-R1模型以"1/10训练成本实现 OpenAI同级推理性能"的表现震动全球时，教育行业率先成为这场AI技术平权浪潮 的"风暴眼"。各大细分赛道头部企业如学而思、网易有道、中公教育、希沃等纷纷 抢滩接入DeepSeek-R1大模型，并围绕DeepSeek能力开启软件与硬件业务方向的 智能升级、创新，推动行业走向AI原生教育的新生态。 一、教育企业快速拥抱DeepSeek，以其思维链、高性价 比优势掀起新一轮变革 比优势掀起新一轮变革 DeepSeek-R1自2025年1月20日正式发布以来，热度快速且持续增长，C端流量爆 发的同时，网易有道、学而思、希沃、中公教育等头部企业先后宣布拥抱 DeepSeek，或将已有AI教育产品接入DeepSeek进行能力/功能升级、或以 DeepSeek为基座发布新AI教育应用和智能学习硬件，快速抢占DeepSeek模型带 来的AI创新机遇。 代表性教育企业围绕DeepSeek的布局总览 育企业基于DeepSeek开展的新一 轮AI教育革新。 二、学而思：DeepSeek为基座，融合九章大模型能力， 实现双协同、生态化布局 2月8日至今，学而思先后将AI学习机、学练机等硬件产品接入DeepSeek，以其深 度思考模式升级产品AI能力，已于旗舰机开启灰度测试并将陆续上线免费智能教育 功能；新发布AI学习应用“随时问”，由自研九章大模型与DeepSeek大模型联合 支持，主打一站

项目编号： 审计领域接入 DeepSeek AI 大模型构建 Agent 智能体提效 设 计 方 案 目 录 1. 引言................................................................................................................................ .....................................................................................38 3.2.1 多源数据接入方案................................................................................................. ..................................................................................195 10.2.2 物联网数据接入...................................................................................................

项目编号： 客户关系 CRM 系统接入 DeepSeek 大模 型应用场景 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标................................................................................................................................ .........................................................................................48 4.1 数据接入与清洗................................................................................................ 在技术可行性分析中，我们首先需要评估 DeepSeek 大模型与 现有 CRM 系统的兼容性。DeepSeek 基于 Transformer 架构，支 持 RESTful API 和 SDK 两种接入方式，能够与主流 CRM 平台（如 Salesforce、Zoho、微软 Dynamics）实现无缝对接。通过 API 网 关层的数据格式转换（JSON/XML），系统间的数据交互延迟可控 制在

手段，可以降低温室气体排放，缓解全球变暖的问题。 5. 推动社会公正：环境问题往往与贫困和不平等紧密相关，生态 环保有助于实现公平与正义，保证每个社会成员享有良好的生 存环境。 在此背景下，生态环保智慧诊断接入多模态 AI 大模型的应用 方案显得尤为重要。通过利用先进的人工智能技术，结合物联网、 大数据等推动生态环保工作，能有效提升监测与管理的效率，实现 对环境问题的快速诊断和响应。这将为开展更科学合理的生态保护 为了实现传感器数据模态的有效应用，需要构建一个综合的数 据管理平台，确保数据采集、存储、处理和分析的高效进行。该平 台包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和可视化模 块，能够支持多种类型传感器的数据接入和处理需求。 综上所述，传感器数据模态在生态环保智慧诊断中的重要性不 言而喻。通过高效的数据采集和分析，可以为环境治理提供强有力 的决策支持，从而推动可持续发展目标的实现。 3.3 多模态 在数据采集过程中，系统需具备以下几个关键特性： 1. 实时性：支持实时监测与数据上传，确保信息及时更新。 2. 准确性：使用高精度的传感器与监测设备，确保数据的真实性 和准确性。 3. 多样性：支持多种数据格式和通信协议，以接入不同类型的监 测设备。 4. 安全性：实现数据加密与安全传输机制，防止数据泄露和篡 改。 数据采集系统构建后，还需考虑数据存储与管理。 应建立集 中式的云数据库，支持对采集的数据进行标准化处理、存储与查

