【公开】 概述 阿里云智能客服知识运营白皮书的撰写，是在阿里云智能客服团队的统一安排下，协调 包括算法工程师、开发工程师、产品设计师、AIT 人工智能训练师人员等多角色，将技术理 论 基础和实际实践经验进行结合，形成业内首部智能客服知识运营白皮书。 白皮书以阿里云 智 能客服系统为应用标的，面向智能客服中的知识定义、知识应用、知识梳理方法三大环 节进 行描述和说明，希望为智 上例中，整体结构流程是固定的，但是在信息交互过程中，各项信息的先后顺序可以是 灵活的，如上述的个人信息收集；另外，过程中会有分支条件产生，会根据当时的条件选择 后续执行哪些程序。 除了上述比较直观的程序性知识外，在实际的业务中，还有另一类常见的现象可以归到 程序性知识中——意图澄清现象，即用户表达的句子中，仅包含了查询结果所需的部分信 息，无法直接得到准确结果，用户甚至没有意识到还需要更多信息。这种情况下，需要启动 架和定义，在智能客服的实 际应用过程中，知识依赖于 AI 引擎而存在，不同的引擎在不同的场景下适用于不同的知 识， 实际业务中的流程式知识、 FAQ 式知识、结构化知识/ 非结构化知识等，均需要通过 AI 引擎 实现最终的业务价值，本篇章将结合实际知识形态和应用情况，分析 AI 引擎的核心能 力。 2.1 FAQ 问答引擎 FAQ 问答引擎是对话机器人重要的问答引擎，基于阿里巴巴达摩院领先的

获取每个 SKU 的供 应约束 定义约束模型 供应约束 主计划员 3.1.1.4 SNP 确认产线产能和优 先级 产线产能应根据系统连接到工作日历。如果需调整，生 产应根据可行性进行变更 根据实际的时间对产线进行优先排序，高优先级应先进 行分配 确认的产线产 能 主计划员 3.1.1.5 ERP 的数据 准备数据集 整合以上的一系列主计划集，包括动态数据和主数据 确认主计划的 数据集 主计划员 供应和需求计划间的联系，包括移动时间和移动方式等 • 运输路线提前期包括两周类别：从工厂到 CDC 或 CDC 到 RDC 的移动时间，销售管理的提前期 上海 北京 成都 广州 累积 装运实际结果 第一优先级 第二优先级 • 运输路线优先级应基于过去 3 个月的装运结果确定 定义运输路线提前期 80% 15% 5% 计算平均值和标准差 计算过去 3 个月平均装运结 果 运输路线 工厂计划 ( 每日 ) • MPS: 主生产计划 • MRP: 物料需求计划 FP* 交货请求 • 自动下单承诺周总数 • 交货请求数量是实际每日 交货数量 无约束 每日交货请求 采购预测 对于 JIT 供应商， PO 意味着承诺整周的数量，然而实际交货数量由每日排产的交货请求决定。 三级流程 : 3.2.1 验证主数据 1) 流程概览 目标 • 确保 MRP 运行所需数据的可用性

方案的意义不仅体现在技术层面，更在于其实际应用带来的经 济效益和社会价值。对于餐饮企业而言，智能化服务能够显著降低 人力成本，提高运营效率；对于客户而言，个性化服务和高效的点 餐体验将极大地提升用餐满意度。同时，通过数据驱动的决策支 持，餐饮企业能够更好地把握市场趋势，制定科学的发展战略。 为了实现这些目标，方案将分阶段实施，具体步骤如下： 1. 需求分析与系统设计：深入调研餐饮企业的实际需求，设计符 合行业特点的智能服务系统。 用户培训与支持：为餐饮企业员工提供系统使用培训，确保技 术的顺利应用。 5. 持续改进与维护：根据实际应用反馈，不断优化系统功能，提 供长期技术支持。 通过以上步骤，本方案将逐步实现餐饮服务的全面智能化，为 行业发展注入新的动力。 2. DeepSeek 大模型在餐饮服务中的潜在应用 在餐饮服务中，DeepSeek 大模型的应用潜力广泛且实际，能 够显著提升运营效率、优化客户体验并降低成本。首 先，DeepSeek 含有猪肉的菜品，并确保菜单符合当地的饮食习惯。 5. 持续优化与更新：通过收集用户反馈和使用数据，系统可以不 断优化多语言支持的准确性和用户体验。DeepSeek 大模型具 备自学习能力，能够根据实际使用情况调整翻译和识别策略， 确保系统始终提供最佳的多语言服务。 多语言支持功能的应用场景包括：国际连锁餐厅、旅游景点的 餐厅、机场和火车站的餐饮服务等。通过引入 DeepSeek 大模型，

