本电子书面向以下决策者 ：制造行业有意利用生成式人工智能，来改进机器 可用性、维护、产品质量和设计的业务和技术部门决策者。 制造业未来由生成式 AI 技术赋能 加快产品创新，提高车间效率，减少员工培训时间 目录 引言 ..................................................................................... ；然而，目前只有 30% 的企业正在构建所需的现代工业数据架构。2 亚 马逊云科技将生成式人工智能引入客户数据所在的云端，使制造企业能够 释放其变革潜力。 借助生成式人工智能，制造企业可以 ： 提高车间生产力 利用机器文档、维护记录和 OT 数据，更快地诊断和解决问题。 减少员工入职和培训时间 获取经验丰富的员工在机械复杂操作方面的知识，并创建新员工入职 培训内容。 改进产品工程 如何开启您的生成式人工智能之旅 要想成功采用和解锁生成式人工智能的好处，需要用对策略。以下步骤有助于贵组织很好地开启 生成式人工智能之旅 ： 1 设定目标 您是否需要加快学徒入职速度、提高 机器可用性或提升产品质量？从一开 始就设定明确的目标，方能保持精力 集中，并一路跟踪进展情况。 2 确定具体的实际应用场景 在实施技术之前，确定并使用制造业 最佳实操，来找出在组织内采用生成

吸引了大量消费者，极大地提升了品牌的知名度和市场份额。 智能化不仅体现在产品的功能上，还体现在企业的运营和服务上。车企 可以利用 AI 技术进行精准的市场分析和用户画像，制定更加有效的营销策略， 提高客户满意度和忠诚度。 优化产业结构 AI 技术推动了汽车产业与 ICT 产业等的深度融合，促进了产业结构的 优 化升级。传统的汽车制造业重点以机械制造和装配为主，产业结构相对单 一。 而 AI 网联汽车需要高 性能的芯片来支持其智能功能，这促进了芯片产业的发展；车联网服务需要强 大的云计算平台来处理和存储数据，带动了云计算产业的增长。同时，产业融 合也促进了技术创新和人才流动，提高了整个产业的竞争力和创新能力。 09 在汽车供应链管理方面，通过分析历史数据、市场趋势及供应商信息， 进行精准的需求预测，优化生产计划和库存管理，避免库存积压或缺货现象。 在物流配送环节， AI 技术能够根据实时路况、运输需求和车辆状态，规划最 优物流路线，提高汽车物流数智化效率，降低成本。 AI 发展驱动汽车行业智能化转型趋势 技术创新加速 随着 AI 技术的不断发展，新的算法和模型不断涌现，为汽车行业的智能 化转型提供了更强大的技术支持。例如，

...........................................................................................28 3.3 提高病历信息的准确性与规范性....................................................................................... 中医理论和实践的病历生成过程，往往需要专业的中医知识和经 验。这使得借助 AI 技术的介入成为可能和必要。 通过接入 AI 大模型，我们可以实现门诊病历自动生成的目 标。这一方案的实施将带来一系列的优势： 1. 提高工作效率：AI 大模型可以快速解析患者的主诉和症状， 自动生成结构化的病历内容，大幅减少医生的手动记录时间。 2. 增强准确性：通过学习大量中医病例，AI 大模型能够根据病 人情况提供相对准确的病历描述，降低人为错误的发生。 系统集成：将 AI 生成的病历与医院现有的信息系统进行无缝 集成，实现数据的实时更新和访问。  医生培训：对医务人员进行 AI 工具使用的培训，使其能够有 效利用这一新工具，同时与 AI 进行协作，提高治疗效果。 综上所述，接入 AI 大模型进行中医院门诊病历自动生成的方 案，既是对传统医疗模式的积极革新，也是提升医疗服务质量的重 要举措。随着技术的不断成熟和医务人员对新工具的认可，未来该

