PREFACE 构建可信数据空间与人工智能协同创新范式，开启人工智能新时代。 在数字文明加速迭代进化的时代洪流中，数据与人工智能共生发展正重塑全球经济的格 局。数据作为我国第五大生产要素，其价值释放的深度与广度，直接决定了人工智能产 “ ” “ ” 业从 感知智能 向 认知智能 跃迁的新高度。当前全球数据总量虽呈指数级增长（2023 年突破 175ZB）， 但高质量语料尤其是中文语料严重匮乏，实际流通率却不足 制度规则、技术架构、生态系统三位一体协同的创新范式，将成为全域数字化转型的核 心数字底座。 随着人工智能技术指数级增长，生产型 AI 场景 “ 爆发式应用，大模型对高质量数据的 饥 ” 渴需求 进一步放大了可信数据空间的价值。本白皮书结合新技术的理解与创新实践的 探索，梳理可信数据空间与 AI 协同发展的技术路径、制度框 架与实践蓝图，提出 AI 可 信数据空间的顶层设计与创新架构，希望借此推动产业共识，联合各界探索数据要素市 间建设提升至战略高度。美国、日本等国纷纷跟进， 结合自身特点探索数据空间建设模式。截至 2024 年， 全球已建成超过 200 个可信数据空间，覆盖工业、医 疗、金融、能源、农业、交通等多个领域，实现了数据 的安全可信流通与价值共创，成为数字经济高质量发 展的关键基础设施。 欧盟是国际数据空间建设的先行者，其发展模式以 联邦式去中心化为核心。欧盟通过《欧洲数据战略》、 《数据治理法案》、《数据法案》等政策文件，强调数

二、大力提升智慧林业管理协同水平.................................................................................33 三、有效构建智慧林业生态价值体系.................................................................................37 四、全面完善智慧林业民生服务体系 智慧林业内涵与重要意义 一、智慧林业内涵及特征 (一)基本内涵。智慧林业是指充分利用云计算、物联网、大数据、移动互联网等新一 代信息技术，通过感知化、物联化、智能化的手段，形成林业立体感知、管理协同高效、 生态价值凸显、服务内外一体的林业发展新模式。 智慧林业是智慧地球的重要组成部分，是未来林业创新发展的必由之路，是统领未来 林业工作、拓展林业技术应用、提升林业管理水平、增强林业发展质量、促进林业可持续 化推进，实现生态、经济、社会综合效益最大化。 智慧林业的本质是以人为本的林业发展新模式，不断提高生态林业和民生林业发展水 平，实现林业的智能、安全、生态、和谐。智慧林业主要是通过立体感知体系、管理协同 体系、生态价值体系、服务便捷体系等来体现智慧林业的智慧。具体内容如下： ——林业资源感知体系更加深入。通过智慧林业立体感知体系的建设，实现空中、地 上、地下感知系统全覆盖，可以随时随地感知各种林业资源。 关注公众“找方案”获取更多行业解决方案

以建设产品全生命周期管理平台为手段和途径，打通设 计、工艺、制造及交付服务的全生命周期的数字线，同时提升企业内部的设计、制造及服务的技术能力 以此提升企业支撑客户全价值链的能力，夯实企业的核心竞争力：产品+服务。 产品生命链对客户价值链的全面支撑 __________________________________________________________________________ 制造部门使用卡片指导生产.数控制造设备以专门的软件进行数控编程进行生产,大部分的数控生 产以手工编程为主.  目前的工艺模式让工艺数据和设计数据断流,无法有效地直接利用设计数据开展工作,降低了数据 的价值;工艺数据离散在不同的环境中,让生产数据缺乏有机的关联管理,难以高效的进行追溯跟 踪,当产品频繁更改时,信息的传递效率低,工艺的响应无法及时跟进,导致工艺任务繁重.  工艺信息的表达依据于 capp _______________________ 13 CONFIDENTIAL 数字化转型项目方案 4. 模块清单和简要描述 4.1 数字化设计 1) 三维通用模型仓库  业务价值 a) 规范标准件等通用模型的建模方法、建模流程，实现三维通用模型建模的标准化、 规范化； b) 规范通用模型存储及权限，实现通过模型的管理的标准化、规范化； c) 避免同一件由不同人员采用不

