在水利工程中，DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方面： - 实时监测与预警：通过部署传感器网络，DeepSeek 能够实时采 集水文、气象等数据，并结合历史数据进行智能分析，实现对洪 水、干旱等灾害的精准预警。 - 优化水资源调度：DeepSeek 可以 根据多源数据（如降雨量、水库水位、用水需求等）构建动态模 型，优化水资源的分配和调度，确保水资源的合理利用。 - 基础设 施健康诊 能够在以下几个 方面发挥重要作用：  提高数据处理的效率与准确性，实现水利工程运行数据的实时 监控与分析。  优化水资源调度与配置，基于历史数据和实时信息制定更科学 的调度方案。  增强对洪涝灾害、干旱等极端事件的预测与预警能力，降低灾 害风险。  支持水利工程的长期规划与设计，通过模拟与预测为决策提供 科学依据。 从意义来看，DeepSeek 应用方案的引入不仅能够提升水利工 洪、灌溉、发电、供水等方面发挥着不可替代的作用。然而，随着 气候变化、人口增长和城市化进程的加快，水利工程面临诸多挑 战。首先，极端天气事件频发，导致洪涝灾害和干旱问题日益严 重，传统的水利管理手段已难以应对复杂的自然环境和多变的灾害 风险。其次，水利工程的运行维护效率亟待提升，部分地区存在设 备老化、数据采集不全面、信息孤岛等问题，导致资源浪费和安全 隐患。此外，水资源供需矛盾突出，尤其是在水资源匮乏地区，如

息服务平台，全面提供农业政策法规、市场动态、专家咨询、农技普及等信息服务，提升农 业行业统计监测、监管评估、信息管理、预警防控、指挥调度、行政审批等管理效能；促进 农业农村大数据应用，打造农林牧渔资源分布“一张图”，提升对农情评估、灾害预警、价格 监控、产量预测、土地确权的整体管理水平。 数字农业农村发展规划 (2019-2025 年 ) 建设目标 把农业云平台作 为重要基础设施 1 、资源数字化 2 、产业数字化 一、数据来源多，多种数据源同化 美国国家海洋和大气管理局、国家气象局、探空数据，气象卫 星 数据 二、跟踪农业生产全流程 播种阶段：气候资源概况，积温带，无霜期空间分布，历史气象数据 / 气象灾害等 生长阶段：气象实况 / 预报 / 灾害预警 / 气象趋势（温度 / 降水距平等） / 物候期预测等 收获阶段：产量预估 / 作物品质评估 / 价格预测等 三、可直接提供中国第一的气象接口 产品功能全景 农业气象服务 作物分布地图 土地资源监测 生产主体监测 高标准农田监测 两区划定监测 种植结构变化分析 长势监测 产量预估 苗情分析地图 病虫害监测预警 成熟度预估地图 气象预报预警 历史灾害风险地图 农机作业轨迹 农田记事 基地决策大屏 非空间数据管理 空间数据管理 地块管理 气象服务 轨迹管理 农田记事 致力于：让中国农业，从“看天吃饭”到”知天而作“ 基地使用

：水资源、 水生态水环境、 水灾害、 水工程、 提升网络安全体系 ：技术体系、 管理体系、 运维体系 水监督、 水行政、 水公共服务、 综合决策、 综合运维、 特色 应用 水利部智慧水利 主要任务 水利部智慧水利 重点工程 “7111” 工程 02 总体设 计 水管理平台总体方案 1 个水利数据仓 6 大类水利核心业务数字化应用 水资源管理、 水灾害防御、 河湖库管 理 水发展规划、 核心业务梳理：三张清单一套图 水管理平台总体设计 核心业务梳理：三张清单一套图 理清事项办理过程 优化再造事项流程 有无可选 内容可选 水利核心业务梳理 水资源保障 河湖库保护 水灾害防御 3 大主 业 3 大支撑 水发展规划 水事务监管 水政务协同 水管理平台总体设计 核心业务梳理：三张清单一套图 省市县各级水利应用打通用户体系 ，破解多系统、 多账户、