理、图像识别和复杂数据分类等方面展现了卓越的能力。本文旨在 设计一个 AI 大模型流水分类系统，以提高企业在数据分类和处理 上的效率，进而优化决策支持和资源配置。 随着业务规模的扩大，企业面临数据量激增的挑战，传统的分 类方法已难以满足高效的运营需求。因此，利用 AI 大模型进行自 动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 1. 提高数据分类的自动化程度，降低人工干预。 2. 提升分类准确性，减少误分类带来的影响。 3. 提供实时响应能力，以应对快速变化的市场环境。 4. 实现系统可扩展性，允许根据业务需求进行灵活调整。 在构建这个系统时，我们将采用以下技术和方法：  数据预处理：通过清洗和整理原始数据，提高模型训练的有效 性。  模型选择：基于大规模预训练模型（如 于人工经验，这不仅效率低下，而且易于出错。尤其是在面对海量 数据时，人工方法几乎无法胜任。因此，引入依赖于深度学习和自 然语言处理等技术的 AI 大模型流水分类系统，实现智能化和自动 化的分类处理，能够显著提高生产、仓储和配送环节的响应速度和 准确率。 根据 2023 年的行业调查数据显示，约 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

环保法规和社会责任压力 [1]。 在制造 业 面 临 诸 多 挑 战 的 背 景 下, 人 工 智 能 (Artificial Intelligence,AI)赋能制造业能够降本提效, 提高制造业产品质量,加速产品创新,促进绿色生产, 提升我国制造业竞争力。 当前,AI 在制造业领域的应 用已贯穿设计、生产、管理、服务等各个环节。 据中国 信通院统计,制造业智能应用类型及占比如图 1 AI 促进制造业提高生产效率 AI 能够替代大量人工,帮助制造业提效。 AI 技术 的引入使得制造业能够实现高度自动化,减少对人力 的依赖,从而提升效率。 例如,在无人矿卡的应用中, 自动驾驶技术替代了传统的人工驾驶,无人矿卡能够 实现 24 小时不间断作业,显著提高了作业效率。 此 外,通过 AI 技术赋能质量控制,能够以远超人工质检 的速度和分辨率,显著提高生产效率。 其次,AI 分析 生产流程中的瓶颈,从而调整资源配置,优化生产线布 局,提高整体生产效率。 同时,AI 技术能够通过分析 设备的运行数据,预测设备故障的可能性,提前进行优 化维护,从而减少设备故障导致的停机时间,提高了生 产线的整体效率。 1. 2 AI 促进制造业提高产品质量 AI 技术通过优化生产流程和智能控制能够显著 提高制造业的产品的良品率。 通过高分辨率摄像头和 图像处理算法,AI

随着税务稽查工作的复杂性和数据量的增加，传统的稽查方法 已经无法满足现代税务管理的需求。税务稽查人员需要处理大量的 涉税数据，包括纳税人申报信息、财务报表、银行交易记录等，这 些数据的多样性和复杂性给稽查工作带来了巨大的挑战。为了提高 税务稽查的效率和准确性，引入先进的技术手段成为必然选 择。DeepSeek 作为一款强大的数据分析工具，具备高效的数据处 理和智能分析能力，能够帮助税务稽查人员快速识别异常交易、发 现潜在风险点，并生成精准的稽查报告。 据处理能力和深度学习算法，能够在短时间内对大量财务数据进行 深度分析和模式识别。通过其智能化的分析引擎，DeepSeek 能够 自动识别异常交易、潜在的税务风险点，并为稽查人员提供精准的 风险提示和审计线索。这不仅大大提高了稽查工作的效率，还能够 帮助税务部门在复杂的财务数据中发现隐藏的违规行为，确保税收 征管的公平性和有效性。 具体而言，DeepSeek 技术在税务稽查中的应用主要体现在以 下几个方面：  理能力，系统能够快速筛选海量税务数据，自动识别异常交易和潜 在风险点，大幅缩短稽查周期。传统稽查过程中，手动分析往往需 要数周甚至数月时间，而智能化系统可将这一过程压缩至数小时或 数天，显著提高工作效率。 其次，增强稽查精准度。DeepSeek 的机器学习算法能够通过 历史数据训练，不断优化模型，提升对复杂税务行为的识别能力。 通过这一技术，稽查人员可以更准确地定位高风险企业或个人，减

