首先，构建一个高性能、可扩展的 AI 大模型底座，支持多种 AI 应用场景，如智能客服、供应链优化、市场预测等。通过整合企 业内部数据和外部数据源，训练出适用于企业特定需求的大模型， 确保模型在精度、速度和稳定性方面达到行业领先水平。 其次，实现数据管理的智能化和自动化，提升数据采集、清 洗、标注和存储的效率。通过搭建统一的数据管理平台，确保数据 的质量与一致性，降低数据孤岛现象，为企业决策提供可靠的数据 保模型能够持续改进。 5. 监控与维护：建立全面的监控系统，实时跟踪模型的性能指标 和资源使用情况。通过日志分析和异常检测，及时发现并解决 问题。定期进行模型评估和重新训练，确保模型的准确性和稳 定性。 6. 用户支持与培训：提供面向业务部门的技术支持和培训，帮助 他们理解和使用 AI 大模型底座。制定详细的操作手册和最佳 实践指南，降低用户的使用门槛。 为确保项目的顺利进行，项目团队将采用敏捷开发方法，分阶 TensorFlow、PyTorch、Hugging Face 等，保证技术的先进性和 社区支持。同时，架构设计中引入了持续集成和持续交付（CI/CD ）流程，自动化测试和部署，提升开发效率和系统稳定性。 为了进一步优化系统性能，架构设计中引入了模型压缩和加速 技术。例如，通过量化、剪枝和蒸馏等技术，减少模型的计算和存 储开销；结合硬件加速器（如 GPU、TPU）和边缘计算节点，提升 模型的推理速度和响应效率。

增强，但市 场反馈相对平淡——市场关注度仍有较大提升空间，机构资金的配置 意愿也有待释放；值得肯定的是，其信披合规等内控工作相对扎实。 从预期释放角度来看，群体向市场释放回报的“确定性”相对更强， 这主要得益于更高的短期回报水平以及更高的核心业务资本使用效 率。需注意的是，股息率分化的加剧，正推动群体“价值分层”加速 演进。 中国经济从“规模扩张”向“质量突围”的关键转型，突破口在 层问题。分析群体或行业的 “内卷” 程度时，可观察该指标的变动趋势及其当前在历史区间 中的位置：若处于历史低位，说明内卷程度较高；若处于历史中位，则意味着内卷相对缓和。 这一现象的背后首先是全球经济复杂多变、不确定性显著增加， 叠加国内经济处于转型升级期，下游需求收缩直接限制了专精特新企 业的市场拓展空间，内卷压力随之增大。但也有群体发展自身的问题。 创新驱动当然是跳出内卷的“核心引擎”，但专精特新企业突破“内 体、投资者关系活动、行业研究报告等），在精准、有效的渠道中做 好公司价值传播。 （3）卖点精炼。先说清楚经营价值，重点是核心竞争力、关键 成功要素；其次要说清楚投资价值，重点是给予投资人回报的确定性 以及可期性。预期传播上切忌自说自话！上市公司务必要学会将企业 的业务语言、财务语言、管理语言、技术语言转换成资本语言。卖点 精炼这里强调上市公司对自己价值的表达一要到位，二要匹配。 2.1

，最大化其效能，从 而提高销售业绩和客户满意度，降低运营成本。因此，企业在采购 CRM前会进行细致的市场调研及需求分析，确保所选CRM能满足 其长期发展需求。 • 对此，玄武云通过百余份定量调研与定性调研相结合的形式，对各 行业从业者对CRM的关注点、应用情况与使用感受展开调研，正 式发布《2025中国企业CRM选型调研报告》，旨在为企业提供 CRM选型与使用指南。本报告包含以下内容：  当前各行业对CRM的应用及投入情况 商务服务 医药 其他 • 样本说明：本报告的调研对象分为定量、定性两部分。定量调研主要通过线下渠道回收135份问卷，询问受访者使用CRM的情况及感受；定性 调研的主体是CRM行业客户，调研其产品使用体验、满意度及使用痛点。 • 样本特征：定量调研中，受访者集中在耐消、快消、互联网，三者占比达69.6%，且受访者集中在华南、华中地区；定性调研中，受访者主要 分布在耐消、金融及快消，其中金融行业客户主要调研其对云通信产品的使用感受。 3 快消 * 5 金融 * 4 *主要通过市场活动、线下展会等回收问卷 *商务服务为主营业务以酒店、文化、投资等服务为主的企业 *受访者主要是玄武云行业客户 定量调研：135份 定性调研：12位 定性、定量调研结合，调研、结论相互验证 调研样本画像及渠道说明 20-30 1-10 10-20 • 整体结构：定量调研的受访样本中，正在使用CRM及有使用规划的受访者占比65%，属于已

