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 短的迭代周期使得研发团队能够迅速响应市场变化，及时调整产品策略，推出符合用户需求的新功能。同时，较短的迭代周期使得团队能 够更快地收集用户反馈、分析用户需求，并根据反馈结果进行产品调整和优化。这种以用户为中心的开发理念有助于提升用户体验和满意 度，增强产品的市场竞争力。 多样化与跨领域应用 智能软件广泛应 2030年进一步提升至95%。鉴于智能汽车集成了自动驾驶辅助系统、智能导航及车联网服务等先进车载技术，车载智能软件的市场需求将持续上 扬。 下游分析 智能软件研发推动工业软件产业升级与加强全球竞争力。 通过引入人工智能、大数据、云计算等先进技术，智能软件能够显著提升工业软件的自动化、智能化水平，优化生产流程，提高生产效 率。2023年，中国工业软件市场规模显著增长至约2,414亿元人民币，实现了12 品化落地。 政策解读 该政策旨在，推动智能软件研发行业加速IPv6技术的应用与创新，促进网络基础设施升级，增强网络安全性和扩展性，支持开发更高效、安全的软件解决方案，助力 实现万物互联，提升国际竞争力和自主创新能力。 政策性质 指导性政策 数据来源: 工信部，国务院，科大讯飞，中国软件，用友网络 规模预测发市场规模 智能软件研发行业规模 政策梳理 8 政策名称 《质量强国建设纲要》

......................145 1. 引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融银行业面临着前所未有的 挑战与机遇。数字化转型已成为金融银行业提升效率、优化客户体 验、增强竞争力的必由之路。在这一背景下，DeepSeek 作为一款 先进的智能解决方案，凭借其强大的数据分析能力、智能决策支持 以及高效的业务流程自动化，为金融银行业提供了切实可行的应用 方案。 DeepSeek 产品创新：DeepSeek 的数据驱动模型能够帮助银行快速响应 市场变化，开发出更具竞争力的金融产品，满足多样化的客户 需求。 此外，DeepSeek 还具备高度的可扩展性和灵活性，能够根据 银行的具体需求进行定制化部署，确保与现有系统的无缝集成。通 过引入 DeepSeek，金融银行不仅能够提升自身的核心竞争力，还 能在数字化转型的浪潮中占据先机，实现可持续发展。 1.1 DeepSeek 入 更多的资源，以确保业务操作的合法性和透明性。此外，技术创新 的快速迭代对银行的技术基础设施提出了更高要求，如何有效整合 新兴技术如人工智能、区块链和大数据分析，成为银行提升运营效 率和竞争力的关键。最后，客户数据的隐私保护和安全性问题也日 益突出，银行需要建立更加严密的防护机制，防止数据泄露和欺诈 行为的发生。以下是金融银行业务的具体挑战：  市场竞争：如何在激烈的市场竞争中脱颖而出，提供差异化的

......................................139 1. 引言 在当今快速发展的商业环境中，人工智能（AI）技术的应用正 逐渐成为企业提升效率、优化决策和增强竞争力的关键策略之一。 商务 AI 智能体作为一种集成先进算法和数据分析能力的工具，不 仅能够自动化处理复杂的业务流程，还能通过深度学习和大数据分 析提供精准的商业洞察。因此，设计一套切实可行的商务 随着全球化进程的加速和数字经济的迅猛发展，企业在日常运 营中面临着越来越多的挑战，包括市场竞争加剧、客户需求多样 化、业务流程复杂化等。传统的管理模式和工具已经难以应对这些 挑战，亟需通过技术手段提升效率和竞争力。人工智能（AI）技术 的快速发展为企业提供了新的解决方案，尤其是在商务场景中，AI 智能体的应用能够显著优化业务流程、提升决策精准度并降低成 本。 在当前的市场环境中，企业不仅需要处理大量的数据，还需要 购买历史和偏好，推荐个性化的产品和服务，提升转化率。 综上所述，AI 智能体在商务场景中的应用具有重要的现实意义。 它不仅能够帮助企业应对复杂多变的商业环境，还能通过智能化和 自动化的手段，提升整体运营效率和竞争力。因此，制定一套切实 可行的商务 AI 智能体应用服务方案，对于企业在数字化时代的发 展至关重要。 以下是 AI 智能体在商务场景中的主要应用领域及其潜在效益 的对比： 应用领域 主要功能

