专用（医用）型虚拟助 理，它是基于 特定领域的知识系统，通过智能语音技术（包括语音识别、语音合成和声纹识别）和自然语 言处理技术（包含自然语 言理解与自然语言生成），实现人机交互，目的是解决使用者某 一特定的需求；  公司现状：目前国内共有 15 家公司提供“虚拟助理”服务，主要解决语音电子病历、智能导 诊、智能问诊、推荐 用药等需求，并且有衍生出更多需求的可能性。 2 典型应用场景 片子也具有很高的门槛。首先，需要至少 4 名放疗科医生同时对一套片子进行标注，然后需要放疗科医 生交换 片子相互审核一致性，在此基础上需要做病理检验（医学上只有病理才是“金标准”）确认医生标注的肿块是异常的肿瘤组 织，这套片子 才视为可用。 至少 4 名医生对同一套 CT 片子 进行标注 医生相互审核一致性 做病理检验 2 典型应用场景  场景描述：针对手术环节的影像三维重建，是“ AI+ 医学影像”的又一子场景。早在上个世纪 品的图像识别和 分析，指导用户合理用餐。 肽示意图 MRSA 示意图 MRSA ，中文叫耐甲氧西 林金黄色葡 萄球菌，是临 床上常见的毒性较强的 抗 生素耐药菌； MRSA 从发 现至今感 染几乎遍及全球， 已成为院内和社区 感染的 重要病原菌之一。 2 典型应用场景  在营养学方向进行着探索，其开发的一款名为“每日三次”的 App ，搭建菜品图谱，利用图像识别技术，根据用户拍照上传的菜品图片，

市 场 趋 势 分 析 客 户 画 像 与 精 准 营 销 柔 性 生 产 系 统 智 能 化 仿 智 真 能 辅 助 设 计 智 能 化 工 业 代 码 生 成 污 染 治 理 环 境 监 测 公 司 党 建 法 律 文 件 生 成 企 业 文 档 管 理 质 量 大 数 据 处 理 和 质 量 管 理 设 备 状 态 监 控 与 智 能 深耕行业，链接场景 ： AI Agent 打通应用的“最后一公里” 中国企业级 AI Agent 生态图谱 V1 0 注： 1 ）应用层某细分领域的部分企业，依然具备在其他细分应用层的服务能力，以上场景仅为示例，更多细分场景值得探究。 2 ）部分垂直应用层企业同样具有企业级开发平台的能力；同样，部分企业级 AI Agent 开发平台也具有垂直领域的产品开发能力。 备注：案例排名不分先后 某银行亟需提升客户体验， 革新业务范式 ToP ： 打造“ AI 行员助手 ” ，为内部员工 提供客户洞察、业务推荐、运营支持等智能 化工具 ，提升员工的工作效率和决策能力 蚂蚁数科：借助智能体平台（ Agentar ）打造银行全行级数智业务范 式 面对金融行业日益增长的个性化服务需求与内部效能瓶颈的双重挑战 ，某商业银行携手蚂蚁数科 ，率先引

计中采用了大量 工业监控领域的技术，如组态、联动、设备驱动等技术，使系统具 有一定的先进性，并具有较强的发展潜力。  开放性和标准性： 本次保护区安防系统中具有多个子系统，因此系统的集成性某 种程度上反映其开放性。设计中采用的所有设备都具有与网络的标 准接口，能实现各子系统的功能，通过各系统的有机结合达到数据 共享和系统间联动，使系统发挥出综合效能，提升系统的使用价值。 73 GBF232-92   建筑抗震设计规范 GBJ11--2001   《建筑与建筑群综合布线工程设计规范》   《建筑与建筑群综合布线工程施工及验收规范》   《 污 染 源 在 线 自 动 监 控 （ 监 测 ） 系 统 数 据 传 输 标 准》(HJ/T212-2005)   《智能建筑设计标准》GB/T50314-2000   《建筑智能化 效地管 理违规排污企业， 264 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 保持环境良好。 3.10.4.2 智慧林业的作用 环境监控方面：建立全方位立体监控网络，对水污染源、气污 染源、放射源、机 动车、水站、气站、噪声站等进行全面的监控，方便、实时、 全面的了解环境状 况。 企业评价方面：可以根据企业的排污状况和环境行为，建立完 善的企业信用评价 体系，从而加强对企业的管理。

