2月6日，网易有道宣布旗下有道小P、Hi Echo、有道词典、QAnything、有道智 云等产品全面接入DeepSeek推理能力进行升级，深化AI技术与教育场景的结合； 后于2月18日推出AI原生学习硬件产品答疑笔SpaceOne。网易有道通过将全产品 线接入DeepSeek、加速智能硬件创新，推动AI教育场景的深化与成本优化。 1、底层技术融合：构建DeepSeek-R1的通用智能推理能力与自研教育垂类大模型 “子曰”结 网易有道对DeepSeek的抢滩布局快速且全面，覆盖软件（翻译、口语、伴学 APP）、硬件（词典笔）、AI平台（有道智云）全场景，形成“入口级硬件+高频 软件+底层模型”的AI教育生态。预计随着DeepSeek融合深化，网易有道将加速 升级“有道小P 2.0”、持续推出具备全新推理大模型能力的智能硬件产品。 四、以DeepSeek为代表的高性能低成本通用模型将加速 推动AI教育产品、场景创新 DeepSee

廊坊市、张家口市、大同市、广州市、杭州市等位居前列。 我国算力产业发展已取得一定进展，但产业数字化转型进程仍 面临诸多挑战：区域间算力发展水平差距较大，综合算力协同发展 潜力尚待充分挖掘，亟需通过深化一体化算力网建设，强化统筹协 同与动态优化能力；全面提升算力供给质效，加速推动结构的迭代 升级；夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进；构建绿色低碳 体系，加速基础设施绿色升级；深度开展融合创新实践，助力产业 ........................................................................................... 36 （一）深化一体化算力网，强化统筹协同与动态优化.................................. 36 （二）提升算力供给质效，推动结构迭代升级...................... ...................38 综合算力指数 （四）构建绿色低碳体系，加速基础设施绿色升级...................................... 38 （五）深化融合创新实践，助力产业生态繁荣发展...................................... 38 附件一 数据来源...............................

DeepSeekMath项目则充分利用深度学习技术的优势，创造性地生成了包含多种难度级 别与问题类型的复杂数学题目及其解答。这一举措不仅丰富了合成数据的维度，还显著提 升了模型在处理复杂数学问题时的性能表现，尤其是在深化对数学概念的理解与应用能 力上，更是展现出卓越的成效。 合成数据的应用，不仅有效克服了现实世界数据在获取难度、规模限制及多样性不足 等方面的挑战，更为开发出更加健壮、可靠且公平的大模型奠定了坚实基础。具体而言，合 在医学影像领域，大模型被用于辅助医生进行疾病诊断和治疗。通过训练大模型，可 以实现对医学影像的自动分析和诊断，提高诊断的准确性和效率。这种能力对于提高医疗 水平、保障患者健康具有重要意义。 2024年，大模型浪潮正式迈入应用深化与广泛落地的关键阶段。在保险行业，大模型 的应用同样由初步探索逐渐走向深入发展，其成效与价值日益显现。 1.2 大模型技术在保险行业的应用现状及成效 自ChatGPT震撼登场以来，保险行业迅 的需求。客户越来越期望获得个性化的保险解决方案，这要求保险公司能够提供定制化 的产品和服务。例如，年轻消费者更倾向于通过在线渠道购买保险，他们期望获得即时的 报价和便捷的理赔服务。同时，客户对保险产品的理解也在不断深化，他们需要更透明、 更灵活的保险产品，以适应他们多变的生活需求。 （3）市场竞争的加剧 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

探索以区块链为核心技术、以数据为关键要素，构建下一代互联网创新应用和数字化生态。面向新一代移动信息网络、类脑智能等加快软件产品研发，鼓励新产品示 范应用，激发信息服务潜能。 政策解读 该政策旨在，促进智能软件研发行业通过强化技术创新、深化应用领域及优化产业结构，推动智能化与实体经济深度融合，加速培育新兴产业生态，提升行业整体竞 争力和自主创新能力，助力数字化转型。 政策性质 指导性政策 政策名称 《关于推进IPv6技术演进和应用创 营活动；不得从事国家和本市产业政策禁止和限制类项目的 经营活动。） 14 财务数据分析 竞争优势 用友网络科技股份有限公司，是中国及亚太地区领先的企业数智化软件与服务提供商，专注于信息技术在企业与公共组织中的应用。用友不断深化AI技术的 开发和应用，通过其智能软件研发业务为客户提供包括但不限于智能制造、财务管理、供应链管理等领域的智能化解决方案，帮助企业实现业务在线、数据 驱动以及智能运营的能力进阶，成就数智企业，推动社

技术落地：基于自研的“工银智涌”平台引入 DeepSeek 开源模型 应用场景：构建财报分析助手、 AI 财富管家等 10 余个场景，提升复杂数据处理能力 技术亮点：通过模型轻量化技术降低推理成本，计划围绕“领航 AI+ 行动”深化算力、数据与模型的协同创新 建设银行 技术落地：总行完成 DeepSeek 定制化训练，全集团推进生成式 AI 体系化应用。子公司通过总行平台按需调用模型，严禁自行接入外部模型，保障技术 可 控性