提升用户体验、增强数据安全性、提供高效支持的挑战。 通过搭建一个人工智能行业的大模型 SaaS 平台，不仅可以满 足多样化的业务需求，还可以提供高效的技术支持和数据处理能 力，从而提升企业的核心竞争力。该平台将整合多种先进的自然语 言处理技术、深度学习算法及大数据处理框架，以实现全面的 AI 服务。 1.2 人工智能行业发展现状 近年来，人工智能行业发展迅速，已经成为全球经济结构转型 能，以满足不同市场客户的独特需求。具体的功能需求可能包括数 据安全保障、多语言支持、可视化界面设计等。 整体看，大模型 SaaS 平台的市场机会巨大，而实现盈利的关 键在于如何深入了解客户需求、掌握行业趋势，以提供更具竞争力 及个性化的解决方案。同时，持续的技术创新与良好的用户体验也 将在塑造市场地位和赢得客户信任中发挥重要作用。 2.1 目标市场确定 在当前数字经济蓬勃发展的背景下，人工智能行业中的大模型 SaaS 大型企业 大型企业在数据处理、客户关系管理、预测分析等方面对 AI 应用的依赖度越来越高。它们倾向于选择定制化的解决方案， 能够处理海量数据、提供深度学习和自动化功能，以提升创新 能力和市场竞争力。  中小型企业 中小型企业通常面临资源有限的问题，因此对云端 SaaS 平台 的需求巨大。这类企业需要低成本、易于使用的解决方案，以 便迅速实现数字化转型。简化的操作流程和灵活的定价模式是

格等多种形式的数据，确保信息全面覆盖。  预测精度：通过深度学习算法，模型能够提供高精度的成本预 测，减少人为误差。  实时更新：模型能够接入实时市场数据，及时更新成本预测结 果，帮助企业在动态变化的市场中保持竞争力。  用户友好性：虽然技术复杂，但模型设计了直观的用户界面和 操作流程，使得非技术人员也能轻松使用。 在实施 DeepSeek-R1 大模型时，企业需要确保数据的质量和 完整性，这是模型能 通过自然语言处理和机器学习技 术，能够对投标文件进行自动化评审，识别其中的合规性、技术性 和经济性要素，生成评标报告，大幅提高评标效率和准确性。此外， 模型还可以预测竞争对手的报价策略，为投标方提供更具竞争力的 报价建议。 为了更好地支持招投标管理，DeepSeek-R1 还可以集成到项 目管理平台中，实现数据的实时更新和共享。例如，招标方可以通 过平台发布招标公告，投标方在线提交投标文件，评标委员会在线 过高效的数据采集和预处理，能够从多个来源（如历史招标文件、 市场价格数据、供应商信息等）中快速提取有价值的信息，并进行 标准化处理。这使得招标方能够在短时间内获取全面、准确的市场 行情，从而制定更具竞争力的招标策略。 在招标文件编制阶段，DeepSeek-R1 能够自动生成标准化的 招标文件模板，并根据具体项目需求和市场条件进行智能调整。例 如，模型可以根据历史数据分析出不同项目类型的招标文件中的常

辅助风险管理 通过大模型技术，银行可以更高效地评估客户信用状况， 缩短信贷审批周期，提升客户体验。 优化信贷审批 大模型为银行提供智能化的业务解决方案，支持个性 化产品设计和精准营销，增强市场竞争力。 推动业务创新 大模型技术对金融业变革的推动作用 企业架构建模在转型中的核心价值 • 企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 • 帮 业务执行的紧密结合。 实现战略落地 • 通过企业架构模型，银行能够打通业务与技术的壁垒，实现业务流程与 IT 系统的高效协同。 • 提升业务敏捷性，使银行能够快速响应市场变化和客户需求，增强竞争力。 促进业技融合 • 企业架构建模帮助银行梳理和整合各项业务能力，形成全面的能力地图，为数字化转型提供 清晰的方向和路径。 • 支持资源优化配置，提升运营效率，降低转型成本。 构建全能力地图 产业链上下游企业建立合作伙伴 关系，共同构建数字化转型生态， 实现资源共享、优势互补和协同 发展。 与科研机构合作，开展前沿技术 研究和创新项目，推动大模型技 术在金融领域的应用和发展，提 升银行的技术竞争力和创新能力。 建立开放的技术平台和创新孵化 机制，吸引外部创新资源和人才， 推动金融科技领域的创新和应用， 提升银行的创新能力和市场竞争 力。 产学研合作与生态共建策略 13 未来演进与持续创新