大模型后续在工业任务/行业模型适配以及工业场景交互应用中的表现。 图 1.5 模型设计及使用反馈 1.1.5 工业场景交互应用 工业场景交互应用是工业大模型构建的最后一个阶段。这一阶段主要关注 工业大模型在实际工业场景中的应用，包括与工业硬件设备、操作人员、其他 工业软件系统等的交互。例如在生产制造场景中，工业大模型可能需要与生产 线上的机器人、PLC（可编程逻辑控制器）等设备进行交互，为生产操作提供 基础设施层作为整个工业大模型技术体系的技术底座，为其高效运行提供 了必要的硬件、网络和数据支持，是整个体系的关键保障。在当前工业智能化 的实践中，基础设施层的构建不仅决定了模型的计算效率，还直接影响到模型 在实际工业场景中的适应能力和部署效果。 算力支持是基础设施层的核心要素。工业大模型的训练和推理过程需要处 理海量的多模态数据（如文本、图像、音频、视频等），其复杂性远超普通模型。 例如，在智能制造 基座层是工业大模型技术体系的核心支撑部分，承担着构建通用能力、整 合工业知识以及优化模型性能的关键任务，为上层模型的开发与应用提供了强 大的技术基石。它不仅是工业大模型通用能力的来源，也是其适应复杂工业场 景的关键保障。在实际应用中，基座层通过多模态预训练、工业机理嵌入以及 模型优化工具的综合作用，使工业大模型具备了强大的适应性和高效性，能够 满足多样化的工业需求。 多模态预训练模型是基座层的核心组件之一。工业场景中，数据来源极为

基础数据不规范不统一； • 物料需求计划目前主要依赖手工计 算； • 采购过程无法跟踪管理； • 原材料仓储分属不同账套，操作复 杂； • 成品仓储管理准确性和实时性不 高； • 生产领料无法对应到订单，实际成 本归集无法达到订单级别； • 物料需求计划效率低，容易造成生 产缺料； • 采购过程没有清晰地系统反馈，采 购状态难度大； • 原材料仓储调拨操作复杂； • 成品账实不符常见，月末存在冲量 不同账套的报表与总部报表不能由 系统自动的出具； • 成本定额核算粗放且滞后； • 实际成本归集和计算维度较粗 • 财务部门花费大量时间在业务核 算，且无法便捷的追踪业务状态； • 系统无法自动出具总部和分部的法 定报表和分析考核报表； • 产品定额不准确，难以指导生产现 场的领料等业务开展，难以制定成 本分析的标准 • 实际成本核算不准确，不能实现产 品 + 生产批次级的成本核算 • 实现信息系统的全面覆盖，根据管控要 出具单独的利润表，用以分析和 考核的目的。 在 SAP COPA 中，本身已经可以 出具针对每个省区的利润分析 表，但是要做成利润表的格式， 就需要开发报表。 南方家居采用的方案是： 收入和成本通过实际值流水自 动进入 COPA 管理 / 销售 / 财务等费用通过 COPA 的分摊进入 COPA 中 将无法明确到物料维度的损益 金额通过自上而下的分摊，分 摊到物料维度 COPA 与

