规划和自然资源行业应对 DeepSeek 浪潮的思考 中国城市规划学会城市规划新技术应用专业委员会 广州市基础地理信息中心 何正国 一 DS 影响千行百业 二 大模型技术原理 三 四横三纵应对路径 四 未来展望与思考 目录页 CONTENTS PAGE 一、 DeepSeek 影响千行百 业 1. 接入 DeepSeek 热 潮 2. 对千行百业的影响 场景深耕—— 业务痛点突破 6. 知识聚库——本地知识库建设 7. 智能铸魂 —— AI Agent 构建 三、 四横三纵应对策略路径 智绘之路 ®deepseek 四横三纵七步谋， 智算筑基夯根基。 筑牢安全破瓶颈， 智识赋能启新章。 应对 DeepSeek 浪潮的策略路 径 安全筑盾 基座选型 算力赋能 智才筑基 场景深耕 知识聚库 行政差异 化） LangChain 智能分块器 分块处理的核心在于平衡语义保留与计算效率，需结合领域特性（如自 然资源文档的跨页表格）动态优化 6 、知识聚库——本地知识库建设 分块阶段常见问题与应对策略表 6 、知识聚库——本地知识库建设 针对海量数据检索延迟问题，结合分层索引、元数据过滤与分布式部署的 解决方案。 分层索引： 对高频数据使用 HNSW ，长尾数据用 IVF-PQ （ Faiss

数字化 运 营 新 思 路 应对新周期 从基建到运营， 做数字化转型的终极赢家 数字化变现要以运营能力为突破口 建立企业“数智价值链” ｜ 1 目录 CONTENTS 02 从基建到运营， 做数字化转型的终极赢家 数字化变现要以运营能力为突破口 友邦人寿：企业的内功关系到数字 化的价值变现 天猫：从数字化运营到高质量发展 建立企业“数智价值链” 04 08 17 12 数据显示，过去十年间，我国数字经济规 模从 11 万亿元增长到 45.5 万亿元，占国内生 产总值比重由 21.6% 提升至 39.8%。从城市 到农村，从社会到个人，从线上到线下，数字 数字化运营——新思路应对新周期 ｜ 3 数字化为何难以创造价值？因为企业掉入 了一些常见的陷阱。比如，很多企业对于投资 技术的热情只增不减，许多人依然认为只要买 硬件、上系统就会有立竿见影的经济回报。然而， 它们很快就会发现无法见到经营上的提升。 转型的哪个阶段，这些经验的总结与分享都能 够为它们的数字化进程提供助力，找到正确、 高效的转型路径，最终成为数字化转型中的赢 家。 文 |《哈佛商业评论》中文版编辑部 4 ｜ 数字化运营——新思路应对新周期 所谓数字化运营，指的是通过体系化的管理 设计，以敏捷的工作方式，采用 IT 技术手段， 充分利用数据来支持企业数字化业务的实现、 运行和持续创新，提升数字化转型的价值变 现能力，驱动企业实现高质量发展。

智安网络等级保护安全防御体系方案 3 解决方案 3.1 设计理念 智安网络在等保 2.0 标准制定过程中，积极参与标准制定和跟进标准调整，在 应对新技术、解决新问题、符合新要求、打造新体系四个发面，设计智安网络等保 2.0 解决方案，将根据如下理念具体设计：  应对新技术：智安网络在云、大、物、工、智等多种新技术方面提前布局， 提出对应的安全解决方案和安全产品满足新技术需求。  解决新问题：智 户，对重要的用户行为和重要安全事件进行审 计； 符合 b）审计记录应包括事件的日期和时间、用户、 事件类型、事件是否成功及其他与审计相关的 信息 符合 c) 应对审计记录进行保护，定期备份，避免受 到未预期的删除、修改或覆盖等； 符合 d) 应对审计进程进行保护，防止未经授权的中 断。 符合 21 智安网络等级保护安全防御体系方案 8.1.5.4 集中管 控 a) 应划分出特定的管理区域，对分布在网络中 应能够建立一条安全的信息传输路径，对网 络中的安全设备或安全组件进行管理 符合 c) 应对网络链路、安全设备、网络设备和服务 器等的运行状况进行集中监测 符合 d) 应对分散在各个设备上的审计数据进行收集 汇总和集中分析，并保证审计记录的留存时间 符合法律法规要求 符合 符合 e) 应对安全策略、恶意代码、补丁升级等安全 相关事项进行集中管理 符合 f) 应能对网络中发生的各类安全事件进行识

以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势：云服务能力持续跃升，加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 �� 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 率，这对于保障在线业务的体验至关重要。 存储方案升级应对大数据量冲击：云服务商通过采用更高性能的存储设备和更高效的存储架 构，结合对数据布局的优化，提供贴合不同在线业务需求的个性化存储服务，例如低时延块 存储（数据库多副本场景，<0.1ms延迟）、高带宽弹性盘（大数据单副本场景，吞吐量达 ��Gbps）、高速临时存储等。 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 AI预训练和推理过程

3.2 用户抵制..................................................................................118 5.4 应对策略...........................................................................................120 5 线路规划、调度管理 和乘客服务。DeepSeek 的实时数据处理能力能够有效应对这一需 求，通过多源数据融合技术，将来自 GPS、车载传感器、客流计数 设备等多渠道的数据进行整合与分析，为决策提供精准支持。 其次，智能调度与预测是提升公共交通运营效率的关键。传统 的调度方式往往依赖于人工经验和静态规则，难以应对突发情况或 动态变化。DeepSeek 的机器学习算法能够基于历史数据和实时信 其改进方向，为后续引入 DeepSeek 应用方案提供基础。 2.1.1 效率低下 当前城市公共交通系统在运营过程中普遍面临效率低下的问 题。首先，传统的调度方法依赖于人工经验和固定时间表，难以动 态应对高峰时段的客流波动以及突发事件的干扰。这不仅导致了车 辆分配不均，还使得部分线路出现拥堵，而其他线路则存在资源浪 费的现象。例如，在早高峰期间，某些区域的公交车过于密集，导 致车辆空载率较高，

