互成为可能。基于大语言模型技术的人机协同创新 模式，将人的认知优势与计算机的计算与存储优势整 合起来，让人可以在更高层次、更广泛视角研究外部 环境，加深对客观世界规律的认识，并在人机交互中 将知识转移到机器上，提高机器智能 [18]。 2 智慧应急面临的挑战 应急管理信息化建设通过促进信息技术与应急 管理业务深度融合，为应急管理实战提供支撑保障。 一个典型的应急管理系统架构如图 2 所示，从下至 上依次包括： 数据库层：为应急管理业务应用提供数据服务， 乏系统的、持续的学习机制来增强应变能力。 2.4 人机协作不足 人的优势包括创造力、认知力、价值判断等，机 器的优势在于计算能力、存储能力等，系统智能的 提升在于将人的能力与机器的能力有效整合[18]。系 统中人机协作的效率和效果仍然受到人机协作的自 然度、信息处理能力、交互系统智能水平、工作流程 等方面的制约，缺乏有效的机制将人的优势与机器 的优势整合起来。 2.5 智能层次局限 通过引入大数据、人工智能技术系统智能化水 cessing Systems, 2022. [7] 米加宁, 刘润泽 . 大算力与知识生产方式的革命—基于 ChatGPT 的技术影响与实践展望 [J]. 中国社会科学评价, 2023（2）: 13-18. MI J N, LIU R Z. High computational power and the revolu⁃ tion in the knowledge production mode-on

...... 17 图 7 我国在用智算规模（FP16）分布....................................................................18 图 8 省级行政区算力分指数-算力质效 Top10........................................................19 图 9 各省上架率情况. 图 17 省级行政区模力分指数 Top10....................................................................... 29 图 18 省级行政区模力分指数-模型资源 Top10......................................................30 图 19 省级行政区模力分指数-模型生态 省，具体情况详见图 6。河北、广东、江苏等 Top6 省份在用标准机 架全国占比超过 50%，在用标准机架数均超过 60 万架。 来源：中国信息通信研究院 图 6 我国在用标准机架数量分布 综合算力指数 18 我国在用智算规模 Top10 省份为河北省、上海市、浙江省、贵 州省、内蒙古自治区、广东省、宁夏回族自治区、甘肃省、湖北省、 山西省，具体情况详见图 7。河北省、上海市、浙江省等 Top5 省份

实现运营绩效的全面突破 何为自主智能供应链？ 引领未来： 开创价值新高地 自主化征程： 当下现状与未来十年 前言 05 25 04 18-24 17 06-07 08-09 10-16 实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 运输准备（包装与装载） 运输（货运） 产品搬运 生产制造 14. 15. 16. 生产/制造 产品组装 产品包装 设置、维修与切换 质量与生产控制 运营采购 预警、风险、改进 17. 18. 19. 产业化（初始设备设置、规模扩大） 切换（包括清洁） 维修 22. 23. 供应商合同签订 采购到付款 24. 25. 26. 异常或风险检测及预警 评估与根因分析 45 50 55 60 65 70 75 80 85 自主化 增强型人工决策 主要为自动化 主要由人工驱动 16 27 42 24 46 16 12 20 25 25 12 20 27 18 33 27 27 27 10 19 28 54 44 44 45 10 19 43 43 10 42 17 10 22 21 11 25 9 42 16 9 15

...................................................................................................18 2.3 构建智能体提效方案的核心目标............................................................................... 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% 85%+ 95%+ 全量扫描占比 18% 60% 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 DeepSeek 智能体，计划实现审计作业流程的范式转 ” ” ” 移：从 人工主导抽样检查 转变为 AI ” 驱动全量分析 4 小时完成的科目匹配任务。典型数据处理效率对比如 下： 任务类型 传统人工耗时 智能体耗时 准确率提升 银行对账 2.5 小时/账户 9 分钟/账户 +12% 发票校验 3.2 小时/百张 18 分钟/百张 +9% 跨系统数据一致性检查 6 小时/系统 25 分钟/系统 +15% 异常检测采用动态阈值技术，通过分析行业基准数据自动调整 预警参数。例如在费用审计中，智能体会结合企业历史数据、同行