森林资源清查／森林灾害 ／林业重点工程 湿地数据 湿地资调查／ 典型湿地／ 重点湿地资 源 水资源数据 水利普查 / 水利工程／防 汛抗旱 海洋数据 海洋水文／海 洋环境／海 洋生 物／海 洋战略通道 其他 自然保护区 / 风景 名胜区 / 自然遗产 / 地 质公园等 遥感测绘数据 基础 地理 /DEM/ 地理国 情 / 遥感影像 地质数据 地质调查／矿山地质环境 ／地质灾害 地理国情普查 市中心城区规划 县级空间规划 乡镇空间规划 村庄规划 专项规划 耕地保 护利用规划 湿地 保护规划 林地保 护保护 …… 地质规划 地质环 境规划 地质勘查 规划 地质环境保 护规划 地质灾害 防治规划 矿产规划 矿 产资源总体规划 矿产资源勘查规划 矿产资源开采规划 其他规划 环保规划 水利规划 交通规划 公共服务设施 规划 …… 自然资源和不动产确 权登记

场景三：风控减损 AI 在风控减损领域的应用具体可分为事前预防减损与防欺诈两大场景。减损方 面，当前行业应用主要集中于财险的非车险领域，将人工智能与地球科学、大数 据等技术相结合，提供自然灾害风险预警，最大限度降低损失；风控方面则主要 是通过各项防欺诈技术的应用降低骗保风险。 表4.保险行业智能减损风控应用梳理 公司 减损风控系统 应用场景 中国平安 寿险：AI 智能自动决策模型 库和意外场景库，通过理赔风险点的海量聚合和自主判断，改变了 过去依赖人工经验进行风险判断的不确定性，风险管控更精准。 产险：以鹰眼系统 DRS2.0 为基 础的自然灾害风险管理体系 将地球科学、人工智能与保险大数据融合，建立针对常见灾种、面 向多类保险业务、贯穿保前保中保后的全链路灾害风险管理体系。 新华保险 Magnum 智能核保系统 支持寿险、重疾险、医疗险等险种的智能风险评估。可对客户健康 等基本状况进行 等基本状况进行询问时，根据客户差异化的告知内容自动生成“人 机对话”式、动态输出的问卷，在提升客户的投保体验的同时，智 能把控客户风险。 阳光保险 天眼风险地图平台 可呈现全国自然灾害风险分布和保单风险分布情况，赋能核保定 价、风险筛选和客户风险管理，为客户提供气象灾害、台风路径和 内涝点数据等预警信息，提醒客户及时采取防灾防损措施。功能上 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 16 行业专题报告/证券研究报告

决策支持 • 智能选址选线 • 产业用地匹配 • 智能办件引导 P18 • 耕地后备资源分析 • 重大战略矿藏保障分 析 • 土地收储成本分析 场景应用工具 • 三线智能监 测 • 灾害预警预 报 • 违法自动识 别 • 数据实体识 别 • 数据融合关 联 • 数据标签提 取 区域入侵 3 推进智能应用 P* 智能办公 、办会 、办事 文件资料智能查找 智能办公 自动计算并推送耕地总规 模 、 增长率 、 以及人均 耕 地规模等关键指标信息 、 耕地细化结构及变化 原因 信息 、 决策意见或 结论信 息， 辅助领导决 策。 对耕地保有量 、 土地供 应 量 、 自然灾害数量等 关键 指标进行多年度自 动对比 , 分析相关指标 年度变化 趋势， 对未来 变化情况进 行预测推演。 构建定量化评价评估指标 体系， 对生态修复 、 土 地 整治 、 低效用地盘活 、

