有效性。 在方案的最后部分，本文对实施过程中可能遇到的技术难题和 风险进行了评估，并提出了相应的应对策略，以确保方案的顺利推 进。最后，文章总结了 DeepSeek 技术在水利工程中的应用前景， 展望了未来进一步推广和深化的方向。 通过本文的详细阐述，读者能够全面了解 DeepSeek 技术在水 利工程中的具体应用场景和实施方案，为相关领域的技术人员和管 理者提供了切实可行的参考依据。 综上所述，DeepSeek 技术在水利工程中的应用不仅提高了工 程管理的智能化水平，还在防洪、水资源管理和灌溉等方面带来了 显著的经济和社会效益。未来，随着技术的不断发展和优 化，DeepSeek 在水利工程领域的应用前景将更加广阔。 4. DeepSeek 在水利工程中的应用方案 DeepSeek 技术在水利工程中的应用方案，主要围绕数据分 析、预测模型、资源优化和风险管理四个方面展开。首先，通过 DeepSeek 通过上述案例，可以看出 DeepSeek 在水利工程中的应用不仅 提升了数据处理的效率，还为科学决策提供了有力支持。该方案的 成功实施为其他类似工程提供了可借鉴的经验，展现了智能技术在 现代水利工程中的广阔前景。 6.1 案例选择标准 在选择水利工程案例时，应遵循以下几个关键标准，以确保引 入 DeepSeek 应用方案的可行性和有效性： 首先，案例的代表性至关重要。所选案例应涵盖不同类型的水

传统分子动力学由于计算量巨大，模拟的时间尺度短、系统规模小。基于机器学习的 方法与量子力学相结合构建原子力场，在众多应用场景中展现出成本低、准确性高以 及通用性强的优势。机器学习在力场计算领域的前景十分广阔，它能够以近乎从头计 算的精度来预测力和能量，同时计算成本和所需时间却大幅减少。 举例来说，通过 AIMD 从马氏体转变所描述的原子间势中学习，并且达到了高精度。 这些结果表明，ML-AIMD 通过与环境（如模拟系统或自动化机器人 平台）交互并获得奖励（例如成功合成了具备目标性能的材料），不断学习如何做出 更优决策（如选择实验参数）。元强化学习（meta-reinforcementlearning）在此尤 为有前景：它允许智能体在面对新任务（新材料）时，能以少量数据迅速适应。总的 来说，在化学材料研发中，小样本强化学习主要具有加速新材料发现、优化实验设计 和提高模型泛化能力的作用： 1）加速新材料发现 驱动的材料创新正在打破传统技术壁垒 传统上，大多数材料是通过实验和人类直觉发现的，这限制了可测试候选材料的数量， 并导致较长的迭代周期时间。而得益于高通量筛选技术、开放材料数据库等的发展， 现在可以筛选数十万种材料，以识别有前景的候选材料。然而，基于筛选的方法仍然 受到已知材料数量的根本限制，并且无法高效地引导寻找具有特定目标属性的材料。 随着数据和计算能力的提升，深度学习模型预测能力不断增强，能够达到前所未有的

七、旅游景区专网案例 21 八、核电站专网案例 25 九、体育场馆专网案例 30 十、矿山专网案例 40 十一、传媒专网案例 45 十二、建材科技生产企业专网案例 50 十三、5G/5G-A 专网前景展望 70 缩略语 71 参考文献 73

有“法”可依：发展呈现“顶层支持-地方试点-场景落地形成闭环” .......................................................................... 17 前景可期：车路云产业空间有望突破 2.5 万亿，路侧/云端为最快增长极 ........................................................... 20 该产业的基础设施建设初期，而车路云产业的长远经济价值需等到应用落地和商业闭环时 方能显现，且随着这一进程的深入，有望吸引更多产业参与者（如尚未参与试点的城市） 介入投资，我们看好该板块的持续性和市场前景。 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 5 科技 车路云一体化：车、路、云、网全面智能的中国方案 “三横两纵”多元要素构筑一体化高效智能信息系统 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 14 科技 车路云发展：政策引领/试点落地，未来产业空间可达万亿 我们认为，车路云一体化的发展有根可寻、有“法”可依、前景可期：1）从源头来看，车 路云以 C-V2X 车联网为雏形，部分城市已开展先导示范项目，产业已初具规模；2）从发 展来看，车路云有望呈现“顶层政策支持-地方试点推进（地方政府发布建设订单）-应用场

AI技术最重要的应用领域，医疗保健板块 人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的137亿美元增至2030年的1,553亿美元，CAGR为35.5%，是人工智能应用最大的领域，具 备广阔前景及想象空间，中国医疗健康产业正迎来自身的“Deepseek时刻”。建议关注：1）AI+制药；2）AI+多组学；3）AI+精准诊断；4） AI+影像设备；5）AI+家用；6）AI+智慧医疗。 ◼ AI技术最重要的应用领域，医疗保健板块 人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的137亿美元增至2030年的1,553亿美元，CAGR为35.5%，是人工智能应用最大的领域，具 备广阔前景及想象空间，中国医疗健康产业正迎来自身的“Deepseek时刻”。建议关注：1）AI+制药；2）AI+多组学；3）AI+精准诊断；4） AI+影像设备；5）AI+家用；6）AI+智慧医疗。 ◼

