在水利工程中，DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方面： - 实时监测与预警：通过部署传感器网络，DeepSeek 能够实时采 集水文、气象等数据，并结合历史数据进行智能分析，实现对洪 水、干旱等灾害的精准预警。 - 优化水资源调度：DeepSeek 可以 根据多源数据（如降雨量、水库水位、用水需求等）构建动态模 型，优化水资源的分配和调度，确保水资源的合理利用。 - 基础设 施健康诊 能够在以下几个 方面发挥重要作用：  提高数据处理的效率与准确性，实现水利工程运行数据的实时 监控与分析。  优化水资源调度与配置，基于历史数据和实时信息制定更科学 的调度方案。  增强对洪涝灾害、干旱等极端事件的预测与预警能力，降低灾 害风险。  支持水利工程的长期规划与设计，通过模拟与预测为决策提供 科学依据。 从意义来看，DeepSeek 应用方案的引入不仅能够提升水利工 洪、灌溉、发电、供水等方面发挥着不可替代的作用。然而，随着 气候变化、人口增长和城市化进程的加快，水利工程面临诸多挑 战。首先，极端天气事件频发，导致洪涝灾害和干旱问题日益严 重，传统的水利管理手段已难以应对复杂的自然环境和多变的灾害 风险。其次，水利工程的运行维护效率亟待提升，部分地区存在设 备老化、数据采集不全面、信息孤岛等问题，导致资源浪费和安全 隐患。此外，水资源供需矛盾突出，尤其是在水资源匮乏地区，如

息服务平台，全面提供农业政策法规、市场动态、专家咨询、农技普及等信息服务，提升农 业行业统计监测、监管评估、信息管理、预警防控、指挥调度、行政审批等管理效能；促进 农业农村大数据应用，打造农林牧渔资源分布“一张图”，提升对农情评估、灾害预警、价格 监控、产量预测、土地确权的整体管理水平。 数字农业农村发展规划 (2019-2025 年 ) 建设目标 把农业云平台作 为重要基础设施 1 、资源数字化 2 、产业数字化 一、数据来源多，多种数据源同化 美国国家海洋和大气管理局、国家气象局、探空数据，气象卫 星 数据 二、跟踪农业生产全流程 播种阶段：气候资源概况，积温带，无霜期空间分布，历史气象数据 / 气象灾害等 生长阶段：气象实况 / 预报 / 灾害预警 / 气象趋势（温度 / 降水距平等） / 物候期预测等 收获阶段：产量预估 / 作物品质评估 / 价格预测等 三、可直接提供中国第一的气象接口 产品功能全景 农业气象服务 作物分布地图 土地资源监测 生产主体监测 高标准农田监测 两区划定监测 种植结构变化分析 长势监测 产量预估 苗情分析地图 病虫害监测预警 成熟度预估地图 气象预报预警 历史灾害风险地图 农机作业轨迹 农田记事 基地决策大屏 非空间数据管理 空间数据管理 地块管理 气象服务 轨迹管理 农田记事 致力于：让中国农业，从“看天吃饭”到”知天而作“ 基地使用

应急管理实践需要应对自然环境、政治经济环 境、社会文化环境以及技术环境等多个方面带来的 对公共安全的威胁和挑战。当前系统缺乏适应外部 环境变化的能力，特别是在监测预警和救援处置应 用中，当面临新的、未知风险时，当处于复杂多变的 灾害（难）情境时，现有的业务系统往往表现不佳， 无法快速识别并积极应对潜在的风险和应急需求。 虽然也引入了一些模型和算法解决一些特定场景的 问题，但整体而言仍属于打补丁式的被动应对，缺 乏系统的、持续的学习机制来增强应变能力。 的优势整合起来。 2.5 智能层次局限 通过引入大数据、人工智能技术系统智能化水 平得到了较大提高，例如，视频识别技术应用在安 全监管中实现的安全生产风险智能监测预警，无人 机及快速建模技术在应急救援中实现的灾害环境智 能感知等。这些技术侧重外部世界数据的收集和处 理，加强了系统的视觉、听觉和触觉等感知能力，使 得应急系统能够及时捕捉外部环境变化。按照机器 智能水平由低到高的 4 个层次：数据智能、感知智 应急管理知识是一个更广阔的、跨学科的社会和 经济情境中创造出来的，涉及到自然灾害、事故灾 难、公共卫生、社会安全等多个领域，覆盖了从突发 事件预防、准备、响应到恢复的全过程[24]，既包括能 明码表示的显性知识，还包括隐性知识，也称默会知 识，例如，应急管理人员的个人经验、技能等长期实 践经验中积累的、难以明确表达的知识，这些知识可 能表现为对特定事件的常识性理解、对不同灾害类型 的应对策略的抽象化认知等。应急部门知识除了各