72%的企业已开始利用 机器学习针对大数据进行分类和分析，以提升信息处理的效率。这 一趋势表明，AI 技术在企业级应用中的需求正在逐步上升，越来越 多的公司希望通过 AI 大模型来解决业务中的实际问题。 使用 AI 大模型流水分类系统的关键优势体现在以下几个方 面： 1. 高效率：相比传统人工分类，AI 系统能够快速处理海量数 据，显著提升分类速度。 2. 高准确率：基于深度学习的算法能够减少人为错误，提供更高 统各个模块 的功能及其流程进行详细描述，使读者能够清晰理解系统的内部运 作机理。 其次，第三章将深入探讨流水数据的特点与分类需求。对此， 我们将通过数据实例分析不同类型流水的表现特征，并结合实际应 用场景，归纳出分类系统在不同领域的适应性和效果预期。同时， 我们将通过图表的形式，展示各类流水数据在分类时的差异性与复 杂性，为后续系统设计提供理论依据。 接下来，第四章将集中于模型的选择与优化方案。在这一部 50%以上，相比传统分类方法，可以在更短的时间内完成更多的数 据分析任务。 其次，资源配置的优化是本方案的一大亮点。借助 AI 大模型 的精确分类能力，企业在资源使用上将更具针对性，避免了重复劳 动与资源浪费。实际运用中，预计可以减少 30%的人工成本，确保 人力资源的合理利用。 错误率的降低将是我们系统实施后的又一重要成就。通过不断 训练和优化模型，预计该系统的分类准确率可达到 95%以上，甚至 在特定行业领域内实现

一、 应用背景与需求 (一) 行业/应用背景 量子计算是一种基于量子力学原理的新型计算方式，在全球范 围内引起了广泛关注。我国也在积极参与其中，不断深化对量子计 算基本理论研究和实际应用探索的步伐。在这个过程中，我国的高 校发挥着至关重要的作用。 目前，许多大学已经开始开设相关课程，旨在协助学生更深入 地理解并掌握量子计算的理论知识和实践技能。然而，由于量子计 算涉及 方面面临着一些困难。 首先，目前大部分资源和资金都投入到量子计算研究的设备上， 量子信息技术应用案例集（2024） 3 而对教学设备的投入相对较少。这不仅限制了教学设备的获取，也 使得实际操作机会的提供成为一项挑战。其次，市场上缺乏一个完 全能够展示量子计算所需工具和设备的产品，这无疑增大了教学难 度。此外，虽然量子计算模拟器和云服务器能解决一部分的量子计 算“答案”问题，但对 能够很好地促进学生对于量子计算这一抽象概念的理解。从对量子 计算相关实验内容的支持程度上来看，核磁量子计算机可以支持从 底层量子比特的物理原理、量子态演化一直到顶层的逻辑门实现和 算法编程的量子计算全过程实验。因为实际系统已经在教育场景中 使用，技术成熟度达到 9 级。 三、 应用方案与实践 (一) 解决方案/系统架构/产品情况 为了全面体现真实量子计算硬件在量子计算教学种的作用，量 旋围绕三角座

新能源货运行业目前正处于规模化推广与产业 化发展的关键阶段。在此进程中，政策体系的 精准优化与有效实施必须以对市场现状的深度 洞察为基础——包括企业发展新能源货运的核 心驱动力、当前面临的主要瓶颈、实际应用情 况和运营痛点，以及促进行业低碳转型的可行 路径。基于此，本次调研聚焦上述关键议题展 开初步探索分析，旨在为政策制定者提供决策 依据，为行业参与者提供实践参考，以期凝聚 共识、深化探索，共同推进中国物流行业的绿 旨在了解企业应用新能源货运的现状与进展。 面临挑战 帮助识别企业在新能源货运应用过程中遇到的主要障碍，明确 阻碍市场发展的核心瓶颈。 政策需求 旨在了解企业希望政府在哪些方面提供支持，反映企业在当前 政策体系下的实际需求与期望。 本报告的核心分析结论建立在企业问卷调研数据基础上。调研覆盖的企业多为已关注 绿色物流议题、或与机构有过合作与交流的企业群体，在新能源货运转型方面具有一 定的认知基础和探索意愿。问 China 新能源货运的市场驱动力 新能源货运的推广需要市场中供需两端的协同驱动。本章节通过对货主企业与物流运输商在新能源货运应用 方面的动因、意愿及采购实践进行系统分析，探究绿色运输理念转化为实际行动的内在驱动力。 本部分重点研究货主企业和物流运输商应用新能源重卡的驱动因素，探讨其在应对政策、市场和客户需求等 多重压力背景下，推动绿色运输转型的主要考量。 物流运输服务端 品牌形象与市

