产业规模不断壮大，核心产业规模已接近5,800亿元。同时，中国已形成了京津冀、长三角、珠三角三大人工智能集聚发展区，拥有超过4400家 核心企业，数量位居全球第二。此外，中国在人工智能基础设施方面亦表现突出，占地规模同样位居全球第二，且智能算力占比超过25%。人工 智能在智能软件研发行业的推动作用日益显著，具体表现在提升开发效率与质量、引领开发模式创新、强化软件个性化与智能化特性，以及加速 水平，促进节能减排和技术升级。 政策性质 指导性政策 智能软件研发行业的市场集中度较高。智能软件研发行业呈现以下梯队情况：第一梯队公司有科大讯飞股份有限公司、用友网络科技股份有 限公司、上海宝信软件股份有限公司等；第二梯队公司有中国软件与技术服务股份有限公司、北京金山办公软件股份有限公司、金蝶软件（中 国）有限公司等；第三梯队有北京超图软件股份有限公司、浪潮软件股份有限公司等。 头部企业融合云服务与软件推出S

information 》》》 普通型知识 流程型知识 要素型知识 列表型知识 场景化 小富机器人优势不特色 传统一代机器人癿工作过程示意 第一步 获取业务文档 第二步 人工加工形成 Q&A 使用技术：关键字 + 同义词 + 句式 挑战：后台知识加工自动化程度较低 第三步 逐条 Q&A 人工维护入库 “ 余额查询” 出现过大约 250 种表达方式 试图人工穷举自然语言的所有表达 业务乊间无法复用 对每个句式、 每种表达斱式， 配置关键词 用智慧发现信息价值 Discover information 问 答 题 案 小富机器人优势不特色 小富机器人癿工作过程示意 第二步 批量导入，自动打业务标签 无须逐条整理 FAQ 第三步 用户问题语义分析，业务标签匹配 业务建模 + 概念资源 + 语义分 析 第一步 业务建模 用智慧发现信息价值 Discover

浙江大学 DeepSeek 系列专题线上公开课（第二季） 从大模型、智能体到复杂 AI 应用系统的构 建 —— 以产业大脑为例 肖俊 浙江大学计算机学科与技术学院人工智能研究所 2025 03 杭州 • 大模型推理能力快速提 升 • 推理模型和思维链 (CoT) • 智能体是什么？ • 四链融合产业大脑案例 提纲 大模型推理能力快速提升 开始模仿人 脑进行大量 数据的标记 /2422923 • 撰写调研报告： 调研特斯拉 FSD 和华为 ADS 这两个自动驾驶 系统 一个具体的例子 • 撰写调研报告： 调研特斯拉 FSD 和华为 ADS 这两个自动驾驶 系统 第二步：调用 WebBrowseAndSummarize 工具浏览网页并总结网页内容（此工具调用了 LLM ） 第三步：调用 ConductResearch 工具生成调研报告（此工具调用了 LLM

重庆 部署实施“人工智能+”行动 山东 建立科技创新和产业创新融合机制 湖北 到2030年，具有全国影响力的科技创新高地加快形成 -10- DeepSeek影响：格局被打乱，AI竞争进入第二阶段 C端AI应用市场格局重构，新入局者迎来机遇 B端客户全面评估DS影响，重新论证基础模型选型 DS国内登顶、全球仅次于GPT，月均活跃用户数跃居第一， 全球全端DAU近1.2亿；纳米AI搜索（原360）将其核心模 等央 国企均在拥抱对接或重新研判 DS开源策略全面冲击基础模型商业模式，将大厂在C端、B端过去一年构建的技术优势拉回同一起跑线 ，市场竞争从一阶段比拼模型能力，进入比拼应用、数据、工程化交付能力的第二阶段 -11- 目录 Contents 02 03 01 04 05 -12- 中美在AI领域的对比：人才与技术 n 我国高端人才的数量和密度跟美国有明显差距 n 我国AI领域重大原创性成果的数量落后于美国

在此背景下，行业对智能工具的诉求呈现三个关键特征：第 一，处理速度需要达到千万级数据/小时的吞吐量，某四大会计师 事务所的测试数据显示，当响应延迟超过 2 小时时，审计师的决策 准确率会下降 17%；第二，分析维度必须覆盖 100+风险指标实时 交叉验证，如下表所示的风险指标覆盖率对比： 指标类型 传统工具覆盖率 行业要求标准 财务异常 68% 95% ≥ 合规性条款 52% 90% ≥ 关联交易 构建集成学习框架，采用 XGBoost 为主模型、LightGBM 为辅助 模型的级联结构。特征工程阶段需嵌入审计专家规则： 1. 第一阶 特征：原始财务指标（流动比率、资产负债率等） 2. 第二阶特 征：动态衍生指标（同比波动率、行业偏离度） 3. 第三阶特征： 关联方交易网络特征（通过 Graph Embedding 生成）。 模型训练采用 5 折时间序列交叉验证，防止数据泄露。关键参 |财务数值|92.3%|异常交易筛查| |法律条款|88.7%|合规性 检查| |时间节点|95.1%|时序分析| |人员职务|84.5%|关联方识 别| |业务流程|81.2%|内控评估|  第二阶段：采用 DeBERTa-v3 模型构建审计问答系统，在 2000+审计工作底稿上微调，实现： 审计语义分析增强 1. 构建审计领域本体库，包含： - 500+财 务舞弊模式的特征短语

