互方式及产品形态 通过理解文本或语音形式 的自然语言来协助用户完 成需求的软件应用或平台 2000s PC 键盘 & 鼠 标 网站 时间 设备 交互方式 产品形态 2020s IoT 自然语言 在线助理 2010s 手机 触摸 APP ■ 从在线客服到在线助 理 • 在线助理：专属化的 体 验，基于用户画像， 提 供更个性化的服务 • 在线客服：短期的基 场景示例 线 （非穷尽） 交 互 需 求 度 鞋类箱包 日用百货 食品 家电数码 物业服务 家政维修 家居家纺 闲聊 领域知识专业度 医疗健康 金融理财 IOT 助 手 服装 我们利用人工智能技术打造了两款核心产品，提高客 户沟通效率和提升商业价值 提供语义、对话、推荐等技术解决方案 ，赋能企业和 专业人士 ，打造智能行业助理 • 通过具有 NLU Response User Query AI HI 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 结束语 • IoT 时代，基于自然交互的在线助理产品将成为主流 • 在线助理强调双向的沟通、长期的关系和个性化的服务 • 使用深度学习解决 NLP 问题基本包括 4 个步骤： Embed 、 Encode

修复等功能。嵌入式智能软件广泛应用于物联网（IoT）设备、智能家居、工业自动化、汽车电子以及医疗仪器等领域，能够增强产品的功 能性和用户体验，支持实时决策，并推动各行业向更加智能、高效的方向发展。 新兴技术软件是指那些基于最新科技发展，旨在革新传统工作方式、提升效率和用户体验的软件解决方案。这类软件常常融合了人工智能 （AI）、机器学习、大数据分析、云计算、物联网（IoT）等前沿技术，为用户提供更加智能

强化学习技术的结合，AI 智能体能够在不断的数据流中自我优化， 提高决策的准确性和效率。例如，在供应链管理中，AI 可以通过学 习历史数据和实时市场动态，自动调整库存水平，降低运营成本。 此外，边缘计算和物联网（IoT）的融合将为商务 AI 智能体提 供更强大的实时处理能力。通过将计算任务分散到网络的边缘设 备，AI 智能体可以在本地快速处理数据，减少延迟，提高响应速 度。这对于需要即时反馈的应用场景，如智能客服和实时数据分 2025 年，中小企业市场的占比将从目前的 30%提升至 50%。 第三，技术融合将成为未来发展的重要趋势。商务 AI 智能体 将与其他前沿技术如区块链、物联网(IoT)、5G 等深度融合，形成 更加智能、高效的生态系统。例如，通过 IoT 设备收集的数据可以 被 AI 智能体实时分析，从而优化供应链管理或提升客户体验。这 种技术融合将为企业带来更高的运营效率和更强的市场竞争力。 此外，个性化服务将成为商务

实现资源 配置的最优和交通服务的最优。 9.2.1 与其他技术结合 人工智能大模型在城市轨道交通行业的未来应用潜力巨大，特 别是在与其他技术结合的层面上。通过将 AI 大模型与物联网 （IoT）、大数据分析、边缘计算以及虚拟现实（VR）等技术融 合，能够实现更为智能和高效的运营管理与服务。 首先，AI 大模型与物联网技术的结合能够提升轨道交通的智能 化水平。物联网设备可以实时采集列车运行状态、乘客流量、设备 大模型在城市轨道交通行业具备 更强的跨域能力，结合例如物联网（IoT）、区块链等技术，创建 更为智能的综合交通系统。 可以概括出以下新兴功能的探索方向：  智能调度系统：基于实时与历史数据进行动态调整。  安全监控与风险管理：实时预警与异常检测。  个性化乘客服务：智能客服与出行推荐。  能源管理与优化：精准预测与高效调配。  跨域技术融合：结合 IoT、区块链等技术，构建智能交通生 态。 以上所述新兴功能的探索不仅依赖于

