行业需求。在跨领域融合方面，智能软件研发行业正积极与物联网、云计算等前沿技术深度融合，不断拓宽其应用场景与潜力边界。 智能软件研发行业可以分为四个阶段，萌芽期（1960-1969年），软硬件分离定价与软件工程概念的提出，为智能软件研发的独立发展和技 术创新奠定了基础；启动期（1970-2000年），独立数据库公司的崛起为智能软件研发行业在启动期奠定了数据处理与管理的基础；高速发展期 （2001-2 1960-01-01~1969-01-01 1963年，IBM宣布将软件与硬件实行分离定价，此举被视为软件产业迈向产业化的起始点。 1968年，美国计算机科学家在NATO的软 件工程会议上，首次明确提出了软件工程的概念。 智能软件研发行业的兴起推动了软件产业的独立发展、技术创新与产业升级，并广泛拓展了应用领域，满足了多样化的市场需求。 启动期 1970-01-01~2000-01-01 4 智能软

企业级与常规生产力工作流程优化。当前市场上专注于垂直行业特定应用的初创公司仍 属少数，大部分代理技术开发的新兴企业主要面向企业客户，而非个人消费者。这些 Agent 初创公司希望用技术取代 SDR、软件工程师、合规分析专家、客户服务专员等多 个职位的职能。这一趋势的影响力将极为广泛且深远，不仅限于日常工作中对公司员工 的增加或取代，更会改变公司面向外界客户的交互形象，或使企业的运营方式与客户体 验发生改变。 与其中。 2023 年 3 月，Character.AI 完成了一笔 1.5 亿美元的融资，估值达到 10 亿美元， 由 a16z 领投。公司的创始人 Noam Shazeer 曾是谷歌首席软件工程师，也是 Transformer 论文的作者之一。公司将这笔融资用于拓展模型的计算能力并提高其回答 精度和推理能力。 [Table_PicPe] 图33 Character.AI 用户界面

万元人民币。其次，软件成本包括操作系统、数据库管 理系统、深度学习框架以及相关的开发工具和许可证费用，预计约 为 500 万元人民币。 人员成本涉及项目团队的薪资和培训费用。项目团队包括项目 经理、数据科学家、软件工程师、系统管理员以及安全专家等，预 计总人数为 20 人，按每人年均成本 50 万元计算，年度人员成本为 1000 万元人民币。此外，还需要预留一定比例的预算用于外部咨 询和技术支持服务，预计为 虑定制化软件开发费用，预计为 300 万元。因此，软件总成本为 450 万元。 人力资源成本是另一重要组成部分。项目团队需包括数据科学 家、软件工程师、系统管理员和项目经理等。根据市场薪资水平， 数据科学家的年薪为人民币 50 万元，软件工程师为 40 万元，系统 管理员为 30 万元，项目经理为 60 万元。假设团队规模为 10 人， 年度人力资源成本为 450 万元。项目预计持续两年，因此人力资源

是确保项目顺利实施的关键环节。首先，人力资源的分配应根据项 目的各个阶段需求进行合理规划。项目初期，需要配置项目经理、 系统架构师、数据工程师和算法工程师等核心人员，负责需求分 析、系统设计和技术选型。在开发阶段，需增加软件工程师和测试 工程师，以实现系统功能的开发和验证。项目后期则需配置运维工 程师，确保系统的稳定运行和后续维护。此外，还需配置专门的财 务人员和采购人员，负责预算管理和资源采购。 在硬件资源方面 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 人，运 维工程师 1 人，财务人员 1 人，采购人员 1 人，预计总人力成 本为 500 万元。  硬件采购：高性能服务器 10 台（每台 10 万元），存储设备

的子模型。此外，需设立专门的数据科学团队负责模型的监控和定 期更新，以适应医疗知识的不断进步和变化。 接下来，在实际应用中，应考虑以下几个步骤： 1. 筹建多学科团队，包括临床医生、数据科学家、软件工程师及 伦理学专家，确保各方意见融入实施方案中。 2. 制定具体的应用场景，如辅助诊断系统、智能健康管理系统或 急救决策支持系统，并明确每个场景的目标、功能和预期效 果。 3. 开展小规模试点项目，通过具体案例验证  数据科学家：负责 AI 模型的设计与优化，需具备扎实的统计 学基础和编程能力，能够处理和分析医疗数据。  医疗专家：医学背景的专家，提供专业知识，确保模型的临床 适用性和安全性。  软件工程师：负责系统的开发和维护，确保模型部署和运作的 稳定性。  项目协调员：负责与各利益相关者的沟通，确保需求的明确和 团队的协作。 其次，开展团队的能力评估和培训。为了确保团队成员具备完

开发定制的模块化解决方案，以满足不同规模和类型工程项目 的特定需求。  强化模型的安全性和隐私保护措施，确保敏感数据的安全。 为了支持这些发展方向，将建立一个跨学科的研发团队，包括 数据科学家、软件工程师、造价专家和行业顾问，共同推动技术的 创新和应用。同时，将加强与高校和研究机构的合作，共享研究成 果和最佳实践，促进知识和技术在行业内的传播和应用。通过这些 努力，DeepSeek-R1 大模型将不断进化，为工程造价领域带来更

进，并为资源的合理配置提供依据。以下是针对该项目的财务预算 的详细规划。 预算的结构主要包括以下几个部分： 1. 人力资源成本 o 项目经理：$120,000/年 o 数据科学家：$100,000/年（需 3 名） o 软件工程师：$90,000/年（需 4 名） o 运营人员：$70,000/年（需 2 名） 2. 技术设备成本 o 服务器采购费用：$50,000 o 存储解决方案（如云服务成本）：$30,000/年

制，针对每一环节的技术复杂度进行详细评估，确保技术方案的可 行性和稳定性。对于高复杂度部分，建议采用分阶段实施策略，先 进行小规模试验验证，再逐步扩大应用范围。同时，组建跨领域技 术团队，包括数据科学家、软件工程师和领域专家，确保从多角度 解决技术问题，降低复杂度带来的风险。 算法不确定性风险应对：在模型训练过程中，算法的选择和优 化是关键。为应对算法不确定性，建议采用多算法并行试验的方 式，通过

（2）代码开发助手“常青藤” 自动编程可辅助研发人员自动生成代码，提高研发效率和质量，目标成为研发人员必 备的编程工具，产品能力覆盖大部分研发场景，并逐步将产品打造为在部分关键场景能完 全自主的AI软件工程师。研发的辅助编程“常青藤”工具已覆盖全部研发岗位，涵盖通用编 码、注释、测试多场景，具体包括生成代码片段、解释历史代码、生成注释、生成单元测试、 查找bug、安全检测、性能优化、生成标准后台