电销/催收 回访/质检 信贷 财富管理 资产管理 保险 Financial Technology 金融科技 39 2024-10 国际金融 INTERNATIONAL FINANCE 稳定性、可解释性方面仍存在较大不足，在直接承 担分析决策任务方面的落地应用较少，面临一定的 监管合规风险。同时，传统 AI 在分析决策核心环 节的应用已较为成熟、效果较好，以大模型替代传 统 AI ：财富管理及资产管 理或是大模型在金融行业中赋能空间更大的 细分领域 从“需求—渠道—供给”框架出发，考虑到各 细分金融场景在信息不对称、决策流程、服务周期 及服务频率、当前供需匹配效率、分析决策的不确 定性和主观因素影响程度等方面均有较大差异，本 文认为大模型在财富管理、资产管理的赋能空间或 最大，在保险、信贷领域也有一定赋能空间，而对 支付赋能空间或较小。 具体来看，在需求侧，财富管理、资产管理等 使渠道侧展业人员能够高效地提供更有温度的客户 陪伴，以及更加专业的金融服务。 在供给侧，对比信贷、保险、支付领域在核 心的定价、风控等决策环节主要应用确定性、高精 度的传统 AI 模型完成相关工作的现状，财富管理、 资产管理领域的分析决策仍含有较多主观判断且产 品服务的不确定性较大（如收益率波动等），而大 模型能够赋能专业人员扩大信息搜集半径、提升分 析决策效率，从而为客户打造质量更高的金融产品 服务。

（1）轻资产：企业的核心价值更多体现在知识产权、研发团队、品牌声誉 等无形资产上，而缺乏土地、厂房等传统金融机构偏好的有形抵押物。 （2）高创新：高强度的研发投入意味着巨大的前期资金需求，但技术路径 和市场前景存在不确定性，导致金融机构难以准确评估其风险与未来价值。 8 （3）长周期：从技术研发到产品商业化，再到实现规模化盈利，往往需要 漫长的培育周期。这与传统信贷产品追求短期、稳定现金流的逻辑相悖。 为技术 新动能—— 工信部数据显示，截至2024年，这些企业平均授权发明专利22项，远超同规模 企业；更有347家企业荣膺国家科学技术奖。然而，高强度的研发投入伴随着持 续投入的大量资金，而技术的不确定性与市场前景的模糊，使得金融机构难以 衡量其风险与成长空间。 这种结构性错配导致了创新价值的“定价失灵”，使得这些最具发展潜力的攀 登者，在最需要资本助力的关键阶段，反而最难获得金融体系的有效支持。破解 贡献了10.9%的利润。 （3）现金流特征：投入期与回报期的错配高额的研发支出导致企业在成长期 可能面临持续的经营性现金流为负或微利状态。资金的大量投入与盈利回报之间 存在显著的时间差，对资金链的稳定性和长期性提出了极高要求。 3.2 融资需求图谱与渠道偏好 基于上述特征，专精特新企业的融资需求呈现出全生命周期、多元化和战略 性的特点。 （1）融资渠道偏好分析：专精特新企业对单一的融资渠道存在天然的警惕，