SMOTE 算 法 ， 合成每类别提示对应数量的新的提示样本。 一段时间内征兆变量的平 口根据评估结果对诊断准确率较低的故障 类别按照比例生成额外提示，以提高训 第一段提示中 的数据样本 第二段提示中 的数据样本 第 n 段提示中 的 数据样 本 合成 样 本 序号 题 目 年份 期刊 1 Generative pre-trained transformers (GPT)-based 口长 期在开发一线，有死磕的工匠精神、永不放弃的热情、有核心团队 赵阳博士亲自架构和开发 90% 内核代码，基于 Rust 语言 第一代： 2018 第二代： 2021 第三代： 2022 第四代： 2023 第五代： 2024 ,The Rust Programming Language

目标 研究成果 类别 第一代 离散特征和 KPI 特征识别及统计算 法 拟合异常结果 Ft-tree LogParse 任务数据驱动 第二代 日志文本生成 token 深度学习 拟合异常结果 LogAnomaly LogStamp 第三代 段落日志和跨域日志 预训练语言模型

网关和中间件实现数据交换和业务流 程的自动化。 具体实施步骤如下：  第一层是数据集成层，使用 ETL 工具定期从各个业务系统中抽 取数据，并进行清洗和转换，确保数据的一致性和准确性。  第二层是服务集成层，通过 RESTful API 和 SOAP 协议，实 现不同系统之间的服务调用，支持实时数据交互和事务处理。  第三层是流程集成层，利用 BPM 工具定义和执行跨系统的业 务流程，确保各个业务环节的顺畅衔接。 智能体的广泛应用，企业可通过 以下方式实现直接和间接收益：  直接收益：通过成本节约和效率提升，企业可在短期内实现显 著的财务回报。例如，实施 AI 智能体后，预计第一年可实现 10%的成本节约，第二年及以后年度的成本节约率将稳步提升 至 15%。  间接收益：AI 智能体通过优化业务流程、提升客户满意度以及 增强市场竞争力，为企业带来长期的商业价值。例如，通过 AI 智能体的客户关系管理功能，企业可提升客户保留率，据 和其他必要措施，确保其收集 的个人信息安全，防止信息泄 法律法规名称 关键条款 业务操作要求 露、损毁或者丢失。 数据安全法 第二十一条 数据处理活动应当符合国家数 据安全标准，采取技术措施和 其他必要措施，保障数据安 全。 个人信息保护法 第二十五条 个人信息处理者在处理个人信 息前，应当明确告知个人信息 的处理目的、方式、范围等事 项，并取得个人的同意。 通过上述措施和要求的实施，可以确保商务

第一阶段是前期准备，这一阶段预计需要一个月的时间，包括 项目启动、团队组建和需求调研。在这一阶段，项目组将确定参与 人员，明确各自的职责，同时与相关公共安全部门沟通，收集需 求，分析现有视频监控系统的数据情况。 第二阶段是技术选型与系统设计，预计用时两个月。在此阶 段，团队将评估合适的 AI 技术方案，选择适合的 AI 大模型，并根 据需求调研的结果进行系统架构设计和功能模块规划，确保系统的 可扩展性和灵活性。 打斗或异常奔跑等情 况，并通过对视频数据的智能分析，自动生成警报，及时通知相关 部门进行处理。实施后的统计数据显示，盗窃案件的发生率下降了 30%，并显著提高了警方处置突发事件的响应速度。 第二个案例涉及到大型活动的安全管理。为了确保群众活动的 顺利进行，相关部门引入了 AI 视频分析技术，对活动现场进行实 时监控。通过对参会人员的行为识别，系统能够快速识别出不法分 子和潜在的安全风 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 险评估、应急响应及资源配置等内容。该书不仅为理解公共安全政 策提供了基础，而且为后续 AI 技术的引入奠定了理论基础。 其次，《人工智能在公共安全中的应用》则详细讲述了

vCPU 性能。在核心数量、算力密度、内存与 I/O 升级和AI 深度优化，以及多场景性能上， 至强® 6性能核处理器均有全面突破。 图3. 英特尔®至强®代际演进 来源: Intel 代际规格 第二代英特尔®至强®可 扩展处理器 第四代英特尔®至强®可 扩展处理器 英特尔®至强®6900 性能核处理器 128 核 60 核 28 核 最高单路 内核数 内存 PCIe AI加速器 AVX-512(VNNI)