1 使用培训..................................................................................156 7.4.2 持续支持机制...........................................................................158 8. 案例研究与成功实例... 3 成功因素分析....................................................................................167 9. 持续改进与未来展望................................................................................169 9.1 AI 模型的迭代升级 大模型带来的产业变革。这不仅意味着生产方式的转 变，更是管理理念与组织结构的创新。因此，为了实现这一目标， 钢铁公司应积极探索 AI 大模型与自身业务的融合路径，推动技术 落地与应用，以便在日益激烈的市场竞争中保持优势，实现可持续 发展。 1.1 钢铁行业现状 当前，钢铁行业正处于向数字化、智能化转型的关键时期，面 临着诸多挑战和机遇。在全球经济波动和资源环境压力的双重影响 下，钢铁行业的生产效率、资源利用率和环境影响等方面亟需优

..........................................................................................117 9.3 持续改进...........................................................................................119 10 图表）展示数据分析的全过程，为决策者提供更直观的 支持。例如，以下 mermaid 流程图展示了一个典型的水资源调度 优化过程： 通过上述应用，DeepSeek 不仅提升了水利工程的智能化水 平，还为水资源的可持续利用提供了强有力的技术支持。这种技术 的引入，不仅是水利工程领域的一次重大突破，也为全球水资源的 科学管理指明了方向。 1.1 项目背景 随着全球气候变化的影响日益加剧，极端天气事件频发，水利 度方案等。 3. 实时监控与预警：实时监测水利工程运行状态，及时发现潜在 风险，并发出预警信号。 通过引入 DeepSeek，水利工程管理将迈入智能化、精细化、 实时化的新阶段，为水资源的可持续利用和防灾减灾提供有力支 持。 1.2 DeepSeek 概述 DeepSeek 作为一种先进的人工智能技术平台，凭借其强大的 数据处理能力和高效的算法模型，已在多个行业展现出显著的应用

其中，大型语言模型、模块化架构与协作框架为其筑牢根基，持续发展还需攻克评估、安全与适应性难题。 AI 正站在一个关键新阶段。参考 OpenAI 对 AI 的 5 级分级， AI 已不仅仅是能进行对话的聊天机器人（ L1 ），而是逐步进化到智能体 （ L3 ）阶 段——一个能思考、并能主动采取行动的 AI 系统。 强大算力保障大模型训练与推理的可持续性 能源供给保障大模型训练与推理的可持续性 HuggingFace 蓬勃发展，企业级的生产力再造 目 录 数字经济及企业数字化转型带来为企业级 AI 带来使用机会 中国数字化与信息化水平持续增长，为数字经济及企业级 AI 带来广阔机遇。 2024 年，近六成中国企业家计划提高数字化投入，较 2023 年增 加 6 个百分点。其中， 38% 的企业将增加 15% 以内投入， 27% 53% 40% 减少 32% 3% 3% 应用基础：数据赋能与多样场景下的 AI Agent 机遇 数据的广泛积累为 AI Agent 的发展奠定了坚实基础。随着中国各行业数字化渗透率的持续提升，多元化的产业结构与庞大的用户数据量为 Agent 技术提供了丰富的训练资源和广阔的应用空间。 目前， AI Agent 的应用场景主要以任务为导向，充分发挥了其基于环境感知和 目标设定进行决策的能力。通过不断优化策略，

.........................................................................................230 15.3 持续优化机制............................................................................................... 素导致误差或纠纷。据统计，2023 年全球保险理赔处理时长平均 为 15-30 天，其中约 30%的案例因资料不全或核损争议需反复沟 通，直接拉高运营成本约 20%。与此同时，客户对快速、透明理赔 服务的需求持续攀升，超过 65% “ ” 的投保人将 理赔效率 作为选择保 险公司的关键指标之一。 在此背景下，人工智能技术为理赔业务优化提供了新的可能 性。DeepSeek 大模型凭借其多模态理解、自然语言处理和复杂决 小时智能问答。某头部寿险公司内部测试显示，传统 OCR+规则引 擎的医疗票据识别系统，在特病门诊单据上的关键字段提取错误率 达 21%。 现行流程中标注的痛点环节平均消耗 72%的处理时长。更严峻 的是，欺诈风险持续升级，互助型骗保团伙导致的财产险异常赔付 金额年增长率达 34%。这要求核赔系统必须具备动态学习新型欺诈 模式的能力，而传统规则库每季度更新的机制已明显滞后。与此同 时，监管层对理赔时效的考核标准逐年提升，《保险服务质量指