人力成本高的深层原因主要体现在三个维度：首先，专业核赔 人员培养周期长，通常需要 6-12 个月的专项培训才能独立处理复 杂案件，导致人力资源供给弹性不足。其次，案件处理效率存在明 显波动性，在自然灾害等突发事件导致的理赔高峰期间，往往需要 临时调配 3-5 倍人力应对，产生巨额加班费用和外包成本。第三， 人工判断标准难以完全统一，即便在相同培训体系下，不同核赔员 对相似案件的审核结果差异率仍达 30% 3. 时空一致性建模 通过时空编码器处理具有时序特征的理赔数据，例如： o 分析连续帧的事故现场视频确定碰撞轨迹 o 比对历史维修记录与当前损伤图片的变化趋势 o 关联气象数据时间序列与灾害损失照片 实际应用中，该技术使车险定损的图片识别准确率提升至 94.7%，健康险理赔中的医学影像分析效率提高 60%，同时将多模 态欺诈识别率从传统模型的 82%提升到 91.3%。系统可自动生成包 个月的索赔记录转化 为月度趋势指标。文本特征采用分层抽取策略，先通过规则引擎提 取关键实体（伤残等级、事故责任划分），再用 BERT 模型捕捉语 义关联。 数据增强方面，针对罕见案例（如重大自然灾害索赔）采用条 件生成对抗网络（CGAN）进行样本扩充，同时引入对抗样本训练 提升模型鲁棒性。所有训练数据需进行脱敏处理，身份证号、银行 卡号等敏感信息通过 AES-256 加密后存储，医疗诊断文本中的个人

简历智能抽取 服务政府 供应链风险巡查防控智能助手 输电机巡绝缘子类缺陷智能识别 输电机巡大金具类缺陷智能识别 输电线路异线异物智能识别 输电线路山火灾害智能识别 乡村振兴发展动态监测 电力经济分析 检储配集成仓库智能应用场景 自训练大模型 ( 英 伟达版 ) 百度 NLP 大模型 ( EB 大模型 )- api 自训练大模型 ( 2024 年，研发在线微调、智能体管理 (GPTs) 、 变电站作业电子越界智能识别 变电站面板使能识别 配电房运行状态智能识别 配电线路缺陷智能识别 配电线路杆塔异物智能识别 配网山火灾害智能识别 企业管理 供应链业务 变电站指针型表计读数 数字型变电站表计读数 新能源发电功率预测 ( 新能源组合预测技术提升及应 用 ) 电力应用场景模型矩阵 电网运行系统负荷预测

靠性已经严重制约了城市公共交通的发展。以数 字技术为支撑，增强公共交通系统可视化程度， 可以在设计层面为应对未来突发事件预留空间， 以应对行驶工况不确定性和自然灾害等突发事件。 挖掘外部环境 （道路及交通状态变化、灾害影响 等） 干扰下公共交通系统韧性演变规律，解析城 市工程设施条件与跨模式功能互补替代间的耦合 关系，提升公共交通系统面对实际发生的风险时 迅速响应能力、及时调整能力、资源冗余储备能

....................................... 147 1. 引言 随着社会经济的发展与城市化进程的加速，公共安全问题日趋 复杂化。各种突发事件的频发，如自然灾害、交通事故和公共卫生 事件等，给社会的安全管理带来了巨大的挑战。传统的公共安全监 控手段往往依赖于人工观察和经验判断，难以及时、准确地应对突 发情况。因此，亟需引入现代化的科技手段来提升公共安全管理的 相关视频和图像数据。这些数据不仅包含现场视频，还包括用 户的评论、位置标签等，有助于分析事件的性质和影响。 3. 无人机和卫星影像：无人机可以提供特定区域的高分辨率视 频和图像，尤其在大型事件或自然灾害中。这些数据可以为事 件分析和应急响应提供重要支持。卫星影像则适合于大范围事 件的监控与评估。 4. 传感器数据：包括地震传感器、火灾探测器等传感器反馈的 数据，这些数据可以与视频数据结合进行多模态分析，提升事 Twitter . Facebook . Instagram . TikTok . YouTube . Reddit 这些平台上，用户频繁发布关于突发事件、 自然灾害、社会运 动等主题的内容。通过对这些数据的挖掘与分析，能够及时识别出 热点事件，评估事件对公共安全的影响，以及监控社交舆论的变 化。在这一过程中，AI 大模型能够通过自然语言处理(NLP)和计算机