1、突破单一模型局限，将教育垂类大模型与DeepSeek深度融合，结合DeepSeek 拆解复杂问题和语言交互的强项、及九章大模型深耕数学推理与学科知识图谱的优 势，实现精准分析/定位/回溯知识点、强化逻辑推理并显化思维路径、理解并输出 多模型内容，从而形成启发式引导思考的能力。 2、布局硬件+软件，以DeepSeek深度思考模式弥补传统教育硬件“重答案轻思 维”的短板，并开发新AI学习应用，集成自研讲解视频与高频AI学习工具，放大自 通用模型将加速 推动AI教育产品、场景创新 DeepSeek引发的行业热潮，标志着通用大模型能力提升、成本降低为AI教育规模 化落地带来了关键转折点。未来，通用大模型将主要以两大路径赋能AI教育企业： l 路径一 教育企业自研教育大模型，融入DeepSeek 等通用模型能力 以DeepSeek为代表的通用大语言模型为基座，教育垂类大模型为核，以减少通用 大模型应用于教育领域所出现的机器幻 如，松鼠Ai主要依靠自研垂类大模型能力进行智适应教育，同时广泛接入包括 DeepSeek在内的大语言模型，但大语言模型的使用在产品中占比仅约10%。 l 路径二 教育企业直接合作基座大模型发展AI教育产品/服务 教育企业直接引入优质大模型，以API云端调用发展AI教育的路径愈发清晰、可 行。通过合作头部大模型，教育企业可节省技术、算力等方面的资金与人员投入， 更专注于应用场景，发挥自身学情数据、教育业务、行业认知层面的优势，深度挖

................................................................................188 10.1 智能审计的长期发展路径................................................................................................... 条，每个审计结论都必须具备可验证的逻辑路径。以下为审计智能 体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 异常交易识别时效 72 小时 ≤24 小时 200% 全量数据分析覆盖率 12% ≥90% 650% 审计调整事项回溯准确 率 68% ≥95% 40% 为突破这些限制，领先机构已开始探索智能审计路径。德勤 2024 年技术展望显示，采用机器学习模型的审计项目将关键风险 识别速度提升 3 倍，但模型可解释性不足导致 35%的审计结论难以 通过监管复核。这揭示出当前 AI 应用需要解决的核心矛盾：如何

设 中的应用前景，针对当前智慧应急中面临的挑战以 及业务系统智能化水平的局限，提出了基于大语言 模型技术重构智慧应急的知识管理模式以及应急大 脑的概念框架，为应急管理信息化建设提供了新的 视角和技术路径。 1 大语言模型原理 大 语 言 模 型 通 过 词 嵌 入（word embedding）[3]、 Transformer 架构和注意力机制[1，4]、端对端神经网络 训练等方法和技术学习文本数据中的语义和语法规 估备选方案并确定最优方案。系统可以提供更精确 的数据、更优化的数据处理流程、更智能的模型和 算法等方式，来辅助最优方案选择。当问题空间不 明确，则只能依靠决策者直觉判断进行临机决策。 图3 决策分析的两条路径 Fig. 3 Two approaches to decision-making analysis 2.2 知识管理缺陷 目前的知识库中所存储和管理的应急知识仅限 于应急预案、行动指南、历史案例、法律规范等显性 按照过去信息化建设经验，提升系统智能化水 平有两条路径：1）依靠对智能化应急装备设施的不 断更新换代；2）引入更多更强大的模型和算法对数 据进行更深层次的挖掘。前者的问题在于依靠设备 设施更新更多解决的是业务系统的效率问题，并且 技术进步如果仅仅是“穿新鞋走老路”的模式，终将 面临发展的瓶颈[23]。后者的问题在于模型算法更适 用于解决问题路径清晰的应用情景，而问题本身模 糊不清恰恰是应急管理面临挑战的主要特点[20]。因

大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 • 预期效益与 ROI 分析 • 组织能力与人才建设 • 未来演进与持续创新 01 数字化转型背景与必要性 银行业面临的竞争压力与市场挑战 国有大行服务下沉 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。 • 帮助企业明确业务能力和技术需求，推动战略目标与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 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 02 银行数字化转型现状与痛 点分析 传统银行系统多采用集中式架构，模块化程度低，导致系统灵活性不足，难以快速响应市场需

