目录 2 级别 名称 定义 驾驶操作 环境感知 支援 系统作用域 0 无自动化 • 由驾驶者完全操控汽车 驾驶者 驾驶者 驾驶者 无 1 驾驶支援 • 系统有时能够辅助驾驶者完成方向盘和加减速 等驾驶操作 驾驶者与 系统 部分 行驶任务 2 部分自动化 • 系统能够完成某项驾驶任务 • 驾驶者需要监控驾驶环境 • 其余驾驶操作由驾驶者完成 驾驶者与 系统 3 条件自动化 • 系统负责某些情况下环境感知 • 驾驶员需要时刻准备取回驾驶控制权 系统 系统 4 高度自动化 • 系统能够进行环境感知 • 驾驶员不需重新取得驾驶控制权 • 系统只能在特定环境条件下运行 系统 全部 行驶任务 5 完全自动化 • 系统能够完成所有环境条件下的所有驾驶任务 自动驾驶是过去 10 年最火热的赛道 ，但直到 2022 年才有部分企业推出具备 传统算法将自动驾驶系统划分为感知、规划、控制等 3 大块 ，每个部分又可细分为不同的模块和子模块。每 个 模块各司其职 ，有着独立且明确的目标。 规划模块的作用主要是根据车辆实 际行驶时面临的实时交通环境， 生 成对应的行进规划， 如跟车、 加速、 换道、制动等。 控制模块的作用是操纵车辆， 协调 车辆的动力系统、 制动系统等， 按 照规划模块输入行进规划， 实 施驾 驶行为。 感知模块的作用主要有

........182 10.2 对钢铁行业的影响与建议...............................................................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（ 效降 低不合格率。 5. 市场需求预测：结合历史销售数据与市场趋势，通过时间序列 分析与模型预测，优化库存管理与出货策略。 实施这些 AI 大模型应用方案，将对钢铁行业的各个环节产生 深远影响，具体效果可通过相关指标进行评估，如生产效率提升百 分比、生产成本降低幅度、产品质量合格率提升等。以某国际钢铁 公司为例，其在推行智能制造后，生产效率提升 15%，运营成本降 低 10%，这些数据充分展示了 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 化。根据国际钢铁协会（World Steel Association）的数 据，2022 年全球粗钢产量为 18.6 亿吨，其中中国占比超 50%。这 样的产量规模虽显示出行业的巨大市场潜力，但也带来了资源消耗 和环境污染等问题。因此，亟须借助先进技术，提升整体行业竞争

因并进行必要的升维/抽象化，可以找到 问题的根本原因，使问题具有通用性。 • 保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对 行业和产业的影响。同时，也强调了AI技术对保险行业的影响深远，将改变保险公司的运营 模式和服务效率和质量，为服务规模化提供重要的支持。未来，随着技术的不断发展，AI技 术将推动科技产业价值规律的变化，更加注重应用的创新与服务的提升。 目前，保险行业面临着多方面的挑战和困境，包括全球自然灾害风险的增加、风险保障仍然存在 巨大缺口、全球经济衰退风险、通胀对理赔成本的影响、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。 AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 3 二 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问题都有哪些 在AI技术的驱动下，保险行业站在了充满机遇与挑战的十字路口。关键问题接踵而至，这些问题 不仅深刻影响着行业的运营模式，还在决定着未来的发展方向。面对这些问题，进行深入思考， 探讨有效的应对策略。 • 采取必要的精简：保险公司需要简化销售和运营流程，并消除不必要的步骤。险企可通过 Assistants

时监控，进一步提高能源利用率。 最后，DeepSeek 还具备故障预测和预警功能。通过对车辆和 基础设施的运行数据进行分析，系统能够提前识别潜在的故障风 险，并通知维护人员进行预防性维护，从而减少突发故障对运营的 影响。 本项目计划在试点城市进行为期六个月的测试，测试阶段将覆 盖地铁、公交和轻轨等多种公共交通工具。通过实际运营数据的反 馈，我们将不断优化算法和系统功能，确保 DeepSeek 技术在城市 间，提高出行效率。此外，系统还可以提供个性化服务，如根据乘 客历史出行记录推荐最佳路线或换乘方案，进一步增强用户粘性。 第三，增强公共交通系统的安全管理。DeepSeek 可以通过实 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 乘 客等待时间和不确定感。  降低环境影响：通过优化路线和减少拥堵，降低车辆排放，减 少对城市环境的负面影响。  增强安全性：通过实时监控和预测性维护，减少事故发生的可 能性，提高整体安全水平。 综上所述，DeepSeek 应用方案的引入不仅是技术创新的体 现，更是提升城市公共交通系统整体运营水平的关键举措，具有显 著的经济、社会和环境效益。 1.5 预期成果 通过引入 DeepSeek

.........................125 1. 引言 随着全球气候变化和人口增长的双重压力，水资源管理和利用 日益成为各国面临的重大挑战。传统的水利工程在应对复杂多变的 自然环境时，往往显得力不从心，尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力，引入先进的 DeepSeek 技术成为了一种切实可行的解决方 案。DeepSeek 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 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 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