更实时 更沉浸 需求驱动边缘革 新 VR 体验 实时交互 5K/8K/12K 分辨率实时渲 染 音视频体验 3300 万 8K 分辨率的视频编解 码 云游戏体验 设备无限制 延时 <30ms 全国主要城市覆盖 / 本地接 入 5ms _ _ _ _ _ _ _ 、 ______ 实时音视频 / 直播加 速 智慧园区 / 视频上 云 工业视觉 / 数字孪 生 游戏加速 / 云游 戏 、 ____ _ 数字人 / 影视渲 染 辅助驾驶 / 车联 网 舆情 / 分布式计 算 飞书扫 Ñ 扫 微信扫 Ñ

国家水利部 -- 《智慧水利总体方案》 浙 江 省 水 利 厅 智 慧 水 利 总 体 框 架 务 计算模型组件 统 务 资 标 规 应用支撑体系建设 统 图 务 资 库 检 协 库 组 织 预 报 抢 险 调 资 调 查 图 谱 库 协 资 抢 队 设 协 绩 资 统 设 县 标 县 河湖 水库 水库 海塘 海塘 灌区 灌区 水闸 泵站 汇 过 专 业 库 禹 物联网技术：感知体系、巡查系统 云技术：云数据库、自定义数据引擎 GIS+NFC: 综合地图、巡查轨迹 J2ee: 各种功能模块、接口研发 JAVA ：功能 APP 、巡查 APP 、微信端 720 全景：全景图 某 水 库 工 程 为 例 IT “AI” 智慧化水利专业模型 库 动态规划法 遗传算法 蚁群算法 过程参数 编 组 库 洪水风险图模型 （ 1 ）系统结构模型 （ 2

产 价 力 草 地 资 源 质 量 … 规划 规 划 实 施 土 地 闲 置 矿 产 开 发 水 资 源 污 染 耕 地 开 垦 生 态 保 护 区 划 定 … 现状耕地分布图 现状林地分布图 现状水域分布图 现状湿地分布图 P10 GIS 遥 感大数 据技术 应用

，主要应用于太阳能电池片的制绒 、清洗及刻蚀 ，上述工艺为太阳能电池片精细加工的核心工 艺 。 制绒是指利用化学腐蚀去除由于太阳能电池硅片切割过程中的线切作用存在的 10-20 微米的损失层 ，并进行硅片表面织构化；清洗的功 效主要 是去除在太阳能电池片上残留的小颗粒 、金属沾污 、表面有机物；刻蚀环节主要分为酸法刻蚀和碱法刻蚀 ，后者具备效率高 ，低成本 ，高性能 等优势，还具备提升产能 中需要经过 严格的审核认证 ，才能获得相应产品的供应资格。 安全环保生产风险 ：湿电子化学品在生产过程中会产生少量的废水 、废气和危废 。如果由于环保设施运行故障 、污染物外泄等原因发生 环境污 染事件 ，可能受到相关部门的行政处罚 ，并对生产经营产生不利影响 。湿电子化学品生产的原材料和产品中包括部分易燃 、易爆 、 有毒以及具 有腐蚀性的危险化学品 ，在其生产 、运输 、装卸和仓储过程中存在一定安全风险