2 扩展应用领域..................................................................................184 10.3 持续改进与创新..............................................................................185 1. 项目概述 随着 时监控车辆状态、驾驶员行为和环境数据，及时发现潜在风险并预 警，降低事故发生的可能性。同时，系统的数据分析能力可以帮助 运营方识别高频事故路段或时间段，优化安全管理策略。 最后，推动城市交通的可持续发展。DeepSeek 的应用可以实 现能源消耗的精细化管理和碳排放的精准监测，为绿色出行提供数 据支持。例如，通过优化车辆调度和路线规划，减少不必要的能源 浪费，助力城市实现低碳发展目标。 在城市公共交通运营中引入 DeepSeek 应用方案，具有重要的 战略意义和实际价值。随着城市化进程的加速，公共交通系统的复 杂性和需求不断增加，传统的运营模式已难以满足现代城市对高 效、智能、可持续交通的需求。DeepSeek 方案通过先进的人工智 能和大数据分析技术，能够实时监控和优化交通流量，提升车辆调 度效率，减少拥堵和延误，从而显著提高乘客的出行体验。此外， 该方案还能够预测潜在故障，提前进行维护，降低运营成本，延长

价值网的依赖，持续优化和改进价值 网，实现更高的效率和价值。 报告摘要 2 一 焦点透视：AI狂潮中的大变革 自1956年人工智能问世以来，历经了多次繁荣与衰退的周期，科学家们将其形象地称为“人工智 能的夏天”和“人工智能的冬天”。尽管每次技术革新都为智能机器的创造指明了新的方向，但最 终都未能实现预期目标。现在，人工智能正迎来另一波浪潮，业界对此充满期待。安永将持续关 注这一领域 。这 些技术将引领人工智能技术的新发展方向，助力企业和个人实现更高效、智能的创新应用。随着 平台的发展，新的AI Agents各种涌现，它们各具特色，并提供着专业化、高端化、个性化、规 模化、持续化的服务。人工智能的这一波革新，不仅涵盖了生成内容（AIGC），更拓展到了生成 服务（AIGS）的领域。这正是目前追求的目标：用AI生成服务，改变世界。 目前，保险行业面临着多方面的挑战和困境， 资产配置风险和回报等。AI的突破发展， 为保险行业带来新的启示和应对方向。 • 关注保障缺口，调整增长战略：全球巨灾风险不断上升，险企应该更加关注自然灾害风险的变 化与影响，创新产品设计推动可持续发展。运用人工智能和建模工具，发展新型产品（如：指 数保险等），关注保障缺口，实现全球风险降低与险企增长战略的结合。 • 实践更加优化的社会风险管理：人口变迁与经济衰退将进一步带来社会风险，新的保险产品应

..........................................87 7. 持续改进与未来展望..................................................................................89 7.1 持续改进机制.............................................. DeepSeek，金融机构可以自动化处理海量数据， 实现实时风险评估；同时，深度学习的强大特征提取能力可以更全 面地捕捉客户行为、信用记录等多维度信息，显著提升评估精度。 此外，DeepSeek 还可以通过持续学习和优化，动态调整评估模型， 适应市场变化和新的风险特征。 然而，将 DeepSeek 应用于金融贷款评估也面临一定挑战： - 技术实施成本较高，包括硬件投入、系统集成和模型训练等方面； 自动生成信用评分 异常检测 聚类算法、孤立森林 识别欺诈行为和多重借贷 特征工程 特征选择、特征降维 自动提取关键特征 非结构化数据处理 CNN、RNN 分析文本和图像数据 最后，DeepSeek 的持续学习和自适应能力也是其与机器学习 深度融合的体现。通过在线学习算法，DeepSeek 能够实时更新模 型参数，适应市场变化和新的风险模式。这种能力使得 DeepSeek 在金融贷款评估中始终保持领先地位，为其用户提供稳定可靠的服

