应用、教育内容 制作、客服家校沟通、教育企业内部业务等方向，通过结合通用大模型的能力优势 与垂直数据，突破AI在部分学科/教育场景中的应用瓶颈，赋能降本增效。预计随行 业进入AI深度整合的新阶段，将有更多阶段性原生AI教育软硬件产品涌现，创新教 育模式、重构学习体验。其中，教育智能硬件赛道有望率先得到突破，值得重点关 注。 行业格局方面，在DeepSeek概念火热、用户普遍使用教育行业产品的背景下，对

术服务业/软件开发、头豹分类/信息传输、软件和信息技术 服务业/软件和信息技术服务业/软件开发 Copyright © 2025 头豹 2 智能软件研发：算力与场景双驱动，智能软件研发进入“平台+服 务”融合新阶段 头豹词条报告系列 饶立杰、饶立杰RLJ 2025-07-11 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 智能软 多个领域，展现了其高度的多样化特性，精准对接各 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 基础；高速发展期 （2001-2021年），智能软件研发行业在高速发展期开始注重灵活、高效和响应变化的开发方法；成熟期（2022年至今），智能软件研发行业在 成熟期实现了技术飞跃，进入全新智能化阶段，功能复杂且高效。 行业特征 1 2 3 发展历程 萌芽期 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。

....................................133 6.1 项目阶段划分....................................................................................135 6.1.1 数据准备阶段................................................ ...........................137 6.1.2 模型训练阶段...........................................................................139 6.1.3 集成测试阶段................................................................ 时间节点安排....................................................................................143 6.2.1 各阶段起止时间.......................................................................145 6.2.2 关键里程碑........

28% | 具体到审计效率提升路径，DeepSeek 可构建端到端的智能辅 助系统：在计划阶段自动生成风险矩阵，基于被审计单位行业特征 （如制造业存货周转率异常阈值设定为±30%）；在执行阶段实现 凭证抽查的智能分层抽样，某试点项目证明可使抽样量减少 45%同 时保持 95%的置信水平；在报告阶段支持自动生成管理层建议书初 稿，包含可操作建议点数量平均提升 3 倍。该技术特别适用于年审 规则迭代滞后：现行审计准则每年更新，但人工维护的检测规则 更新周期长达 3-6 个月 3. 风险识别盲区：传统抽样方法仅覆盖 15%-20%交易量，异常交 易漏检率超 30% 项目目标分为三个实施阶段，量化指标如下： 维度 基线水平 一期目标 二期目标 数据处理效率 8 小时/ GB 2 ≤ 小时/ GB ≤30 分钟/ GB 维度 基线水平 一期目标 二期目标 规则覆盖度 58% 。 审计数据的处理流程如下表所示： 处理阶段 技术实现 输出标准 数据抽取 增量日志捕获技术(Capture Change Data) 时间戳标记的原始数据 数据清洗 基于审计规则的异常值检测算法 标准化凭证流水 特征工程 审计指标计算引擎(ROI、周转率等) 多维特征向量 模型层采用 DeepSeek-V3 作为基座模型，通过三阶段训练实 现领域适配。首先在千万级审计报告语料上进行继续预训练，使模