：水资源、 水生态水环境、 水灾害、 水工程、 提升网络安全体系 ：技术体系、 管理体系、 运维体系 水监督、 水行政、 水公共服务、 综合决策、 综合运维、 特色 应用 水利部智慧水利 主要任务 水利部智慧水利 重点工程 “7111” 工程 02 总体设 计 水管理平台总体方案 1 个水利数据仓 6 大类水利核心业务数字化应用 水资源管理、 水灾害防御、 河湖库管 理 水发展规划、 核心业务梳理：三张清单一套图 水管理平台总体设计 核心业务梳理：三张清单一套图 理清事项办理过程 优化再造事项流程 有无可选 内容可选 水利核心业务梳理 水资源保障 河湖库保护 水灾害防御 3 大主 业 3 大支撑 水发展规划 水事务监管 水政务协同 水管理平台总体设计 核心业务梳理：三张清单一套图 省市县各级水利应用打通用户体系 ，破解多系统、 多账户、

森林资源清查／森林灾害 ／林业重点工程 湿地数据 湿地资调查／ 典型湿地／ 重点湿地资 源 水资源数据 水利普查 / 水利工程／防 汛抗旱 海洋数据 海洋水文／海 洋环境／海 洋生 物／海 洋战略通道 其他 自然保护区 / 风景 名胜区 / 自然遗产 / 地 质公园等 遥感测绘数据 基础 地理 /DEM/ 地理国 情 / 遥感影像 地质数据 地质调查／矿山地质环境 ／地质灾害 地理国情普查 市中心城区规划 县级空间规划 乡镇空间规划 村庄规划 专项规划 耕地保 护利用规划 湿地 保护规划 林地保 护保护 …… 地质规划 地质环 境规划 地质勘查 规划 地质环境保 护规划 地质灾害 防治规划 矿产规划 矿 产资源总体规划 矿产资源勘查规划 矿产资源开采规划 其他规划 环保规划 水利规划 交通规划 公共服务设施 规划 …… 自然资源和不动产确 权登记

信覆盖，如新疆 34 个 边境县城 5G 和千兆光网覆盖、西藏阿里地区中星 16 号高通量卫星 提供 20Gbps 通信容量，构筑“数字国界”的天基防线。应急通信保 障方面，卫星互联网承载网在灾害中发挥关键作用，2024 年甘肃积 石山地震中，通过便携站部署与星上资源调度，保障了 72 小时黄金 2 救援期的指挥链路畅通。“一带一路”建设中，承载网为沿线国家提 供跨境电商、远程医疗等服务支撑，促进区域信息共享与经济联动。 路由、交换、防火墙等），通过软件方式在通用的服务器、存储和网 络设备上实现。在卫星互联网承载网中，可根据业务的变化和需求， 灵活地在卫星或地面站上动态部署和调整这些虚拟网络功能。例如， 在应对自然灾害等紧急情况时，可快速在受灾地区附近的卫星上部署 应急通信所需的网络功能，如临时的路由功能和流量调度功能，增强 网络的应急响应能力和弹性。管理功能涵盖：​  资源编排：联合优化计算、存储和频谱资源，基于博弈论和优化 卫星互联网在极端环境与关键任务中构建高可靠通信链路，成为 国家应急管理体系的核心基础设施。其价值体现在快速部署、抗毁性 强及广域覆盖三大特性，为灾害救援、公共安全提供“不断线的生命 通道”。 5.2.1 灾害应急通信响应 卫星互联网在灾害应急通信中发挥不可替代的“神经中枢”作用， 42 尤其在极端天气导致地面通信瘫痪的场景下，如图 5-2 所示。2025 年 7 月，陕西省洛南县在易受灾区域建成

场景三：风控减损 AI 在风控减损领域的应用具体可分为事前预防减损与防欺诈两大场景。减损方 面，当前行业应用主要集中于财险的非车险领域，将人工智能与地球科学、大数 据等技术相结合，提供自然灾害风险预警，最大限度降低损失；风控方面则主要 是通过各项防欺诈技术的应用降低骗保风险。 表4.保险行业智能减损风控应用梳理 公司 减损风控系统 应用场景 中国平安 寿险：AI 智能自动决策模型 库和意外场景库，通过理赔风险点的海量聚合和自主判断，改变了 过去依赖人工经验进行风险判断的不确定性，风险管控更精准。 产险：以鹰眼系统 DRS2.0 为基 础的自然灾害风险管理体系 将地球科学、人工智能与保险大数据融合，建立针对常见灾种、面 向多类保险业务、贯穿保前保中保后的全链路灾害风险管理体系。 新华保险 Magnum 智能核保系统 支持寿险、重疾险、医疗险等险种的智能风险评估。可对客户健康 等基本状况进行 等基本状况进行询问时，根据客户差异化的告知内容自动生成“人 机对话”式、动态输出的问卷，在提升客户的投保体验的同时，智 能把控客户风险。 阳光保险 天眼风险地图平台 可呈现全国自然灾害风险分布和保单风险分布情况，赋能核保定 价、风险筛选和客户风险管理，为客户提供气象灾害、台风路径和 内涝点数据等预警信息，提醒客户及时采取防灾防损措施。功能上 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 16 行业专题报告/证券研究报告