...........................................................................................98 4.3 持续优化阶段............................................................................................... ....................................................................................104 4.3.2 用户体验持续改进................................................................................................. 95%以上。 1.1 保险行业现状与挑战 当前保险行业正处于数字化转型的关键阶段，传统业务模式面 临多重挑战。根据银保监会 2023 年数据，行业平均获客成本同比 上升 28%，代理人脱落率持续高于 35%，而客户满意度仅维持在 82 分（百分制）。在产品同质化严重的市场环境下，67%的客户 认为保险条款复杂难懂，理赔流程平均耗时达 5.7 个工作日。 行业主要痛点可归纳为： - 服务效率瓶颈：人工坐席日均处理咨询量约

丝锁付、组装、焊接、封装、质量检测、搬运、清扫等工作。 负载方面，市场对大负载协作机器人需求有所增长，众多厂商推出大负载协作机器人产品，在协作码垛场景中逐渐 形成现象级应用，其他行业领域渗透率持续提升，如科研教育等细分市场均同比増长。值得注意的是，随着负载的逐 渐扩大，协作机器人与工业机器人的边界正逐渐模糊。 当前，协作机器人行业仍处于发展初期阶段，市场基数相对较小，下游应用仍主要在工业领域。GGII 的渗透率进一步提升。 随着协作机器人不断向下游应用拓展，建筑行业、餐饮行业等新兴行业应用也逐渐出现在大众视野。基于下游细分 行业的发展趋势，GGII 认为，未来几年，协作机器人在各行业的渗透率将持续提升，整体需求将会延续增长态势。 本蓝皮书以协作机器人为核心，重点阐述了重点核心零部件的发展态势，其中包含减速器、无框力矩电机、关节模 组、力传感器等，结合协作机器人产业链各环节的技术特点，剖析 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 52 第八章 参编企业介绍 54 第一节 法奥机器人 54 第二节

模型的优势在于其高效性和可扩展性。通过分布式 训练和优化算法，模型能够在短时间内处理大规模数据，并保持良 好的性能。此外，模型支持在线学习和增量更新，能够根据新数据 的加入不断优化自身表现，确保在实际应用中的持续高效运行。 为了更好地展示 DeepSeek 模型的技术特点，以下列举其关键 特性：  多任务学习能力：支持分类、生成、问答等多种任务，适用于 复杂的政务场景。  高效训练与推理：通过分布式训练和优化算法，缩短训练时间， 第三阶段：模型训练与优化，基于 DeepSeek 模型进行训练，针 对政务场景进行优化。 - 第四阶段：系统集成与测试，完成各模块的集成与功能测试，确 保系统稳定运行。 - 第五阶段：上线运营与维护，正式上线系统，并提供持续的技术 支持与维护服务。 此外，需制定详细的资源规划，包括人力、资金与时间安排。 建议成立专项团队，涵盖产品经理、数据工程师、算法工程师与测 试人员，确保各环节高效协作。在资金方面，需预留足够预算用于 、 标签、分类、时间范围等，满足不同场景下的查询需求。 此外，知识库需具备动态更新与版本管理功能，确保知识内容 能够及时反映最新的政策变化和业务需求。通过自动化采集与人工 审核相结合的方式，持续更新知识库内容，并提供版本对比和历史 记录功能，帮助用户了解知识的演变过程。 为了提升知识的应用价值，知识库还应支持知识推送与智能推 荐功能。基于用户的行为数据、偏好及上下文信息，系统能够主动