力。这一举措具有较高的可行性和实践价值，是人力资源管理数字 化转型的重要方向之一。 1.3 研究范围与限制 本研究聚焦于将 DeepSeek 技术引入人力资源领域的岗位推荐 系统，分析其在实际应用中的可行性与效益。研究范围主要涵盖以 下几个方面：首先，我们将评估 DeepSeek 技术在现有岗位推荐系 统中的集成难度和成本效益比，重点关注其算法优化与数据处理能 力。其次，研究将深入探讨 提升了人力资源管理的效率和求职者的满意度。 2.3 现有应用案例分析 在人力资源管理领域，Deepseek 岗位推荐系统已经显示出其 在多个行业中的广泛应用和显著效果。通过对现有应用案例的分 析，可以更好地理解该系统在实际操作中的表现和优势。 首先，在金融行业，某大型银行引入了 Deepseek 系统，用于 其内部员工的岗位匹配。通过系统的智能算法，员工的技能、经验 和职业发展目标被精确匹配到合适的岗位。数据显示，系统上线后 工伤事故 率下降了 25% 通过对这些案例的深入分析，可以看出 Deepseek 岗位推荐系 统在不同行业中均能显著提升人力资源管理的效率和效果，为企业 带来可观的经济效益和员工满意度提升。这些实际应用案例为进一 步推广和优化该系统提供了有力的支持和参考。 3. 人力资源领域现状分析 当前，人力资源领域正面临着一系列挑战与机遇。首先，随着 企业规模的扩大和全球化进程的加速，人力资源管理的复杂性显著

相关人员），而大多数非 IT 员工则不清楚如何 有效利用数字化手段来挖掘和创造新的价值，换言之，就是企业现有的人才组织难以支撑起新 的 IT 运营管理架构，往往会出现企业花费重金搭建的数字化成果在实际应用过程中“打折” 的现象。其实，这主要是行业人力市场中数字技能普及度不高，数字人才缺口大、供需不匹配 造成的。 细究原因，主要有三点： 1. 人才培养周期普遍较长，而企业数字化建设周期短，产业和市场发展速度快、变化大。无 “用户导向”思维解决 实际问题，成为业务与技术融合的桥梁。因此，数字人才的定义正逐渐超越单一技能领域的界 限，向具备全面能力的“全栈型”人才转变，其分类也更加注重岗位胜任能力的考量。  目前主流的数字人才定义：岗位胜任能力 数字化技术的飞速发展，相关岗位的技能需求持续演变，仅凭学历或专业背景已难以充分 满足企业的数字人才需求。因此，企业更倾向于依据数字人才在实际岗位上的应用表现和贡献 数字化人才发展现状分析 当今时代，数字经济已成为全球经济增长的新动能，在此时代背景下人才在我国经济全面 数字化转型的过程中已然成为第一资源和核心驱动力。对于企业方而言，人才的亟需，开启了 数字化人才刚需时代，但实际上我国数字化转型进程中人才还面临着各种不足，不能匹配企业 需求。  数字化人才供需失衡 《中国数字人才发展报告》显示，我国数字化人才缺口已达 2500 万至 3000 万，且以每 年约 2