智能化乘客服务：提供个性化的乘车建议和实时信息推送，提 升乘客体验。  能源与环保管理：优化能源消耗，降低碳排放，助力绿色出 行。 数据表明，引入 DeepSeek 的试点城市已在关键运营指标上取 得了显著改善。例如，某特大城市在应用方案后，高峰时段车辆准 点率提升了 20%，乘客平均等待时间减少了 15%，同时运营成本 降低了 10%。这些成果充分证明了 DeepSeek 应用方案的实际价 值。 此外，随着 在。以某大城市为例，早高峰期间公交车的平均等待时间超过 15 分钟，车厢拥挤度达到 120%，严重影响了乘客的出行体验。 其次，信息化水平不足，现有的调度系统大多依赖于人工决 策，缺乏实时数据分析能力。例如，某公交公司在运营过程中，调 度员需要手动调整车辆班次，无法根据实时客流数据进行动态优 化，导致资源浪费和效率低下。此外，车辆维护和管理也缺乏智能 化手段，故障预警不及时，维修成本居高不下。 再者 而现有的系 统通常缺乏自动纠错机制。 其次，数据分析和应用的深度不够。现有的数据分析工具多为 静态报表或简单的可视化展示，缺乏对数据的深度挖掘和实时分析 能力。例如，虽然可以通过历史数据了解某条线路的客流高峰时 段，但这种分析通常无法实时反映当前的运营状况，也无法预测未 来的变化趋势。此外，数据分析结果往往缺乏与实际运营决策的紧 密关联，无法为调度、线路优化等提供及时有效的建议。

护建议。 - 环境生态管理：DeepSeek 还可以结合生态数据，评估 水利工程对生态环境的影响，并为生态修复提供科学依据。 为更直观地展示 DeepSeek 在水利工程中的应用效果，以下表 格列举了某水利项目实施 DeepSeek 前后关键指标的对比： 指标 实施前 实施后 预警准确率 75% 92% 水资源利用 率 65% 85% 维护成本 高 降低 30% 生态环境影 响 较大 还可以应用于水环境监测与治理。通过部署 水质传感器和浮标监测站，DeepSeek 能够实时监测水体中的污染 物浓度、溶解氧含量和 pH 值等指标，结合污染源追踪模型，快速 定位和治理污染源。例如，在某河流的水质监测中，DeepSeek 通 过数据分析发现某工厂的排污口异常，及时通知环保部门进行查 处，有效避免了水污染事件的扩大。 综上所述，DeepSeek 技术在水利工程中的应用场景丰富多 样，不仅能够提升水资源管理的智能化水平，还能够在防洪减灾、 其次，在水资源管理方面，DeepSeek 技术被应用于某流域的 水资源调度系统中。通过对流域内各水库、河流的水量、水质数据 进行实时采集和分析，DeepSeek 技术能够智能生成最优的水资源 调度方案，确保水资源的高效利用和合理分配。在实际应用中，该 系统的调度效率提升了 30%，水资源浪费现象得到了有效控制。 此外，在灌溉系统优化方面，DeepSeek 技术也在某农业示范 园区得到了成功应用。通过监测土壤湿度、气象条件、作物生长状

通过实施产品质量预测模型，钢铁生产企业可以：  提高制程的稳定性，减少因质量波动引起的返工和投诉。  优化资源配置，平衡生产负担，提升整体产能。  减少原材料的浪费，提高资源利用率，降低生产成本。 例如，某钢铁企业在应用这一模型后，发现通过调整冷却速率 可以降低缺陷率，最终降低了生产成本约 10%并提高了客户满意 度。 综合而言，产品质量预测模型在钢铁生产中的应用，能够实现 生产过程的智能化转型，提高产品质量的可控性，并为企业带来可 根据真实市场反馈进行模型调整，确保结果的可靠性与 及时性。 通过以上步骤，钢铁企业能够精确预测未来的产品需求，从而 实现更为精准的生产调度和库存控制，降低库存积压概率，提高资 金周转效率。 在具体实践中，假设某钢铁企业在过去一年的需求数据为基 础，通过 AI 需求预测模型进行分析： 产品类别 预测需求量 实际需求量 预测误差 热轧卷 10,000 吨 9,800 吨 2% 冷轧卷 8,000 吨 8 检 修。 3. 实时反馈机制： 通过监控系统实时签署能耗数据，若发现某 一生产环节的能耗异常，系统可以迅速反馈并建议工人采取补 救措施，比如调整设备设置或进行必要的检测。 4. 能源管理平台： 建立一个集中管理的能源管理平台，将各个 生产环节的能耗数据集中呈现，方便管理人员进行全面的能耗 分析与决策。 例如，某钢铁企业在实施以上措施后，其能源利用效率提高了 15%，并且在高峰期的电力负荷下降了