大模型应用的目标..................................................................................39 3.1 提高生产效率......................................................................................41 3.2 降低生产成本 ..........................184 1. 引言 在全球经济一体化与数字化转型的背景下，钢铁行业的发展面 临着前所未有的机遇与挑战。智能制造的新时代促使钢铁企业在生 产效率、资源利用和环境保护等多个方面寻求创新解决方案。随着 人工智能（AI）技术的不断成熟，尤其是大型模型（如 GPT、BERT 等）的应用逐渐扩展，钢铁行业也开始考虑这些先进 技术带来的潜在转型机会。 的决策与 优化，提升运营效率，降低成本并提高产品质量。具体而言，AI 大 模型可以在以下几个方面发挥关键作用： 1. 原材料智能采购：利用机器学习算法分析市场供需关系及价格 波动，帮助企业找到最佳的采购时机和供应商，降低采购成 本。 2. 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用

已经无法满足现代税务管理的需求。税务稽查人员需要处理大量的 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。 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 DeepSeek，税务稽查工作不仅能够大幅提升效率，还能在防范偷 税漏税、打击税收违法行为方面发挥重要作用，为税收收入的安全 性和稳定性提供有力保障。 1.1 背景介绍 随着全球经济环境的变化和数字化进程的加速，税务稽查工作 面临着前所未有的挑战。传统稽查方法依赖于人工审核和经验判 断，不仅效率低下，而且在面对大规模、复杂的企业数据时，往往 难以做到全面覆盖和精准分析。特别是在大数据、人工智能等新兴 难以做到全面覆盖和精准分析。特别是在大数据、人工智能等新兴 技术的驱动下，企业财务数据的规模和复杂度呈指数级增长，税务 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

16 2.1 当前公共交通运营问题.......................................................................18 2.1.1 效率低下.....................................................................................19 2.1.2 乘客体验差 ........................................................................................155 7.2.1 效率提升..................................................................................157 7.2.2 乘客满意度提升 压力，如何在有限资源下提升运营效率、优化乘客体验成为亟待解 决的问题。为此，我们提出将 DeepSeek 技术应用于城市公共交通 运营中，以智能化手段实现系统优化。DeepSeek 是一种基于大数 据和人工智能的深度分析工具，能够实时处理海量交通数据，并通 过机器学习算法提供精准的决策支持。本项目旨在通过 DeepSeek 技术，实现以下目标：提升公共交通系统的运营效率、减少乘客出 行时间、

2.1 数据管理问题.............................................................................19 2.2.2 运行效率问题.............................................................................21 2.3 技术需求........ 发，水利 工程在保障水资源安全、防洪减灾以及生态平衡中的作用愈发重 要。传统的水利工程管理方法虽然在历史进程中发挥了重要作用， 但在面对复杂多变的自然环境和日益增长的社会需求时，逐渐显露 出效率低下、数据利用不充分等问题。特别是在水资源调度、洪水 预报、工程安全监测等方面，决策的科学性和时效性亟待提升。 在此背景下，人工智能技术的快速发展为水利工程管理提供了 新的解决方案。DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，凭借其 强大的数据处理能力和智能分析功能，能够在水利工程中发挥重要 作用。通过引入 DeepSeek，可以实现对海量水利数据的实时分析 与处理，提供精确的预测和决策支持，从而提高工程管理效率和应 对突发事件的反应能力。 当前，水利工程领域面临的主要挑战包括：  数据来源多样且复杂：水利工程涉及气象、水文、地质等多源 数据，传统方法难以高效整合和分析这些数据。  预测精度不

