请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 | 2025年05月04日 AI 赋能资产配置（十二） DeepSeek 资产配置进阶实践的 20 个核心问答 核心观点 策略研究·策略专题 证券分析师：陈凯畅 证券分析师：王开 021-60375429 021-60933132 chenkaichang@guosen.com.cn wangkai8@guosen.com.cn

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新质生产力。 算力芯片 云服务平台 生产力提升 业务流程自动化 生产效率提升 基础设施层 大语言模型 模型层 2C 应用层 2B 业务层 AI Agent 专家知识 业务数据 文本问答 创意生成 Firefly Sora 1 、需要突破大模型准确率问题 2、需要结合企业数据进行训练和开发 3、需要与企业业务和流程紧密关联 4、需要关注数据安全问题 …… 目前暂无明星级应用，是 成熟期 群体智能涌现 • 完成不同业务领域试 点应用封装 • 全单位进行试点应用 推广 应用试点落地 • 选取一个部门 产品技术验证 • 通过一个部门 的试运行完善 应用场景（如 知识问答） 更多试点应用 • 完成业务全流程应用 升级（如信贷，销售 管理、投顾等） • 寻找其他Agent应用场 景，带来更多价值 建设运营体系 • 建设运营体系和运营 组织 • 引入对已有业务流程 市场数 据 数据爬 虫(插 件？) 公司数 据 投资策 略分析 风险分 析 研报分 析 已有分 析系统 Agent平台for销售管理 参考 参考 洞察 开户 助手 基金 问答 投顾 助手 .... 洞察 组装、集成 例如：网络搜索+财务分析+线索数据+转化率分析=线索挖掘（应用） 开户流 程 投顾分 析流程 行动 金融行业案例分享 业务知识梳理与归集&原子化工程能力构建

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发布星智政务垂直领域大模型。 星智政务大模型能够通过插件链接政务专题库（如城市建 设的数据专题库）等，满足客户实际的数据咨询需求（如城市 交通情况、教育情况），并实现面向政务相关事项的查询、推 理、分析以及问答能力。目前星智政务大模型在包括武汉等几 个城市落地过程中。 以数字人为载体，率先落地问政与看数两个场景 基于大语言模型，以数字人“小鲸”为载体，面向“问 政”与“看数”两个场景，实现（1）面向政务工作人员的政务 ......................................................................................7 图表 6 户口迁移问答 .................................................................................................. ................................................................................7 图表 7 路灯报修途径问答 ......................................................................................................

能够更好地适应政务领域的特定需求。具体而言，微调后的模型将 具备以下能力：  智能化数据处理：能够高效处理来自不同政务系统的结构化与 非结构化数据，如公文、报告、法律法规等，实现信息的自动 化提取、分类和归档。  智能问答与咨询：为公众和政务工作人员提供准确的政务信息 查询和政策解读服务，提升政务服务的响应速度和准确性。  决策支持：通过数据分析和预测，为政府部门提供科学的决策 依据，例如在资源分配、政策制定和风险评估等方面提供智能 技术尤其是大模型的应用成为推动政务智能化的重要方向。D eepSeek 政务大模型作为一款基于先进自然语言处理技术的大规模 预训练模型，具备强大的语义理解、推理和生成能力，能够有效支 撑政务领域的智能问答、政策解读、文档生成等场景。然而，由于 政务场景的专业性、特殊性以及对准确性和合规性的高要求，通用 大模型难以直接满足政务需求。因此，针对政务场景进行大模型的 微调，使其更好地适应业务需求，成为当前亟待解决的问题。 检索或简单的规则 匹配方法难以准确理解这些文本的深层含义，导致信息提取和决策 支持的准确性不足。 其次，政务场景中的文本处理任务多样且动态变化。常见的任 务包括但不限于：文本分类、信息抽取、问答系统、自动摘要、情 感分析等。例如，市民提交的咨询问题可能涉及多个领域，需要快 速准确地分类并分发给相应部门处理。此外，舆情监测需要实时分 析大量的社交媒体文本，识别出潜在的社会热点和风险。这些任务

