技术如何助力资产配置规划，为实际投资决策提供科学 依据和可行方案。 2. 资产配置规划的基本概念 资产配置规划是投资管理中的核心环节，旨在通过对不同资产 类别的合理分配，实现投资组合的风险与收益最优化。其基本概念 包括资产类别的划分、风险偏好识别、目标设定以及动态调整策 略。资产类别通常可分为股票、债券、现金及现金等价物、另类投 资（如房地产、大宗商品、私募股权等）。每个资产类别具有不同 +10%股票 70%股票 经济衰退期 40%债券 +10%债券 50%债券 高波动期 20%现金 +5%黄金 25%黄金 通过以上策略，投资者可以根据市场条件和个人目标，灵活调 整资产配置，以实现最优的投资组合表现。DeepSeek 的应用可以 进一步提升这些策略的执行效率，通过数据驱动的决策支持，帮助 投资者在复杂多变的市场环境中做出更为精准的资产配置决策。 3. DeepSeek 技术的应用背景 DeepSeek 的技术，成功预测了多 次市场波动，并提前采取了相应的对冲措施，避免了巨额损失。 其次，在投资组合优化方面，DeepSeek 通过对历史数据和市 场趋势的深度分析，能够为投资者提供最优的资产组合方案。某投 资基金采用 DeepSeek 的技术后，其投资组合的年化收益率提升了 约 15%，且波动率显著降低。 此外，DeepSeek 还在客户服务方面发挥了重要作用。通过智 能

(３)动态平台指动态改变操作系统或硬件平台,通过更改 其结构和软硬件配置来提高系统安全性. Zhang等提出在 多 个 平 台 上 按 策 略 进 行 关 键 服 务 的 迁 移,并根据系统回报确定是否执行服务迁移和最优服务的迁 移时机,并在迁移后重置当前平台[４１].Sourour等 设 计 在 攻 击频率较 低 的 网 络 中,通 过 可 信 动 态 逻 辑 异 构 系 统 (TALＧ ENT),在多个候选平台中进行周期性的随机迁移 与 者 在 博 弈 开 始 时 同 时 进 行 决 策,并根据其他参与者的决策获得相应收益. Jiang仅考虑单阶段博弈系统,提出了一种基于信号博弈 的移动目标防御决策模型,根据贝叶斯法则求解最优防御策 略.但单阶段博弈模型只考虑了攻防过程中各种随机因素稳 定不变的情况,并不符合真实网络攻防情景[５５]. ②多阶段博弈指所有参与者可以在多个阶段进行决策, 根据其他参与者的决策及时调整策略 可用性之间较为均衡的最优防御策略[５９]. ②动态博弈相较于静态博弈,更充分考虑了攻防双方行 动的非同时性,双方采用实时行动进行攻防博弈,更加符合实 际网络攻防场景.其中较为常见的是通过信号收发进行行动 选择的信号博弈,以及参与者决策、收益都可由微分方程描述 且连续可导的微分博弈. Liu等提出一种 信 号 博 弈 模 型,使 用 博 弈 模 型 和 最 优 求 解算法选取最优策略,并结合容器调度方法进行容器迁移

在水利工程设计阶段，DeepSeek 的应用同样具有重要意义。 通过对大量工程设计案例的学习，系统能够为工程师提供优化设计 方案。例如，在水利枢纽的设计中，DeepSeek 可以根据地形地 貌、水文条件等数据，自动生成最优的枢纽布置方案，并通过虚拟 仿真技术对方案进行验证，确保设计的可行性和经济性。 为了实现上述应用，通常需要以下技术架构： 1. 数据采集层：通过传感器、遥感设备等获取水文、气象、工程 运行等多源数据。 为了进一步提升系统的智能性，DeepSeek 还采用了强化学习 （RL）技术，通过与环境的交互不断优化决策策略。例如，在水库 调度中，系统能够根据实时的水文数据和预测结果，自动调整泄洪 闸门的开闭，实现防洪与蓄水的最优平衡。 此外，DeepSeek 还支持多模态数据的融合分析，将遥感影 像、气象数据、地质信息等多种来源的数据集成到统一平台中，为 水利工程管理提供全面的支持。通过可视化技术，系统能够生成直 决策支持系统可以综合考虑以下因素：  水库当前蓄水量及可用库容  预测的洪水流量及持续时间  下游区域的防洪能力及应急响应时间  其他相关因素（如气象条件、地质条件等） 通过多维度的分析，DeepSeek 能够生成最优的调度方案，并 通过可视化界面提供给决策者参考。 为了更好地展示 DeepSeek 的核心功能，以下是一个示例表 格，展示了 DeepSeek 在洪水预警系统中的数据处理和分析流程： 步骤 功能描述

