计智能化转型迫在眉睫。 DeepSeek 大模型作为自主可控的新一代人工智能大模型，凭借多模态理解、 动态推理与领域自适应能力，能够为工程审计的效率提升提供支持。本指南 （V1.0） 旨在系统化阐明 DeepSeek 大模型在工程审计中的核心价值与应用路 径，推动工 程审计行业的智能化转型。 作为 DeepSeek 大模型在工程审计领域的行业级参考指南与公益知识库，本 指南（V1 任务（Task）-请求（Request）-行动（Action）-背景（Context） 25 -示例（Example ” ） 五个维度，构建了一种细粒度的任务分解系统。工程审计领域 25 面临的大型复杂项目通常需要系统化的任务拆解和精确的行动规划， 这使 TRACE 模型在此领域具有显著应用价值。 应用场景：大型水利工程进度与成本审计 1. 任务（Task）：评估水利工程项目的进度偏差与成本超支情况 2 未来风险防范建议 ROSES 模型在工程合同审计中的特殊价值在于其对角色视角的强调和对系 28 统化解决方案的构建：角色维度使审计人员能够从特定专业视角进行分析，增 强 分析的专业性；步骤维度则提供了系统化的解决方案实施路径，增强审计成 果的 可操作性。 4.7 RTF 模型：精准输出格式控制 RTF “ 模型通过 角色（Role）-任务（Task）-格式（Format ” ） 三个维度，构

高的行业敏感度，对接难度相对较小或者改造优势比较明显的意愿型企业也将具有先期优势。 国内外化工行业的软实力差距有望逐步缩窄。经过 20 多年的发展，我国的竞争优势从前期低人力成本、政策驱动的 资本投入向产业链市场配套和系统化的综合赋能进行升级。借助 AI 工具，我国有望弥补多年历史积淀带来的国内外 材料研发的差距，实现高端材料的加速突破。 投资建议 Deepseek 的出现加速了 AI 智能化在各个领域的实体应 扫码获取更多服务 图表5：我国的 PCT 专利申请量自 2019 年开始位居全球第一位（千件） 来源：Wind，国金证券研究所 国内系统化的竞争力有望延续，进一步提升国内企业长期优势。不同于单纯依靠低成本劳 动力形成的优势，我国制造业尤其是化工行业更多是系统化的综合赋能：①人力成本已经 有明显提升，依靠的是人工效率兑现；②投资拉动并非单纯的装置复制，已经形成产业链、 赛道、区域协同；③装置、辅 息输入到推理机中，将知识库的信息作为辅助分析和控制的信息，协调化工产系统运行。通常有正向、反向、 混合推理几种方式，可以针对性解决化工生产问题。④解释部分。专家系统的各环节紧密结合，解释部分则是 系统化剖析推理机部分提出的方案，便于深入理解。⑤知识获取部分。即系统的学习模块，在反复实践和应用 中来学习新知识，丰富现存知识储备，将化工生产需要的知识适当修改、填充。 来源：《浅谈人工智能技

• 无各层一致的参考模型体系 • 无跨部门跨项 目的完整视图 • 在开展单个项 目时对现状的 认识局限于项 目负责人的知 识和经验 • 无针对架构的 全景全局的业 务需求分析 • 无系统化的架 构技术趋势跟 踪分析 架构转型规划 架构规范 架构参考模型 设计输入 当前架构 目标架构 架构评估 12 接口标准化 业务组织 能力架构与业务的协调性 业务能力板块图 业务流程衔接 的架构模版 缺乏对在详细设计过程和开发过程的架构跟踪管控。例如，科信部无有效手段避免项目 组在更改项目架构时不按要求通知科信部 原则上科信部有验收否决权，但在实际中因架构问题拒绝验收非常困难 缺乏系统化的针对架构例外的约束和管理。项目组不对其造成的架构缺陷负责，架构补 救的责任只能被纳入科信部未来工作的考虑中 1 2 4 5 B 对开发过程变更管 理的架构管控 3 3 ! !

相对较低。比如，线路监测、桥梁健康、隧道状况等依赖于定期人 工检查，缺乏实时监控手段。这种管理方式带来了不可避免的风 险，因为任何潜在的隐患在被发现之前都可能导致严重后果。 此外，由于缺乏足够的标准化和系统化，铁路管理人员在培训 和移交工作时常常面临困扰。人员素质的差异、经验的差异等都直 接影响了管理工作的连续性和稳定性。 面对以上不足，现有的铁路管理模式急需进行全面的升级与改 善，以提升整体的安全性和效率。引入三维实景 清洗与处理操作时，可以借助一些数据处理工具和框架，如 Python 中的 Pandas、NumPy，或用于大数据处理的 Apache Spark 等，这些工具能有效提高处理效率，确保数据质量符合模型 训练需求。通过这样的系统化数据清洗与预处理方案，能够极大地 提高铁路沿线实景三维 AI 大模型的准确性和实用性。 3.2.1 异常数据处理 在数据采集的过程中，异常数据的存在往往会对后续的分析和 模型训练造成严重影响。因此，对异常数据的处理必须引起足够的 辑性，确保没有遗漏重要元素。 最后，将完成的三维模型进行格式转换与输出，以便随后使 用。常用的模型格式包括 OBJ、FBX、COLLADA 等，依据具体应 用场景进行选择。 总的来说，建模流程的规范化和系统化是确保铁路沿线实景三 维 AI 大模型高质量的重要保障。通过合理的步骤和技术手段，不 仅能够提高建模效率，还能提升最终模型在实际应用中的价值。 4.1.1 数据导入与处理 在进行三维模型构建之前，数据的导入与处理是至关重要的环

