模型落地能力，此外工作流平台还可以进行意 图 理解等强大功能，拓展 DeepSeek 智能助手能力边界。 AI 行业场景应用创业公司 / 人工智能 ISV/ 人工智能研究 院 高校和 AI 培训机构 中型传统企业（需要企业内部问答助手） 目标客户 方案核心优势 DeepSeek 联网助手解决方案一指 禅 2. 卖什么

项目投资规模 项目地区分布 主要应用领域 ＞1000P 大型智算中心 20% 百亿元及以上 京津冀、长三角、珠三角 AI 大模型、自动驾驶、空间地理等人工智能技术领域 300~1000P 中型智算中心 70% 10 亿元及以上 一线、新一线及二线城市 人工智能产业链或细分行业智能化集群 ＜100P 小型智算中心 10% 10 亿元及以下 二线及以下城市 企业智能化建设或小型人工智能产业集群 四大行等传统行业央企和大型政企客户开始陆续引入 HVDC 技术。 2） 算力中心阶段（2020 年至今）：人工智能发展驱动数据云存储及计算、智能算力、边缘 算力等需求持续增长，需求向“云计算大型、超大型 IDC+智能计算本地化中型数据中 心+边缘计算小微型 IDC”三级转变，相应地阿里巴巴于 2020 年引入巴拿马电源方案， 支撑算力大幅上升的电力供给需求。2023 年开始由海外发动的大模型训练竞赛带动训 练算力需求，训练卡

30%的客户投诉集中于流程繁琐 成本结构失衡 运营成本中人力占比高达 65%-70%（麦肯锡行业分析），而科技 投入仅占保费收入的 1.2%-1.8%，远低于国际 3%-5%的平均水 平。某中型财险公司测算显示，每单保费中约有 38 元消耗在人工 流程成本上。 这些痛点表明，保险行业亟需通过 AI 智能体实现：业务流程 自动化率提升至 80%以上、核保决策速度加快 5 倍、欺诈识别准确 行精细化测 算。以下是主要成本构成及估算依据： 1. 技术基础设施投入 初期硬件采购包括高性能 GPU 服务器（用于模型训练与推理）、 分布式存储系统及备份设备。以支持日均 10 万次查询的中型业务 规模为例，硬件采购成本约为 120 万 180 万元。云服务选项可采用混合部署模式，年租 赁费用约为硬件采购成本的 40%60%，具体取决于弹性扩容需求。 网络带宽需保障低延迟响应，建议专线接入或升级至万兆光 分钟/单降至 5 分钟/单。理 赔处理中，智能体通过图像识别自动评估车损照片，结合历史数据 生成初步赔付建议，使平均处理周期从 72 小时压缩至 24 小时内。 成本优化 人力成本节约是直接收益点。以中型财险公司为例，部署智能体后 预计可减少 20%的线下服务人员编制，具体数据如下： 岗位类型 现有 FTE 可优化比例 年节省成本（万元） 电话客服 150 30% 810 核保专员 50

DeepSeek 应用方案的可行性和有效性： 首先，案例的代表性至关重要。所选案例应涵盖不同类型的水 利工程，如水库、灌溉系统、防洪设施等，以确保方案的普适性。 例如，可以选取位于不同地理环境下的大中型水库工程，分别代表 山区、平原和沿海地区的水利工程特点。 其次，案例的复杂性也是一个重要考量因素。选择具有较高技 术难度和管理复杂性的项目，可以更好地展示 DeepSeek 方案在解 决实际 此外，DeepSeek 的数据分析能力还优化了人力资源的配置。 传统模式下，水利工程需要大量人力进行监测和决策，而引入 DeepSeek 后，许多重复性工作可由系统自动完成，减少了人力需 求。以某中型水利项目为例，传统模式下需要 20 名技术人员，优 化后仅需 12 人，人力成本降低了 40%。 DeepSeek 技术的引入还提高了管理效率，减少了管理成本。 通过数据可视化界面，管理者可以直观地了解工程运行状态，快速 通过数据可视化界面，管理者可以直观地了解工程运行状态，快速 做出决策，从而减少了管理层的沟通成本和时间成本。 综上所述，通过引入 DeepSeek 技术，水利工程的运营成本在 电力、维护、人力和管理等方面均得到了显著优化。以某中型水利 工程为例，年运营成本从原先的 500 万元降至 360 万元，降幅达 28%。这种成本效益的提升不仅体现在数字上，还为工程的长期稳 定运行提供了有力保障。 8.3 效益评估 在水利工程中引入

客户类型 金融服务 风险评估、信贷审批、客户服务 大型及中小企业 医疗健康 医学图像、个性化治疗 医院、研究机构 零售与电商 个性化推荐、消费者分析 各类零售商 制造业 预测性维护、供应链优化 大中型制造企业 智能家居 设备智能化、用户交互 家庭用户、开发 商 教育 个性化学习、教育评估 教育机构、学生 通过对这些市场细分的充分理解，我们可以为人工智能行业大 模型 SaaS 平台制定出更具针对性的产品策略与市场推广方案，从 策略，具体定价信息如下表所示： 套餐类型 适用用户 月费 API 调用次 数 数据存储上 限 增值服务支持 基础版 个人用户及小 型企业 ￥99 1,000 10GB 无 高级版 中型企业 ￥499 10,000 100GB 部分增值服务 企业版 大型企业 ￥1999 无限 1TB 全部增值服务 在市场定位方面，我们的目标用户不仅包括技术开发者，还包 括非技术背景的决策者和业务经理。通过设计易于使用的界面和友 提供不同等级的服务包，包括基础版、专业版和企业版。  基础版：适合小型企业和个人用户，提供有限的模型调用次数 和基本的技术支持。收费方式为月度订阅，价格低廉，旨在降 低用户的入门门槛。  专业版：面向中型企业，提供更高的计算能力、模型调用次数 和优先技术支持。用户可以选择月度或年度订阅，根据年度付 款享受折扣。  企业版：针对大型企业和开发团队，提供定制服务，额外的技 术支持和数据分析服务，通常需要单独协商价格，灵活满足企

