DeepSeek原理与落地应用 AI肖睿团队 （孙萍、吴寒、周嵘、李娜、张惠军、刘誉） 2025年03月01日 厦门大学大数据百家讲坛 • 北大青鸟人工智能研究院 • 北大计算机学院元宇宙技术研究所 • 北大教育学院学习科学实验室 7 人工智能概念辨析 DeepSeek R1 大模型原理 落地应用 目 录 C O N T E N T S 人工智能概念辨析 PART 01 务，适合高难度问题求解和专业领域应用。一般是在生成模型的 基础上通过RL方法强化CoT能力而来 推理能力 在日常语言任务中表现均衡，但在复杂逻辑推理（如 数学题求解）上准确率较低。 在复杂推理任务表现卓越，尤其擅长数学、代码推理任务。 多模态支持 支持文本、图像、音频乃至视频输入，可处理多种模 态信息。 当前主要支持文本输入，不具备图像处理等多模态能力。 应用场景 适合广泛通用任务，如对话、内容生成、多模态信息 适合广泛通用任务，如对话、内容生成、多模态信息 处理以及多种语言相互翻译和交流；面向大众市场和 商业应用。 适合需要高精度推理和逻辑分析的专业任务，如数学竞赛、编程 问题和科学研究；在思路清晰度要求高的场景具有明显优势，比 如采访大纲、方案梳理。 用户交互体 验 提供流畅的实时对话体验，支持多种输入模态；用户 界面友好，适合大众使用。 可自主链式思考，不需要太多的过程指令，整体交互节奏较慢。 D e

2 | 2025 爱分析·流程智能化应用实践报告 报告编委 报告指导人 张扬 爱分析 联合创始人&首席分析师 外部专家 张杜丽 蓝凌 副总裁 3 | 2025 爱分析·流程智能化应用实践报告 特别鸣谢 4 | | 2025 爱分析·流程智能化应用实践报告 目录 1. 报告综述! " 2. 落地实践! # 案例: 蓝凌助力中集集团，以智能 BPM 平台重塑流程管理新范式! $$ 3. 结语! $# 关于爱分析! %& 产品服务! %$ 法律声明! %% 5 | 2025 爱分析·流程智能化应用实践报告 在合同关键条款自 动提取任务上表现不佳，而 AI 大模型在此任务上准确率接近 100%。其次，多模态交互的升级进 一步拓展了流程智能化应用场景。例如政务大厅的数字员工，可以基于语音、图像识别处理市民咨 询，业务办理范畴得以延展、办理时长大幅压缩。 同时，AI 大模型也降低了应用门槛，惠泽更多中小企业。基于代码大模型的公有云 API 接口，中 小型企业的 IT 研发成本、运维成本都实现大幅下降。 2

和强大的适应性，正在迅速发展并广泛应用于各个行业，成为推动产 业升级和变革的重要力量。工业领域自动化基础良好、环境结构化程 度高且市场需求大，成为近期“机器人+人工智能”应用落地的首要 方向。凭借其在提高生产效率、降低人力成本、提升产品质量等方面 的显著优势，“机器人+人工智能”正在汽车制造、电子信息、金属 材料等关键行业加速落地，展现出广阔的应用前景。 本报告中的“机器人+人工智能”指的是建模优化、机器视觉、 器视觉、 语音交互、机器学习、深度学习等人工智能技术应用于机器人上的智 能体。其工业应用包括两个层次，一是嵌入各类智能软硬件的机器人 产品在生产操作、物流配送等典型工业场景中的应用，二是智能化的 工业控制平台通过集成人工智能技术与工业机器人等设备，在产线优 化和试验验证等群体智能场景中的应用。 本报告分为研究背景、技术趋势分析、应用现状分析和前景展望 四个部分。首先，从技术突破、大国竞争和市场前景三个角度，分析 “机器人+人工智能”工业应用的发展背景；其次，从技术趋势的角 度，回顾人工智能与机器人融合的三大技术方向，分析在人工智能大 模型推动下，以人形机器人为代表的具身智能技术的前沿进展；接着， 从应用场景的角度，通过全球 88 个案例分析“机器人+人工智能”在 典型场景、行业中应用情况；最后，从技术、产品和应用三个方面， 展望“机器人+人工智能”在工业场景中的应用前景。 牵头编写单位： 信通院（江苏）科技创新研究院有限公司

