项目编号： AIGC 生成式大模型医疗场景应用可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍....................... ...................................60 5. 可行性研究.................................................................................................62 5.1 技术可行性........................................... 5.1.2 模型训练与优化.........................................................................68 5.2 法律与伦理可行性..............................................................................70 5.2.1 数据隐私保护.....

1, 国内融资 ( 亿美金 ) ■ 可行性分析：资金没问题，尤其优质生产力领域 2, 购买最新 GPU ■ 可行性分析：美国可以发禁令 3 , 用 GPU 训练性能领先的大模型 ■ 可行性分析：国内 Al 人才没问题 ■ 4, 用训练的 GPU 给客户提供高质量模型服务 ■ 可行性分析：国内做工业化低成本有绝对优势 国内人工智能的发展模式、可行性分析 美国限制中国 AI 发展的策略 ( 循环以下四步 ) ■ 1, 国内融资 ( 亿美金 ) 可行性分析：资金没问题，尤其优质生产力领域 ■ 3 , 用 GPU 训练性能领先的大模型 ■ 可行性分析：国内 Al 人才没问题 ■ 4, 用训练的 GPU 给客户提供高质量模型服务 ■ 可行性分析：国内做工业化低成本有绝对优势 2, 购买最新 GPU 可行性分析：美国可以发禁令 美国政府对我国的禁令 现成成熟算力：

时，也要引导员工不能过度依赖 AI 做决策，而丧失自我思考和决策能力； ● 在推进的过程中要根据业务价值和可行性两个维度慎重评估和选择，通过与关键业务利益 69 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 相关者深入合作，逐步验证和推进，而不能贪大求全。从推进的优先级来看，Gartner 按照业务 价值和可行性给出了如下建议。 Gartner 认为，在如下 20 个 AI 在企业人力资源管理应用的场景中，员工心声 技术记录员工的声音并分析员工的情绪，是业务价值和可行性都很高的领域，可以优先考 虑推进；而，内部人才市场的打造和技能管理虽然推行起来有些困难，但其业务价值是很高的， 也可以被企业优先考虑；同样，招聘营销虽然业务价值没有那么高，但鉴于其可行性高也可以被 优先纳入考虑范畴。 资料来源 Gartner 人力资本管理 AI 应用案例棱镜 可行性 内部人才市场 招聘营销 个性化学习 虚拟招聘助理 绩效反馈 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 业务价值 可行性 员工 参与度 运营效率 组织 健康值 技术 可行性 组织 可行性 外部 可行性 雇主品牌 / 雇主价值主张 71 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 “可解释性 AI”是企业级应用的关键 高 - HR 评价 - 营销推荐

通过对大量工程设计案例的学习，系统能够为工程师提供优化设计 方案。例如，在水利枢纽的设计中，DeepSeek 可以根据地形地 貌、水文条件等数据，自动生成最优的枢纽布置方案，并通过虚拟 仿真技术对方案进行验证，确保设计的可行性和经济性。 为了实现上述应用，通常需要以下技术架构： 1. 数据采集层：通过传感器、遥感设备等获取水文、气象、工程 运行等多源数据。 2. 数据处理层：利用 DeepSeek 的数据清洗、特征提取等功 实施步骤和技术 路径，包括传感器网络的部署、数据存储与处理平台的搭建、机器 学习模型的训练与优化等。此外，本文还通过实际案例展示了 DeepSeek 技术在水利工程中的实际应用效果，验证了其可行性和 有效性。 在方案的最后部分，本文对实施过程中可能遇到的技术难题和 风险进行了评估，并提出了相应的应对策略，以确保方案的顺利推 进。最后，文章总结了 DeepSeek 技术在水利工程中的应用前景， 在水力工程的实际部署中，DeepSeek 的数据传输方案表现出 显著的优越性。以某大型水库项目为例，其传输效率提升了 30%， 网络延迟降低了 50%，且未发生任何数据丢失或泄露事件。这一方 案的可行性和高效性已通过多次实地验证，能够满足水利工程对数 据传输的严苛要求。  多通道传输机制：结合光纤、4G/5G、卫星通信等多种技术， 优化传输路径。  数据压缩与加密：采用高效的压缩算法和