大模型作为自主可控的新一代人工智能大模型，凭借多模态理解、 动态推理与领域自适应能力，能够为工程审计的效率提升提供支持。本指南 （V1.0） 旨在系统化阐明 DeepSeek 大模型在工程审计中的核心价值与应用路 径，推动工 程审计行业的智能化转型。 作为 DeepSeek 大模型在工程审计领域的行业级参考指南与公益知识库，本 指南（V1.0）在编纂过程中系统整合了互联网公开的行业案例库、学术文献及开 com/s/wQWtYo2prUWt-VSjl8BVfw 24 在工程审计领域的应用中，APE 模型的各维度具有特定价值：行动维度使审 计专业人员能够精确定界审计范围与深度，解决工程审计中常见的边界模糊问 题； 目的维度将技术性审计工作与组织战略目标关联，提升审计活动的价值定 位；期 望维度则为人工智能输出提供明确标准，有效缩小技术输出与专业需求之 间的认 知差距。 4.2 CARE CARE 模型：构建全面审计上下文 CARE 模型作为一种整合背景、行动、结果和示例的思维结构，在需要全 面 情境理解的领域具有广泛应用价值。工程审计因其复杂的项目背景、多元的 利益 相关者以及高度的专业性，对于情境理解有着特殊需求，这使 CARE 模型 在此领 域具有独特适用性。 应用场景：工程项目成本异常调查 1. 背景（Context）：某基础设施项目成本突然增加 20%，需要全面调查

.....................................................................................42 5.1 大数据资产的价值尺度衡量标准................................................................42 5.2 大数据时代的数据资产管理......... 项目申报违规：多头申 报、重复申报 第 48 页 析与审计 项目执行违规：资金挪 用、滞留等 项目采购过程违规 项目测算 财政中期 预算规划 测算 5 大数据资产化 5.1 大数据资产的价值尺度衡量标准 主要有以下三个方面的标准： 1、独立拥有及控制数据资产 目前，数据的所有权问题在业界还比较模糊。从拥有和控制的角度来看， 数据可以分为 I 型数据、II 型数据和 III I 型数据，主要是指数据的生产者自己生产出来的各种数据，例如百度对使 用其搜索引擎的用户的各种行为进行收集、整理和分析，这类数据虽然由用户 产生，但产权却属于生产者，并最大限度地发挥其商业价值。 II 型数据，又称为入口数据，如各种电子商务营销公司，通过将自身的工 具或插件植入电商平台，为其提供统计分析服务，并从中获取各类经营数据， 第 49 页 虽然这些数据的所有权并不属于

优化客户互动流程，并最终实现销售增长和市场份额的扩大。 首先，CRM 系统能够整合多渠道的客户数据，包括社交媒 体、电子邮件、电话和面对面交流等，从而为企业提供全面的客户 视图。这种数据整合不仅有助于企业识别高价值客户，还能帮助企 业制定个性化的营销策略，提高客户转化率。例如，通过分析客户 的购买历史和偏好，企业可以精准推送相关产品或服务，从而增加 销售机会。 其次，CRM 系统能够自动化许多日常任务，如客户数据录 DeepSeek 大模型应用方案，将使 CRM 系统的功能更加强大，为企业带来更大的商业价值。 1.2 大模型在 CRM 中的潜力 在客户关系管理（CRM）领域，大模型的引入为解决传统 CRM 系统中的痛点提供了全新的可能性。通过深度学习和大规模 数据处理，大模型能够从海量的客户交互数据中提取出有价值的信 息，进而优化客户体验、提高销售转化率和增强客户忠诚度。首 先，大模型能够实现对客户行为的精准预测。通过分析历史数据， 史、地理位置等多种数据，生成个性化的产品推荐或广告内容，从 而提高营销活动的精准度和效果。 此外，大模型还可以在客户生命周期管理中发挥重要作用。通 过对客户在各个生命周期阶段的互动数据进行分析，大模型可以帮 助企业识别出高价值客户或潜在流失客户，并制定相应的策略以延 长客户生命周期。例如，当模型检测到某个客户在一段时间内互动 频率显著下降时，可以自动触发客户维系活动，如发送个性化的关 怀邮件或提供专属优惠，从而有效减少客户流失。

- 开发意图识别微 调模块 1. 系统功能增强 o 智能工单自动分类 o 实时对话质量监测 o 预测性客户分级 2. 业务场景落地 o 售前咨询智能导购 o 投诉预警主动干预 o 高价值客户识别模型 项目预算控制在现有 CRM 年维护费用的 120%范围内，确保 6 个月内完成生产环境部署。技术团队将重点关注模型冷启动阶段的 准确率优化，通过注入 2000 组历史工单数据进行监督微调，确保 万元/月。此外，传统规则引擎的客户分群准确率每 季度下降约 7%，需要持续投入大量人力进行规则维护，年维护成 本中位数达 15 万元/每千用户。这些痛点严重制约了 CRM 系统在 智能经济时代的价值释放，亟需通过大模型技术实现根本性突破。 1.2 DeepSeek 大模型的核心能力 DeepSeek 大模型作为新一代多模态 AI 基础模型，在 CRM 系 统智能化升级中展现出三大核心能力优势。其基于千亿级参数的 意图识别准确率≥92%的智能路由系统，显著降低人工坐席 15%的 工作负荷。 在数据价值挖掘层面，项目将建立动态客户画像分析引擎，通 过大模型的非结构化数据处理能力，实现客户需求预测准确率提升 40%。具体效益体现在销售转化环节，基于 AI 生成的个性化推荐 方案可使交叉销售成功率从现有 18%提升至 27%，客户生命周期 价值（LTV）预期增长 22%。 运营效率优化方面，计划部署智能工单分类系统与知识库自动

