的“大脑”， 近半年在推理侧实现大幅进步 AI Agent 大规模语言模型（ LLMs ） GPU 算力供 给 3 02 以“自主规划与工具使用”响应“复杂任务”要求： Agent 的核心能力——自主规划、记忆、使用工具 （网页、软件、 API ）使其天生就擅长处理需要与 外部环境交互的复杂、多步骤流程，完美解决了传 动化复杂流程的潜力，有望带来指数级效率提升和生产力解 放，满足市场对显著价值回报的需求。 过去的状态： 停留在概念验证（ PoC ）或小范围试点， AI 更像一个需要被验证的“玩具”或“辅助工具”； 现在的要求： 必须是能够无缝集成到现有系统、在真实生产环境中稳定可靠运行的解决方案，并能产出可被量化的业务成果； 期望的 AI 角色： 从旁观的“助手”（ Assistant ），转变为能独立承担责任、解决问题的“正式员工”（ 创造性、洞察性与战略性工作。 2025 年， AI Agent 风口已至：企业级 AI 过去的状态：局限于简单的问答、内容续写等“答案生成式”的单一任务； 现在的要求：渴望自主规划、调用不同工具、横跨多个系统、涉及复杂步骤的端到端工作流。 核心挑战： 这些正是传统 AI 应用难以企及的、高价值的“流程自动化”领域。 数据来源：公开资料、甲子光年智库总结整理

.................... 10 ( 三 ) 组织已基本具备数智化审计所需数据环境.......................... 12 ( 四 ) 组织在数智化审计时比较重视工具的使用.......................... 13 ( 五 ) 当前数智化审计还没有充分开展........................................ 14 ( 计团队及相关审计机构迫切需要开展的工作。 在数字化审计方面，随着各类组织数据量的急剧增加，传统的审计方法已经无法满足对 海量数据高效处理和深度挖掘业务风险的需求。因此，采用云计算、大数据、数据分析工具 等数字技术手段进行数字化审计已经势在必行。同时，数字化审计还包括对组织的数字化系 统进行 IT 审计，确保这些系统的可靠性、安全性和效率；在智能化审计方面，由于人工智能、 机器学习等先进技术 组织已具备基本的数据治理环境。68.06% 的受访者认为其所在组织可以为开展数智 化审计提供有质量的数据支撑。 ■ 数智化审计时比较重视工具的使用。已经开展数智化审计的组织较多使用的辅助工具 分别是数据分析、数据可视化、数据库审计、数据资产管理、AI 数据分析等类型的工具。 ■ 当前数智化审计还没有充分开展起来。只有 24.08% 的组织开展过 IT 审计，仅有 15.71% 和 9.95% 的组织开展过数字化和智能化审计。

借力人工智能语音识别，打造高效教学辅助能力 英特尔携手合作伙伴探索基于语音识别的智能教学辅 助能力 • 语音识别等人工智能技术在智慧教育场景中的应用 • 基于语音识别能力构建教学辅助能力 • 扩展 OpenVINO ™ 工具套件自定义层，提升语音识别推理 效率 基于英特尔优化方案的应用案例 • 思必驰：与英特尔携手打造精准、高效的语音识别应用， 加速智慧教育前行步伐 打造高效人工智能教学与实训解决方案 英特 英特尔® 傲腾™ 持久内存100系列、200系列 英特尔® 傲腾™ 固态盘 P5800X/P5801X 英特尔® Movidius™ 视觉处理器 (VPU) 软件和框架 OpenVINO™ 工具套件 面向英特尔® 架构优化的 TensorFlow 面向英特尔® 架构优化的 PyTorch 扩展包 面向英特尔® 架构优化的 Python 主编：赵朝卿，秦莉 作者（排名不分先后，按姓氏首字母排序） 果，也能有效缩小区域、城乡、校际间的教育质量差距，实 图 1-1-2 人工智能在教育行业各场景的应用 图 1-1-4 多样化的英特尔硬件产品矩阵 • 全方位的软件产品助力，包括 OpenVINO™ 工具套件、 英特尔® 深度学习加速技术、英特尔® AVX-512、面向英特尔 ® 架构优化的深度学习框架等。 • 英特尔在 5G、边缘计算（MEC）平台以及 “云 - 边 - 端” 架 构上的一系列成功部署和实战经验。

息云平台、国土基础平台、 实景三维平台，所有应用场景”长在平台” , 同时 也 是全市的空间中心，是创建空间治理现代化“先行市”的重要支撑平台。 平台承载了 1200 余项数据、 30 余个工具 组 件、 500 余个空间服务，为全市 97 余个部门、 198 个应用场景提供数据服务，年访问量达 1 亿多次。 也为 AI 智 部门空间仓 市发爽 市住迎 数据共享 市环禄 模型构建平台，统一知识库、智能 体标准，支撑未来各项 MaaS 服务 口 构建行业知识库：有序组织各类文 本知识库和带标注等空间知识库构 建。 口 启动行业工具 库 ：以“模型中台” 概 念，构建统一各类工具标准，支 撑智能体搭建 口 部省市多部门协同，与部、省、 市对接，争取部试点，学习各级 先进经验。沿用后土模型架构、 探索知识库对接、智能体分发汇 “需求导向、科学谋划、夯实基础、众筹实施”为总体原则 知识管理 模型中心 评测中心 插件工具 智能体工厂 行业语言训练 样本集 问答对 行业大模型 (L1) 标准编码 标准单元 人口 通 用 模 型 (LO) 2.2 总体架构