不同资产组合 的风险水平。 4. 优化引擎模块：通过多目标优化算法，生成最优资产配置方 案。 5. 用户界面模块：提供可视化的资产配置报告与动态调整建议， 提升用户体验。 为确保方案的可行性与有效性，以下实施步骤必不可少：  系统测试：在正式上线前，进行充分的模拟测试，验证模型在 不同市场环境下的表现。  用户培训：为资产管理团队提供系统使用培训，确保其能够熟 练操作并理解系统输出的建议。 的财富增值。通过持续的技术迭代与优化，系统将逐步成为资产配 置领域的核心工具。 5.1 方案设计的基本原则 在设计 DeepSeek 应用方案时，首先需要明确方案设计的基本 原则，以确保方案的可行性和有效性。以下是方案设计的基本原 则： 1. 目标导向：方案设计应以资产配置的具体目标为导向，明确投 资者在风险承受能力、收益预期和流动性需求等方面的具体要 求。通过深入分析投资者的财务状况和投资偏好，制定符合其 化。DeepSeek 平台会根据客户的风险偏好和投资目标，推荐多种 资产配置方案，并提供详细的绩效预测和风险评估。通过多轮迭代 和优化，最终确定最符合客户需求的资产配置方案。 为了确保方案的可行性和有效性，进行实时的监控和调 整。DeepSeek 平台具备强大的监控功能，能够实时跟踪投资组合 的表现，并根据市场变化自动进行调整。通过设定风险阈值和预警 机制，平台能够在市场波动剧烈时及时采取应对措施，保护客户的

模型的应用能够持续改进和优化。 通过以上结构的安排，本文旨在为城市轨道交通行业的管理者 和技术团队提供全面而具体的 AI 大模型应用实施指南，以推动行 业的数字化转型。在实施过程中，将重点考虑安全性、可行性与经 济性，确保各项技术能够落地实现，最终为城市轨道交通提供更高 效、安全和友好的服务。 2. AI 大模型在城市轨道交通的应用场景 在城市轨道交通行业中，人工智能大模型的应用场景广泛且切 于突发事件 带来的破坏性影响，提高系统整体的鲁棒性。 此外，AI 大模型还可以通过模拟与预演，实现调度方案的验证 与优化。在方案实施前，通过对不同调度策略的模拟，AI 模型能够 评估方案的可行性与效果。这一过程能够帮助运营方识别潜在的瓶 颈问题，自动生成改进建议。例如，通过交互式可视化工具，调度 员可以快速理解不同调度方案的优劣，从而选择最佳解决方案。 在具体实施过程中，调度优化的技术架构可以分为数据采集、 在设备故障监测系统的实施中，数据安全和隐私保护同样非常 重要。因此，制定相应的网络安全策略，确保数据在传输和存储过 程中的安全性也是构建监测系统时不可忽视的方面。 总结而言，构建一个高效的监测系统不但需要考虑技术方案的 可行性，还应注重系统的整体架构设计及后续的运行维护。最终目 标是实现对城市轨道交通设备的智能化管理，提升运营安全性和经 济性。通过这样系统化的构建方案，可以有效减少设备故障发生的 频率，降低运行成本，提高城市轨道交通的服务质量。

据隐私保护 机制，确保技术的可持续发展。 展望未来，大模型技术将进一步赋能建筑设计行业，通过智能 化的工具和方法，推动设计创新和效率提升。同时，技术的实际应 用需要结合行业需求，注重技术的可行性和经济性，确保能够为设 计师和企业带来切实的价值。 1.3 本项目目标与预期成果 本项目的核心目标是通过将 deepseek 大模型应用于建筑设计 领域，显著提升设计效率、优化设计质量，并推动建筑行业的智能 进，为设计师提供更高效、更科学的设计工具，同时为建筑项目的 全生命周期管理提供有力支持。 2. 需求分析 在建筑设计领域，接入 DeepSeek 大模型的应用设计方案需要 从多个维度进行需求分析，以确保方案的可行性和高效性。首先， 建筑设计过程中涉及大量的数据分析和模拟计算，包括结构分析、 节能优化、材料选择等，这些工作通常需要耗费大量时间和资源。 通过引入 DeepSeek 大模型，可以显著提升数据处理和模型模拟的 综上所述，接入 DeepSeek 大模型的应用设计方案，可以显著 提升建筑设计的效率和质量，满足复杂的设计需求和约束条件，同 时还能优化项目管理和方案迭代过程。方案的实施需要综合考虑技 术可行性、数据安全性和可扩展性，以确保其在实际应用中的成 功。 2.1 建筑设计流程中的痛点分析 在建筑设计流程中，存在多个痛点，这些痛点不仅影响了设计 效率，还可能导致设计质量下降。首先，传统的建筑设计流程通常