包括静态数据和动态数据。静态数据主要包括地形、地籍、建筑 物、道路等信息，可以通过高精度的地理信息系统（GIS）数据和 遥感影像获取。动态数据则通过传感器、监控摄像头、无人机以及 物联网（IoT）设备实时采集，涉及列车运行状态、气象变化、施 工进度等信息。数据采集模块需具备实时性和高并发处理能力，以 应对现场采集时可能出现的数据流量波动。 其次，数据存储模块为整个系统提供稳定的存储解决方案。考 首先，系统将利用传感器和摄像头等设备，实时收集数据。这 些设备将部署在关键铁路设施（如轨道、道岔、信号设备等）的关 键位置。收集的数据包括但不限于温度、湿度、震动、压力、图像 和视频数据。这些多源数据将通过物联网（IoT）技术统一汇聚至 云端进行分析。 在数据分析过程中，我们将构建基于机器学习的故障预测模 型，采用监督学习和无监督学习相结合的方法。在监督学习阶段， 利用历史故障数据作为训练集，模型将学习到故障发生的规律和特 分析和 处理，可以为运营管理者提供更为精准和科学的决策支持。 首先，数据驱动决策支持的关键在于全面的数据收集。这包括 列车运行数据、客流量信息、货运量、设备状态、天气情况等。通 过物联网（IoT）技术，实时收集这些数据，并将其汇总到中央数 据平台，形成数据湖。 其次，利用数据分析工具，可对收集到的数据进行深入分析。 这些分析可以揭示出客流高峰时段、设备故障频率、以及货运需求 变化等

BIM（建筑信息模型）系统、ERP（企业资源计划）系统等深度融 合，实现从设计、施工到运营的全生命周期管理。通过数据的无缝 对接，模型能够实时更新项目状态，动态调整造价预算，确保项目 的经济效益最大化。此外，模型还将与物联网（IoT）技术结合， 通过传感器实时监控施工现场的物料消耗和人工效率，进一步优化 成本控制。 在数据安全与隐私保护方面，未来将加强对模型的加密技术和 权限管理，确保敏感数据不被泄露。特别是涉及业主、承包商等各 程造价的精确 性和时效性，尤其是在大型复杂项目中，能够快速响应市场变化和 项目需求。 其次，数据融合技术的进步将为 DeepSeek-R1 提供更加丰富 和多元的输入数据源。通过与物联网（IoT）设备的结合，模型可 以实时获取施工现场的传感器数据，包括材料消耗、设备状态和环 境条件等，从而实现对工程造价的动态监控和调整。此外，结合区 块链技术，模型的输入数据将更加透明和不可篡改，这不仅提高了

时，金融监管也将变得更加严格，DeepSeek 通过自动化合规审查 和实时监控，能够帮助银行有效应对复杂的监管要求，减少合规成 本。 在技术演进的过程中，DeepSeek 还将与物联网（IoT）和 5G 技术深度融合，构建更加智能的金融生态系统。例如，通过物联网 设备的实时数据采集，DeepSeek 可以为银行提供更加精准的信贷 评估和风险控制。而 5G 技术的低延迟和高带宽特性，将使得金融

在用户交互层面，增强现实（AR）技术的应用将提升信息传 递的可视化效果，通过智能眼镜等设备实时将分析结果 overlay（叠加）在视野中，辅助执法人员做出快速决策。此外， 结合物联网（IoT）的智能监控设备，可以实现更加灵活的安全态 势感知，提高预警能力。 在机器学习算法方面，将推进自适应学习技术的发展，使 AI 系统能够根据新的数据持续优化模型，从而提高其准确性与有效 性。特

SHA-3 哈希算法生成数字指纹后写入不可 篡改账本。典型应用场景包括： - 跨境审计中的多方数据验证 - 上 市公司季报审计的实时存证 - 供应链金融审计的贸易背景溯源 物联网(IoT)的实时审计数据流 在制造业审计场景中，通过部署边缘计算节点整合设备传感器数据 与 DeepSeek 分析引擎，可构建动态风险监测系统。某汽车零部件 企业的试点数据显示，通过采集生产线设备的以下实时参数，使存

益于以下几个方面的技术进步： 1. 算力的提升：随着 GPU 和 TPU 等专用硬件的广泛应用，人工 智能的计算能力得到了极大的提升，特别是在图像和视频处 理、自然语言处理等领域。 2. 数据的爆炸性增长：互联网和 IoT（物联网）技术的发展产生 了海量的数据。这些数据成为训练大模型的重要资源，推动了 模型的性能提升。 3. 算法的不断优化：从传统的机器学习算法到现在的深度学习、 迁移学习，再到自监督学习，