高 集市区 缓冲区 1. 最终交易价格： 13,965 万元。 2. 交易标的： 晓奥享荣 3. 是否构成借壳上市： 不构成借壳上市 4. 股份发行价格： 17.36 元 / 股 5. 支付方式： 新时达以发行股份及支付现金相结合的方式 6. 是否构成上市公司重大资产重组： 构成上市公司重大资产重组 7. 本次交易对上市公司影响 本次交易将进一步优化公司业务结构、完善公司在运动控制及机器人业务领域的产业链、扩大

出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本报告所载的资料、工具、意见、信息及 推测只提供给客户作参考之用，不构成任何投资、法律、会计或税务的最终操作建议，本公司不就报告中的内 容对最终操作建议做出任何担保。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。 n 市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负

建议， 帮助企业实现成本最小化和效益最大化。 首先，在项目初期阶段，DeepSeek-R1 可以根据历史数据和 市场行情，结合项目的具体特点，快速生成初步的成本估算。通过 对比不同方案的成本构成，模型能够识别出潜在的成本优化点，例 如材料选择、施工工艺优化等。这种基于数据的预测分析为后续的 详细预算编制提供了科学依据。 在施工阶段，DeepSeek-R1 能够实时监控项目的成本动态。 识别最佳采购时机。 - 人工成本分析：对比不同施工队伍的效率，优化人力资源配置。 - 机械成本分析：评估机械设备的利用率，避免闲置或过度使用。 通过这种多维度的分析，企业可以更好地理解成本构成，并制 定针对性的成本控制策略。 最后，在项目收尾阶段，DeepSeek-R1 能够生成详细的成本 结算报告。报告中不仅包含实际成本与预算的对比分析，还会指出 成本控制中的亮点与不足，为后续项目提供经验借鉴。同时，模型 提供了详细的成本分解功能，能够将总 成本细分为各个子项目，如结构、装饰、机电安装等，并进行逐一 预测和审核。这不仅提高了成本控制的精度，还有助于识别潜在的 成本节约点。例如，通过分析装饰工程的成本构成，模型可能发现 某一材料的价格存在下降趋势，建议项目管理者提前采购以降低成 本。 最后，DeepSeek-R1 的成本预测与估算模块还具备可视化功 能，通过图表和报告的形式展示预测结果，使得复杂的数据分析结

最新旗舰模型：GPT-4o，该模型具 备强大的多模态实时交互能力。其对音频输入的响应时间最短为0.232秒，平均为0.32秒， 智能化、高效化PC的需求。在产业链方面，AI PC的兴起对芯片厂商构成利好，推动其技术 创新与产品迭代。例如，高通、微软推出的基于骁龙X Elite芯片的“Copilot+PC”以及英特 尔的下一代酷睿Ultra 200V系列Lunar Lake处理器，都是针对AI 随着金融科技的快速发展，越来越多的科技公司进入保险市场，利用大数据、人工智 能等技术提供创新的保险产品和服务，加剧了市场竞争。这些新兴公司通常具有更强的 技术创新能力和更快的市场响应速度，对传统保险公司构成了巨大的挑战。他们通过提 供更灵活的定价策略和更高效的服务流程，吸引了大量客户，迫使传统保险公司必须加 快自身的创新步伐。 2.战略视野与行业篇 2.1 全球保险行业的发展趋势 2.1.1保险业面临前所未有的挑战 技术。 在设计提示词时，需要考虑几个关键要素。首先，提示词应该直接和具体，避免使用含 糊或多义的词汇，以减少歧义。其次，一个优秀的提示词通常包含指令、上下文信息和期望 的输出格式，这些元素共同构成了一个提示词模板。设计者可以根据模型的特点和擅长处 理的格式来定制这些模板，并通过实验来找到最佳的提示词组合。 提示词工程的优势在于，它允许我们在不修改或重新训练大型模型的情况下，通过调 整输

