...................................................................................................60 4.2.1 实时风险监控..................................................................................... 近年来，人工智能技术的快速发展为审计行业带来了革命性变 革的可能。通过机器学习、自然语言处理和大数据分析等技术的结 合，人工智能能够显著提升审计效率、准确性和覆盖范围。在传统 审计流程中，约 60%的工作时间耗费在数据整理、异常识别和底稿 编制等重复性任务上，而人工智能的引入可将这部分工作的处理速 度提升 3-5 倍，同时将人为错误率降低至传统方法的 1/3 以下。 具体而言，人工智能在审计领域的应用主要体现在三个维度： ———————————-| | 异常交易识别 | 基于图神经网络的资 金流向分析 | 可疑交易检出率提升 35% | | 底稿自动生成 | 按照 AS 2201 标准的结构化输出 | 编制时间缩短 60% | | 准则合规检查 | 实时对照 CAS 21 号等最新准则条款 | 合规问题发现率提高 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

）有望 增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运 营层面，企业有望将订单交付周期大幅缩短27%， 生产力提升25%，碳排放量降低16%，同时，从运 营中断事件中恢复所需的时间也能缩短约60%。 在打造自主智能供应链的进程中，领军企业 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 恢复的时间： - 60% 应对中断的 反应时间： - 62% 1至5个月（视具体问题而定） 此外，企业预计通过自主化运营能缩减约16% 的碳排放，这将直接帮助企业达成其可持续发展 目标。 再者，自主化运营能够增强企业韧性，以更好 地应对网络攻击、人才短缺、地缘政治动荡、极端 天气事件以及原材料稀缺等风险。我们发现，企业 预计应对中断的反应时间和恢复时间将分别缩短 62%和60%（见图1）。这种强大的韧性在供应链 部分集群未来将迈向高度自主化 自主化成熟度 [全球专家组观点] 预警、风险、改进 5 运营采购 8 设置、维修与切换 9 25 50 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 未来状态描述 主要由 人工驱动 主要为 自动化 增强型 人工决策 自主化 质量与生产控制 1 生产制造 2 客户与现场支持 3 6 运输 7 计划与排程

加速对玩家行为进行实时分析并提供个性化推荐。 存算分离架构带来网络、存储性能压力：在大数据、数据库场景中，存算分离架构使计算节 点和存储节点之间的数据传输量大幅增加。大数据平台运行时，CPU负载普遍在60%以上， 内存带宽利用率可高达80%以上。高负载情况下，保持算力的平稳输出非常重要，包括性能 的线性度指标以及资源隔离的力度等。特别在是高密度计算环境下，单服务器下的租户更 多，相关租户之间的 6性能核处理器均有全面突破。 图3. 英特尔®至强®代际演进 来源: Intel 代际规格 第二代英特尔®至强®可 扩展处理器 第四代英特尔®至强®可 扩展处理器 英特尔®至强®6900 性能核处理器 128 核 60 核 28 核 最高单路 内核数 内存 PCIe AI加速器 AVX-512(VNNI) AMX/TMUL(INT8& BFloat 16)&AVX-512 (VNNI/INT8) AMX/TMUL(INT8& 建就近接入网络，为业务提供低延迟 算力支撑，加速了 AI 预处理和编码全流程。 智能调度降本增效：通过采用任务触发弹性 + Spot 实例策略，微帧科技在非实时任务处理上 成本最多能实现降低 60%，资源利用率可提升至 85%。 �� 4.3嘎嘎射击 厦门真有趣信息科技有限公司，专注于移动游戏研发、全球化发行及原创 IP 孵化，累计服务超 2 亿全 球玩家。其多人竞技射击手游作品嘎嘎

