101 OpenAl 商业模式 ( 循环以下四步 ) ■ 1, 华尔街融资 ■ 例子： 2019-21 年融资 20 亿美元 2, 购买最新 GPU ■ 例子：购买 2.5 万 A100 GPU ( 英伟达挣钱 ) ■ 3, 用最新 GPU 训练性能领先的大模型 ■ 例子： 2023 年出 ChatGPT, 垄断市场 (290 亿美元估值 ) ■ 4, 用训练的 GPU 给客户提供高质量模型服务 国际人工智能企业 OpenAI 的商业模 式 ■ 国内人工智能商业模式 ( 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 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 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： 2023 年禁止出口高端 Al 芯片 ■ A100 、 H00 、 H800 、 A800 等数据中心 GPU

基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 其次，在治疗方案的制定过程中，生成式大模型同样具有重要 的作用。模型能够整合各类医疗信息，包括患者的病史、当前病情 及最新的医学研究成果，为医生提供个性化的治疗建议。例如，针 对肿瘤治疗，可以通过模型生成多种治疗方案，并对每种方案的有 效性及可能的不良反应进行评估。 此外，在患者教育方面，生成式大模型也展现出良好的应用前 况，提供针对性的健康指导和信息。这样一来，患者不仅能更好地 理解自己的病情，还能增强对健康管理的积极性。 生成式大模型在医疗场景的可行应用还包括：  医学文献的自动生成与更新，便于医生获取最新资讯  影像学数据的智能分析，辅助影像科医生做出诊断  健康监测与预警系统，实现对慢性病患者的实时跟踪 在实际应用过程中，还需强调数据安全与隐私保护。医疗行业 涉及大量的个人健康信息，如何确保这些数据在被模型处理时不被 海量数据中提取有意义的信息，同时为医疗决策提供辅助。具体而 言，以下是生成式大模型在医疗应用中不可忽视的优势：  加速医疗信息的处理：生成式大模型能够快速处理大量医疗文 献和数据，从而为医生提供最新的研究进展和治疗方案。  提升诊断准确性：通过对患者数据的深度学习，生成式大模型 可以辅助医生做出更准确的诊断判断，从而提高医疗服务质 量。  实现个性化医疗：根据患者的历史数据和特征，生成式大模型

110.1% 每股净收益(元) 0.06 0.07 0.10 0.25 0.52 净资产收益率(%) 4.4% 4.8% 6.4% 13.7% 22.4% 市盈率(现价&最新股本摊薄) 392.40 359.31 253.92 102.06 48.57 资料来源：Wind，国泰海通证券研究 -3% 53% 109% 165% 221% 278% -8 -6 EV/EBITDA 79.47 138.70 168.25 81.25 40.55 筹资活动现金流 -43 -72 -45 -22 -20 P/E(现价&最新股本摊薄) 392.40 359.31 253.92 102.06 48.57 汇率变动影响及其他 0 0 0 0 0 P/B(现价) 17.44 17.33 16 8.02 9.58 7.31 5.60 4.43 折旧与摊销 18 11 7 7 7 EPS-最新股本摊薄(元) 0.06 0.07 0.10 0.25 0.52 营运资本变动 31 139 -120 -36 9 DPS-最新股本摊薄(元) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 资本性支出 -6 -2 -2 -6

异常检测：通过无监督学习算法，识别偏离正常范围的数据 点，标记潜在风险。  可视化输出：将分析结果以图表或报告形式呈现，便于稽查人 员快速理解和采取行动。 此外，DeepSeek 技术还支持实时数据监控和动态更新，能够 根据最新数据源及时调整分析模型，确保结果的时效性和准确性。 例如，当某一企业的税务申报数据出现显著变化时，系统会自动触 发分析流程，并在短时间内生成更新后的风险评估报告。 通过以上流程，DeepSeek 的税务风险，并 提前发出预警。异常检测技术则能够在海量数据中快速定位异常记 录，为税务稽查提供精准的目标线索。 为了进一步提升数据挖掘的效率，DeepSeek 还支持实时数据 流处理，能够对最新的税务数据进行分析，并实时更新挖掘结果。 这一功能特别适用于需要即时响应的场景，如税务稽查中的突击检 查或动态监控。 通过上述技术手段，DeepSeek 为税务稽查提供了强有力的数 据支持， 稽查中，DeepSeek 仅用 2 小时便完成了过去需要 3 天手动处理的 数据分析任务，且准确率高达 98%。 其次，DeepSeek 的智能化分析功能能够通过机器学习不断优 化稽查策略。系统能够结合历史稽查案例和最新税务政策，自动生 成针对性的稽查方案，帮助稽查人员快速锁定高风险领域。例如， 针对常见的虚开发票、隐匿收入等问题，DeepSeek 能够通过模式 识别和多维度关联分析，精准定位异常行为。根据统计，使用

