非商品采购管理 门店销售业务管理 电商销售业务管理 劲草销售业务管理 销售配送发货管理 售后销售管理 内部销售管理 鞋服品类深化管理 超市业态管理 黄金珠宝品类深化管理 鞋服款色码管理 鞋服季节性运营管理 深化供应商协 同管理 鞋服订货预测管理 生鲜采购管理 超市分割加工业务 超市子加工业务管理 超市分拣分级管理 黄金珠宝批次管理 黄金珠宝图片管理 劲草门店联营业务管理 以旧换新和委外加工 非商品采购管理 门店销售业务管理 电商销售业务管理 劲草销售业务管理 销售配送发货管理 售后销售管理 内部销售管理 鞋服品类深化管理 超市业态管理 黄金珠宝品类深化管理 鞋服款色码管理 鞋服季节性运营管理 深化供应商协 同管理 鞋服订货预测管理 生鲜采购管理 超市分割加工业务 超市子加工业务管理 超市分拣分级管理 黄金珠宝批次管理 黄金珠宝图片管理 劲草门店联营业务管理 以旧换新和委外加工 二级分类 进口 / 国产 季节性商品上架日期 是否镶嵌 颜色 三级分类 产地（县） 季节性商品下架日期 图片地址 主石净度 四级分类 等级 性别 劲草大类码 工艺 规格 保质期天数 适用人群 珠子尺寸 计量单位 预包装 / 散称 材质 圈号 旧物料编码 配方奶粉段位 季节 镶嵌物 产地（国家） 尺码 / 型号 款式 / 尺寸 镶嵌材质 产地（省） 季节性商品上架日期 颜色

5/19.5) 优化 设计 冷却塔- 夏季 27 640(30/37) 55 1 5 冷却塔- 冬季 7.5 570 (13.5/20.5) （4）由于 IDC 全年制冷需求，考虑到在过度季节及冬季时可 利用室外冷空气冷量，进一步降低的系统的全年的能耗。原设计及优 化方案都保留了利用板换在室外湿球条件允许的前体现进行预冷模 式及自由冷却模式，此举可以大幅提升系统能效及降低运行费用。根 PUE，实 现智能化的控制，改变传统的运行方式，持续推动预制化数据中心绿 色发展。 冷却系统智能调优技术推动预制模块化数据中心降低冷却系统 实际运行能耗，节能率视具体应用场景不同而不同，节能率随季节变 化而变化，应以年节能率为指标进行节能效果的考察，年节能率宜高 于 15%，而且还将推动数据中心向低碳高效方向发展，未来可与供配 基于预制模块化数据中心场景的冷却系统智能调优技术报告（ODCC-2025-06005）

自动问诊 1 秒推送 专家人工答疑时效提升 6 倍 决策科学专业 算法模型先进 专业知识丰富 数据采集客观 智能物联网监测 多设备全天候数据采集 有效缓解病虫草害多发季节专家资源紧张、任务过度繁重和农民问技无门、反馈过慢等问题。 病虫害智能诊断 大数据分析 人工智能 诊断信息、治疗方案 图像、文字、语音 作物生长采集器 孢子捕捉仪 虫情测报仪 问诊信息

可以用于水资源的智能调度与优化。通过集成传感器网络和实时数 据采集系统，DeepSeek 能够实时监测水库、河流和水井的水位、 流量和水质等参数，结合历史数据和气象预报，进行动态水资源调 度。例如，在干旱季节，DeepSeek 可以通过分析多个水库的蓄水 量和下游需水量，自动生成最优的放水计划，确保农业灌溉和城市 供水的同时，避免水资源的浪费。 在防洪减灾方面，DeepSeek 的应用同样具有显著效果。通过 台，提高了水资源交易的透明度和效率。在某区域试点中，该平台 成功促成了多笔跨区域水权交易，为水资源的市场化管理提供了新 思路。 6.2.1 项目背景 在某省的水资源管理项目中，面临的主要挑战是水资源分布不 均、季节性波动大，以及历史数据的不完整性。该地区的主要水源 包括河流、湖泊和地下水，但由于气候变化和人类活动的影响，水 资源的可利用性和质量逐年下降。为了更好地管理和优化水资源的 分配与使用，项目团队决定引入 实施效果 在引入 DeepSeek 技术后，水资源管理系统的实施效果显著提 升，具体体现在以下几个方面：首先，通过 DeepSeek 的智能分析 功能，水资源分配效率提高了约 25%，使得在干旱季节也能够确保 水资源的合理调配。其次，系统的水质监测准确性得到了极大提 升，通过实时数据分析，水质异常事件能够提前 48 小时被预警， 极大地减少了污染事件的发生和影响。此外，DeepSeek 技术的引