产业发展决策：广阔的社会需求 关键核心技术突破 创新链产业链融合 科技创新体系优化 产业创新生态营造 技术创新路径规划 数字化转型方案 智能制造升级 绿色低碳发展 技术竞争态势分析 市场机遇识别 产品创新方向 竞争优势构建 产业发展战略规划 新兴产业布局指导 产业能级提升路径 未来产业培育方向 产业链风险预警 供应链韧性提升 产业链补链强链 产业安全保障体系 上下游协同创新 如何精准感知产业技术态势，科学研判产业发展方向，及时布局产业化应用场景培育 新产品，成为未来产业大变局中区域 / 企业实现竞争突围的关键。 产业发展决策：广阔的社会需求 产业技术监测跟踪 产业技术“弱信号”发现 技术演进路径分析 前沿技术遴选研判 产业发展趋势预测 产业化应用场景研判 产业发展 方向研判 产业经济面临挑战 · 产业基础能力不足 产业基础能力的不足是一个重要挑战。在核心

简 单的子任务, 并总结每个子任务的信息, 如抓取对 象、未固定对象和运动方向等; 在低层动作推理阶 段, MOKA 根据当前观察到的环境图像, 提出关键 点和路径候选, 并通过视觉提问的方式让 VLM 从 候选中选择正确的关键点和路径点, 进而生成可执 行的基于点的运动计划. ViLA[30] 也探索了视觉提 示的使用, 作者发现在某些任务中, 使用一幅表示 期望结果的图片来指导机器人比仅依赖口头指令更 需求级 理解需求 分解需求 代表工作: SayCan 动作级 生成末端执行器坐标/关节角 代表工作: RT-1 规划级 运动规划 路径规划 代表工作: VoxPoser 任务级 分解任务 完成任务 代表工作: ViLA 完成具体动作 抓取运动规划 导航路径规划 导航至水杯 抓取水杯 导航至用户 “我渴了, 需要喝水” 图 3 具身智能系统的控制层级 Fig. 3 证多机器人间的沟通与协作. RoCo[66] 提出了一种 多机器人协作方法, 该方法利用预训练的大语言 模型进行高层次的通信和低层次的路径规划. 在 RoCo 中, 每个机器人都被分配一个 LLM 代理, 能 够以自然语言讨论任务策略, 并生成子任务计划和 任务空间航点路径. 针对无人机的编舞问题, Swarm- GPT[67] 利用自然语言指令, 自动生成同步的无人机 表演. 系统通过使用音频分析工具提取的音乐特征

个不错 的选择。C++提供了更底层的控制能力，适用于开发核心算法和性 能敏感模块。通过结合 Python 和 C++，可以利用各自的优势： Python 用于快速开发和集成，C++用于优化关键路径的性能。 此外，对于分布式任务和并行计算，Go 语言因其简洁的语法 和强大的并发支持，也是一个值得考虑的选择。Go 的 goroutine 机制能够高效地处理并发任务，适合构建大规模分布式系统。 统的稳定运行提供坚实基础。 4.4 数据流设计 在 DeepSeek 智能体开发中，数据流设计是系统架构的核心组 成部分，确保数据在各个模块间高效、准确地流动。数据流设计需 要明确数据来源、处理路径、存储方式以及最终输出，同时兼顾系 统性能、可扩展性和安全性。以下为数据流的详细设计方案： 首先，数据源多样化，包括传感器数据、用户输入、外部 API 调用以及历史数据存储。这些数据以结构化（如 和定制化配置，以满足不同用户的需求。 为优化数据流性能，系统需引入监控和优化机制：  监控：通过日志记录和实时监控工具（如 Prometheus）跟踪 数据流各环节的状态，及时发现并解决瓶颈问题。  缓存：在频繁访问的数据路径上引入缓存机制（如 Memcached），减少重复计算和数据库查询开销。  负载均衡：使用负载均衡器（如 Nginx）分发数据请求，避免 单点过载。 最后，数据流设计需兼顾数据安全和隐私保护。通过数据加密