.....................................................................................47 6.1 数据源选择与接入................................................................................................... 据预设的策略条件自动触发交易指令，确保交易的及时性和准确 性。此外，DeepSeek 还将提供风险控制模块，通过动态调整仓位 和止损机制，降低交易风险。 项目还将包括以下具体任务： - 数据源的筛选与接入 - 数据预 处理流程的设计与实施 - 深度学习模型的训练与优化 - 交易策略的 回测与验证 - 实时交易系统的搭建与部署 - 风险控制模块的开发与 集成 项目范围不包括以下内容：  数据分析：多维探索，特征工程 通过上述方案，DeepSeek 为股票量化交易提供了高效、可靠 的数据管理支持，为策略的开发和执行奠定了坚实基础。 6.1 数据源选择与接入 在股票量化交易中，数据源的选择与接入是构建高效交易系统 的基础。首先，数据源的选择需要综合考虑数据的完整性、实时 性、准确性以及成本效益。常见的数据源包括证券交易所官方数 据、第三方金融数据提供商、以及开源数据平台。证券交易所官方

14。东部沿海地区，如浙江、江苏、广东等， 在入算网络方面表现突出。这些地区经济发达，数字化转型需求旺 盛，网络基础设施建设投入大，拥有先进的通信网络和大量算力中 心，能够为本地及周边地区提供高效便捷的算力接入服务。中西部 地区部分省份，如四川、重庆、安徽等，近年来数字经济产业发展 迅速，积极推进网络基础设施建设，提升了网络运力，满足了当地 产业对算力的需求，在入算网络方面同样表现较优。 综合算力指数 先进存储占比 外部全闪存容量/外部存储总体容量 运力 入算网络 1ms 城市算网 建设情况 已经开展建设并有案例 互联网带宽接 入端口数 区域内互联网带宽接入端口数量 综合接入节点 OTN 覆盖率 区域城域接入层 OTN 站点数与综合接入节点数 之比 互联网专线用 户数 区域内 OTN 专线的用户数量 固定带宽平均 下载速率 区域内固定带宽平均下载速率 移动带宽平均 下载速率 区域内移动带宽平均下载速率 算内网络 算力中心网络 出口带宽 区域内数据中心网络出口带宽之和 算力中心单机 架带宽 区域数据中心网络出口带宽与区域内标准机架数 之比 算力中心省级 骨干网接入 数据中心接入省级骨干网数量 算力中心城域 网接入 数据中心接入城域网数量 算内高性能、 智能化网络技 术应用 区域内采用超融合以太等高速网络技术的数据中 心占区域内数据中心总数的比值 模力 模型资源 大模型备案数

DeepSeek 联 网 助 手 文档问答 知识摘要 • 模型 + 训练平台 + 应用构建 平台 全链路能力。 • 提供从训练——推理——应 用的一站式丝滑服务体验 • 全面接入 deepseek 模型 大模型工具链支持大模型研发至应用全栈技术 算力 计算集群（ H20/A10 等） 国产算力适配 解决大参数量模型部署，提供超长上下文窗口 内置推理加速： 全新升级 Angel 推理加速能力，加速比可达 2 倍 大模型调用： 统一的大模型调用 API 及体验工具，大幅缩短业务 接入大模型能力周期 u 公有云自带容器底座 TKE u 私有化自带容器底座 TCS 腾讯云 TI 平台产品核心能力 面向实战的一站式大模型精调部署解决方案 AI 建模部署 大模型精调 u 快速试一试： • 面向具备简单开发能力的初级开发者、企 业运营人员。 • 可通过模型选择、提示词模版、 RAG 配 置能 力等加速大模型应用构建，实现与自 身业 务系统的无缝对接。 接入搜狗搜索增强 API ，一键开关，即可让 DeepSeek 实时 获取 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