需求相匹配的关键环节。通过应用 AI 大模型，钢铁企业可以提升 需求预测的准确性，进而优化库存管理、提升资源利用率以及降低 整体运营成本。 首先，AI 模型可以整合来自多个来源的数据，包括历史销售数 据、市场调研、季节性趋势、行业发展状况及宏观经济指标等。这 些数据通过机器学习算法进行深度分析，从而识别出潜在的需求模 式和趋势。 以下是需求预测中 AI 应用的具体步骤： 1. 数据收集与处理： o 收集历史订单数据、客户反馈和市场变化信息。 收集历史订单数据、客户反馈和市场变化信息。 o 处理并清洗数据，确保数据的准确性和可靠性。 2. 特征工程： o 从原始数据中提取特征，如产品类型、销售区域、客户 类别、时间因素等。 o 使用时间序列分析方法，挖掘季节性和周期性特征。 3. 模型训练： o 选择合适的机器学习模型，常见的有回归模型、随机森 林、长短期记忆网络（LSTM）等。 o 进行训练和验证，调整模型参数，以提高预测精度。 4. 需求预测： 能够帮助钢铁生产企业实 时监控库存水平，包括原材料、半成品及成品的库存状况。基于历 史数据和市场需求预测，AI 模型可以生成库存需求预测，识别出库 存过剩或不足的情况。通过对销量数据、市场趋势、季节性变化等 因素的综合考虑，AI 可以推荐最佳的库存水平，从而使库存保持在 一个合理的区间。 其次，AI 还可以通过优化补货策略来实现库存的智能管理。通 过分析供应链各环节的交货时间、供应商的可靠性以及潜在的供应

够像人一样进行思考，分解步骤并进 行预测工作 Deep seek 预测宏观数据： 以社融为 例 宏观指标预测的两种方式： 自主学习法：依赖 DeepSeek 历史学习， 通过投喂历史数据，让 AI 自主学习各 个月的季节性节奏和长期趋势，独立 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图 34: 社融预测逻辑 图 35

型提供先例。 24/7 全天候“智”“能”调度 24/7 全天候无碳能源 (CFE，产生能量的过程中没有碳原子的参与 ) 是智算中心 绿色化发展的终极目标。但由于光伏、风电等新能源存在昼夜、季节等波动， 与智算中心对电力系统 “7×24”不间断稳定供应，存在时间分布不平衡的矛盾。 因此，它要求将一天中每个小时的能源消耗与无碳能源进行匹配。这包括对无 碳能源等源的调度，也包括对智能算力等荷的调度。

型提供先例。 24/7 全天候“智”“能”调度 24/7 全天候无碳能源 (CFE，产生能量的过程中没有碳原子的参与 ) 是智算中 心绿色化发展的终极目标。但由于光伏、风电等新能源存在昼夜、季节等波动， 与智算中心对电力系统 “7×24”不间断稳定供应，存在时间分布不平衡的矛盾。 因此，它要求将一天中每个小时的能源消耗与无碳能源进行匹配。这包括对无 碳能源等源的调度，也包括对智能算力等荷的调度。

在制造业产品服务环节，人工智能技术的应用面临市场需求变 化快、个性化需求差异大等挑战。首先，全球市场需求快速变化， 而人工智能技术需要时间进行模型训练和调整，很难即时满足市场 需求。例如，服装品牌经常需要根据季节变化、流行趋势和社会事 件等因素快速调整其产品线。在特殊节日或体育赛事期间推出限量 31 版产品。为了做到这一点，企业利用人工智能技术分析社交媒体 上 31 的趋势和消费者反馈，以便更快地做出决策。人工智能系统需要足

历史理赔记录重复 3.9% 建立唯一索赔 ID 关联体系 低 特征工程环节需要构建多维特征空间，包括基础特征（保单有 效期、免赔额等）、衍生特征（历史索赔频率、欺诈风险评分等） 和上下文特征（季节性天气影响、区域犯罪率等）。时间序列特征 需进行滑动窗口标准化处理，例如将过去 36 个月的索赔记录转化 为月度趋势指标。文本特征采用分层抽取策略，先通过规则引擎提 取关键实体（伤残等级、事故责任划分），再用 2.1 云端部署 在保险理赔业务中引入 DeepSeek 大模型的云端部署方案需综 合考虑性能、安全性、成本及扩展性。云端部署的核心优势在于弹 性资源分配和快速迭代能力，特别适合处理理赔业务中季节性波动 的高并发需求。以下是具体实施方案： 基础设施选型 建议采用混合云架构，核心系统部署在私有云保障数据主权，AI 模 型推理层部署在公有云实现弹性扩展。主流云服务商对比： 云平台 适用场景 小时内，显著提升客户满意度并减少纠纷率。 流程优化还体现在以下方面： - 错误率下降：模型通过规则引擎与历史数据训练，逻辑一致性达 99.5%，较人工操作错误率（约 8%）大幅改善； - 资源弹性分配：自动化处理可应对季节性理赔高峰（如自然灾害 期间），无需临时增派人力； - 数据沉淀价值：所有理赔数据经模型结构化处理后，可直接用于 反欺诈分析、产品定价优化等衍生场景。 效率收益的量化需结合具体业务规模，但核心逻辑明确：通过