亿美元。此外“东数西算”工程驱动光通信产业链发展，光模块作为光通信产业链中游，在 “东数西算”工程中承担信号转换任务，可实现光信号的产生、信号调制、探测、光路转换、光电转换等功能，将赋能千行百业，市场前景较大。 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 12 光纤光缆 设备集成 数通市场 光器件 光模块 电信市场 上游 中游 下游 图表： 2021 年全球光模块市场份额占比情 况 设备运行将会持续发热， 因此需要制冷系统进行散热制冷以保 证数 据中心内部环境的稳定，实现数 据中心正常运行 资料来源：曙光数创招股书，国海证券研究所 数据中心 AI 大发展对冷却技术提出更高需求，浸没式液冷前景广阔 u 人工智能技术的迅猛发展，极大增加了相关产业对高性能算力的需求，而在高性能算力的背后，对设备散热冷却提出了更高的要求。 PUE 即电 能利用效率，是数据中心消耗的所有能源与 IT 负载消耗的能源比值。 板式，更大程度利用液体的比热容特点，制冷效率更高，可有效降低数据中心 PUE 。根据《绿色高能效数据中心散热冷却技术研究现 状及发展 趋势》，浸没式液冷整体散热性能更优，同时可适配更高功率密度的机柜和数据中心，前景更加广阔。 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 14 资料来源：《绿色高能效数据中心散热冷却技术研究现状及发展趋势》（陈心拓等） 资料来源： CDCC ， NARI ，国海证券研 究所 图表：冷却技术分类

包括交易所 / 经销商、通证清算网络、公链基础设施，以及专业投资者等。 3.2 推动数字人民币产业应用生态发展的建议 3.2.1 应用瓶颈与现存挑战 数字人民币在 B 端（产业端）的应用前景虽然广阔，但在推进过程中仍面临诸多挑战。 （1）零售型功能定位存在局限与制约 由于当前数字人民币定位为零售型，仅能替代 M0，尚无法满足企业对企业、企业对金融 机构以及金融机构对金融机构等更广 端的广泛应用，需要政府、企业和金融机构共同努力，加 强技术研发和创新，完善法律法规体系，加大市场推广力度，提高用户接受度，共同营造良 好的应用环境。 3.2.2 推动生态发展的建议 数字人民币在 B 端（产业端）的应用前景虽然广阔，但在推进过程中仍面临诸多挑战。 当前数字人民币产业应用生态发展已从“把钱搬得更快”转向：如何以区块链为底层架构、 以数字人民币为清算层，重塑支付、融资、投资的完整链路，让价值与信息同步流动。将数

医疗信息化⼚家数千家，为⼤模型应⽤提供 良好的⽣态基础 ⽣态资源 05 医疗⾏业⼈均学历⾼，具备开展⼤模型研究 和应⽤的⼈才优势 ⼈才资源 06 医院、企业、监管、患者痛点多，场景丰富， 市场潜⼒巨⼤ 市场前景 DeepSeek创新技术引发新变化 医疗⾏业独特优势 10 DeepSeek虽好，但也不是“六边形战⼠” 在落地过程中，仍需结合⼀定的应⽤框架（RAG、⼯作流、Agent等）和⼯程优化

46 第六章 协作机器人下游应用分析 48 第一节 协作机器人应用场景分析 48 第二节 协作机器人应用行业分析 49 第七章 中国协作机器人发展前景与展望 51 第一节 从无序逐渐走向有序，从国内同步走向海外 51 第二节 应用领域持续拓展 51 第三节 AI 助力协作机器人从“功能机”向“智能体”进化 编程。用户可以通过可视化图形界面、手动拖动或通过手势操作等途径来控制协作机器人，在降低了机器人操作难度 的同时，也可节省人力成本并一定程度上提升工作效率。 3、协作机器人凭借其独特技术特点，在非工业领域的广泛应用和发展前景展现出了巨大潜力。主要包括以下几个 方面： 体积小巧，适应性强：相比传统工业机器人，协作机器人往往体积更小、重量更轻，占用空间小，易于在狭小或特 定的环境中部署，比如餐厅厨房或医院手术室。 无框力矩电机是一种新型力矩电机，专为需求体积小、质量轻、惯量低、结构紧凑、功 率高的应用场合而设计，其适配性强，在机器人关节、医疗机器人、传感器万向节、无人机 推进和制导系统以及其他应用领域具有广阔的应用前景。 图表 9 无框电机产品 资料来源：公开资料，高工机器人产业研究所（GGII）整理 目前无框力矩电机的代表性产品有美国科尔摩根的 TBM 无框力矩电机、Parker 公司的K 系列无框伺服电机、

通过以上案例可以看出，DeepSeek 方案不仅能够提升贷款评 估的准确性，还能显著提高审批效率，降低运营成本。其灵活的数 据处理能力和强大的算法模型为金融机构提供了全新的风险管理工 具，具有广泛的应用前景。 6.1.1 案例选择与背景 在实际应用案例分析中，我们选择了一家具有代表性的中型商 业银行作为研究对象。该银行在金融贷款业务中面临着风险评估效 率低、准确性不足等问题，亟需引入先进的技术手段来优化流程。 应用方案在金融贷款评估中表现出了显 著的优势，不仅在预测准确率和泛化能力上优于传统模型，还在计 算效率和资源消耗方面展现出较高的性能。这些优势使得 DeepSeek 模型在金融贷款评估领域具有广泛的应用前景。 6.2.1 评估方法与指标 在 DeepSeek 应用方案的金融贷款评估中，效果评估与验证是 确保系统可靠性和有效性的关键步骤。为了全面评估模型的表现， 我们采用了多维度的评估方法与指标。首先，模型预测准确率 通过实验验证了其有效性。 3. 陈七, 周八. 《大数据与人工智能在金融领域的融合应用》. 数 据分析与知识发现, 2021. o 该文献分析了大数据与人工智能技术在金融领域的融合 应用，特别是贷款评估中的应用前景。 4. DeepSeek 官方文档. 《DeepSeek 技术白皮书》. DeepSeek Inc., 2022. o 该白皮书详细介绍了 DeepSeek 的核心技术、算法架构 及其在金融领域的应用案例。