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。 作为由知名私募巨头幻方量化孕育而生的公司，DeepSeek获得了强大的资金支持和行业 影响力，幻方量化与九坤投资、明汯投资、灵均投资并称量化私募领域的“四大天王”， 管理资金规模均超过600亿元。这为DeepSeek提供了清晰的市场定位和投资者背景 DeepSeek专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术，旨在通过这些技 术推动人工智能在多个领域的应用和创新 DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023 希望让他们在日本开心的玩20天，但我担心他们玩 的累，腿和腰不太好 √ 先抓住总原则 √ 全面非常考虑o(￣▽￣)ｄ 正式 回答 38 ① ② ③ ④ DeepSeek输出的 日程安排清晰明确 贴心准备清单 甚至细致考虑到了 每日5000步 2.DeepSeek提示词技巧-通用公式 2.DeepSeek提示词技巧-通用公式 39 任务 背景 负面限定 目标 做什么 给谁用

I 序 全栈 AI, 跑步进入企业智能化转型 2.0 时代 站在 2025 年初启的当下, 回首被时代的飞轮带走的 2024 年, 可以清晰地 看到, 曾在金字塔顶端的 AI, 已经化身百模大战、自动驾驶、智能制造等场景和 应用, 以周计地改写着人类的未来, 也将中国企业的智能化发展之路,带至一个 全新的高度。 从 AI 1.0 到 AI 2.0 , 人类对 AI 的想象, 飞速从简单地识图、识字、辨音等 为提升运营效率和变革 - 业供给侧结构性改革的核心动力源。 企业实现智能化转型之路并非平坦,必然要经历规划、 实践、再迭代的循环 上升阶段。这需要一套经过验证的、系统化的智能化转型框架, 以及能够帮助企 业清晰识别现状、科学指导转型路径的方法论。企业基于自身的转型经验和众多 客户的服务案例, 总结出一套企业智能化转型框架。这套框架来源于实践, 最终 又要回归实践, 始终秉持 "动态迭代、与时俱进" 的理念 推动、动态迭代, 从 而螺旋式进阶发展。 1) 智能化转型战略 智能化转型战略具有纲举目张的作用。首先,企业在智能化转型过程中应明 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 11 确并制定清晰的战略目标。企业需要通过充分研讨和论证,并在企业上下达成普 遍共识。愿景和目标, 是对智能化转型的结果和效果的憧憬和预设, 需要达成一 把手和高层共识。企业需在充分研讨和反复论证的基础上, 于内部的各部门和各

导力培养和客户体验创 新，从而促使各方步调一致并确保人工智能举措能够产生可衡量的影响力。 设计符合核心竞争力并能够创造价值的人工智 能战略 • 制定统一的人工智能愿景和战略 银行管理层应阐明清晰的人工智能整体愿景，该愿景应与银行的核心竞争 力相一致，如产品创新、客户成功和生态系统合作关系等。这一愿景应该 是具体的、可操作的，并与可衡量的结果相挂钩，以便确保所有团队了解 人工智能举措能够如何为更广泛的业务目标提供支持。 智慧银行:以人工智能驱动转型并创造价值 32 主要 考虑因素 1 图7：只有一半受访银行在如何实施人工智能方面具备明确的战略愿景 人工智能愿景与业务战略的相符程度 人工智能愿景的清晰程度 已完全融入业务战略 与战略相符 34% 有清晰的愿景 31% 部分相符 29% 正在发展愿景 22% 仅少量相符 15% 有较为局限的愿景 21% 完全不相符 5% 没有愿景 4% 15% 有颠覆性的愿景 21% 的能力和局限性，以及如何对其加以利 用。 某美国银行的首席信息官 贵行的管理层在多大程度上（如有）将人工智能的应用实施与战略相关联？/ 贵行的管理层在多大程度上（如有）对于未来5年如何利用人工智能帮助转型有着清晰的愿景？n=183 资料来源：《智慧银行：以人工智能驱动转型并创造价值》，毕马威国际，2025年 调研结论 打造智慧银行 阶段一 阶段二 阶段三 主要考虑因素 为迎接人工智能奠定基础 为您的人工智能转型保驾护航

