通过语义分析和深度学习实现智能决策，使铁路系统 能够更好地适应外部变化。 以下是本项目在实施过程中将开展的主要工作内容：  数据采集与模型构建 o 收集铁路沿线的地理信息、交通流量、环境监测等相关 数据。 o 建立三维 AI 大模型，通过持续学习优化模型性能。  平台开发与数据分析 o 开发集成平台，提供实时数据可视化与分析工具。