预期行业整体回报低于基准指数整体水平-10%以下。 法律声明 本报告仅供海通证券股份有限公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。在任何情况下， 本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致 的任何损失负任何责任。 本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能 的的价格、价值及投资收入可能 会波动。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。 市场有风险，投资需谨慎。本报告所载的信息、材料及结论只提供特定客户作参考，不构成投资建议，也没有考虑到个别客户特殊的 投资目标、财务状况或需要。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况。在法律许可的情况下，海通证券及其所属 关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交

化 部 署 ， 也 可 根 据 需 求 替 换 模 型 基 座 和 场景数据 ， 快速输出定制化模型能力 ， 此外可根据客户 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

识生产，具有强烈社会弥漫性特点[24-25]。与单学科或 多学科的知识生产不同，知识生产者并不是按照传 统的学科结构整合，而是复杂灾害情境下产生的问 题处理需求而整合。随着问题的出现，涉及问题处 理的各种不同关系的个体构成了知识生产网络互相 联结的节点，问题解决过程中产生的知识内嵌于这 个网络中，即存储在参与问题解决的生产场所的个 体和组织中。当下一个问题出现时，新应用场景中 的节点重新联结形成，进入新一轮问题解决。在这

度搜索解决方案。 1.4 项目团队组成 项目团队组成为 DeepSeek 智能体开发项目的成功实施提供了 坚实的人才保障。团队采用扁平化矩阵结构，确保各职能部门间的 有效沟通与协作。核心团队由以下五个专业组构成：技术研发组负 责智能体核心算法的设计与实现，成员包括 3 名高级算法工程 师、2 名系统架构师和 1 名数据科学家；产品设计组专注于用户体 验与界面设计，由 2 名产品经理和 1 名 UI/UX 名后端开发工程师和 2 名前端开 发工程师；质量保障组确保系统稳定性与可靠性，包括 2 名测试工 程师和 1 名 DevOps 工程师；项目管理组统筹整体进度，由 1 名项 目经理和 1 名项目助理构成。 团队成员的选拔严格遵循行业标准与项目需求，确保每位成员 都具备相关领域至少 3 年以上的工作经验。技术研发组成员均拥有 计算机科学或相关专业的硕士及以上学位，其中 60%曾参与过类似 规 供坚实的 基础。 4.1 总体架构设计 在 DeepSeek 智能体开发通用方案的系统架构设计中，总体架 构采用分层设计思想，以确保系统的模块化、可扩展性和高效性。 架构主体由四个核心层次构成：数据接入层、智能处理层、业务逻 辑层和用户交互层。每个层次之间通过标准化的接口进行通信，确 保系统的灵活性和可维护性。 数据接入层负责与外部数据源进行交互，支持多种数据格式 （如 JSON、XML、CSV）和协议（如

Instruct2Act[51] 提出了一种框架, 通过大语言 模型将多模态指令转换为机器人操作任务的序列化 动作. 该框架的核心在于利用预训练的大语言模型 生成 Python 程序, 这些程序构成了一个全面的感 知、规划和动作循环. 在感知部分, Instruct2Act 使 用预定义的 API 调用多个基础模型, 其中 SAM 用 于精确定位候选对象, 而 CLIP 模型用于对象分类. Instruct2Act 以 完成复杂任务. ALOHA[37] 通过人类操作员使用一对机器手臂 来演示任务, 在操作员操控时记录下机械臂的关节 位置, 与来自 4 个摄像头 (顶部、前置、左手腕和右 手腕) 的图像流共同构成观测值, 并将这些观测值 用于训练端到端模型, 使得机械臂能仅凭 RGB 图 像输入独立完成复杂任务. 尽管 ALOHA 提供了廉 价的模仿学习方案, 但受限于机械臂系统, 操作只 能在实验室环境内完成

身或发布方对该第三方提出警告、投诉、发起 诉讼、进行上诉，或谈判和解，或在认为必要的情况下参与共同维权。 完整性：以上声明和本页内容以及本平台所有内容（包括但不限于文字、图片、图表、视频、数据）构成不可分割的部分，在未详细阅读并认可本声明所有条款的前提下，请勿对 本页面以及头豹所有内容做任何形式的浏览、点击、引用或下载。 附录