多样化， 制造业正面临着成本上升、效率低下和创新能力不足等多重挑战。 近年来，人工智能技术的兴起为制造业转型升级提供了强大的动力， 其在制造业全流程的落地有助于提升我国制造业的整体竞争力，使 其在全球市场中占据更加有利的地位。 自党的十八大以来，我国高度重视制造业与人工智能的融合， 正加速制造业与人工智能的融合进程， 旨在提升制造业效率、质量 和创新能力，促进产业链协同优化，构建开放共享的制造业生态， 机遇。 1.人工智能促进制造业提高生产效率 人工智能能够显著提升制造业生产效率。首先，人工智能替代 大量人工工作帮助制造业提效。人工智能技术的引入使得制造业能 够实现高度自动化，减少对人力的依赖，从而提升效率。例如，在 无人矿卡的应用中， 自动驾驶技术替代了传统的人工驾驶，无人矿 卡能够实现 24 小时不间断作业，显著提高了作业效率。此外，通过 人工智能技术赋能质量控制，能够以远超人工质检的速度和分辨率， 人工智能技术赋能质量控制，能够以远超人工质检的速度和分辨率， 显著提高生产效率。其次，人工智能能够通过优化已有生产流程， 帮助制造业提效。人工智能技术能够优化制造业研发设计、生产调 6 度、运营管理等流程，大幅缩短原有流程的时长。例如，人工智能 技术可以帮助企业实时监控和评估生产流程的效率，分析生产流程 6 中的瓶颈，从而调整资源配置，优化生产线布局，提高整体生产效 率。 同时，人工智能技术能够通过分析设备的运行数据，预测设备

1%，其中数据中心贡献 0.5pct。 AI 数据中心高功率趋势不变，供配电解决方案技术迭代有望加速 根据各厂的芯片和服务器参数，虽然单瓦浮点算力以每代约 1 倍速率提升， 但是同时我们也看到随着效率的提升，服务器和机柜的功率参数以每代 40-60%的比例提升。而 DeepSeek 实现 GPU 白卡互联的能力，为国产芯 片的大规模应用打开了大门，在经济上必然存在较强的优势，但是短期内在 能耗上 数据中心中智算中心的比 例提升，单个数据中心的 MW 数将持续上升，甚至相同算力下可能提升更 快。这将带来供配电解决方案的技术迭代加速从传统 UPS 向 HVDC，以及 未来巴拿马电源和 SST 的效率更高模式发展。我们预计国内 AI 配套电力设 备市场空间 2026 年将达到 437 亿元，对应 2024-26 年复合增速 27%，其 中 HVDC，锂电池和服务器电源将实现更快增长，分别达到 77%/58%/36%。 ............................................................... 12 图表 14： 相比 AC UPS 系统，HVDC 在低负载下效率优势更加明显 ...................................................................... 12 图表 15： HVDC 可减少配套设施（冷却+供电系统）和机组电能消耗

从“助手”升级为“员工”或“自动化引擎”，处理如自动生成报告、解决复杂客服问题等复杂任务，以实现显著生产力 飞 跃。 AI Agent 契合这一需求，其天生适合处理复杂任务，强调执行与行动，具备自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 化的、更复杂、更耗时的工作流，能够为企业带来 指数级的效率提升和生产力解放，这直接回应了市 场对于“显著价值回报”的终极期待。 企业应用市场需求的质变：三大核心期望的全面升级 03 企业级 AI Agent 的精准响应：新一代 AI 范式满足市场期待 过去的状态： 满足于 10% 或 20% 的渐进式效率提升，这属于“量变”； 现在的要求： 期待的是数量级（例如生 ChatGPT Agent 多模态任务执行中枢，为企业提供便捷高效的智能交互体验。 随着技术的不断成熟，企业级 Agent 的 “自动化” 能力逐渐崭露头角，受到市场的广泛关注，成为企业优化流程、提高效率的重要选择。 2025 年， AI Agent 风口已至：科技巨头竞逐企业级 Agent 赛 道 Google • Gemini 系列大模型 • 通用人工智能助手 Project

