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

+41.5% | | 线索响应时效 | 4.3 小时 | 15 ≤ 分钟 | -94.2% | | 客户特征维度 | 8 个 | 20+ 个 | +150% | 实施路径将分三个阶段推进： 1. 模型能力对接 - 部署 DeepSeek API 网关 - 构建 CRM 数据预处理管道 - 开发意图识别微 调模块 1. 系统功能增强 o 智能工单自动分类 8 分钟 3 ≤ 分钟 62.5% 销售转化率 18% 27% 50% 工单处理效率 15 件/人天 22 件/人天 46.7% 客户满意度(CSAT) 82 分 89 分 8.5% 技术实现路径采用模块化部署策略，第一阶段完成对话引擎与 知识图谱的对接，6 个月内实现基础功能上线；12 个月周期内通过 迭代训练使模型在垂直领域的准确率达到行业领先水平。成本效益 分析显示，项目投资回收期约为 大模型后，自动回复与工单处 理能力将实现质的飞跃。通过自然语言处理技术，系统能够理解客 户咨询的上下文意图，自动生成精准回复，同时根据问题复杂度智 能分配工单，显著提升服务效率与客户满意度。 核心功能实现路径如下： 1. 意图识别与分类 DeepSeek 模型通过分析客户输入的语义特征，自动识别问题 ” ” ” ” 类型并打标。例如，将 发票怎么还没到 归类为 物流查询 ， ” ” ” ” 将 账号无法登录

................................................................................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

件、办理材 料进行智能审查，简单事项还可一键秒批秒办，平均首办成功率 90%以上。 “窗办”方面，讯飞面向“大厅导服”场景打造“AI 导服助理”，从办事人进门开始识 别办事意图、智能规划办事路径，帮助企业群众办事取号、审查材料、办理预登记等，高效 辅助导服人员开展业务解答、办事咨询服务；面向“材料预审”场景打造“AI 预检助理”， 实现办事材料事前智能预检，自动校验要件完整性，帮助提高窗口首办成功率；面向“窗口 合实验室取得阶段性成果，正式推出“智医随行”大模型，用 AI 赋能全流程患者管理。作 为医院与讯飞医疗共建联合实验室的创新成果，“智医随行”大模型通过本地化部署，深度 融合讯飞星火医疗大模型的专病管理路径知识库与医院专科知识库，为医护人员打造覆盖患 者“预防-治疗-康复-随访”全周期的 AI 助手，助力国家级高峰学科建设，推动专科全病程 管理迈入智能化新阶段。 目前“智医随行”大模型已在普外 、心血管内科、肿瘤 科为重点的六大专科形成重要助力，覆盖肝切除术后、腰椎间盘突出、膝关节骨关节炎、造 血干细胞移植、颅脑外伤、高血压、冠心病及肺部肿瘤等 9 类专病，经临床专家审核的专病 管理路径，为患者提供个性化、精细化的健康管理服务。 面向患者，“智医随行”大模型重构了传统分散的诊前、诊中、诊后服务流程，通过医 院微信小程序“健康小助手”，整合个性化健康宣教、复诊智能提醒、精准分诊导引、就医

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

顶层规划 顶层设计，解析痛点 规划场景，定义需求 搭建架构 南向数据汇聚边缘 北向数据沉淀中台 云边协同软硬一体 设 计 法 则 建设与交付 切块建设 模块化解决方案 实施路径 产品交付 打造生态链 目标客户 第 章 与 信 息 化 建 设 结 合 分 阶 段 建 设 与 验 收 智 慧 城 市 综 合 安 防 平 台 能 照 明 楼 控 电 梯 据 设计 目标：模块选择，应用设计 成果：信息化初设文本 硬件配置 目标：配置硬件，定义接口 成果：智能化设计图纸 实施路径 实施 目标：定制开发，软硬件交付 成果：信息化平台，智能化工程 运维 目标：系统维护，降本增效 成果：能源优化，应用升级迭代 咨询 目标：分析需求，策划场景 成果：可研报告、咨询报告

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