的学 习和更新机制。这将包括定期从新的政务数据中训练模型，以及根 据反馈不断调整和优化模型的表现。具体实施步骤如下： 1. 数据集成与处理：整合来自多个政府部门的实时数据，确保模 型能够访问最新的信息。 2. 模型训练与测试：使用集成后的数据定期训练模型，并通过模 拟用户查询进行测试。 3. 反馈循环：根据实际应用中的反馈，持续调整模型参数和算法。 通过这些措施，我们预计将显著提高政务服务的响应速度和处 不同格式的数据，需采用相应的工具和技术进行提取和转换。 在数据收集的过程中，需特别注意以下几点：  数据来源的合法性：确保所有数据的获取符合相关法律法规， 避免侵权或泄露敏感信息。  数据的时效性：优先收集最新发布的数据，以反映当前政务工 作的实际情况。  数据的代表性：确保数据集覆盖多地区、多层级政府的数据， 避免地域或层级偏差。 为提高效率，可以借助自动化工具进行数据爬取和整合。例如， 使 性、一致性和可用性的关键环节。首先，建立一套多层次的数据质 量评估标准，涵盖完整性、准确性、一致性和时效性四个维度。完 整性要求数据无缺失，准确性确保数据真实无误，一致性要求数据 在逻辑和格式上统一，时效性则保证数据是最新的。为实施这些标 准，需设计自动化检测工具，定期对数据进行扫描，识别并标记潜 在问题。 其次，引入专家评审机制，对自动化工具检测出的异常数据进 行人工复核。专家评审团队由领域专家和数据科学家组成，负责对

不确定性和压力下保持成功并推动竞争优势。供应链技术领导者和供应链业务领导者都必须 评估战略技术趋势的影响和好处。鉴于技术创新的速度不断加快，这可能很困难。 每年，Gartner 都会为供应链高管确定最相关、最最新和最有影响力的技术趋势。这使我们 能够确定哪些单一趋势或战略组合将对组织及其运营所在的生态系统产生最重大的影响。 今年的主要趋势分为两大主题：  连接 — 在不同领域中发挥关键作用，推动创新、效率以及人机交互。正在进行的数字 可衡量的回报将刺激对这些举措的需求，并揭示短期改进机会，为 员工队伍转型开辟道路。  开始与 HR、职能部门和业务领导者对话，了解在组织中启动增强 型互联劳动力计划的简单方法。收集对技能、角色、方法差距和利 益相关者优先事项的最新理解。  通过让员工参与设计他们的日常活动并激发创造力和独创性，提高 员工敬业度和解决方案所有权。首先问：“技术如何改善您生活中 的一天？通过在 IT 中使用以人为本的设计学科（例如旅程地图和 图 7： 人工智能技术（来源： Gartner【13】）  人工智能实践 – 目前已有的在图 8 中的大类包括复合 AI，生成式 AI，决策智能， 自适应 AI，数据科学，代理式 AI，…。最新的代理式 AI 被定义如下: Agentic AI 是一种利用 AI 代理风格的软件实现的 AI 实践，其中 AI 代理是自主或半自主 的软件实体，它们使用 AI 技术在数字或物理环境中感知、做出决策、采取行动并实现

理效 率，为 AI 大模型的训练提供坚实的基础，最终为企业或组织提供 智能化解决方案，助力业务创新与决策优化。 1.3 项目范围 本项目旨在构建一个高效、精准的知识库数据处理流程，并结 合最新的 AI 大模型技术，设计并实施一套完整的训练方案。项目 覆盖的范围包括数据收集、清洗、标注、存储与管理，以及基于这 些数据的 AI 大模型训练与优化。具体而言，项目将处理多源异构 数据，包括 数据标注完成后，需进行数据增强和扩展。通过数据增强技 术，如图像数据的旋转、缩放、翻转，或文本数据的同义词替换、 句式变换，可以增加数据集的多样性和规模。同时，对于特定领域 的知识库，可通过爬取相关领域的最新公开数据或引入专家知识， 进一步丰富数据集。 接下来是数据安全与隐私保护。在处理数据时，需严格遵守相 关法律法规，如《个人信息保护法》和《数据安全法》。对于包含 个人敏感信息的数据，需进行匿名化或脱敏处理。同时，需建立数 其次，行业报告和白皮书是另一个重要的外部数据来源。许多 咨询公司、研究机构和行业协会定期发布行业研究报告，涵盖从技 术趋势到市场分析的多维度信息。这些报告通常基于大量调研数 据，能够为知识库提供最新的行业动态和专家视角。通过合法授权 或公开获取的方式，可以将其纳入知识库的范畴。 此外，互联网上的公开信息也是外部数据的重要组成部分。包 括新闻网站、社交媒体、论坛、博客等平台上的文本、图片、视频