2023 年 12 月 8 日 《民用无人驾驶航空器适航安全评定 指南》 民航局适航司发布通知，就咨询通告征求意见。针对 2024 年 1 月 1 日以前已经设计定型且不进行设计更改的民用 中型 和大型无人驾驶航空器系统，相关运营人如需申请运营合格证从事特定类运行，该系统可在 2026 年 11 月 26 日前按本 咨询通告要求进行安全评定，通过取得民用无人驾驶航空器特殊适航证获得适航批准

运行可靠性、设施网络覆盖性、服务组织便捷性、 服务模式多样性，也是现代公共交通系统发展面 临的重大挑战。 2.1 公交运送速度慢，服务可靠性低 《2022 年度中国主要城市交通分析报告》 指 出，中国超大、特大以及大、中型城市的高峰时 段平均候车时间超过 10 min。导致公交服务可靠 性差的原因主要有两方面。首先，路面公共交通 的路权 （包括空间路权优先和时间路权优先） 以 及枢纽用地优先保障不充分，如图 2

30%的工时压缩。 第四阶段：全面推广与持续优化（持续进行） 制定阶梯式推 广计划，按会计师事务所规模分批次部署： 1. 首期覆盖年审项目 量前 20% 的客户 2. 3 个月内扩展至中型企业审计 3. 6 个月后支持 专项审计场景 建立动态优化机制，每月更新知识图谱（至少 200 个新审计案 例入库），每季度进行模型微调（测试集 F1 值波动控制在±2% 内）。最终实现智能体覆盖 在人力效率提升、错误率降低以及流程自动化三个方面。通过量化 分析，预计在典型审计项目中可实现 20%-35%的综合成本节约， 具体表现如下： 人力成本方面，智能体可替代约 40%的重复性工作。以年审计 项目量 2000 小时的中型事务所为例，传统模式下基础审计程序 （如凭证抽样、数据核对）需投入 800 小时/年，按审计助理平均 时薪 150 元计算，年人力成本约 12 万元。接入智能体后，此类工 作自动化率可达 90%，仅需保留 DeepSeek 智能体后，人力成本节约主要体现 在任务自动化、效率提升以及错误率降低三个方面。通过自动化处 理重复性高、规则明确的审计程序，例如数据采集、凭证核对和基 础分析，可显著减少人工投入。以某中型会计师事务所的试点项目 为例，在实施智能体后的三个月内，传统人工审计中约 35%的基础 工作量被替代，审计团队规模从 12 人缩减至 8 人，月度人力成本 降低约 25 万元。 具体节约维度可分解为以下核心场景：

成本效益分析需从技术投入、运营效率提升、风险控制优化以及长 期收益等维度综合评估。以下为具体分析内容： 初期投入成本 1. 技术部署成本：包括大模型定制开发、API 接口对接、现有理赔 系统的兼容性改造等。以中型保险公司为例，初期技术投入约为 200-300 万元，其中模型微调占比约 40%，系统集成占比 30%， 测试与部署占比 20%，剩余为应急预案等杂项成本。 2. 硬件与云服务成本：若采用私有化部署，需采购高性能 于： - 订阅行业分析报告（如 Gartner 技术成熟度报告） - 组织技 术沙龙（每季度 1 次，外部讲师费用） - 认证考试补贴（鼓励员工 考取 AI 相关资质） 对于千人规模的中型险企，首年人力与培训总成本建议控制在 300-400 万元区间，其中约 40%为一次性投入，60%转化为年度固 定运营成本。从第二年起，通过内部能力沉淀，可将年成本降低至 200 万元左右，主 单案处理时间 45 分钟 5 ≤ 分钟 89% 日均处理量（人/天） 16 单 150 单 838% 人工复核率 100% 15%-20% 80%- 85% 效率提升直接转化为人力成本节约。以中型保险公司年理赔量 50 万单为例，传统模式下需配置约 200 名理赔专员，而引入模型 后仅需 30 名人员负责复杂案件复核及异常处理，人力成本可降低 70%-75%。同时，自动化流程将理赔周期从平均

要全面评估成本投入与预期回报。以下从初始投资、运营成本、效 率 提升、收入增长等维度展开分析，并结合典型场景提供量化测算依 据。 初始投资成本 主要包括硬件基础设施、软件授权及定制开发费用。以中型银行为 例，部署私有化大模型需采购 GPU 服务器集群（ 如 NVIDIA A100 80GB×16 台） ，配套存储与网络设备投入约 800-1200 万元。软件 层面包含模型微调工具链（200-300 采用混合运维模式（自有团队+外包） 可减少 15%长期支出， 但需加强质量管理。 3. 模型冷启动阶段需额外配置 1-2 名数据标注人员，周期 3 个 月，成本约 9 万元。 以上估算基于中型银行智能客服场景，若扩展至风控或投顾等 高复杂度业务，人力投入需增加 30%-50%。建议通过分阶段实施 降低初期现金流压力，例如优先开发核心功能模块，再逐步扩展智 能体能力边界。 15 以及收入增长四 个维度实现可量化的经济效益。以下是具体分析： 效率提升 通过自动化处理高频重复业务（如智能客服、单据审核、报表生成 等） ，预计可减少 30%-50%的人工操作时间。以某中型银行分行 为 例，部署智能体后每月可节省约 1,200 小时的人力成本，按人均 小 时成本 150 元计算，年化节约可达 216 万元。此外，模型驱动的智 能信贷审批可将传统