4 一、AI大模型的技术历史回顾 （一） 4 20 世纪50 ~ 70 年代是人工智能技术的萌芽时期。20 世纪80 年代，专家系统作为一种模拟人类专家决策能力的AI应用开 始出现。20 世纪90年代，随着计算机运算能力的提升，更复杂的智能算法被开发出来，用于生产规划和调度。21世纪初开始， 大数据和云计算兴起，机器学习等算法被提出。2010年，物联网、大数据分析、机器学习、深度学习等技术出现；2020年至今 设备充电，储存多余的电力；在电价高峰时段，控制储能设备放电，向电网供应电力，从 而实现削峰填谷，降低能源成本。 4一、能源生产与管理 （一） 11 ◼ 能源研发与创新： 1、新能源材料研发：DeepSeek的AI算法可应用 于新能源材料研发，如光伏材料、固态电池电解 质等，通过高通量模拟筛选候选材料，缩短实验 室验证周期。 2、能源技术创新：在能源新技术的研发过程中， DeepSeek可以作为智能助手，帮助科研人员进行 场协同能力等手段，实现各市场之间的有效衔接和协同运行，提高市场 整体效率和效益。 10.电力市场技术标准： -计量、结算等关键技术标准规范仍需进一步完善。 -需要通过加强技术标准制定、推广和应用，提升电力市场的技术支撑能力和规范化水平。 11.市场合规管理： -伴随着市场主体的持续扩容，市场合规管理面临一定挑战。 -需要通过加强市场监管、完善合规管理制度、提升合规意识等手段，确保市场主体的合规经营和市场的公平竞争。

information herein should not be regarded as a substitute for legal advice. 工业场景篇 图片由AI生成 2025人形机器人应用场景洞察白皮书 M2觅途咨询 · 人形机器人研究小组 By Lynn Liu, Miao Wang, Ivan Wu 2025.4 M2 2025 Proprietary and Confidential ，获得上游产业链等各界广泛关注 • 2024年9月，发布《全球人形机器人整机企业画像与能力评估报告》，完善中游整机环节产业洞察 • 2025年4月，发布本报告《人形机器人应用场景洞察白皮书-工业场景篇》持续贯穿至下游应用，聚焦汽车制造 • Next Step，计划发布人形机器人家用场景落地相关调研，从场景画像、用户画像等角度进一步打开 ◆ 本次《人形机器人落地场景洞察白皮书》4大核心亮点： 纵览：国内外人形机器人落地场景顺序 5. 展望：人形机器人产业关键节点识别 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 人形机器人应用场景演进逻辑 未来人形机器人落地场景将由工业->家庭->商业演进，主要基于两大核心逻辑：场景的标准化程度、任务的复杂程度由简至繁 5 工 作 环 境 复 杂 工 作 环 境 简 单 任务单一

数字孪生技术金融应用研究报告 北京金融科技产业联盟 2025 年 3 月 目 录 一、 数字孪生介绍 .................................................. 1 （一） 数字孪生的概念与发展 .....................................1 （二） 数字孪生的金融政策指引 .................... ...................................2 （四） 数字孪生的关键技术 .......................................4 二、 金融应用发展 .................................................. 9 （一） 金融业业务场景痛点 ............................ 金融业数字孪生需求方向 ..................................12 （三） 金融业数字孪生建设进展 ..................................13 三、 应用场景分析 ................................................. 16 （一） 虚拟厅堂服务 .............................

转型的核心，构建组织和人才系统化应用 AI 的能力，才能实现 AI 与企业运 营的深度融合，把握智能时代的战略先机。 AI 引言 AI 力，即与 AI 协作、驾驭 AI 的综合能力，正在成为继智商 (IQ)、情商 (EQ)、团队合作力、领导力之后，影响组织和个人发展的关键指标。 面对 AI 的快速发展，企业对 AI 人才的需求已经发生质的转变，从早 期单纯的技术人才扩展到具备 AI 思维和应用能力的复合型人才，我们 转变既反映了 AI 应用的深化，也体现了企业对人才能力的新要求。 在 AI 人才短缺的困境中，高管普遍低估了员工学习和接纳 AI 的意 愿。这一认知偏差不仅限制了企业对现有人才的培养投入，也阻碍了 AI 在企业内部的推广和应用。 无论是处于 AI 探索阶段还是已经开展 AI 应用的企业，最突出的痛点 是组织缺乏 AI 专业知识或技能。这一问题正成为制约企业 AI 应用落 地和战略转型的主要瓶颈。 引言 核心洞察 结论与展望 AI 在企业中的应用现状 1.1 中国 AI 市场规模不断扩大，投资及应用 Al 的热情高涨 1.2 AI 在企业中的应用场景持续扩展，正在经历从点到面的深度变革 1.3 AI 在企业应用中"普及度"与"成熟度"的反差 03 01 04 01 02 06 07 AI 赋能企业的创新模式和应用场景 2.1 AI 在重点行业和细分场景的创新实践