许各个模块的独立扩展和维护，确保系统随业务需求的变化能够进 行灵活调整。使用微服务架构使得不同模块可以独立部署和扩展， 这样有利于引入新模型或算法，不影响系统的整体运行。 此外，为保证系统的稳定性与性能，建议在服务层引入监控系 统，对各模块的性能指标进行跟踪与分析，如响应时间、吞吐量 等，以便及时发现并解决潜在问题。 最后，安全性也是架构设计不可忽视的一环，数据传输需要加 密，用户访 等）收集相关数据。这部分需要支持多种数据格式的输入，包括但 不限于文本、图像和视频数据。同时，数据采集模块需要具备实时 数据流处理能力，以便在数据产生的瞬间将其抓取并传输至后续模 块。此模块的健壮性和稳定性直接影响到整个系统的数据质量和及 时性。 数据预处理模块的功能是对原始数据进行清洗和转换，以提高 后续模型处理的效率和准确性。主要任务包括数据去重、缺失值处 理、标准化、归一化、分词（针对文本数据）、特征提取等。这一 存储数据：将解析后的数据以结构化的形式（如数据库或文 件）进行存储，并确保数据的完整性和一致性。 6. 错误处理与重试机制：设计容错机制，例如对 API 调用失败的 情况进行重试，以及制定异常处理策略以提升系统的稳定性。 具体的数据采集流程可以用以下示意图描述： 在实际操作中，建议采用批量请求数据的方式，以提高数据采 集的效率。例如，如果 API 支持分页，设置每次请求最大返回数 量，循环请求时应利用适当的延迟时间（如

链协同创新。然而，随着企业数字化系统复杂度激增，多源异 构数据、跨平台服务交互等问题导致运维风险攀升，传统监 控手段难以精准定位故障与性能瓶颈。在此背景下，构建端 到端可观测性能力，实现全链路洞察成为制造企业保障系统 稳定性、提升生产效率的必由之路。 可观测性技术为制造业注入新动能。博睿数据凭借一体化智 能可观测平台领先的全栈数据采集与智能分析能力，可真正 实现全栈、全链路、全场景的可观测性，精准定位故障根因、 10 豪鹏科技通过引入博睿数据Bonree ONE智能运维平台，构建了覆盖基础设施、网络性能、业务系统的全景式监控体系，实现从被动运 维到主动预防、从人工干预到智能决策的数字化转型，有效提升系统稳定性与运维效率。 ｜ 让IT运营更智能 Bonree ONE 赋能豪鹏科技 打造智能化 IT 运维体系 11 监控范围不足 此前，豪鹏科技使用开源zabbix、prometh 商服务质量的量化评估，打破“厂商自检自评”的弊端，确 保考核公正性，强化管控能力。 17 通过加强可观测性建设，蒙牛集团成功地将基础监控覆盖率提升至80%，并确保核心系统均实现了100%的监控保护，有效提升了运维 效率与系统稳定性。 ｜ 让IT运营更智能 蒙牛集团基于可观测能力 构建IT运维工具体系 18 资产台账质量不一影响系统运维 蒙牛集团资产台账质量参差不齐，缺乏统一的标准，难以有效支持系统运维和数据处理；

- 视觉对抗样 本可诱导自动驾驶误判交通标志，跨模态数据投毒（如在图像中嵌入干扰噪声影响触觉决 策）威胁工业系统安全。需构建多模态对抗训练框架，强化系统在噪声、遮挡、信息冲突 等极端场景下的稳定性。 隐私与伦理隐忧：多模态数据可能泄露敏感信息（如通过心率监测 + 语音识别推测 用户情绪状态），亟需发展联合学习、同态加密技术，在保护数据主权的前提下实现跨机 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 追 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 9 踪。IMU 可以测量设备的加速度和角速度，提供设备的运动状态信息。将 IMU 数据与视 觉信息相结合，可以提高定位的精度和稳定性，为自动驾驶和室内导航提供关键技术支撑。 在工业机器人和协作机器人领域，精细操作要求机器人具备对物体形状、位置和距离 的精准感知。激光雷达不仅能提供高分辨率的距离信息，还能在物体识别、抓取和装配过 中风复健）、增强现实交 互（沉浸式虚拟触觉）与军事领域（士兵远程操控装备）取得突破，但其大规模应用仍面 临技术瓶颈： 侵入式 vs. 非侵入式技术路径争议：前者需攻克生物排异反应与长期信号稳定性问 题，后者需突破低信噪比限制。 伦理与隐私边界：脑电数据包含深层意识信息，需建立数据脱敏标准与神经隐私保护 法规。 跨学科协同需求：推进神经科学、材料学与 AI 算法的融合创新，例如开发柔性电极