二、人工智能在交通领域的业务应用现状................................................................ 5 （一）人工智能在交通领域应用的产业环境趋好............................................. 5 （二）人工智能在交通领域应用现状............................... （二）部门协同机制仍需加强........................................................................... 16 （三）数据问题影响融合深化........................................................................... 17 （四）复合人才成为转型掣肘. 人工智能在交通领域业务应用白皮书 4 感知目标要素，如视频数据结构化处理，提取人、车、运动轨迹等深 层关键信息。感知类的典型赋能场景包括身份核验（人脸识别）、人 流分析、车况监控、车外环境感知、驾驶员行为监测、交通设施状态 感知、实时路况感知、机非人（机动车、非机动车、行人）识别等。 目前人工智能感知类技术服务的产业化最为成熟，在交通领域应用的 范围最广泛。 人工智能技术基

迭代，确保问题能够及时发现和解决。同时，将进行单元测试、集 成测试和性能测试，确保系统在各个场景下的稳定运行。 第四阶段为系统部署与验收，预计耗时 15 个工作日。该阶段 将系统部署到生产环境，并进行最后的性能优化和安全加固。部署 完成后，将组织政府部门进行验收测试，确保系统功能符合需求， 并通过压力测试验证系统的承载能力。验收通过后，将正式交付使 用。 第五阶段为运维与优化，预计长期进行。系统上线后，将进入 API 接口应支持异步和同步两种调用方式，以适应不同业务场景的 需求。 其次，模型部署环境的选择至关重要。基于电子政务系统的高 可用性和安全性要求，deepseek 模型的部署建议采用容器化技术， 如 Docker 或 Kubernetes，以保证模型的快速部署和弹性扩展。 同时，模型应部署在内部私有云环境中，确保数据的安全性和隐私 性。为了提升模型的运行效率，建议配备高性能 GPU 服务器，并 模型在电子政务系 统中的高效、稳定和安全接入，从而为政府部门的智能化服务提供 强有力的技术支持。 3.1 模型选择与适配 在电子政务系统中接入 deepseek 模型，首先需要根据业务需 求和技术环境选择合适的模型版本。deepseek 模型提供了多种预 训练版本，包括基础的文本理解、语义分析、情感识别等功能。针 对电子政务的特点，应优先考虑那些在公文处理、政策解读、公众 问答等场景中表现

................................................................................. 135 9.2 对公共安全领域的影响 .................................................................... 137 9.3 未来可能的技术创新 .......... 近年来，世界范围内发生的多起安全事件引发了政府以及企业 对公共安全的高度重视。据统计， 自 2010 年以来，城市公共安全 事件的发生率呈逐年上升趋势，尤其是在大型城市，受众多因素的 影响，导致社会治安形势日益复杂。为应对这一挑战，各地纷纷加 大对公共安全设施的投资，努力提升防治能力。 利用 AI 技术进行视频监控，可以针对以下几个核心问题提 供 切实可行的解决方案： 1. 大模型在公共安全中的潜力 在当今信息技术飞速发展的背景下，人工智能特别是大模型技 术，正在为公共安全领域带来深远的影响。AI 大模型在数据处理和 分析能力上具有显著优势，能够从海量视频监控数据中提取有价值 的信息，提高公共安全管理的效率和准确性。对比传统的数据分析 技术，AI 大模型能够在复杂环境中更准确地识别和预测潜在的安全 威胁。 首先，AI 大模型能够通过视频智能挖掘技术，对实时视频流进

求；其次，人工审批存在主观性和不一致性，容易导致评估结果的 偏差；此外，传统评分模型对复杂特征的处理能力有限，难以捕捉 多维度的风险信息，导致评估精度不足。这些问题不仅增加了金融 机构的运营成本，还影响了客户体验和风险管理效果。 与此同时，金融市场的竞争日益激烈，金融机构亟需通过技术 创新提升贷款评估的效率与准确性。DeepSeek 作为一种基于深度 学习和大数据分析的智能化解决方案，为解决上述问题提供了新的 业、信用历史等数据会被转换为统一的数值格式，以便于模型处理。 接着，DeepSeek 通过以下步骤进行模型训练和预测： 1. 数据输入与特征工程：将预处理后的数据输入到模型中，进行 特征选择和特征组合，以提取出对信用评估最有影响的因素。 2. 模型训练：使用深度神经网络进行训练，通过反向传播算法调 整模型参数，以最小化预测误差。 3. 模型验证与优化：通过交叉验证和调整超参数，优化模型性能， 确保其在未知数据上的泛化能力。 会计政策和估计的影响：不同的会计政策和估计方法可能会对 财务报表产生较大影响，因此在分析时需要关注企业是否采用 了激进的会计政策或进行了大量的会计估计调整。 2. 非经常性项目的影响：非经常性项目如资产处置收益、政府补 贴等可能会对企业的财务报表产生短期影响，因此在分析时需 要剔除这些项目的影响，以便更准确地评估企业的持续经营能 力。 3. 行业和经济环境的影响：不同行业和不同经济环境下的财务报

.........................................................................................64 4.1 训练环境配置......................................................................................66 4.1.1 硬件资源配置方案 .........................................................................................84 5.1 部署环境准备......................................................................................85 5.1.1 服务器与计算资源规划 6.2 测试执行与结果分析........................................................................109 6.2.1 测试环境搭建与执行...............................................................111 6.2.2 测试结果分析与问题定位.........