业经营管理中发挥乘法效应，学术界和产业界延展出数据领导力 （DataLeadership）这一热门话题。本文从企业发展新环境呼唤 数据领导力、数据领导力的核心是培育企业家的数据素养与提升数 据治理水平、数据领导力和善用数智技术工具三个方面进行阐述。 引言 数智领导力 004 003 数智领导力 制、政策、流程与授权规范性差等等。于是，华为决定同步启动数据治理工作，这个动作持续贯穿于 IFS 项目全过程，从 2007 通部门墙，实现数据的统一和融合。也就是说，让企业再重新走一遍发展之路，还是会走一遍“纵向 构建数据孤岛 - 横向端到端拉通”的过程。 要发挥数据要素，打破数据孤岛，笔者认为需要刚柔并济两手抓：数据领导力和善用数智技术工具。 一方面，企业家发挥数据领导力，让公司各个职能部门意识到高层的决策需要端到端拉通的数据，从 注重“经线”专业能力走向注重“纬线”协同能力——这是华为借鉴地球仪的经线纬线的形象提法。 2018 2018年，任正非与华为公司总干部部及人力资源部相关主管沟通时，对这个问题作了非常形象的阐述： “我对法务部的批示，不要做世界最好的法务部，我要的是最适配我们生产的合作者。我对财经管理 刚柔并济： 数据领导力和善用数智技术工具 部的批示，不是要做世界最好的财经管理部，而是要屁股往下坐，要解决一些纬线管理问题。人力资 源管理也有纬线问题，什么叫纬线呢？就是要搞明白服务对象，为谁服务，首先要懂得谁。”数字化 转型过程，

用户培训与维护：为政府部门的工作人员提供系统使用培训， 建立系统维护机制，确保系统的长期稳定运行。 通过本项目的实施，预期将显著提升电子政务的服务水平和效 率，为政府部门提供更加智能、便捷的支持工具，同时也为公众提 供更加优质、高效的政务服务。 2. 需求分析与规划 在构建电子政务接入 DeepSeek 模型的知识库之前，首先需要 对需求进行全面分析与规划。这一阶段的核心目标是明确系统的功 deepseek 模型接入方案 为了实现电子政务系统中 deepseek 模型的高效接入，首先需 要明确模型的应用场景和技术需求。deepseek 模型作为一种先进 的自然语言处理和知识图谱构建工具，其在电子政务中的应用主要 包括智能问答、文档分类、信息检索和决策支持等。因此，接入方 案的设计应围绕这些核心功能展开。 首先，系统架构的设计是关键。目前的电子政务系统通常基于 分布式架构，采用微服务设计模式，因此 为了提高模型的可用性和可维护性，建议实施以下具体步骤： 1. 接口文档的编写与发布：为 deepseek 模型的 API 接口提供详 细的文档说明，包括参数定义、调用示例和错误码解释。 2. 性能监控与优化：部署性能监控工具，实时跟踪模型的响应时 间、资源占用率和错误率，并根据监控数据进行优化。 3. 版本管理与更新：建立模型的版本管理机制，支持模型的平滑 升级和回滚操作，确保系统的稳定性。 4. 权限控制与审计：通过

.....157 1. 项目背景与目标 随着政务数字化进程的加速，各级政府机构在处理大量政务数 据时面临效率低下、信息孤岛、决策支持不足等挑战。传统的政务 系统多依赖于规则引擎和简单的自动化工具，难以应对日益复杂的 政务场景和多样化的数据处理需求。为此，引入先进的人工智能技 术成为提升政务管理水平和决策效率的关键。DeepSeek 政务大模 型的提出，旨在通过大语言模型（LLM）的强大能力，实现政务数 的政策解读、提供智能的决策支持。具体背景如下： - 技术需求： 政务场景对大模型的理解能力、生成能力和推理能力提出了更高要 求，需要针对性地优化模型结构、训练数据和微调策略。 - 业务需 求：政府部门需要通过智能化工具提升工作效率、优化服务质量、 降低人工成本。 - 政策支持：国家相关政策鼓励 AI 技术在政务领 域的应用，推动智能化政务系统建设。 此外，根据《2023 年中国政务智能化发展白皮书》数据，政 问答任务：平均响应时间 1.8 秒，准确率 89.5%  数据处理任务：支持每秒处理 10 万条记录，数据清洗效率提 升 40% 在可扩展性与定制化方面，DeepSeek 模型提供了灵活的接口 和工具，支持用户根据具体需求进行模型微调和功能扩展。例如， 用户可以通过简单的配置调整模型的超参数，或者使用自定义数据 集进行微调，以提升模型在特定场景中的性能。此外，模型还支持 与现有政务系统的无缝集成，通过