了解市场和用户/客户需求，寻求 AI 应用场景方面... 算力基础设施能力不足 高技能人才团队短缺 伦理和社会层面的挑战，比如隐私、安全控制、... 法律和政策方面的挑战，如使用不同国家和地区... 商业模式不清晰，尚未形成商业化变现 43.6% 30.2% 29.5% 24.5% 24.3% 19.5% 16.7% 16.5% 14.5% 12.2% 7.4% 5.0% 3.5% 高效互动和协作的能力 解决问题：考察用 AI 解决业务问题的能力 合规使用：评估 AI 应用的安全性和规范性 4.2 AI 力的诊断和测评 18 UMU 的 AI 力测评工具可以生成直观的 可视化报告，清晰展现员工 AI 力的现状和 不足，帮助管理层量化分析各个团队和部 门在 AI 转型中的优势与短板，从而制定更 针对性的人才赋能方案。 在实际应用层面，UMU 的 AI 力测评工具 突破了传统一次性评估的局限，通过持续 转型升级 打造 AI 时代领导力 从基层到管理层系统 培养 AI 实战能力 让每个员工都能敏捷 运用、创新应用 实现 AI 与业务的深 度融合、提质增效 深入洞察 AI 前沿趋 势与商业价值 制定清晰可行的 AI 转型路线图 从工具应用升级到全 面的战略转型 培养具备 AI 思维的 创新管理团队 重塑组织决策与管理 运营模式 建立 AI 驱动的创新 型组织架构 21 AI 力主理人

全面梳理企业现有组织架构，分析其对数字化转型的支撑能力。重点关注部门职责划 分是否清晰、协作机制是否顺畅、资源配置是否合理等方面，为后续优化提供依据。 第二步：人才体系诊断 深入了解企业当前数字化人才的现状，包括人才数量、结构、能力水平等。通过人才 盘点，发现人才体系中存在的问题，如人才分布不均衡、能力短板、培养路径不清晰等， 并根据数字化业务价值盘点岗位，给出针对性的建议。 第三步：人才能力画像 道，为人才提供了多元化的职业发展路径，旨在满足不同层次、不同类型人才的需求，增强其 对企业的归属感和忠诚度。 双螺旋结构解析：  管理通道 职业晋升路径：为具备管理潜力的数字化人才设计清晰的晋升通道，从初级管理者逐 步晋升为中层、高层管理者，甚至进入企业核心领导层。 管理能力培养：提供系统的管理培训课程，包括领导力、团队协作、项目管理等，帮 助人才提升综合管理能力。  技术通道 注意的是，所有受访高管都表示，尽管数字化领导者需要了解数字技术，但专业的数字技能并 非成功的数字化领导力的前提条件。在数字化时代，领导力更需要具备全新的视野和能力，以 便在快速变化的环境中引导组织实现清晰的变革与发展目标。 指导力：提供发展愿景和目标 26% 创新力：为实验创造条件 18% 执行力：鼓励不同看法 13% 协作力：允许跨界合作 12% 激励型领导力：吸引员工追随 10% 业务决断力：陷入僵局时果断决策

民向政务热线诉求的内 容实际需要紧急事件求助热线介入，但接线员在实际服务的过程中可能无法准确 人为判断事件紧急程度。二是政务服务热线与紧急事件求助热线对事件紧急度划 分标准不一，双方责任边界不清晰、数据共享不充分、信息化支撑不到位，两类 热线之间无法形成有效联动。具体而言，对于部分有紧急属性的诉求，即使在接 到政务热线的办理转移后，紧急求助热线也可能以求助内容不符合相关标准而拒 绝办理 员在短时间内无法识别出准确信息。三是信息缺失，接线员在记录原始工单时遗 漏重要信息，或者市民对问题描述过于简单缺乏细节，或者接线员在高强度工作 压力下，通常只能记录最基础的通用字段信息。四是标准不清晰，权责清单与事 项分类清单不够明确，容易导致工单归类错误。因工单偏误、数据噪音、信息缺 失以及标准不统一等缺陷导致的数据质量问题使分析结果不准确甚至失真。 第三，自动化分析深度受限。多数城市虽有采购自动化数据分析解决方案， 视角对来电反映问题进行理论分类，并结合住建部门、属地、物业公司、社区居 民的经验和意见，综合多元知识才能形成具有咨政意义的政策建议和执行方案。 第三，潜在风险预警功能不完善。一是风险及其相关概念的定义不清晰。只 有准确把握风险的概念内涵才能将风险操作化，得到可量化的风险值。但是，地 方政府和政务热线承建企业常常不了解如何定义风险。在目前的业务体系中，热 线承建企业通常也提供敏感事件、危机事件、热点事件、集中性事件的分析，但