推动模型性能最大化 面临的挑战： · 开发难度：当前人工智能模型的开发周期长，难度高，存在成本与效率的矛盾 · 规模化瓶颈：从试验性产品到生产线产品，需要解决模型适配性与通用性问题 解决路径： 口推动模型的柔性制造，实现更高效、更低成本的开发流程 口借助自动化、模块化和流水线技术，降低生产成本，提升部署速度 DeepSeek 支撑范式突破：降低开发难度，推动能源领域智力普惠 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 76/80 口人工智能是能源领域一种新的生产力，正在重新定义行业工作方式和技术路径 口通过大模型与智能体的结合，能源行业从数据收集到优化决策的智能化 口大模型的强大推理能力为复杂问题提 供精准 分析，而智能体的灵活适配性保证 了任务的高效执行，能够大幅提升了行业智能程度

理动态变化的文档型数据。 在特定场景下，知识库中的关系网络可能非常复杂，此时图数 据库如 Neo4j 能够更高效地存储和查询关系数据。图数据库通过节 点和边的形式直接表示实体及其关系，支持高效的路径查询和关系 分析，适合处理知识图谱等复杂关系结构。 以下是根据不同数据类型推荐的数据库选择：  结构化数据：PostgreSQL、MySQL  半结构化数据：MongoDB、PostgreSQL（支持 接口的性能优化也是设计重点。建议采用缓存机制 （如 Redis）减少数据库查询压力，同时使用负载均衡技术分散请 求流量。 最后，API 接口的版本管理至关重要，建议采用语义化版本控 制（SemVer），并通过 URL 路径明确标识版本号，例如/api/ v1/。这样可以确保在升级接口时不影响已有业务的正常运行。 通过以上设计，API 接口能够高效、稳定地实现知识库与 AI 模 型之间的数据交互，为后续的大模型训练和应用提供坚实基础。 。 为有效应对这些风险，团队需制定详细的风险缓解计划。例 如，针对数据质量问题，可以通过引入数据清洗和标注工具，确保 数据集的准确性和一致性；对于模型训练中的技术瓶颈，可以提前 规划技术攻关路径，并与外部专家合作，确保技术难题得到及时解 决。 此外，团队还需建立风险监控机制，定期评估风险状态，并根 据实际情况调整风险应对策略。以下是一些具体的风险管理措施：  数据风险： 1.

术，端侧大模型得以在 不牺牲显著性能的前提下，大幅度削减参数量，进而提升在资源受限设备上的运行效率。 随着技术的日新月异，轻量化模型的迭代速度显著加快，为端侧设备高效运行复杂AI模型 开辟了新路径。 2024年，端侧模型的发展态势呈现出多维度的积极变化：市场规模持续稳健扩张，技 术革新与模型优化并进，应用场景边界不断拓展，产业链上下游协同日益紧密，同时伴随 �� 着深刻的行业变革与前所未有的发展机遇。 智能、大数据、区块链等，以进一步提升数字化水平和服务能力。 （1）数字化转型战略制定 一是战略明确，保险行业在数字化转型战略制定方面取得了显著进展，保险公司纷纷 制定明确的数字化转型战略，明确转型目标、路径和重点任务。这些战略通常与公司的长 期发展规划紧密结合，旨在通过数字化转型实现业务模式的创新和升级。中国人寿全面启 2.3.2 保险业数智化转型进展 �� 动金融科技数字化工程建设，制定了 （2）构建大模型服务可追溯管理体系。针对面向C端提供服务的保险行业AI系统，应引 入数字证书技术进行统一标识与管理。同时，制定并发布适用于保险领域的AIGC标识标准 规范，明确显式与隐式标识的具体要求，确保从内容制作源头到传播路径、分发渠道等关 键环节均得到有效监控与追溯，便于用户准确识别信息来源并判断其真实性，增强客户信 任度。 （3）完善数据安全与个人信息保护规范。鉴于保险业务涉及大量敏感数据与个人信息， 需针对