华 为 云 紫 东 太 初 文本 、 图片 、语音 、代码等单模态智能生成能力成熟 跨模态内容生成成为主要趋势 在文案编写 、 图形设计 、 图像识别 、音视频创作 、交互式问答等场景中进行 深度应用 。 P7 大模型带来的新能力： 智能生成 (AIGC) 交互式 AI 一般情况下由人物形象 、语音生成 、 图像生成 、 3D 生成 、音视频合成 、交互等核心模块构成 智能审批缩短审批周期 • 智能调查提高找矿能力 • … … • 动态感知国土空间变化 • 定量评价资源节约利用水平 • … … 提高战略判断与预测能力 推演评估规划和政策实施效果 • 智能问答 、信息推送 • 智能选址 、智能报件 • … … 实现人与自然和谐共生的现代化 促进绿色低碳发展 维护资源资产权益 严控资源安全底线 优化国土空间格局 新时代自然资源管理需求 公众服务 … … 推理部署环境 私有云 训练环境 自然资源大模型 文本 \ 语音数据 视频数据 遥感数据 时空大数据 公有云 私有云 智能问答 文本分类 目标检测 语音识别 信息检索 智能推荐 …… 高 质 量 大 规 模 多 模 态 的 样 本 库 丰富行业数据 、增强训练学习 》 》 》 》 专业词表 、 分词库

土空间治理和自然资源管理 自然资源部信息中心与阿里云联合研发自然资源行业大模型一 —“后土”大模型。一个“跨模态大模型” , 在通用大模型基础 上， 通过海量自然资源行业数据训练，在自然资源知识问答、 影像视频智能解译、国土空间规划和实施监督、国土空间用途 管制等方面予以应用。 事项 语料分类 自然资源 部 重庆 武汉 浙江 深圳 基础语料 数据 办事指南 408 126 104 公开报告 577 文献期刊 基础知识 48 26 规划文本 19 293 技术标准 33 10 2 总计 6472 219 218 504 16 微调测评 数据 文本问答对 546 30 97 182 Sal 问答对 285 46 总计 731 76 97 182 1.1 工作背景 —— 自然资源部“后土”大模型 后土大模型 以 空间对象为核心的“跨模态”大模型 助力自然资源什业缩力提升 模型中心 评测中心 插件工具 智能体工厂 行业语言训练 样本集 问答对 行业大模型 (L1) 标准编码 标准单元 人口 通 用 模 型 (LO) 2.2 总体架构 “1+N ” 大模型架构 权益维护 智能办公 智能审批 数据管理 智能体应用

智慧养殖综合管理平台 智慧养殖肉制品溯源系统 疫病远程诊疗系统 集成了语音识别、图像识别、知识图谱构建、语义理解融合等先进的人工智能技术， 让它既能 “听”也能“看”，不仅 支持多轮自然交互的农业知识问答 ， 同时支持多模态动物疫病 / 作物病草害智能问诊。 农业知识获取更加高效便捷、多样生动、科学专业 动物疫病 圈舍建设 繁育管理 饲养管理 疫病管理 养殖补贴 养殖政策 区域资源数据 牲畜、家禽 农业补贴 种植政策 区域资源数据 粮食作物、经济作物 小麦 玉米 水稻 大豆 薯类 花生 蔬菜 稳定性更好 准确性更高 条理性更好 逻辑性更强 专业性更高 操作性更强 问答范围：种植 问答范围：养殖 星火认知大模型 农业知识图谱 点击视频 样本分析精确 精准识别 50 余种病虫草害 准确率达 95% 服务高效便捷 APP 自动问诊 1 秒推送 作物生长采集器 孢子捕捉仪 虫情测报仪 问诊信息 农田地理信息采集系统 农田环境与农情信息采集 分析系统 农事综合管理系统 农业数据分析决策系统 农业植保监测系统 智能灌溉控制系统 农事问答服务应用系统 农业示范园综合管理 面向设施农业园区，进行人员、设施设备、 农作物、环控、仓储、财务等内容的统筹监控。 农业生产过程管理系统 对温室作物种植过程提供统一管理平台。 AI 农事专家

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