融合，打破“数据孤岛”；另一方面，通过支撑数据传输的可计量、可追溯，加速 数据资产化进程，为数据要素市场培育提供有力支撑。二是科技创新，可信高速数 据网为人工智能、大数据、云计算、工业互联网等前沿产业提供确定性网络与算 力协同支撑，构建“数据—算力—网络”的新型协同体系。尤其在大模型训练与推 理、跨域算力调度、智能制造和智慧医疗等场景中，可信高速数据网能够提供稳 定、低时延和高安全性的底层支撑，推动新质生产力的发展。三是安全与治理，可 四是法律规范与基础设施供给滞后，制约可信高速数据网规模化发展。在法 律层面，尽管已有《数据安全法》《个人信息保护法》等制度支撑，但在AI生成数 据、跨境流动与数据权益分配等领域仍缺乏针对性规范，导致合规操作与国际合作 存在不确定性。在技术层面，数据采集、传输与存储环节的隐私泄露和违规滥用风 险依然突出，量子加密、零信任等关键技术的产业化与应用落地进度不足。基础设 施层面，传统网络架构“广连接低安全”与专线“高安全低覆盖”的结构性矛盾尚 行业/企业间流通交 易、数据集交易训练三大类场景，为数字金融、智慧医疗、交通物流等场景提供高 速稳定、可信可管的数据流通服务。 可信高速数据网是指在保证数据传输速率的前提下，具备高度安全性、稳定性 与可控性的网络系统。它不仅强调数据传输的速度，更强调传输过程的完整性、机 密性与可验证性，确保数据在网络中的流动不被篡改、窃听或中断。简而言之，可 信高速数据网 = 高速传输能力 + 信息安全机制

提取关键特征，形成更为精准的匹配模型。  降低招聘成本：自动化的推荐流程减少了人工干预，缩短了招 聘周期，从而显著降低了招聘成本。  提升员工满意度：通过精准匹配，员工能够更快找到适合自己 的岗位，提升工作满意度和稳定性。 通过引入 DeepSeek 岗位推荐系统，企业不仅能够在短期内实 现招聘效率的提升，还能够从长远角度优化人才结构，增强竞争 力。这一举措具有较高的可行性和实践价值，是人力资源管理数字 化转型的重要方向之一。 化技术，包括特征选择、模型调参和集成学习。特征选择通过筛选 出对推荐结果影响最大的特征，提高模型的预测能力；模型调参则 通过调整算法的参数，优化模型的性能；集成学习通过结合多个模 型的预测结果，提高推荐的准确性和稳定性。此外，系统还引入了 实时推荐机制，能够根据用户的实时行为和反馈，动态调整推荐结 果，提供更加及时和精准的推荐服务。 系统核心算法： 1. 协同过滤算法：基于用户行为数据，推荐 相似岗位； 自动化运维工具：引入自动化运维工具可以减少人工成本，提 高维护效率。  定期审计与优化：定期对系统进行审计和优化，可以及时发现 和解决潜在问题，避免不必要的开支。 通过这些措施，企业可以在确保系统稳定性和安全性的同时， 有效降低长期维护与升级的费用，从而实现可持续发展。 5.3 操作可行性 在评估 Deepseek 岗位推荐系统的操作可行性时，首先需要考 虑系统与现有人力资源管理流程的集成程度。系统设计应确保其能