助力电子政务向更高效、更智能的方向发展。 1.2 deepseek 模型概述 DeepSeek 模型是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP） 技术，旨在通过大规模数据训练和优化，实现对复杂文本的高效理 解和生成。该模型结合了最新的深度学习算法和大规模数据集，能 够在多领域、多任务场景下表现出色。DeepSeek 模型的核心架构 基于 Transformer，通过多头自注意力机制和位置编码技术，能够 捕捉文本中的长期依 还集成了以下功能：  多语言支持：通过多语言预训练和跨语言迁移学习，模型能够 处理多种语言的电子政务数据，满足不同地区和用户的需求。  动态知识更新：模型支持在线学习和增量更新，能够及时吸收 最新的政策法规和政务信息，确保知识库的时效性和准确性。 通过上述核心技术，DeepSeek 模型能够在电子政务领域的知 识库构建和信息检索任务中表现出色，为政府部门提供高效、智能 的解决方案。 1 检索的精 准度和用户体验。同时，知识库应支持多维度检索，包括关键词、 标签、分类、时间范围等，满足不同场景下的查询需求。 此外，知识库需具备动态更新与版本管理功能，确保知识内容 能够及时反映最新的政策变化和业务需求。通过自动化采集与人工 审核相结合的方式，持续更新知识库内容，并提供版本对比和历史 记录功能，帮助用户了解知识的演变过程。 为了提升知识的应用价值，知识库还应支持知识推送与智能推

又具备高质量。  接着，开发并部署 Deepseek 模型，包括模型训练、验证和 优化过程。  最后，进行系统集成和性能测试，确保模型在实际运行中的稳 定性和效率。 在实施过程中，我们将采用最新的技术和方法，如容器化技 术、微服务架构和持续集成/持续部署（CI/CD）流程，以确保部署 的灵活性和可扩展性。此外，项目还将注重数据安全和隐私保护， 遵守相关的法律法规和行业标准。 为了衡 最后，模型的维护和更新应定期进行，以确保其能够适应不断 变化的业务需求和技术环境。银行系统的技术团队应具备足够的专 业知识，能够熟练操作和优化模型，同时与模型供应商保持紧密合 作，及时获取最新的技术支持和更新。通过满足这些技术需 求，Deepseek 大模型能够在银行系统中发挥最大的效能，为银行 提供智能化、高效的金融服务支持。 2.3 安全需求 在银行系统中部署 Deepseek 在发生安全事件或系统故障时能够快速恢复服务。备份策略应采用 异地多副本存储，定期进行恢复演练，验证备份的有效性和可用 性。 最后，安全培训和意识提升也是不可忽视的一环。所有涉及系 统操作的人员应定期参加安全培训，了解最新的安全威胁和防护措 施，确保在日常工作中能够严格执行安全策略。 以下是安全需求的关键点总结：  数据加密：传输和存储数据均需加密，采用 SSL/TLS 和 AES- 256 标准。 

同支持深空人类探索及科学任务(IFR, 2023)。 人形机器人技术加速演进，正成为全球科技创新的制高 点和经济增长的新引擎。世界各国纷纷制定相关战略规 划抢占新高地。2023年1月12日，国际机器人联合会 (IFR)发布最新版《世界机器人研发计划》。日本、韩 国、欧 盟、德国和美国采取了各不相同的研发资助战 略。 2023年11月国家工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》明确指出 阶段发展目标，强调整机产品批量生产、产业规模化发展、深度落地各 特斯拉Optimus引燃行业热潮 22 资料来源：机器之心，来觅数据，新浪财经，华尔街见闻，36氪，The Humanoid Hub，华西证券研究所 特斯拉Optimus Gen 2的技术改进 特斯拉Optimus最新训练成果  采用了完全由特斯拉自主设计和制造的致动器和传感器，包括14个线性执行 器和14个旋转执行器，用于实现机器人的精确运动控制，所有手指都配备了 触觉传感器，能够感知精细的触觉反馈，实现捏取鸡蛋等精密操作。 2024年5月5日，Optimus官方发布了新demo视频，Optimus在特斯拉电池工 厂学会了分装电池单元，还能从故障中自主恢复。  Optimus技术进展成果：2024年10月11日，特斯拉在发布会上发布Optimus的最新训练成果，展示了其在自主行走、自动充电、物品 搬运以及爬楼梯等多项能力上的突破性进展。通过单一神经网络的学习，Optimus能够利用Occupancy-Network自主探索并建模未知 地形，将“记