an- chor boxes)[16]、CLIP (Contrastive language-im- age pre-training)[17]、SAM (Segment anything model)[18] 等视觉基础模型则以低于前两者的模型 量级提供跨越图像与文本鸿沟的能力, 为进行实时 的开放词汇的视觉检索提供了可能. 这一系列的进 展不仅展示了基础模型的强大潜力, 也为其与具身 智能的融合提供了新的视角和可能性 BERT[128] 的 Transformer 编码器, 而 CVAE 解码器则结合了 ResNet 图像编 码器、Transformer 编码器和 Transformer 解码器. 输入的图像通过 ResNet18 进行处理, 将高分辨率 的 RGB 图像转换为特征映射, 然后通过 Trans- former 编码器和解码器生成动作序列. 在 ACT 的 训练过程中, 编码器首先将动作序列和关节观察压 缩成一个特征 为了有效地学习多样化的机 器人轨迹, 他们扩展了扩散策略, 以处理基于语言 的多任务条件, 允许学习到的策略通过基于语言的 规划器被重用和重组. 此外, 文献 [44] 还提出了一 个新的多任务基准, 包含 18 个任务, 以测试长期行 为、常识推理、工具使用和直观物理理解. 在基准上 的实验结果表明, 蒸馏策略成功地学习了数据收集 过程中的鲁棒重试行为, 并在上述领域的绝对成功 率上平均提高了 33.2%

在数据价值挖掘层面，项目将建立动态客户画像分析引擎，通 过大模型的非结构化数据处理能力，实现客户需求预测准确率提升 40%。具体效益体现在销售转化环节，基于 AI 生成的个性化推荐 方案可使交叉销售成功率从现有 18%提升至 27%，客户生命周期 价值（LTV）预期增长 22%。 运营效率优化方面，计划部署智能工单分类系统与知识库自动 更新机制。经测试数据显示，工单自动分类准确率可达 88%，较原 规则引擎提升 个百分点，知识库维护工时将从每月 120 人时缩 减至 40 人时。以下是关键效益指标的量化对比： 指标项 现状基准 目标值 提升幅度 客服响应速度 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 时，系统不仅能提供标 准操作步骤，还能根据账户历史行为识别潜在风险，主动触发二次 验证流程。 客户咨询类型 传统 CRM 处理耗 时 接入大模型后耗时 准确率提升 账户查询 2 分钟 15 秒 18% 订单跟踪 3 分钟 30 秒 25% 投诉处理 10 分钟 2 分钟 42% 对于复杂场景，系统采用分层处理机制：首先通过意图识别模 块快速定位问题类型，随后调用知识库生成定制化解决方案。当检

产品、创新AI原生学习硬件 2月6日，网易有道宣布旗下有道小P、Hi Echo、有道词典、QAnything、有道智 云等产品全面接入DeepSeek推理能力进行升级，深化AI技术与教育场景的结合； 后于2月18日推出AI原生学习硬件产品答疑笔SpaceOne。网易有道通过将全产品 线接入DeepSeek、加速智能硬件创新，推动AI教育场景的深化与成本优化。 1、底层技术融合：构建DeepSeek-R1的通用智能推理能力与自研教育垂类大模型

.................16 2.1.2 预测客流量与车次安排..............................................................18 2.2 设备故障预测与维护...........................................................................20 2.2.1 预计车次安排 07:00-08:00 1500 10 班 08:00-09:00 2000 12 班 12:00-13:00 1200 8 班 17:00-18:00 2500 15 班 18:00-19:00 3000 18 班 根据模型的预测结果，调度中心可以根据不同时间段的客流量 动态调整车次安排，以确保每一时段都有足够的运力满足客流需 求。这种灵活调度的方式可以有效减少乘客的等待时间，提高乘客 大模型能在实际中发挥显著效果。 基于以上考虑，建议在以下城市中选择试点： 城市 轨道交通线路 数 年客运人次（亿） 技术基础设施评分 政府支持程度 北京 23 35 9 高 上海 14 36 8 高 广州 14 18 7 中 深圳 12 10 8 中 选择试点项目的具体方法可以包括： 1. 识别关键应用场景：比如，通过 AI 大模型优化线路调度、改 进客流预测、提升故障预警等。这些场景应与选定城市的实际

...................................................................................................18 3.1 当前股票量化交易市场概况................................................................................. ..............................................................................................140 18. 项目评估与总结.......................................................................................... 方案和优化建议。测试报告应定期更新，并与开发团队和项目经理 共享，以确保所有问题得到及时解决。通过严谨的测试流程和详细 的文档记录，确保 DeepSeek 应用方案在实际交易中的稳定性和可 靠性。 18. 项目评估与总结 在股票量化交易项目中引入 DeepSeek 应用方案后，项目的整 体表现得到了显著提升。通过对历史数据的回测和实盘交易的结果 分析，我们发现 DeepSeek 在以下几个方面展现出了显著的优势：

该体系已成功应用于信贷风控、反欺诈监测等 20 余个业务场景，尽调报告生成效率提升 40% ，欺诈风险标签准 确率提升 35% ，构建起覆盖贷前、贷中、贷后的全生命周期智能风控网络。 18 价值创造场景之二：智能风控 n 智能营销助手：依托知识图谱与大模型的协同合作，银行能够精准捕捉客户信息， 量身定制个性化营销策略，精准触 达客户， 显著提升营销效果。 n 目前多家银行已利用