应用，解决了传统数据中心各种数据采集的困难，让基于预制模块化 数据中心场景的冷却系统智能调优技术得到真正的应用和实践。 数据中心冷却系统是一个复杂的非线性系统，各设备之间的运行 参数存在强耦合现象，设备局部最优不能保证整个系统能耗最低；冷 却系统庞杂，水泵、风机、压缩机、外机等不仅需要根据负载功率进 行参数调节，还需要根据室外气象参数进行动态调节，只有各个部件 参数之间协同，才能保证系统能效最高；随着政策与用户需求变化， 优化算法，实现对冷却设备运行参数的全局多目标寻优，实时保持多 目标最优策略。 图 2 全局冷却调优示意图 基于温升矩阵的制冷系统能耗优化的技术可以通过合理调配机 房负载分配和空调送风参数，避免局部热点，提高空调系统制冷效率； 针对预制模块化数据中心布局，建立离散域，求得流场，基于该流场 建立温升矩阵模型，建立机房服务器发热分布与温度场之间的关系， 迭代获得最优负载分配和空调送风温度，如下图 3 所示。 6005） 6 作量。 全局能效优化是指通过仿生学的方法对运行参数组合进行全局 寻优，确定适合当前目标下最节能的参数组合，采用遗传算法（GA）， 基于模式定理和构造块假设，避免了次优（局部最优）结果的出现， 在寻优过程中，引入交配、重组、替换、复制和变异算子，在自适应 搜索过程中寻找最佳的解决策略，如下图 4 所示。 图 4 遗传算法（GA）示意图 在预制模块化场景下，在参数智能监测的基础上，综合考虑设备

3. 数字孪生模型和预测分 析系统是实现可预测的 关键； 1. 基于数字孪生模型自动 洞察变化，提前采取适 应性行动； 2. 基于 AI ，风险自动预 判，并给出最优化的建 议； 3. 企业基础设施及资源配 置柔性化，满足最优化 要求； 数控化设备 基于设备联网的制造协同 实时共享云平台 大数据建模与分析平台 数字孪生与仿真分析 风险预判与自动决策系统 XRKJ 智能制造发展路径解析 智能化阶段 品一定存在一组对应的最优目标解，只是采用人工调节的方式无 法做到极致。 AI 技术的特性天然满足自我学习不断优化的需求， 通过历史生产数据和历史检测数据的对比分析可以找出最优的调 参方式。 生产参数不断调优 神经 网络 参数 调优 74 ① 绝密信息 严禁泄露 东北制药智能化的体现 - 菌株培养 通过算法及平台分析， 活菌数量增加 8.57% ，成本降低 4.2% ，找到了最优的生产工艺。

分散每个模型不 确定性的风险， 单一降维 选择最为契合当前 政 策和经济语境的 模型 将宏观数据变成重 点成分 / 因子，过往 强相关性动态演绎 重点逻辑不突出 ， 容易合成谬误 。是 无奈解而非最优解 事中或事后验证， 结果导向之嫌 中间过程黑箱化， 因子 ≈ 盲盒产生 过拟合问题 类似扩散指数的算法 ，每 个指标等权贡献 ，避免单 一因子影响偏离 ，不篡历 史数据，道术皆无 2021 Prompt 设计 指令作用 静态学习 描述指定时间段的美林周期、货币 信用周期、财政货币周期等宏观变 量及关键指标，提供五个短期模型 的最优权重 帮助 DeepSeek 理解短期框 架的底层逻辑与历史数据映 射关系。 动态纠偏 指出实际股债强度与“先验权重”偏 差，要求基于实际数据和历史映射 调整五个模型权重，输出 list 格式 加工与动态输出。采用硅基流动基于华为昇腾云的 DeepSeek R1 & V3 推理服务，确保稳定高效的模型训练与推理调用 • 指令的输入：①输入不同时间段的宏观变量和五大短期模型最优权重，助力 AI 掌握模型逻辑与数据映射（静态学习）；②输入实际股 债强弱与“先验权重”的偏差，要求 AI 结合真实数据迭代调整权重（动态纠偏） • 权重的迭代输出：① DeepSeek

造分为三类：以设计为中 心的虚拟制造，以生产为中心的虚拟制造和以控制为中心的虚拟制造。 （ 1 ）设计为中心的虚拟制造 为设计者提供产品设计阶段所需的制造信息，从而使设计最优。设计部门和制 造部门之间在计算机网络的支持下协同工作，以统一的制造信息模型为基础，对数 字化产品模型进行仿真与分析、优化，从而在设计阶段就可以对所设计的零件甚至 整机进行加工工艺分析、运动学 获得对产品的设计评估与性能预测结果。 19 （ 2 ）生产为中心的虚拟制造 为工艺师提供虚拟的制造车间现场环境和设备，用于分析改进生产计划和生产 工艺，从而实现产品制造过程的最优。在现有的企业资源（如设备、人力、原材料 等）的条件下，对产品的可生产性进行分析与评价，对制造资源和环境进行优化组 合，通过提供精确的生产成本信息对生产计划与调度进行合理化决策。 （