民向政务热线诉求的内 容实际需要紧急事件求助热线介入，但接线员在实际服务的过程中可能无法准确 人为判断事件紧急程度。二是政务服务热线与紧急事件求助热线对事件紧急度划 分标准不一，双方责任边界不清晰、数据共享不充分、信息化支撑不到位，两类 热线之间无法形成有效联动。具体而言，对于部分有紧急属性的诉求，即使在接 到政务热线的办理转移后，紧急求助热线也可能以求助内容不符合相关标准而拒 绝办理 员在短时间内无法识别出准确信息。三是信息缺失，接线员在记录原始工单时遗 漏重要信息，或者市民对问题描述过于简单缺乏细节，或者接线员在高强度工作 压力下，通常只能记录最基础的通用字段信息。四是标准不清晰，权责清单与事 项分类清单不够明确，容易导致工单归类错误。因工单偏误、数据噪音、信息缺 失以及标准不统一等缺陷导致的数据质量问题使分析结果不准确甚至失真。 第三，自动化分析深度受限。多数城市虽有采购自动化数据分析解决方案， 视角对来电反映问题进行理论分类，并结合住建部门、属地、物业公司、社区居 民的经验和意见，综合多元知识才能形成具有咨政意义的政策建议和执行方案。 第三，潜在风险预警功能不完善。一是风险及其相关概念的定义不清晰。只 有准确把握风险的概念内涵才能将风险操作化，得到可量化的风险值。但是，地 方政府和政务热线承建企业常常不了解如何定义风险。在目前的业务体系中，热 线承建企业通常也提供敏感事件、危机事件、热点事件、集中性事件的分析，但

险的场景，驾驶 过程平顺、舒适、类人化。 无感与信任 █████████ 65% 绝大多数用户不关心底层使用的是何种地图技术。理想状态 是座舱导航与智驾功能无缝融合，系统表现可靠，信息呈现 清晰，从而建立用户信任。 用户痛点 地图数据覆盖不足或更新不及时，导致智驾功能在某些区域无法激活或频繁退出。 地图信息错误（如限速、车道线、规则错误）导致系统决策失误或驾驶行为不当。 地图规划的 高精度定位 与细节 AI驱动的自动化 支持快速更新覆盖全球的、更“新鲜”的数字地图产品 将UniMap的制图能力部分开放给市场 制 图 平 台 下一代制图平台 Unimap 提供从标准清晰度（SD）、ADAS到高 精度（HD）的地图产品，满足不同级别 自动驾驶和智能驾驶辅助系统的需求。 覆盖广泛需求 超过70个全球汽车品牌依赖HERE提供 智能速度辅助（ISA）等ADAS功能所需

V12测试版发布，采用端到端神经网络替代 30万行C++代码，实现了城市道路自动驾驶，干预频次降至每千英里0.3次，复杂场景表现稳定。2024年12月，FSD V13发布，处理能力提升至36Hz原生清晰度，训练数据和算力分别提升4.2倍和5倍，延迟减少2倍。FSD计划于2025 年第一季度进入中国和欧洲市场，并计划推出无监督版FSD，加速高阶自动驾驶商业化。 特斯拉：纯视觉方案+一体化端到端先驱 小鹏：云端蒸馏模型+纯视觉方案，大幅提升车端上限 27 感知大模型 XNet：聚合动态 XNet、静态 XNet、纯视觉2K占用网络，能够让 自动驾驶系统对现实世界中的可通行空间进行3D还原，清晰识别静态障碍物细 节，感知范围提升2倍，面积有1.8个足球场大小，能精准识别 50+个目标物。 大语言模型 XBrain：通过大语言模型网络，提高自动驾驶对复杂甚至未知场 景的泛化处理能力，及 低功耗 成本效益 简单架构 实时性 请务必阅读正文之后的免责条款部分 地平线成立于2015年7月，定位为软硬结合的计算硬件公司，为高级辅助驾驶和高阶自动驾驶提供核心解决方案。 高阶智驾竞争局势日渐清晰，软硬一体、全栈自研成为行业大趋势，地平线整合了领先的算法、专用的软件和先进 的处理硬件，截至2024年8月累计交付的超600万套的辅助驾驶、智能驾驶计算方案中，几乎没有只是硬件交付的。 最新版

发周期缩缩短 67%。 这些成果不仅提升了中集集团的运营效率，更增强了其在全球市场的竞争力。 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 17 项目成功的核心在于构建了“目标清晰、产品功能强大、流程梳理" 的协同体系。目 标层面，中集集团对流程管理平台建设的目标非常明确，以终为始推动项目开展。产 品层面，蓝凌产品功能强大，为流程管理落地提供了强大支撑。流程梳理层面，中集