题解决中生产的新知识，在参与到下一轮问题解决 时应用到新的应用场景中，促进应急知识的转移和 应用。在这样一个人机协作的知识生产模式下，应 急知识的应用与创新之间存在着一种互相促进和动 态循环的关系，一方面，创新又不断拓展和深化应 急知识的应用范围和效果；另一方面，应急知识的有 效应用能够激发新的创新需求和解决方案，使得应 急知识体系能不断迭代演进，成为应急管理创新的 内在资源和动力。 3.2 知识管理新模式下的智慧应急大脑概念框架

化与升级是提升城市轨道交通服务能力的关键，必须紧密结合实际 运营情况和技术进步，确保系统能够适应未来的多样化需求。 9. 持续发展与前景展望 在城市轨道交通行业，AI 大模型的持续发展与前景展望主要体 现在技术革新、应用深化、市场需求以及政策支持几个方面。随着 科技的不断进步，AI 技术在大数据处理、机器学习和智能优化方面 展现出巨大的潜力，将推动城市轨道交通系统的智能化、精细化管 理。 首先，技术革新将进一步提高 站运营、列车调度和乘客流动管理等领域取得显著进展。通过对历 史数据的分析与实时数据的融合，AI 系统能够为运营方提供智能预 测、动态调整策略和风险预警功能，有效提升运营效率和安全性。 其次，应用深化将在多个层面推动行业发展。在日常运营 中，AI 大模型可用于制定更加科学的列车运行图，进行故障检测和 车辆健康管理。此外，在乘客服务方面，AI 技术能够实现个性化的 出行方案推荐、智能引导和信息推送，提升乘客体验。城市轨道交 提前布局，抓住 AI 技术带来的机遇，以实现更高效、更安全的城市轨道交通系统。 10.2 最后建议与展望 在城市轨道交通行业的 AI 大模型应用方案中，未来的展望与 建议主要集中在技术应用的深化、体系建设的完善及行业协同的加 强等几个方面。 首先，建议轨道交通运营企业加快 AI 技术的引入和应用，尤 其是在数据采集、处理和分析方面。目前，城市轨道交通系统运营 所产生的数据量庞大，如何高效利用这些数据进行智能决策，将成

据利用效率，实 现资源的共享与协同。 5. 推动铁路沿线的绿色管理，通过智能化手段实现更为高效的资 源配置与环境保护。 本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进步以及区域协调发展起着不可或缺的作用。首先，铁 技术迭代与升级 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用方案中，技术的迭代与 升级是确保系统持续有效、适应不断变化需求的关键环节。未来的 发展将集中在数据处理能力的提升、算法模型的优化、系统集成的 深化等多个方面，确保项目的可持续发展和优化。 首先，数据处理能力的提升将通过引入更先进的计算架构和加 速硬件来实现。例如，利用 GPU 集群和边缘计算设备，可以显著 提高数据的实时处理速度，降低延迟，使得大模型的推理效率得到 可以构建更加全面和准确的模型。此外，迁移学习能够有效利用已 有领域的知识，加速新模型的训练过程，减少所需的数据量。例 如，本地的铁路沿线特征可以通过迁移学习快速适应全国范围内的 不同环境。 在系统集成的深化方面，将推动与其他系统的互操作性，尤其 是与运维管理系统、交通调度系统等的联动效应。通过开放 API 或 采用微服务架构，可以实现不同系统间的数据共享和功能协调，提 升整体工作效率。 此外，

物医药、集成电路、智能化教育教学、科技金融、设计创意、自动驾驶、机器 人、数字政府等领域构建示范应用场景，打造标杆性大模型产品和服务。 国务院 《2024 政府工作报告》 2024 年 3 月 深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际 竞争力的数字产业集群。实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化 应用，推进服务业数字化，建设智慧城市、数字乡村

的信息互通与合作。 未来的技术创新无疑是一个多维度的生态系统，涉及算法优 化、硬件升级、数据治理及用户体验等各个方面。通过以上的技术 进步，AI 大模型视频智能挖掘在公共安全的应用将不断深化，为社 会治理提供更为强大的支持和保障。 10. 参考文献 在公共安全领域，引入人工智能（AI）大模型用于视频智能挖 掘的应用已经逐渐成为一种趋势。为了支持本方案的有效实施，以 下是相关领域的重要参考文献和资源。 领域引 入 AI 大模型进行视频智能挖掘的方案具有切实可行性与前瞻性。 10.1 相关书籍 在公共安全领域，引入人工智能（AI）大模型视频智能挖掘的 应用方案，需要借鉴和参考一些相关书籍，以深化对行业、技术与 实施的理解。以下是几本在这一领域具有参考价值的书籍。 首先，理解公共安全的基本概念和背景至关重要。《公共安全 管理（第二版）》提供了公共安全管理的基本框架和理论，包括风 险评