可以采用交叉验证、留出法或自助法等评估方法，结合准确率、召 回率、F1 分数等指标进行综合评估。同时，应通过 A/B 测试或多 轮迭代来验证模型在实际应用中的表现，确保其能够满足业务需 求。 总结而言，模型选择与架构设计是一个系统化的过程，需要综 合考虑任务需求、数据特性、计算资源以及模型性能。通过合理的 模型选择、定制化架构设计、优化策略以及严格的评估验证，能够 构建出高效、稳定且可扩展的 AI 大模型，为实际应用提供强有力 冗余设计和故障容错机制，确保训练过程的稳定性和可靠性。 3.3.2 超参数调优 在 AI 大模型的训练过程中，超参数调优是关键环节之一，直 接影响模型的性能和训练效率。超参数调优的核心在于通过系统化 的实验和优化策略，找到使模型达到最佳性能的超参数组合。首 先，需要明确超参数的类型及其影响范围。超参数主要包括学习 率、批量大小、优化器选择、正则化系数、网络层数、神经元数量 等。针对不同类型的超参数，应采用不同的调优方法。 外部环境风险主要涉及政策法规变化、市场竞争和技术发展趋 势。例如，数据保护法规的更新可能要求重新审查数据处理流程， 市场竞争可能导致项目需求发生变化，技术发展趋势可能要求更新 模型架构或训练方法。 为了系统化地识别这些风险，可以采用以下步骤：  组建跨职能团队，包括数据科学家、工程师、法律顾问和项目 经理，共同参与风险识别。  进行头脑风暴会议，列出所有可能影响项目的风险因素。  使用风险

据的统一接入、数据汇聚治理、运维可视化呈现， 支撑运维各项工作有序进行。 6、运维安全管控 运维安全体系主要包含数据安全、IT安全、人员安 全、物理安全、作业可信等几个方面，通过法律法 规、业界安全标准、用户安全要求的约束，系统化 构建运维安全体系。 混合云现代化运维体系核心能力 13 3.1 运维规范与流程设计 随着政企客户业务全面快速上云，面向传统数据中 心的运维规范和流程已经无法适配业务的发展要 求，比如业务上云规范、业务转维规范、数据治理 险闭环效率。在创建新变更单时，系统会自动推 送历史上同类变更发生过的问题列表、发生局 点、问题工步、处理人员及解决方案，帮助变更 人员提前预判风险，减少人为错误。 3.4.2 运维风险库 运维风险库旨在通过系统化地识别、评估、管控和 持续监控潜在风险，降低运维事故发生率，最大限 度地减少业务损失和安全隐患。结合历史事件分 析、技术监控预警以及风险评估模型，建立一个动 态更新的风险库，为运维提供数据支撑，并通过风 个认证、5个安全。1个目标是指要以构筑安全合规 的管理体系、提供可信可控的运维服务为目标，基 于ISO270011认证、网络安全三级等保认证2个认 证，从数据安全、IT安全、人员安全、物理安全、作 业可信5个方面系统化构建运维安全体系，有效防范 运维高危操作，实现运维风险可控、作业可信。 33 目标：构筑安全合规的管理体系、提供可信可控的运维服务 ISO27001认证 数据安全 IT安全 人员安全 物理安全

组织结构调整：企业在实施蓝海战略时，需要对现有的组织结构进行调整，以适应战略变革带来的新要求。这可能包括调整管理 层级、优化部门划分、建立跨部门协作机制等，以确保组织结构能够支持战略目标的实现。 2. 流程优化：系统化的战略执行要求企业对现有的业务流程进行优化，以提高工作效率和执行力。这可能包括精简流程、消除繁琐 的手续、提高决策效率等，以确保企业在实施战略过程中能够快速响应市场变化。 3.激励机制调整：为了确 执行过程中能够快速获取和分析市场信息，做出正确的决策。 5.持续监控和调整：系统化的战略执行要求企业在实施过程中持续监控战略执行的效果，及时发现问题并进行调整。这可能包括设 立专门的战略执行监控部门、建立有效的反馈机制、定期对战略执行进行评估等，以确保企业在实施蓝海战略过程中能够不断改进 和完善。 总之，系统化的战略执行是蓝海战略成功实施的关键环节，企业需要通过组织结构调整、流程优化、激励机制调整、信息系统支持 效实施，从而实现蓝海战略带来的市场优势和持续增长。 系统化的战略执行是蓝海战略中的一个关键原则，强调企业在实施蓝海战 略时需要建立一套完整的战略执行体系，确保战略目标能够得到有效实施。 这一原则意味着企业在实施蓝海战略时，不仅要关注战略本身的创新和制 定，还要重视战略执行过程中的各个环节，确保战略能够在实际运作中得 到有效落地。系统化的战略执行包括以下几个方面： 总览 ChatGPT