决策支持 • 智能选址选线 • 产业用地匹配 • 智能办件引导 P18 • 耕地后备资源分析 • 重大战略矿藏保障分 析 • 土地收储成本分析 场景应用工具 • 三线智能监 测 • 灾害预警预 报 • 违法自动识 别 • 数据实体识 别 • 数据融合关 联 • 数据标签提 取 区域入侵 3 推进智能应用 P* 智能办公 、办会 、办事 文件资料智能查找 智能办公 自动计算并推送耕地总规 模 、 增长率 、 以及人均 耕 地规模等关键指标信息 、 耕地细化结构及变化 原因 信息 、 决策意见或 结论信 息， 辅助领导决 策。 对耕地保有量 、 土地供 应 量 、 自然灾害数量等 关键 指标进行多年度自 动对比 , 分析相关指标 年度变化 趋势， 对未来 变化情况进 行预测推演。 构建定量化评价评估指标 体系， 对生态修复 、 土 地 整治 、 低效用地盘活 、

系统的背景下，推动铁路沿线的数字化、智能化转型，成为项目的 核心使命。 本项目的具体目标包括： 1. 提升安全管理水平 通过三维模型的实时监测，及时发现铁路沿线的潜在安全隐 患，提升对自然灾害、非法侵入等事件的响应速度，确保铁路 运营的安全性。 2. 优化资源配置与决策支持 利用大数据分析和 AI 算法，对铁路沿线的环境、设施、流量 等进行综合分析，为运营管理提供数据支持，帮助决策者进行 线网络发送至中央处理系统中进行更深层次的分析。 接下来，系统将利用机器学习算法，对采集的多维数据进行分 析。具体的评估指标包括但不限于：  轨道高程变化  隧道湿度和温度  路基和轨道的磨损程度  自然灾害（如山体滑坡、洪水）的实时监控 通过这些指标的综合评估，我们可以转换出一个安全风险指 数，反映当前铁路沿线的安全状况。当风险指数超过设定的阈值 时，系统将自动生成告警，并推送给相关管理人员和操作员。 模型的训练基 础。 实施后，通过实景三维 AI 大模型的构建和运用，实现了以下 效果： 1. 实时监控与异常预警：模型能够对铁路沿线的状态进行实时监 测。一旦检测到异常情况，比如设备故障、自然灾害或人力因 素等，系统会立即向有关部门发出预警信号。根据测试数据显 示，预警的准确率提高了约 30%。 2. 提升运营安全性：通过对历史数据的深度学习和环境特征的分 析，模型能够预测潜在的安全隐患，从而为运维人员提供科学

人力成本高的深层原因主要体现在三个维度：首先，专业核赔 人员培养周期长，通常需要 6-12 个月的专项培训才能独立处理复 杂案件，导致人力资源供给弹性不足。其次，案件处理效率存在明 显波动性，在自然灾害等突发事件导致的理赔高峰期间，往往需要 临时调配 3-5 倍人力应对，产生巨额加班费用和外包成本。第三， 人工判断标准难以完全统一，即便在相同培训体系下，不同核赔员 对相似案件的审核结果差异率仍达 30% 3. 时空一致性建模 通过时空编码器处理具有时序特征的理赔数据，例如： o 分析连续帧的事故现场视频确定碰撞轨迹 o 比对历史维修记录与当前损伤图片的变化趋势 o 关联气象数据时间序列与灾害损失照片 实际应用中，该技术使车险定损的图片识别准确率提升至 94.7%，健康险理赔中的医学影像分析效率提高 60%，同时将多模 态欺诈识别率从传统模型的 82%提升到 91.3%。系统可自动生成包 个月的索赔记录转化 为月度趋势指标。文本特征采用分层抽取策略，先通过规则引擎提 取关键实体（伤残等级、事故责任划分），再用 BERT 模型捕捉语 义关联。 数据增强方面，针对罕见案例（如重大自然灾害索赔）采用条 件生成对抗网络（CGAN）进行样本扩充，同时引入对抗样本训练 提升模型鲁棒性。所有训练数据需进行脱敏处理，身份证号、银行 卡号等敏感信息通过 AES-256 加密后存储，医疗诊断文本中的个人