务模式的深刻变革，还将重塑保险行业的竞争格局和生态体系。通过精准预知风险、主动管 理风险，大模型技术将助力保险公司实现从“粗放预测”向“精准预知”、从“等量管理”向“减 量管理”的转型升级。这一转变不仅将提升保险公司的核心竞争力，还将为消费者提供更加 个性化、高效、便捷的保险服务，推动保险行业向更高质量、更高效率、更高附加值的方向 发展。 在全球金融格局深刻调整、中国经济高质量发展的背景下，保险业作为国民经济的重 （6）闭源与开源模型的动态平衡 随着大模型技术的普及，越来越多的企业和研究机构开始开放其模型和算法，以促进 �� 更广泛的研究和应用。然而，一些领先的技术公司仍然选择保持其模型的封闭性，以确保 商业竞争力和知识产权的保护。这种闭源与开源的动态平衡，带来了技术创新的快速迭代， 促进了知识的共享和行业的合作。 闭源模型：一些大型科技公司继续开发和维护他们的闭源模型，如OpenAI的GPT-4和 百 求。 智能化转型加速：大模型技术的引入加速了保险业的智能化转型进程。通过与区块链、 物联网等先进技术的结合应用，保险公司可以构建更加安全、高效、透明的数字化服务体 系，提升整体服务水平和市场竞争力。 综上所述，大模型技术在保险业的初步应用成效显著，不仅提升了效率、降低了成本、 优化了服务，还激发了行业的创新活力。随着技术的不断发展和应用的深入拓展，大模型技 术将在保险业中发挥更加重要的

《上海市推动人工智能大模 型创新发展若干措施 （2023-2025 年）》 2023 年 10 月 实施大模型创新扶持计划。支持引进高水平创新企业，支持本市创新主体打造 具有国际竞争力的大模型，鼓励形成数据飞轮，加速模型迭代，对取得重大成 果的予以专项奖励。实施大模型示范应用推进计划。重点支持在智能制造、生 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 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 “推进人工智能、机器学习发展以全面解决美国国家安全和国防需求的相关技 术。”在设立本委员会时，2019 财年约翰〃S〃麦凯恩国防授权法案第 1051 节指示 NSCAI 从国家竞争力的角度审视人工智能及其维持技术优势的手段、 国际合作和竞争力的趋势、促进基础和先进研究投资的方式、劳动力和培训、 军事使用的潜在风险、伦理问题、建立数据标准和激励数据共享，以及人工智 能的未来发展等方方面面。 美国白宫

营管理与运维服务的效率与质量。企业通过智能化升级，增强综合竞争力，抢 占未来产业发展制高点 口每一次科技与产业革命都形成了符合当时需求的新质生产力。历史证明，技术 革命催生了全新的产业格局，推动生产方式的优化与系统性重构 Al 是一场通用技术革命，预计将对各行各业带来深远的影响，推动全社会生产力 和竞争力的提升 ! 能源领域：人工智能赋能能源领域的数字化变革

对历史数据的深度学习，大模型能够识别出潜在风险因素，为临床 医生提供科学的决策依据。例如，预测患者住院的可能性、疾病进 展的风险等，为医疗资源的合理配置提供支持。 此外，大模型的可扩展性和适应性使其在快速变化的医疗环境 中保持竞争力。随着医疗技术的进步和数据量的爆炸性增长，大模 型能够持续进行再训练，以适应新的数据模式和临床指导方针。这 一特性保证了模型在实际应用中能保持高效性与准确性。 以下是大模型在医疗场景中的具体优势总结： PixelCNN 和 PixelSNAIL，在生成过程 中通过逐步生成每一个元素来保持连续性。而扩散模型通过模拟数 “ ” 据分布的逐步 去噪 过程，生成高维数据，特别是在图像生成领域 表现出了竞争力。 综上，当前 AI 生成式大模型的发展格局展示了多样化的主流 算法，各具特点且适用于不同的应用场景。这些算法的进步推动了 医疗领域的创新应用，为医疗数据的处理、分析和生成提供了强大 的技术 展。以大型医院为例，若通过 AI 系统将误诊率降低 1%，每例病人 可节省的成本将是数千美元。而在整个医院运营中，这样的节省将 显著增加医院的经济效益。 同时，AI 生成式大模型的实施还能够提升医院的市场竞争力， 吸引更多病人，提高医疗服务的质量与满意度。这一切都将为医院 带来更高的经济回报。 为了更直观地展示经济可行性，我们可以用 mermaid 图示表 示收入与支出的趋势： 最终，AI 生成