。 通过上述策略，可以有效提升政务大模型在特定场景中的表现， 使其更好地服务于政务工作。 3.3 超参数调优 在超参数调优过程中，首先需要确定哪些超参数对模型性能的 影响最大，并对其进行系统化的搜索和优化。常见的超参数包括学 习率、批量大小、训练轮数、权重衰减系数、Dropout 率等。学习 率是影响模型收敛速度和性能的关键因素之一，过大的学习率可能 导致模型无法收敛，而过小的学习率则会使训练过程过于缓慢。通 动态调整搜 索方向，从而在较少的实验次数内找到更优的超参数配置。 最后，建议在调优过程中使用交叉验证（Cross-Validation） 来评估不同超参数组合的稳定性，避免过拟合验证集。通过系统化 的超参数调优，可以有效提升模型的性能和鲁棒性。 3.3.1 学习率设置策略 在模型微调过程中，学习率（Learning Rate）的选择对模型 性能的影响至关重要。学习率决定了模型参数更新的步长，过高或 的分类或预测能力。如果模型在验证集上的表现不理想，需进行针 对性调优。 调优过程通常包括以下步骤：  超参数调整：通过对学习率、批量大小、正则化系数等超参数 的调整，寻找最优组合。可以使用网格搜索或随机搜索方法进 行系统化探索。  模型结构优化：根据验证结果，调整模型层数、神经元数量或 注意力机制等结构参数，以提升模型表达能力。  数据增强与清洗：对训练数据进行增强处理，如数据扩充、平 衡采样等，同时剔除噪声数据，提高模型泛化能力。

基于实际发生的业务流程，加上财务账目处理需求，重新定义的分类标准，新分类在业务操作流程更加 清晰，财务账目处理上更规范； ü 统一编码规则，集采非商品编码集中录入管理，为物业集团整合打下基础 ü 系统化非商品管理，流程重新梳理，规范物业库存物资管理 • 采购申请，采购订单，收货，库存管理都在 SAP 系统上进行管理； ü 主体流程同商品流程，简化了部分操作内容，规范了操作方式 • 在系统上集 主数据维护不统一，重复率高，准确 率有待提高，各门店数据汇总存在困 难。 ü 鞋服款色码分离工作量大，大部分依 靠手工进行款色码管理。 ü 集团资源优势无法得到发挥，集团库 存无法进行统筹管理，没有系统化的 分析报表支 持 进行整体库存分析。 ü 鞋服订货项目的订货预测依靠手工进 行计算工作量大，且后续只能依靠系 统外进行跟踪。 ü 供应商协 同 的需求 分析维度 柜组经营 品类经营 - 重点管理需求及变革 ü 总体目标：业务财务一体化，自动核 算 ，降低人工成本，提高工作效率 ü 完整的系统返利政策管理，系统自动计算返利结果，大大降低人工成本，提高工作效率 • 返利政策系统化管理，部分返利条款能够系统自动计算形成返利结果，降低人工成本 • 劲草对门店返利，进行集中管理，自动完成劲草与门店的账务处理； ü 应用联租合同管理，系统维护扣点 / 租金 / 费用项，自动核 算成本

私和安全，还涵盖算法透明性、公平性和可解释性等方面。以下是 相关行业标准与认证的具体内容。 首先，平台应遵循 ISO/IEC 27001 等国际标准，以确保信息安 全管理系统的建设和实施。这类标准提供了系统化的风险管理框 架，确保用户数据的保密性、完整性和可用性。 其次，针对 AI 算法的开发和应用，平台可以考虑遵循 IEEE P7000 标准系列，特别是 IEEE P7001 和 P7003。这些标准专注于 能够帮助我们拓展市场，同时也能增强我们的市场竞争力，实现双 赢局面。 6.3 营销策略 在人工智能行业大模型 SaaS 平台的营销策略中，需要针对目 标市场的特性、竞争环境和客户需求制定系统化的方案。首先，我 们要明确目标客户群体，包括企业用户、开发者、行业解决方案提 供商等，并根据不同群体的特点制定个性化的营销策略。 我们的营销计划将分为以下几个核心部分：品牌建设、内容营 销、 2024-01- 25 Webinar 大模型的未来：商机与挑战 赵六 Zoom, 官方网站 2024-01- 30 社交媒体 行业动态：AI 最新趋势 何七 LinkedIn, 微信 通过系统化的内容营销策略，我们的目标是建立一个持续的品 牌影响力，让潜在客户不仅在了解我们的产品时获得帮助，更能通 过我们的专业知识和行业见解，逐渐形成对品牌的信任感。在这样 的基础上，客户转化率将显著提升，为