技术 集成：整合前沿的机器学习算法与现有的企业 IT 基础设施。 - 用户 培训：为确保系统的有效使用，需要对用户进行系统的培训与支 持。 为应对这些挑战，项目团队将采取分阶段实施的策略，以确保 每个阶段的成果都能得到充分的测试与优化。同时，将建立一个跨 部门的项目管理委员会，负责监督项目进展、协调资源以及解决跨 部门协作问题。通过这种方式，项目能够有效地控制风险，确保按 时按质完成。 集成，帮助用户直观分析训练 效果。 为了提高训练效率，系统应支持断点续训功能，允许用户在训 练中断后从最近一次保存的模型状态继续训练，避免重复计算。同 时，系统需提供模型版本管理功能，允许用户保存和管理不同训练 阶段的模型，便于后续评估和部署。对于大型训练任务，系统应支 持分布式数据存储和读取，减少数据传输时间，提高训练速度。 在模型验证方面，系统需支持交叉验证、留出验证等多种验证 方法，并可根据需求自动划分训练集、验证集和测试集，确保模型 具体需求自定义 考评标准。  提供自动化考评功能，系统能够根据预定义的指标对模型进行 实时评估，并生成详细的考评报告。  支持历史数据的对比分析，用户可通过图表或表格形式对比不 同训练阶段的考评结果，以便直观了解模型的优化进展。  具备异常检测能力，当模型的考评结果偏离预期范围时，系统 能够及时发出预警并生成诊断报告。 此外，为提高考评的客观性和可重复性，系统应引入标准化考

风险点，并提供可行的应对方案，降低项目的不确定性。 以下是一个示例，展示了 DeepSeek-R1 大模型在某一建筑项 目中的应用效果： 通过引入 DeepSeek-R1 大模型，项目团队能够在项目的各个 阶段实现更精细化的管理，从而显著提升项目的成本控制能力和整 体效益。这一技术的应用不仅符合当前行业发展的趋势，也为未来 工程造价管理的智能化转型提供了切实可行的路径。 1.2 DeepSeek-R1 传统的造价模型难以全面覆盖这些新兴需求。 在技术层面，尽管 BIM（建筑信息模型）和云计算等技术在工 程造价中得到了初步应用，但其潜力和效益尚未完全释放。BIM 技 术虽然在项目设计和施工阶段提供了强有力的支持，但在造价管理 中的应用仍需进一步深化，特别是在数据集成和自动化处理方面。 云计算则为大数据分析和远程协作提供了可能，但在实际应用中， 数据安全和隐私保护问题仍是主要障碍。 测。 其次，设计概算阶段是工程造价的关键节点之一。在这一阶段， 设计方案的可行性、技术经济指标的合理性都需要通过概算来验证。 设计概算不仅要涵盖建筑工程、安装工程、设备购置等直接费用， 还需充分考虑间接费用、预备费及其他不可预见费用。通过大模型 的智能化分析，可以对设计方案进行多维度优化，确保成本与质量 的平衡。 施工图预算阶段是造价控制的实施环节。在这一阶段，需根据 施工图纸和工

.........................................................................................85 6.1.1 阶段性目标.................................................................................88 6.1.2 时间安排. 过编码器和解码器的组合，学习潜在变量的分布。VAE 在生成任务 中具有良好的表达能力，并且能够有效进行数据的重构或插值。在 医疗数据的生成和去噪方面，VAE 已经显示出了其潜在的应用价 值。 现阶段除主流算法外，还有一些新兴的算法，比如自回归模型 和扩散模型。自回归模型如 PixelCNN 和 PixelSNAIL，在生成过程 中通过逐步生成每一个元素来保持连续性。而扩散模型通过模拟数 “ 效传播。 医务人员的培训和教育也是一个关键领域。AI 生成式大模型可 以用于持续教育，为医务人员提供个性化的学习材料和病例分析。 这种需求的表现包括：  个性化学习计划：根据医务人员的职业发展阶段和学习需求， 自动推荐合适的学习资源。  互动式学习环境：为医务人员提供虚拟病例讨论和模拟实操的 机会，提高技能水平。 最后，医务人员对于工作效率的追求，使得其对 AI 模型的便 捷性和