及深化产业数字化转型方面的关键推动力。数字人民币在产业端的应用对中国经济高质量发 展及对外开放具有战略性作用。作为国家战略级金融基础设施，数字人民币在促进数字经济 发展，推动数字经济与实体经济深度融合，利用数字技术优化产业链资金流转效率等方面具 有显著优势。在产业链协同领域数字人民币的价值尤其巨大，其应用不仅是技术层面的突破， 更是对传统经济运行模式和产业生态的重塑。 中国人民银行数据显示，截至 2024 年 7 月末，数字人民币 数字人民币交易系统通过将采购流程中下单、支付、认款、发货等操作线上化与自动化，配 合数字人民币的技术特性，实现订单实时核销、资金实时到账，在不改变原有企业支付流程 的情况下压缩履约周期，提高企业采购效率，提升产业供应链的生产效能。同时，数字人民 币也推动将企业支付流程线上化，加速企业支付配套基础设施的数字化转型升级，构建基于 上下游产业链的数字金融生态。 数字人民币还可以为产业链数字化协同带 企与协同效率瓶颈， 多方信任机制缺失下，互信成本高企，业务流与资金流脱节造成协同效率瓶颈。二是信息不 对称放大中小微企业融资困境，中小微企业普遍面临信用信息穿透难，风险识别与管理成本 高等问题。三是金融普惠性不足与服务可得性受限，对公金融服务门槛较高、末端资金触达 不畅，造成开户、结算与融资需求等受限。四是结算效率与成本问题制约协同深化，资金周 转效率有待提升，跨境协同面临效率与成本挑战。上述难点共同构成了产业链向更高级别数

数字组织文化的构建，但任何文化的雏形都源自领导力的牵引。因此，企业家的数据领导力在构建数 字组织文化、发挥数据要素价值等方面起到决定性作用。 另一方面，企业家要善于利用新一代数智技术工具，让数据治理的效率起到事半功倍的效果。比 如，像帆软软件这样专业的大数据 BI 和分析平台提供商，已经形成非常成熟的数据产品矩阵： 报表开发工具 FineReport，数据分析平台 FineBI，可视化开发平台 FineVis，数据集成平台 ，本月总结 及下月计划，专题汇报，这几大板块来汇报，用到的所有指标，需要是直连的。 014 数智领导力 013 数智领导力 集团鼓励业务人员主动学习帆软工具的操作技巧与高级功能，提升日常工作效率。同时，倡导跨部门 间的知识共享与协作，鼓励团队之间利用帆软平台共同探讨业务问题，分享数据分析成果，促进集团 整体的数据文化建设和智能化决策水平的提升。 场景价值 3、全员自助分析 集团高 中心为载体，实现数据治理效能翻倍的同时，驱动八大领域业务效能翻倍；穷尽核心业务指标，沉淀 关键数据能力，探索大模型技术与数据治理业务的深度融合模式，促进数据治理效能和八大领域业务 效能跃迁式增长。 统一平台开发与数据管理，优化运维效率 03 无缝集成与便捷访问，提升用户体验 04 通过这一系列的倡议与措施，集团旨在构建一个以数据为核心驱动力的工作环境，让每一位业务人员 都能成为数据时代的弄潮儿，共同推动集团在激烈竞争中保持领先，实现可持续发展。

新竞争，重构市场逻辑 六大数字化实战标杆案例 目 录 价格战白热化，中国车市重塑竞争格局 四大营销痛点，让行业陷入“增量陷阱” 市场与用户洞察 线索评级 智慧门店 比亚迪腾势：邀约效率提升 80%，腾势汽车用 500 个标签解码用户 北汽福田：从“卖车”到“养客”，北汽福田用 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” “决赛圈了，到底该选哪个？”当一个想要买车的年轻人在评论 区打出这句话，代表他已经下定决心在四到五款车型中最终选 择一辆。在此之前，他可能已经在线上浏览、对比过 40 款车型。 相比以前，车企更难获取高成功率的购车线索。整体营销效率 下降成为行业普遍问题。这主要是由于两大结构性变化： 其一，消费者购车决策窗口正在前移。 汽车之家研究院调研数据显示，用户从选车到下订，平均要经 历两个月的时间：在 35 天的海选后确定意向；随后进行线下 和价值创造机制，这让老车主的留存成了难题。 在车企竞争白热化的当下，数字化营销已从“可选工 具”升级为“生存刚需”。 新能源车企的竞争本质是用户心智争夺战，而数字 化能力，对车企来说不仅仅是解决营销痛点、实现 效率跃升的关键，其终极价值在于实现“以销定产”， 在降低库存风险的同时，满足用户对个性化定制和快 速交付的需求——这事关一家车企的生存状况与最 终规模。 事实上，不论是技术体系建设、还是产业生态支持，