.......................................25 3.1 工程量清单编制..................................................................................27 3.2 预算编制与审核................................................. ..........................................................................34 4. DeepSeek-R1 在工程量清单编制中的应用...............................................36 4.1 自动识别与提取工程量数据............................ ...39 4.2 清单项的智能分类与编码...................................................................41 4.3 清单编制效率提升..............................................................................42 4.4 错误检测与修正..

医院、康养园。。。 企业总部 国企、私企 第 转 型 与 创 新 章 HD 智能工程中心 2017 年确定转型目标，从建筑智能化工程设计转入建筑机电 设备 通讯接口、物联网技术、集成技术等领域的研究。编制了湖南地标《湖南省 智能 建筑评价标准》一本、公开发表关于集成技术研究论文三篇，两人次经培 训与考 试获得物联网构建相关技能证书。 以建筑全生命周期管理为理念，建 立规划、设计、施工、运维协同的意识，

性变 革的可能。通过机器学习、自然语言处理和大数据分析等技术的结 合，人工智能能够显著提升审计效率、准确性和覆盖范围。在传统 审计流程中，约 60%的工作时间耗费在数据整理、异常识别和底稿 编制等重复性任务上，而人工智能的引入可将这部分工作的处理速 度提升 3-5 倍，同时将人为错误率降低至传统方法的 1/3 以下。 具体而言，人工智能在审计领域的应用主要体现在三个维度： 首先是自动 ———————————-| | 异常交易识别 | 基于图神经网络的资 金流向分析 | 可疑交易检出率提升 35% | | 底稿自动生成 | 按照 AS 2201 标准的结构化输出 | 编制时间缩短 60% | | 准则合规检查 | 实时对照 CAS 21 号等最新准则条款 | 合规问题发现率提高 28% | 具体到审计效率提升路径，DeepSeek 可构建端到端的智能辅 底稿自动化生成率将从当前的 15%提升至 65%以上，通过智 能体内置的 200+审计准则条款知识图谱和动态填充技术，能够自 动生成货币资金、固定资产等标准化模块底稿。某制造业集团年审 中，人工编制底稿耗时 120 人天，接入智能体后降至 42 人天，节 省 65%工时。 风险预警响应时效性实现突破性进展，通过实时分析被审计单 位 ERP 系统数据流，智能体可将重大错报风险识别节点从季度末提

.......................................................................................148 16.2 预算编制.........................................................................................150 16.3 成本控制 费用（万元） 硬件成本 800 软件成本 450 成本项 费用（万元） 人力资源成本 900 运维成本 605 不可预见费用 275.5 总预算 3030.5 16.2 预算编制 在预算编制过程中，首先需要明确 Deepseek 大模型在银行系 统部署的各项费用，包括硬件采购、软件开发、人员培训和运维成 本。硬件采购方面，主要涉及高性能计算服务器、存储设备及网络 设备的购置 培训场地的租赁等。假设每名员工培训费用为 5000 元，培训对象 为 50 名员工，则培训费用预算为 25 万元。同时，为确保培训效 果，建议增加 10%的预算用于培训评估和改进。 运维成本是预算编制中的重点，包括硬件维护、软件升级和数 据备份等。根据经验，硬件维护费用约为硬件采购总费用的 10%至 15%，软件升级费用约为开发总费用的 5%至 10%，数据备份费用 则根据数据量和备份频率而定，预计在每年

主决策能力方面的现状和未来发展。基于这些发现，我们 开发了一套成熟度模型，将自动化水平与机器自主决策相结合，对自主智能供应链的成熟度进行综合评分。 免责声明： 本文档所含材料反映了截至首页所示编制日期可获取的信息，但全 球形势瞬息万变，相关立场可能会发生变化。本内容仅为一般信息之目 的提供，未考虑读者的具体情况，且不应取代向我们的专业顾问进行的 咨询。在适用法律允许的最大范围内，对于本文中信息的所有准确性和

制定明确的项目进度节点和责任分配图表，确保每位成员的任 务明确。 此外，环境风险方面，如自然灾害（洪水、地震等）和突发公 共卫生事件对项目进度的影响也不容忽视。为此，可以采取以下预 防措施：  编制项目应急预案，对可能的自然灾害进行评估与应对策略的 设计。  确保项目实施过程中的安全标准，制定突发事件的快速反应机 制。  向当地政府及相关部门建立有效联系，及时获取灾害预警信 息。 料的额外支出。 4. 人员流动：关键技术人员的离职可能导致知识流失，替换新人 员的培训和上手成本也会造成预算增加。 为了有效应对预算风险，建议采取以下措施： 1. 详细预算编制：在项目初期，应进行全面的预算编制，包括人 员、设备、原材料和间接费用等各项成本，并为不可预见的支 出预留一定的缓冲资金。 2. 风险储备金管理：在预算中设置合理的风险储备金，按照项目 的特性和风险评估结果设置一定比例，以应对可能的预算超支

的扩展性和高可用性，配置冗余设备和负载均衡设备。此外，还需 采购必要的软件工具和开发框架，包括数据库管理系统、机器学习 平台和开发工具等。 预算的编制应全面考虑项目的各个方面，包括人力成本、硬件 采购、软件许可、培训费用和运维成本等。具体预算编制可参考以 下示例：  人力成本：项目经理 1 人，系统架构师 1 人，数据工程师 2 人，算法工程师 2 人，软件工程师 4 人，测试工程师 2

大模型的基本概念，梳理他们的期望与关注点。 2. 收集已有数据：通过分析城市轨道交通的历史数据和现有报 告，初步评估当前系统的运作效率和存在的问题。这些数据可 能包括客流量、故障记录、维护成本等。 3. 设计调研问卷：编制针对不同利益相关者的调研问卷，设置开 放式和封闭式问题，以便获取定量与定性信息。问卷每个部分 应涵盖需求、当前问题、期望功能等方面。 4. 进行深入访谈：与关键利益相关者进行面对面的深度访谈，挖 础。 需求调研收集的关键数据示例包括： 调研方法 数据类型 描述 问卷调查 定量数据 收集用户对不同功能的需求程度 深度访谈 定性数据 理解用户在实际操作中的痛点 历史数据分析 历史记录 编制出过往的故障与维护记录 在调研的过程中，项目团队还应持续关注行业内的最新技术发 展趋势，以及其他城市轨道交通系统中 AI 技术成功应用的案例， 以引导需求分析的方向。最终的需求调研与分析结果将成为后续系

AI 智能体应用服务的顺利上线提供坚实保障。 11.2 功能测试 在功能测试阶段，首要任务是确保商务 AI 智能体的各项核心 功能按照设计要求和业务需求正常运行。测试团队将根据功能规格 说明书编制详细的测试用例，覆盖所有关键功能模块，包括但不限 于自然语言处理、会话管理、数据分析和任务自动化等。测试过程 中，重点关注功能的完整性、准确性以及在不同场景下的适应性。 为了确保测试的全面性，测试用例将分为正向测试和异常测试

及深度学习算法，能够对未来一定时期内的成本进行精准预测。例 如，平台可以根据季节性波动、市场环境变化以及业务增长趋势， 预测下季度或年度的整体成本水平。这种预测不仅限于整体规模， 还可以细化到各个业务单元或部门，从而为银行的预算编制与资源 分配提供数据支持。 为了进一步优化成本控制，DeepSeek 还提供了智能化的成本 优化建议。通过对比实际成本与预算成本的差异，系统能够自动识 别出成本超支的领域，并结合业务需求提出具体的优化方案。例