• 稳健性与灵活性联合优化 • 拟人化 • 多元多级高可控性 • 强系统集成 • 开创人机协同新模式 • 强洞察 • 多模态交互 • 用户体验 Min（T1+T2+T3+T4） Max（工具和知识边界） • 服务效率 率先应用在10086这一全球最大的客服系统，驱动客服领域行业应用破冰。 解决复杂系统智能化体系大而不稳的挑战。 系统和用户双驱动对话模式的灵活多样性。 • 客服知识融入基础模型、 提前想你所想 • 服务中双方情感流动，拟人化 • 思维链逻辑增强 业务运营工具化，与模型底座解耦合，通过大小模型协同、信息不出场、流程嵌入确保整体准确和可控。 汇聚用户通信属性关联数据 不出“场”，安全可信 大小模型协同进化 大、小模型 信息场 流 程 状态追踪 意图识别 话术生成 … 运营工具 提示 工具 坐席 助手 智能 摘要 … 系 统 工 具 平 台 知识库 API接口 NGCS界面  内部多层级系统集成  外部系统和工具集成 外部系统和工具集成，贯通客服咨 询到运营分析全流程 从底层知识库、到接口级别的API、到系统 界面级别的解析和集成 简单入口、现有系统重用和系统伴随，提供润物细无声的服务。 可与大模型及坐席同时对话， 享受更便捷、更贴心的服务 与大模型进行知识与能力的补充， 提供更暖心、更舒心服务 为客户提供咨询查询办理等服务，

涉税数据，包括纳税人申报信息、财务报表、银行交易记录等，这 些数据的多样性和复杂性给稽查工作带来了巨大的挑战。为了提高 税务稽查的效率和准确性，引入先进的技术手段成为必然选 择。DeepSeek 作为一款强大的数据分析工具，具备高效的数据处 理和智能分析能力，能够帮助税务稽查人员快速识别异常交易、发 现潜在风险点，并生成精准的稽查报告。 在实际应用中，DeepSeek 可以通过以下方式优化税务稽查流 程：  频繁的大额交易、关联方交易等，帮助稽查人员定位高风险纳 税人。  风险评估：基于历史数据和行业特征，构建风险评估模型，对 纳税人进行分类，并生成风险评分，为稽查重点提供依据。  可视化分析：通过可视化工具，将复杂的数据关系以图表形式 展示，帮助稽查人员直观理解数据背后的规律。 此外，DeepSeek 还支持与现有税务管理系统的无缝对接，确 保数据的安全性和隐私性，满足税务部门的合规要求。通过引入 稽查部门急需一种能够高效、准确处理海量数据的解决方案，以提 升稽查工作的效率和准确性。 在这一背景下，DeepSeek 技术的引入为税务稽查提供了新的 可能性。DeepSeek 作为一款先进的人工智能工具，具备强大的数 据处理能力和深度学习算法，能够在短时间内对大量财务数据进行 深度分析和模式识别。通过其智能化的分析引擎，DeepSeek 能够 自动识别异常交易、潜在的税务风险点，并为稽查人员提供精准的

600 万保客数据实现增长 一汽红旗：转化率提升 3.5 倍，线索评级让一汽红旗“集中资源办大事” 长城汽车：从“重复答疑”到“秒级响应”，智能客服提效 50% 的实战密码 某车企：一站式邀约辅助工具规范线索跟进流，到店率提升 30% 东风日产：清晰需求洞察，精准邀约让到店率提升 30% AI-Driven Digital Transformation in Automotive Marketing " 认知 - 转化 - 服 务 " 全周期的数字化运营体系。 我们认为，领先的行业玩家应该具备三大能力—— 了解用户：全渠道数据资产，来完善用户画像和经营运营的底层基础； 触达用户：丰富的营销工具，满足更多场景的用户需求，高效触达与运营用户； 转化用户：通过新技术创新落地，提升店端经营管理能力。 基于此，瓴羊与汽车之家结合数据优势与垂直行业经验，共同推出了针对联合 解决方案。这套解决方案围绕用户购车旅程中的九大关键节点：认知 第一，全渠道数据资产沉淀与治理，勾勒更清晰的用户画像； 第二，智能工具矩阵，挖掘更高潜力的线索、实现更准确的营销资源分配； 第三，算法驱动的闭环转化，构建 " 线索分级 - 门店匹配 - 策略优化 "，达成更 高效的到店邀约结果。 在存量竞争时代，将数据资产转化为运营能力，正是重新定义汽车营销的胜负手。 在瓴羊与汽车之家描绘的「汽车营销数字化解决方案全景图」中，数字化工具 贯穿用户生命周期每个触点，并渗进具体的营销场景，助力车企更高效准确地