....................................123 5.3 风险应对策略....................................................................................125 5.3.1 技术风险应对................................................ ...........................127 5.3.2 数据风险应对...........................................................................129 5.3.3 进度风险应对................................................................ 存储和检索等多个环节，每个环节都存在技术难点和优化空间。例 如，数据采集需要考虑多源异构数据的兼容性问题，数据清洗则需 要处理缺失值、噪声和不一致性等。这些问题的解决方案，直接影 响到最终模型训练的成果。 为了应对上述挑战，本项目旨在设计一套全面的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，具体包括以下核心内容：  数据采集模块：支持多源异构数据的自动化采集和整合；  数据清洗模块：提供多种数据清洗算法，确保数据质量；

.......................................................................................145 14.3 风险应对策略................................................................................................. 控企业的财务行为，及时发现并应对潜在的税务风险。通过引入 DeepSeek 技术，税务稽查工作不仅能够在效率上实现质的飞跃， 还能够在精准性和全面性上得到显著提升，从而为国家的税收征管 体系提供更加坚实的保障。 1.2 目标与意义 在当今数字化经济快速发展的背景下，税务稽查工作面临着数 据量大、复杂度高、隐蔽性强等挑战。传统的手工稽查方式已难以 应对现代税务管理需求，亟需引入先进技术手段提升稽查效率与精 此外，DeepSeek 还支持与其他税务系统的无缝对接，确保数 据的实时更新和同步。例如，当新的税务政策出台时，平台可以自 动调整分析模型，以适应新的稽查需求。这种灵活的适应性使得 DeepSeek 在应对复杂多变的税务环境时表现出色。 在实际应用中，DeepSeek 已经在多个地区的税务部门取得了 显著效果。例如，某市税务局在使用 DeepSeek 后，稽查效率提升 了约 40%，且违规案件的发现率提高了

.......................................................................................123 8. 风险评估与应对策略......................................................................................142 9. 项目总结与展望 智能化支持不足：现有电子政务系统多依赖规则引擎和简单算 法，缺乏对复杂政务场景的智能化支持，难以应对多样化的服 务需求。 3. 用户需求多样化：随着公众对政务服务的要求日益提高，单一 的服务模式已无法满足用户需求，亟需个性化、智能化的服务 能力。 4. 信息安全与隐私保护：在数据共享和开放过程中，如何保障数 据安全和用户隐私成为亟待解决的问题。 为应对上述挑战，构建基于 DeepSeek 模型的知识库系统成为 当 此外，deepseek 模型还能够在公共安全与应急管理领域发挥 作用。通过对实时数据的监控与分析，模型可以及时发现异常行为 或事件，如突发公共卫生事件、交通拥堵等，并向相关部门发出预 警，以便迅速采取应对措施。例如，在疫情期间，模型可以通过分 析医疗资源分布、人群流动数据等，帮助政府优化资源配置，制定 有效的防控策略。 在政务数据管理与共享方面，deepseek 模型可以通过数据挖 掘与整合

智能对法律行业国际化的 影响 12 AI 智能对法律行业客户体验 的影响 13 AI 智能对法律行业可持续发 展的影响 14 AI 智能对法律行业未来发展 的展望 15 AI 智能对法律行业应对策略 与建议 目录 PowerPoint 01 AI 智能与法律行业概述 AI 智能即人工智能，是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质， 并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。 AI 智能对大量法律数据的分析，为法律决策提供数据支持，减少主观臆断，使决策更 加科学、合理，提高法律决策的准确性和可靠性。 数据驱动决策 02 对案件可能面临的各种风险进行评估和预警，提前制定应对策略，降低法律风险，保障当 事人的合法权益。 风险评估与预警 01 法律决策科学化 AI 智能能够准确识别和适用相关法律法规， 避免因法律理解偏差或适用错误导致的法律 问题，确保法律服务的规范性。 新进入者挑战传统格局 02. 一些科技公司凭借其在 AI 智能技术方面的优势，跨界进入 法律服务领域，对传统法律机构构成挑战，改变法律行业的 竞争格局。 市场竞争加剧 法律机构合并与整合 为了应对 AI 智能带来的竞争压力，一些小型法律机 构选择合并或整合，实现资源共享、优势互补，提 升整体竞争力。 跨行业合作与协同 法律行业与科技、金融等行业加强合作与协同，共 同探索法律科技应用新模式，推动法律行业与其他

148 8.2.2 技术问题响应机制...................................................................151 9. 风险分析与应对措施................................................................................154 9.1 项目实施风险评估 1.2 预算风险..................................................................................161 9.2 应对方案与预案................................................................................163 9.2.1 应急预案制定 基于上述背景，本项目计划实现以下目标： 1. 构建全景三维模型，涵盖铁路沿线的所有基础设施和环境要 素，实现对各类资源的可视化管理。 2. 通过 AI 算法，分析沿线数据，实现对铁路状态的实时监控和 预测，提升突发情况的应对能力。 3. 打造一套智能化的决策支持系统，通过大数据分析，为铁路沿 线的维护、调度和管理提供科学依据。 4. 实现与现有铁路管理系统的无缝对接，提升数据利用效率，实 现资源的共享与协同。