来优化其人力资源管理流程。其中，利用深度探索（DeepSeek） 技术进行岗位推荐的方案，正逐渐成为人力资源技术创新的一个重 要方向。 深度探索技术通过分析海量的员工数据和职位信息，能够精准 预测和推荐最适合的岗位人选，这不仅提高了招聘的效率，还能显 著提升员工与岗位的匹配度。这种技术通过以下几个关键维度来实 现优化：  数据整合与分析：整合来自不同渠道的员工绩效数据、技能评 估、职业发展历史等，通过深度学习算法分析这些数据，以实 模型在自然语言处理和推荐系统中的应用逐渐成熟，为人力资源管 理带来了新的解决方案。DeepSeek 作为一种先进的深度学习推荐 系统，能够通过分析大量的职位描述和候选人简历，自动匹配最合 适的岗位和人才，提高招聘效率和匹配精度。 具体而言，DeepSeek 系统通过以下几个方面实现岗位推荐的 优化：  数据整合与分析：系统能够整合多源数据，包括职位描述、候 选人简历、历史招聘数据等，进行综合分析。 用户满意度方面均显著优于传统方法。此外，DeepSeek 系统还能 够不断学习和优化，随着数据量的增加和模型的迭代，其推荐效果 将进一步提升。 综上所述，引入 DeepSeek 岗位推荐系统不仅能够显著提高人 力资源管理的效率和精准度，还能够为企业带来更高的招聘成功率 和员工满意度。这一方案具有切实可行的应用前景，值得在人力资 源管理中广泛推广。 1.2 目的与意义 在人力资源管理中，岗位推荐系统的作用日益凸显，尤其是在

.........................................................................................14 1.2.1 提高政务法制工作的效率.......................................................................................... 往存在效率低、准确率不高的问题。因此，本项目的目标是通过科 技手段提高工作效率，降低人力成本，确保政务工作的规范性与高 效性。 具体目标包括：  开发一套集成化的 AI 法制员大模型，能够快速理解和处理海 量法律文本。  实现智能法律咨询系统，公众可通过简单的自然语言提问获取 法律法规解答，进而提升信息透明度和便捷性。  支持智能文书自动生成，减少传统文书撰写周转时间，提高政 务文书处理效率。  建立法 数据显示，截至 2023 年，全球多个国家和地区的政府部门已 经在不同程度上部署了政务 AI 应用。例如，在智能客服系统 中，AI 可以通过自然语言处理和机器学习技术实现对公众咨询的自 动回复，显著提高了响应速度和服务质量。一些城市还通过智能投 放系统，运用机器学习对公共设施进行实时监控、优化资源配置， 从而提升城市管理的效率。 根据中国信息通信研究院的统计，2022 年，中国政务 AI 市场

品定价策略。其次，在客户服务与营销领域，AI 大模型可以通过自 然语言处理（NLP）技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销，显著提升客户满意度与转化率。此外，在理赔处理与反欺诈方 面，AI 大模型能够快速识别异常行为，提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 技术在保险行业的应用有望在未来 五年内为全球保险市场带来超过 1.3 万亿美元的经济价值。这一数 据充分证明了 AI 大模型在保险行业中的巨大潜力。然而，要实现 供数据支持。  提升客户体验：通过 AI 驱动的个性化推荐系统，为客户提供 定制化的保险产品和服务。  降低运营成本：利用 AI 技术实现业务流程的自动化，减少人 工干预，降低运营成本。  提高风险管理能力：通过 AI 大模型进行风险评估和预测，帮 助保险公司更好地管理风险。 综上所述，保险行业在当前面临的挑战中蕴含着巨大的机遇。 通过有效应用 AI 大模型，保险公司不仅能够提升自身的竞争力， 在具体应用场景中，AI 大模型可以实现以下功能： - 智能核 保：通过分析客户的多维度数据，自动生成风险评估报告，缩短核 保周期。 - 精准营销：基于客户画像和行为分析，精准推荐保险产 品，提高转化率。 - 理赔自动化：通过图像识别和文本分析技术， 自动审核理赔申请，减少人为错误和欺诈风险。 - 风险预测与管 理：利用大数据和机器学习技术，预测自然灾害、市场波动等风 险，优化风险管理策略。