经验，通识概念无法完全解决实际 遇到的问题 企业知识碎片化 需要一套领域专家知识库和智能问 答系统，实现企业级知识沉淀 查找资料过程繁琐 养殖员日常工作需要翻阅大量资料 解决操作问题，人工查找过程繁 琐，期望使用自然语言描述自己遇 到的问题 问题回答准确率 90% 奶牛养殖企业级知识库 降低学习成本 提升工作效率 简单快速地搜索相关养殖知识， 高效处理实际遇到的各类问题 赋能养殖员高效、快速学习大量

而是技术、 产品与生态的协同共进。在技术层面,深度学习、 机器学习、自然语言处理等前 沿技术不断迭代创新, 为 AI 应用提供了坚实的基础; 在产品方面, 从智能硬件 到软件应用, 从消费级产品到企业级解决方案, AI 元素无处不在, 极大地丰富 了产品的功能与价值; 在生态体系上, 科研机构、科技企业、行业用户等各方力 量紧密合作, 形成了一个相互促进、共同发展的有机生态。与此同时, 客户对于 企业是否沉淀经验, 形成智能化服务体系? 是否利用通过 AI 预测主动优化服务质量, 为客户提供个性化服务? 是否实现从 "服务中心" 向 "利润中心" 的转变? (6) 智能运营管理: 建立企业级智能化运营管理系统,通过统一的数据平 台进行全面判断和决策, 能够让企业运营管理转向数据驱动,达到实时和科学决 策的效果, 实现全价值链的数字化与智能化运营。构建智能运营体系的关键切入 点包括: 被动单点尝试数字化/智能化尝试的 L1; 局部数字化建设, 信息化基本完成 (开始搭建数据中台) , 探索尝试智能化应用的 L2; 全面投资规划建设公司级 数字底座, 明确智能化专项战略, 建立企业级数据平台, 开始推进 AI 技术试点 场景应用的 L3; 智能技术全面普及, 价值链各环节开始应用 AI, 探索智能体应 用的 L4;新 IT 技术与人工智能技术与业务全面融合,企业智能体在多场景落地

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核心加分项：开源、低成本、国产化 • 开源：技术共享，生态共建 全量开源训练代码、数据清洗工具及微调框架，开发者可快速构建教育、金融、医 疗等垂直领域应用，推动社区协同创新。 • 低成本：普惠企业级AI应用 做了大量的模型架构优化和系统工程优化。 训练成本仅$557w ：显著低于行业同类模型，打破高价壁垒。 推理成本降低83%：千亿参数模型适配中小企业需求，加速商业化落地。 • 国产化：技术自主，缩短差距

开发者使⽤和优化， 垂类⼩模型不输于⼤模 型 DeepSeek 天然适合医疗 ⾏业 ⼤模型发展的⼏⼤“基⽯” 04 06 03 05 医疗⾏业独特优势 02 01 10 来保障⼤模型应⽤企业级端到端效果 • DS 幻觉率更⾼，另外实际测试应⽤中有指令遵循较弱、 拒答率⾼等问题 • 医疗领域幻觉⽐例甚⾄⾼达 20-30%2 幻觉情况 1 DeepSeek 虽好，但也不是“六边形战

DeepSeek创新技术引发新变化 医疗⾏业独特优势 10 DeepSeek虽好，但也不是“六边形战⼠” 在落地过程中，仍需结合⼀定的应⽤框架（RAG、⼯作流、Agent等）和⼯程优化 来保障⼤模型应⽤企业级端到端效果 • DS幻觉率更⾼，另外实际测试应⽤中有指令遵循较弱、 拒答率⾼等问题 • 医疗领域幻觉⽐例甚⾄⾼达20-30%2 幻觉⾼=“创造⼒税“ 底层⼤模型各有所长 幻觉情况1 11

丰富的项目实施经验。 精通企业级的 Android6.0/IOS9.2/WebAPP/Cordova；Sql Server 2014、 Oracle12C、 MySql5.7、mariaDB10.1；VB.net、C#、WCF、Delphi、Powerbuilder、VB、SharePoint2013； Windows Server2012、RHCE7.2（企业级应用）；NodeJS、Exp

为了解决这个问题，Matter需要为企业提供一种显式的设备信任模型和一套新的安 装程序。其中一种信任模型是FIDO设备接入（FDO）4，这是FIDO联盟推出的一项 标准，用于在制造后明确分配设备所有权。具有多阶段供应链的企业级Matter设备 需要一种显式信任模型，该模型要能跟踪设备从芯片制造到部署的每个开发阶段。 无论应用领域如何，还有另外两种部署情况对于免授权频谱网络来说是无法克服的障碍，即 移动性和偏

随着大语言模型从技术竞争向商业化的拓展，生成式 AI 的应用正逐步聚焦于满足具体行 业的独特需求和特定业务场景的赋能。通过在实际应用中积累丰富的行业数据和实践经 验，AI 不断优化自身的适应性和效率，进而在企业级场景和行业级应用中展现出更为卓 越的表现。 AI 在重点行业和细分场景的创新实践 2.1 AI 在医疗健康行业的应用 2.1.1 医疗咨询：提升健康意识，初步诊断建议 以通俗易懂的方式回答患者问题，增强患者的健康素养

架构内构建解决方案。这是因为传统系统往往 无法与新一代应用、软件和基础架构有效配合 使用。 生成式 AI 和智能体 AI 尤其如此。企业需要强 大的基础架构来处理 AI 的数据和计算要求，以 便将试点转变为企业级解决方案。然而，尽管 77% 的受访高管表示其组织需要快速采用生成 式 AI 技术才能赶上竞争对手， 14 但只有 25% 的受访高管强烈认同其组织的 IT 基础架构能够 支持 AI 在整个企业内大规模扩展。