庭安全、安防、健康 与保健以及居家养老支持。这些先进的、由AI驱动的应用需要情境感知能力，即实时感知、 理解和应对复杂情况的能力。因此，AI应用必须与家庭的多个系统相连接，如灯光、门窗、 摄像头、安全传感器、HVAC、家电、AV设备、管道、灌溉系统、泳池、汽车和能源等。通 用连接需要在两个方面进行标准化——设备网络和应用层。让我们以消费电子行业为例来看 看这是如何运作的。 AIoT重新定义设备连接性 基于IP的网络；（2）一个软件应用层，能在设备和应用之间实现直接、安全的多厂商通信。 这种对设备连接的新定义在垂直领域内将消息分发与消息内容相结合。连接的标准化可加速 产品开发、简化设备安装并降低产品总成本。消息内容的标准化则通过实现与多个应用和生 态系统的有效连接，进一步提升了设备的价值。 接下来两个部分将探讨利用极少的IP网络以及特定领域应用层来打造面向大众市场的AIoT产 全球有数百种各具特色的设备网络——有线、无线、基于IP、非IP、全栈式、LAN、PAN、 LP-WAN、蜂窝网络、卫星网络等等，连接着数十亿台设备。这些网络在过去30年中不断发 展演变，每一种都有其令人信服的应用场景和商业模式。起初，网络的快速创新让嵌入式设 备制造商能够基于能效、覆盖范围、mesh网络技术、安全性、易用性、设备功能、成本和 产品兼容性等方面来打造差异化产品，而无需等待繁琐复杂的全行业标准化流程。然而等待

础设施是新型信息基础设施的重要组成部分，呈现多元泛在、 智能敏捷、安全可靠、绿色低碳等特征，对于助推产业转型升 级、赋能科技创新进步、满足人民美好生活需要和实现社会高 效能治理具有重要意义。为加强计算、网络、存储和应用协同 创新，推进算力基础设施高质量发展，充分发挥算力对数字经 济的驱动作用，制定本行动计划。 一、总体要求 （一）指导思想 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻 党的二十大 存用 协调发展，推动新一代信息技术与算力设施融合应用，引导算 力运营智能化升级。 需求牵引，强化赋能。坚持市场需求导向，发挥区域比较 优势，进一步释放工业、金融等重点行业对算力应用的需求潜 力，激发智能算力、边缘算力等全场景应用创新活力，推动算 力与实体经济融合发展。 创新驱动，汇聚合力。坚持创新驱动，遵循技术、标准、 产业和应用渐次导入的规律，推动核心技术攻关。充分发挥科 研院 设施能源利用效率和算力碳效（CEPS）水平。统筹发展与安全， 进一步强化网络、应用、产业链安全管理和能力建设，构建完 善的安全保障体系。 （三）主要目标 到 2025 年，计算力方面，算力规模超过 300 EFLOPS，智 能算力占比达到 35%，东西部算力平衡协调发展。 运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高 于理论时延 1.5 倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网 （OTN）覆盖率达到 80%，骨干网、城域网全面支持

高性能、低成本的特点迅速吸 引了国内外开发者和企业的关注，推动了中国AI生态的开放性和竞争力的进一步提升。这一风潮不 仅加速了模型层的国产化创新，也为中小企业提供了更易获取的 AI 工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 艾瑞人工智能研究团队延续六年行业研究经验，在第七年聚焦人工智能产业的发展环境、产业 进程及产品动态，深入探讨技术驱动、产业机遇、商业模式及挑战等核心议题，为市场提供前瞻性 放缓，AI技术作为新质生产力，凭借 其在提升效率和推动产业升级方面的优势，展现出广阔发展前景，政府支持也为其提供了强劲 动能。资本市场持续关注AI，投资重点聚焦于语言与多模态模型应用、芯片、算力服务等领域， 基础层与应用层协同发展，不断完善产业生态。社会层面，生成式AI的普及加速了市场教育， 公 众 接 受 度 显 著 提 升 ， 但 就 业 替 代 、 隐 私 安 全 等 问 题 仍 引 发 一 着DeepSeek等开源模型推动推理应用爆发，推理侧算力需求大幅上涨，智算中心利用率有望 逐步提高。 3) 工具生态日益完善：分布式AI框架、LLMOps平台和一体机产品等不断发展，深度融合软硬 件优势，加速了大模型的训练与部署，有效支撑了产业侧大模型的应用建设。 4）商业化以项目制与订阅制为主流：政企侧客户以项目制为主，C端产品多采用“免费+订阅 制”的模式。新兴商业模式为按应用效果或功能点收费，创新的模式可在降低客户采购决策成