OpenAI 等头部企业发布关键 Agent 产品和技术协议，发挥引领示范作用。同时， 相对 成型的 Agent 产品如 Manus 、 AutoGLM 、 Genspark 等开始涌现，验证了子技术的可行性，标志着 Agent 从设想进入相对成熟的产品阶 段。 企业不再满足于 AI 的浅尝辄止，而是寻求能深度嵌入业务、创造颠覆性价值的真正生产力。 Agent 走向 生产力工具 2025 年， 价值认可，场景重塑与价值深挖 Part 03 蓬勃发展，企业级的生产力再造 目 录 34 价值高 快速行动 可行性高 效率优化 价值低 www.jazzyear.com 的速赢举措，锁定高潜力场景，通过快速实现价值 为企业高层提供信心，并与慢赛道相辅相成。 从 1 到 100 ：试点到规模化增长策略 落地蓝图和路线图，实现战略灵活性与长期目标的 平衡。 从 0 到 1 ：聚焦场景落地 “ 快落地”实现应用优先：企业应制定“快赛道” 战略孵化 等待观望 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理 可行性低 维度二（纵坐标）：场景的商业价值演进 核心理念： AI 应用从“降本增效”的价值洼地，跃升至 “商业模式创新”的价值高地。 内容阐述： • 初始阶段（降本 / 优化）： AI

寒武纪工业环境测试 昇腾 910B 验证 麒麟 OS 适配 SCADA 系统 麒麟 OS 验证 注：优先启动 POC 测试，验证技术方案可行性与国产化适配性，为后续项目实施积累经验，降低项目风险。 { 合规性 国产化验证清单 安全架构设计 安 全 架 构 第 28 页 实施路径规划 目标：上线巡检 / 负荷预测模型。 投资： 3500 万元。 国产化率： 75% 。 核心设备：昇腾 910B× 50+ 全闪存存储。 周期： 6 个月。 POC 阶段 目标：验证大模型可行性。 投资： 800 万元。 国产化率： 60% 。 核心设备：昇腾 910B× 10+MLU370 ×20 。 周期： 3 个月。 二期阶段 目标：全场景大模型覆盖。 投资： 6000 成果：实现全场景大模型覆盖，构建自主可控 的电力智算中心。 理由： POC 测试可以快速验证项目的关键技术和应用场景，为后续大规模建设提供经验。 建议：申请省级新基建专项债，优先启动 POC 测试，验证项目可行性和技术优势 02 03 01 2 方案架构设计 3 典型案例 4 主流智算平台介绍 5 项目优势 1 行业发展分 析 CONTENTS 收集并整理数据：收集现有的客服对话数据、客户行为数据等，

的 偏差会直接影响后续的预算编制和成本控制，因此必须依托历史数 据和市场调研，结合大模型的数据分析能力，进行精准预测。 其次，设计概算阶段是工程造价的关键节点之一。在这一阶段， 设计方案的可行性、技术经济指标的合理性都需要通过概算来验证。 设计概算不仅要涵盖建筑工程、安装工程、设备购置等直接费用， 还需充分考虑间接费用、预备费及其他不可预见费用。通过大模型 的智能化分析，可以对设计方案进行多维度优化，确保成本与质量 通过上述流程，工程量清单编制不仅能够提高准确性，还能够 显著缩短编制时间，为后续的造价管理工作奠定坚实基础。 3.2 预算编制与审核 预算编制与审核是工程造价管理中的核心环节，直接影响到项 目的可行性和成本控制效果。DeepSeek-R1 大模型在该环节中的 应用，能够显著提升预算编制的精度和审核的效率。首先，在预算 编制阶段，模型通过分析历史工程数据、市场材料价格波动、人工 成本变化等多 成合同草案，并通过语义分析识别潜在风险点。例如，模型可快速 对比不同版本的合同条款，标记出差异部分，并提供优化建议。此 外，模型还能根据项目特征和市场价格波动，自动调整合同中的工 程量清单和单价，确保合同的合理性和可行性。 在合同执行阶段，DeepSeek-R1 能够实时监控合同履行情况， 自动识别偏差并预警。通过将合同条款与项目实际进展数据对接， 模型可动态评估进度、成本和质量是否符合合同要求。例如，当某