系统结构 C/S B/S 中间件 ( 实时域 ) B/S 平台 ( 信息域 ) 数据特点 DI/DO AI/AO 枚举字符串环境参数、设备状态、故障 报警 全域、用户行为分析、外部系统接入数据 数据库 实时型、低时频数据刷新 关系型、离散型、全文搜索引擎数据库、大数据文件系统、 ( HDFS 、 Kudu 、 HBase) 布署与运行 本地、可脱上位机运行 本地、异地、云布署、不能脱机运行 系统结构 C/S B/S 中间件 ( 实时域 ) B/S 平台 ( 信息域 ) 数据特点 DI/DO AI/AO 枚举字符串环境参数、设备状态、故障 报警 全域、用户行为分析、外部系统接入数据 数据库 实时型、低时频数据刷新 关系型、离散型、全文搜索引擎数据库、大数据文件系统、 ( HDFS 、 Kudu 、 HBase) 布署与运行 本地、可脱上位机运行 本地、异地、云布署、不能脱机运行 大量在线逻辑控制在 BMS 边 缘计算内完成可减少北向 通讯 压力 ■ 扩展深度二次开发的 BMS 可 以替代 IBMS 70% 左右的 功能 BMS iBMS ■ 实时性不能满足要求 ■ 接入的非嵌入式系统越多风险 越大 ■ 对于复杂机电、大型综合体建 筑 ， IBMS 更不可能替代 BMS BMS 与 iBMS 空调机组管理 风机盘管管理 室内空气质量 业务实现层

Nacos-Controller : k8s 配置及服务同步 价值 • 可视化管理界面 • 配置变更实时推送 • 配置历史&回滚 • 配置灰度发布 • 跨k8s集群互通 • 非k8s异构发现 快速接入 • helm install & crd deploy • 全量一键双向同步 • 按需部分双向同步 项目地址：https://github.com/nacos-group/nacos-controller Nacos加密配置及解密权限 • 帐密全托管 数据库账号全托管，无需人工介入 • 运行时无损轮转 存量连接优雅切换，异常保护 • 0代码改造 配置化接入 Spring应用 spring alibaba nacos config nacos-client Nacos Server 5.加载&监听加密配置 Druid Connection 【Agent运行时配置统一托管】 • Agent组件管理平台，通过AgentId串连各组件 配置 2.【Agent侧快速集成】 • 基于AgentId封装各组件 API • AI应用侧框架SAA通过Agent API配置化接入 3.【安全零信任】 • 访问凭证加密托管 • 运行时无损轮转 4. 【A2A协议】 • Agent名片注册 • Agent编排 Nacos3.0 RoadMap • MCP 管理 •

分 配，满足不同阶段的性能要求。 其次，系统应提供开放的 API 接口，支持与其他系统的无缝集 成。通过标准化的数据交换协议（如 RESTful API 或 gRPC），外 部系统可以便捷地接入系统功能，实现数据的共享和服务的扩展。 此外，系统应支持插件机制，允许用户根据实际需求开发和加载自 定义功能模块，从而在不改变系统核心架构的前提下，灵活扩展系 统功能。 在数据存储方面，系统应采用可扩展的数据库设计，支持数据 通过标准化的 接口进行数据流转，确保系统的高效运行和灵活扩展。 数据采集层负责从多种数据源（如传感器、数据库、API 接口 等）获取原始数据，并进行初步的清洗和格式化处理。该层支持多 源数据接入，具备实时数据采集和批量数据导入的能力，确保数据 的完整性和时效性。 数据处理层是整个系统的核心部分，主要负责数据预处理、特 征工程和数据存储。该层对原始数据进行清洗、去噪、归一化等操 作， 控和容错机制。系统具备实时的性能监控和日志记录功能，能够及 时发现和解决潜在问题。同时，系统采用分布式存储和备份策略， 确保数据的安全性和可恢复性。 以下是系统各层的关键功能和技术选型：  数据采集层：支持多源数据接入，采用 Kafka 和 Flume 实现 实时数据采集。  数据处理层：基于 Spark 和 Hadoop 进行分布式数据处理， 特征工程采用 Scikit-learn 和 TensorFlow。