气体回收利用：收集和利用高炉产生的煤气，作为锅炉或发电 机的燃料，降低企业整体能源消耗。  智能化系统：结合大数据与人工智能技术，建立高炉冶炼优化 模型，实时分析生产数据，调整操作参数以实现最优运行。 通过实施上述方案，可以大幅提高高炉冶炼的经济性和环保 性，推动钢铁行业的可持续发展。 2.2.2 炼铁炉炉料组成 炼铁过程中的炉料组成是影响铸铁质量和冶炼效率的重要因 素。炼铁炉的 含量≥50%，低 Mg 含量 在实际炼铁过程中，可以根据原料的质量、炉型和生产要求， 通过调整炉料的配比来优化炼铁效率。例如，在高炉中，可根据入 炉矿石的实际质量调整焦炭和石灰石的用量，从而达到最优的熔融 温度和铁水质量。 通过合理配置和优化炉料组成，不仅可以提高生产效率，还能 降低冶炼成本并提升炼铁产品的最终质量。因此，在炼铁工艺设计 时，对炉料组成的深入分析与实践验证显得尤为重要。 大模型可以发挥重要作用。通过历 史数据的学习和实时监控，AI 系统可以预测并优化氧气的喷入量、 加料的比例和温度的控制策略。例如，AI 模型可以分析过往炼钢数 据，找出不同炼钢批次之间的影响因素，从而制定出最优的操作参 数。此外，AI 系统还可以实时监测炼钢过程中的气体成分变化，及 时调整操作，以保持产品质量的一致性。 通过数据采集与分析工具相结合的方式，可以确保转炉炼钢的 各个环节都在最佳状态下运行，减少废品率，同时提高生产效率和

其次，建筑设计过程中需要处理多种复杂的约束条件，如法规 要求、客户需求、预算限制等。DeepSeek 大模型能够通过机器学 习算法，快速识别和优化这些约束条件，帮助设计师在满足所有要 求的前提下，找到最优设计方案。例如，在节能设计中，模型可以 根据建筑的地理位置、气候条件和建筑材料，自动生成最节能的设 计方案。 此外，建筑设计过程中常常需要进行大量的图像处理和三维建 模工作。DeepSeek 在设计方案的优化和迭代过程中，DeepSeek 大模型可以通过 生成多个备选方案，并根据预设的评价标准，自动筛选出最优方 案。这不仅提高了设计效率，还确保了设计方案的质量。例如，在 城市规划项目中，模型可以根据交通流量、人口密度和环境因素， 生成多个规划方案，并推荐最优方案。 最后，DeepSeek 大模型的安全性和可扩展性也是需求分析中 的重要考虑因素。模型需要具备强大的数据处理能力，能够处理大 其次，大模型在建筑性能模拟与优化中具有重要作用。通过集 成物理仿真引擎，模型能够实时计算建筑的能耗、采光、通风、热 舒适性等性能指标。设计师可以在设计过程中动态调整方案，模型 将自动反馈各项性能指标的变化，帮助设计师快速找到最优解。例 如，在节能建筑设计中，模型可以建议最佳的建筑朝向、墙体材 料、窗户尺寸等参数，以实现最低的能源消耗。 此外，大模型在生成式设计（Generative Design）中的应用 尤为突出

驱动的生产流程革命：成本与精度双突破 AI 可以对生产流程进行全方位的“管理”和优化。比如原材料的成分、用量，生产设备的运 行参数，环境温度、湿度等，进而通过机器强化学习结合高通量机器人实验，相比“人工试 错法”，找到生产过程中的最优解，精确地控制生产过程中的各个参数的能力或呈指数级提 升，生产过程的损耗也有望大幅降低的同时产品合格率也有望得到大幅提升。AI 还可以实 时监测设备的状态，提前发现潜在的故障隐患显著降低化工设备的故障率和企业的事故率。 个已知硬度 样本构建初始模型，采用基于高效全局优化（EGO）的期望改 进（EI）策略，从大量虚拟样本中选择样本。经过 7 轮迭代， 每次选择 3 个候选合金进行制备和测量，最终获得了硬度比原 始训练数据中最优值高 10%的合金 无监督学习 无监督学习旨在从未标记数据中识别模 式和趋势，适用于大规模数据集，常见 方法有聚类和降维 Zhang 等运用无监督学习的聚类方法，从 ICSD 数据库中筛选 AI 可以对生产流程进行全方位的“管理”和优化。比如原材料的成分、用量，生产 设备的运行参数，环境温度、湿度等，进而通过机器强化学习结合高通量机器人实验， 相比“人工试错法”，找到生产过程中的最优解，精确地控制生产过程中的各个参数 的能力或呈指数级提升，生产过程的损耗也有望大幅降低的同时产品合格率也有望 得到大幅提升。AI 还可以实时监测设备的状态，提前发现潜在的故障隐患显著降低 化工设备的故障率和企业的事故率。