行分析与处理，生成最优决策策略；结果输出层则将决策结果以可 视化、API 或自动化操作的形式反馈给用户或系统。 为了确保方案的实际应用效果，项目团队将采用迭代开发模 式，结合敏捷管理方法，分阶段实现功能模块的交付与优化。每个 阶段都会进行严格的测试与验证，确保智能体在不同场景下的稳定 性和可靠性。此外，方案还将提供详细的技术文档和培训支持，帮 助企业快速掌握智能体的部署与运维技能。 在成本与收益方面，方案的经济效益主要体现在以下几个方 低延迟与高并发环境下的稳定运行。 为实现上述目标，项目将分为三个阶段推进： - 第一阶段：完成智能体基础框架的搭建，包括数据采集、预处理 模块以及核心算法的初步实现，确保智能体具备基本的多模态数据 处理能力。 - 第二阶段：优化智能体的决策引擎，引入强化学习与迁移学习技 术，提升其在复杂场景中的适应性，并通过模拟测试验证其性能。 - 第三阶段：完成智能体的资源调度与部署优化，确保其在实际生 产 访问控制、身份 认证与审计日志等，确保数据的安全性与合规性。 最后，项目将制定详细的测试与部署计划，确保系统的稳定性 和可维护性。测试计划将包括单元测试、集成测试、性能测试与安 全测试等多个阶段，部署计划则将涵盖本地部署与云部署两种模 式，支持弹性扩展与自动化运维。 综上所述，本项目范围广泛且切实可行，涵盖了从数据处理到 智能算法再到用户界面的全流程开发，为企业提供了一套完整的深 度搜索解决方案。

高效的视频处理能力。针对不同场景，系统应能在 5 秒内处理完每 段视频，实现在极端情况下至少可以处理每分钟 1000 帧视频的视 频速率。此外，系统应具备良好的扩展性，以应对用户和数据量的 不断增长，建议在设计阶段预留额外的计算资源。 其次，系统的可用性需求也不可忽视。鉴于公共安全具有高度 的紧迫性，系统需要实现 99.9%的可用性，确保关键时刻能够正常 运行。此外，用户界面应设计得简洁明了，使得操作人员可以在短 表现，更直接关系到系统在未来面对新的业务需求时的适应能力与 资源利用效率。 针对视频智能挖掘应用，在设计时需考虑多种可扩展方案，以 确保在数据量增加、用户需求变化或技术演进的情况下，系统仍能 保持高效的性能和稳定性。设计阶段应注重系统的模块化结构，以 便于后期对系统进行功能扩展和性能优化。 首先，从硬件层面来看，视频智能挖掘系统应能够支持分布式 架构，允许在需要时通过添加更多的节点来扩展处理能力。例如：  服 存储拓展能力 单个存储单元可扩展的最大容量 10TB+ 功能模块数 可配置的独立功能模块最大数量 20+ 通过上述分析，确保系统在不同操作负载下均能保持稳定，并 具备良好的扩展前景。 此外，在系统的设计阶段，需要考虑对第三方工具和接口的兼 容性，以便于未来集成新的分析工具和数据源。开放 API 的设计能 够使得系统更加灵活，便于外部开发者和服务提供商在此基础上进 行功能扩展。简化的 API 文档及开发者支持也能有效促进良好的生

项目时间表.......................................................................................132 7.1.1 各阶段里程碑...........................................................................134 7.1.2 关键任务分配.... 接口，允许企业用户根据自身需求构建特定的 应用场景。这种策略不仅增强了用户满意度，还能有效提高续 费率。 3. 价格竞争策略：一些企业通过降低价格来吸引更多用户，尤其 是在市场初期或新进入者阶段。这种方式可以快速获得市场份 额，但长远来看可能会影响公司的盈利能力。因此，需要在维 持服务质量的同时，合理制定价格策略，以保障可持续发展。 4. 合作与生态构建策略：越来越多的竞争者意识到单打独斗的局 需关注用户的多样性，不仅要提供高效直观的操作界面，而且还要 注重个性化和反馈机制，通过不断的用户测试与迭代，提升整体用 户体验，从而推动平台的应用和发展。 3.3.3 可用性测试 在可用性测试阶段，目标是评估用户在真实环境中使用大模型 SaaS 平台的体验。我们将通过一系列的测试方法和指标，确保产 品可以满足用户需求且操作直观。 首先，我们将招募目标用户群体，包含不同背景和技能水平的