VoxPoser[52], 3D-VLA[63], iVideoGPT[64], NaVid[65], RoCo[66], Swarm-GPT[67], ReKep[68] Prompt2Walk[59], Gato[60], RoboFlamingo[61], ManipLLM[62], RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55] RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55], InteractiveAgent[56] 2.4 动作级 在动作级中, 大模型处理环境观察与提示, 输 出动作序列, 动作序列可以是一系列关节角度或末 端执行器的位姿与夹爪开合数据, 这些序列将直接 用于控制机器人的运动. Gato[60] 是一个可以处理多 模态、多任务和具身化问题的通用智能体, 通过在 604 个涵盖不同的模态、观测和动作规范的任务上 进行预训练, Gato 可以完成玩游戏、为图像添加字 幕、操控真实机械臂堆叠方块等多种任务 SE(2) 姿态的离 散坐标和旋转表示, 最终通过仿射变换整合为连续 动作输出. 此外, VIMA 还开发了一个全新的仿真 基准, 包含数千个程序生成的任务实例, 每个任务 均附有多模态提示, 以及超过 60 万条专家轨迹用 于模仿学习, 同时设立 4 层评估协议, 以系统地检 验模型的泛化能力. Instruct2Act[51] 提出了一种框架, 通过大语言 模型将多模态指令转换为机器人操作任务的序列化

效率，还能够降低运营成本，提升整体竞争力。 然而，尽管市场需求旺盛，企业在应用商务 AI 智能体时也面 临一定的挑战。首先，技术实施的复杂性和高成本是许多企业望而 却步的主要原因。根据《2023 年 AI 应用成本分析》，超过 60% 的企业表示他们在部署 AI 技术时遇到了预算超支或技术瓶颈的问 题。其次，数据隐私和安全问题也是企业关注的焦点。企业在使用 AI 智能体处理敏感数据时，必须确保数据的保密性和合规性，以避 能力，专注于高精度和高定制化的商务智能体服务。初创企业则凭 借其灵活的经营模式和快速的迭代能力，在特定垂直市场中寻找突 破点，提供差异化服务。 市场份额分布方面，技术巨头占据了主导地位，占据了约 60%的市场份额，专业 AI 公司和初创企业分别占据了 20%和 15%，剩下的 5%由其他小型企业和个人开发者构成。市场竞争的 主要驱动因素包括技术创新、用户体验、服务质量和成本效益。 在技术 响应时间 （ms） 吞吐量 （QPS） CPU 利用率 （%） 内存利用率（%） 压力测试 20 50 0 80 70 负载测试 15 80 0 60 50 稳定性测试 18 75 0 70 65 可靠性测试 22 60 0 85 75 此外，性能测试应结合实际的业务场景，模拟用户的真实操作 行为，以确保测试结果的实用性。通过不断的性能测试和优化，可 以显著提升商务 AI

LSTM LSTM LSTM 100% 95% 90% 85% 80% 75% 70% 65% 60% 意图识别准确率 传统机器学习 Accuracy 意图识别结果 来也深度学习 输入文本 传统基于规则 意图识别结果 t CRF

领先的企业智能助理 智能对话解决方案赋能企业提升效率 • 具有 AI 能力的机器人平台和智能对话解决方案 • 基于大数据挖掘的用户画像，实现个性化推荐 • 超过 95% 的 AI 准确率，人效优化 60% • 2-3 倍的销售转化率提升 来也专注于智能对话技术 2 、用对话机器人 替代人工 . 在线客服 . 智能 IVR . 智能外呼 3 、用对话机器人 提升效率和体验

DeepSeek-V3-Base 训练生成的强化推理能力模型，在数学、 代 码生成和逻辑推断等复杂推理任务上表现优异。 DeepSeek 推动国产模型达到新 的高度 开源模型比肩头部闭源 60%+ 指标优于 Llama3.1 Claude-3.5 GPT- 4o 打破大模型技术壁垒 重挫美国科技公司股价，英伟 达市值下跌 5900 亿 更高效资源利用 使用 ~2,000

省份为河北省、广东省、江苏省、 贵州省、内蒙古自治区、上海市、浙江省、北京市、山西省、山东 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、 是算力中心在数据存储容量、性能表现、安全可靠和绿色低碳四 方面的综合能力，是衡量算力中心数据存储能力的一个综合指标， 包含存储阵列等外置存储设备和服务器内置存储设备。存储容量常 用计量单位是艾字节（EB，1EB=2^60bytes），性能表现常用计量 单 位 是 单 位 容 量 的 每 秒 读 写 次 数 （ IOPS/TB ， Input/Output Operations Per Second/TB），灾备比例是安全可靠的一个重要表现。

编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究所 17 资料来源：《采用 AI 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究 所 控制组平均用时（分钟） Copilot 组平均用时（分钟） 生产力提 升 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Beginner Intermediate Advanced