基于泛在网络，旨在实现制造服务化的新型制造模式和手段，有着 互联互通的制造能力支撑、互利共赢的制造产业生态、各司其职的 价值创造体系，可以帮助传统制造企业更好地适应信息经济时代发 4 展，更专注于“微笑曲线”两端，更快速地优化企业核心能力和市场竞 争力。云制造将依托工业互联网对制造业的发展形态、组织架构、 产业链、价值链带来颠覆性影响，成为信息经济时代制造业发展的 新常态。 2.2 5G 的发展概况 2.2 商用；《关于进一步扩大和升级信息消 费持续释放内需潜力的指导意见》要求进一步扩大和升级信息消费 力争 2020 年启动 5G 商用。 5 2.2.2 5G 产业发展趋势 5G 拉动相关产业经济价值，不同产业链环节企业发展态势良好。 在政策扶持和 5G 技术日益成熟的影响下，中国 5G 产业发展稳步推 进，企业发展态势良好，从规划环节、建设环节、运营环节到应用 环节各个不同产业链相关企业 技术发展和创新或成支撑内容提供商和垂直行业领域价值链进 一步成熟的关键。世界主要经济体正在加速推进 5G 商用落地，然 而，5G 标准和产业链还需完善，5G 的长期多样化服务需求也要求 7 5G 技术不断发展和创新。分析认为，广泛的 5G 普及路径为终端到 接入网，进而到内容提供商和垂直行业领域，无论是从网络连接、 个人应用场景的内容提供，还是大规模的行业应用场景支撑，5G 技 术的改进和创新都是推动相关领域价值链进一步成熟的关键。

基于泛在网络，旨在实现制造服务化的新型制造模式和手段，有着 互联互通的制造能力支撑、互利共赢的制造产业生态、各司其职的 价值创造体系，可以帮助传统制造企业更好地适应信息经济时代发 4 展，更专注于“微笑曲线”两端，更快速地优化企业核心能力和市场竞 争力。云制造将依托工业互联网对制造业的发展形态、组织架构、 产业链、价值链带来颠覆性影响，成为信息经济时代制造业发展的 新常态。 2.2 5G 的发展概况 2.2 商用；《关于进一步扩大和升级信息消 费持续释放内需潜力的指导意见》要求进一步扩大和升级信息消费 力争 2020 年启动 5G 商用。 5 2.2.2 5G 产业发展趋势 5G 拉动相关产业经济价值，不同产业链环节企业发展态势良好。 在政策扶持和 5G 技术日益成熟的影响下，中国 5G 产业发展稳步推 进，企业发展态势良好，从规划环节、建设环节、运营环节到应用 环节各个不同产业链相关企业 技术发展和创新或成支撑内容提供商和垂直行业领域价值链进 一步成熟的关键。世界主要经济体正在加速推进 5G 商用落地，然 而，5G 标准和产业链还需完善，5G 的长期多样化服务需求也要求 7 5G 技术不断发展和创新。分析认为，广泛的 5G 普及路径为终端到 接入网，进而到内容提供商和垂直行业领域，无论是从网络连接、 个人应用场景的内容提供，还是大规模的行业应用场景支撑，5G 技 术的改进和创新都是推动相关领域价值链进一步成熟的关键。

.......................................................................................192 10.1 项目价值总结................................................................................................. 在此背景下，行业亟需具备以下特性的解决方案：①开箱即用 的保险垂直领域 AI 能力；②与现有核心系统无缝对接的轻量化部 署方案；③持续自优化的业务知识图谱。这为 DeepSeek 智能体的 接入提供了明确的价值锚点—— 通过构建保险专属的 AI 数字员工 体系，在服务响应速度、风险识别精度、运营成本控制三个关键指 标上实现突破性改进。 1.2 DeepSeek 技术优势 DeepSeek 作为新一代 交通事故 ）提 升处理等级 3. 智能分配：基于坐席专长匹配度（历史相似工单解决率）进行路 由 实时辅助决策 在复杂咨询场景中提供： - ” ” 风险提示：当客户提及 退保 时自动计算现金价值并提示损失 - 话术建议：根据对话情绪变化推荐安抚话术（如检测到愤怒情绪 时触发《投诉处理话术库》） - 合规校验：实时核对销售话术是否符合银保监会《保险销售行为 管理办法》 持续学习机制