更高效、更可持续、更有温度的新时代。 人工智能技术将重塑城市发展模式，带领人类进入智慧城市新阶段。报告 “ 提出 AI CITY ”是 AI 原生的智慧城市，代表了智慧城市的内核升级、建设路线升维、底层逻辑演进，提出的 “ 1234MNX” “ 参考架构具有可落地性，值得学界和业界借鉴参考。相信亦希望通过 AI CITY”的探索实 践，汇聚产业链各环节、各方的力量，通过感知、决策、执行等形成全面智能合力，构建具有竞争 2024 年增长 43%；中国人 工智能算力市场规模将达到 259 亿美元，较 2024 年增长 36.2% 1。高速增长的智能算力规模可为各类人工智能应用提 供坚实的算力基础。 高质量数据集量质齐升，持续丰富人工智能训练养料 国家数据局等 17 “ 部门联合印发的《 数据要素×” 三年行动计划（ 2024—2026 年） 》提出，强化场景需求牵 引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通。 施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势， 加快建设创新型国家和世界科技强国。 2018 年 4 月 《高等学校人工智能创新行动 计划》（教技〔 2018〕3 号） 教育部 “ 明确了 人工智能+X”复合专业培养新模式，推 动高校在人工智能领域的创新和发展，为我国 人工智能产业的发展培养更多的人才和技术 支 持，推动人工智能技术的应用和推广。 2020 年 7 月 《国家新一代人工智能标准体 系 建 设 指 南 》

实时推荐机制，能够根据用户的实时行为和反馈，动态调整推荐结 果，提供更加及时和精准的推荐服务。 系统核心算法： 1. 协同过滤算法：基于用户行为数据，推荐 相似岗位； 2. 内容基于推荐算法：基于岗位描述和用户技能，推 荐匹配岗位； 3. 混合推荐算法：结合协同过滤和内容基于推荐， 提高推荐精度； 4. 模型优化技术：特征选择、模型调参和集成学 习，提升模型性能； 5. 实时推荐机制：根据用户实时行为和反 依赖关键词匹 配，忽视综合素质评估 - 信息过载导致重要信息遗漏 - 推荐算法僵 化，难以应对新兴岗位需求 - 缺乏多样性招聘的有效工具 这些局限性凸显了在人力资源领域引入更智能、灵活的岗位推 荐系统（如 DeepSeek）的必要性。通过深度学习和大数据分 析，DeepSeek 能够更全面地评估候选人，灵活应对不同招聘需 求，并有效提升招聘的多样性和精准度。 3.3 人力资源数据分析的需求 在人力资源管理的各个场景中，都能够 通过数据驱动和智能分析，帮助企业实现更加高效和精准的管理决 策，从而提升整体运营效率和员工满意度。 4.1 岗位匹配与推荐 在人力资源管理领域，Deepseek 技术的引入为岗位匹配与推 荐提供了全新的解决方案。通过大数据分析和机器学习算 法，Deepseek 能够高效地处理海量简历和岗位信息，实现精准的 人才匹配。具体而言，Deepseek 系统首先会对候选人的简历进行 深

员失踪搜索、犯罪现场拍摄、应对重大交通事故、打击野生动物偷猎以及边境和沿海检查等情境中扮演重 要角色。 该部门目前初步使用大疆的 Inspire 无人机，装备热成像和 4K 摄像头。该项目的成立将会进一步推 动英国其他地区的无人机部署计划。智囊团 Reform 在 2017 年年初的时候推荐警用无人机能够替代传统 人力巡逻，并未在未来不断地降低巡逻人员数量。 图 31 英国使用无人机进行巡逻 第 CY，提据一定的迎角便可查出它的升力系数。如果机翼前缘稍上抬，翼弦同气流有一个不大的迎 角，机翼产生的升力会更大些。一般上下不对称的翼型在迎角等于 0 度时，仍然产生一定的升力，因此升 力系数在 0 度迎角时不为零，只有到负迎角时才使升力系数为零。对称翼型在 0 度迎角时不产生升力，升 力系数为 0。升力系数为零的迎角就是无升力迎角 ɑ0。从这个迎角开始，迎角于升力系数成正比，升力系 数曲线成为一根向上斜的直线。当迎角加大到一定程度以后，如图中 流中，滑翔机可像老鹰展翅那样平飞或升 高，通常称为翱翔。 图 68 测绘滑翔机 2.1.1.6 滑翔机飞行基本原理 飞机必须以升力克服重力，以推力克服空气阻力才能飞行。升力主要由环量产生，亚音速飞机翼型 （机翼横截面）大多上下近似对称以减小阻力，而滑翔机的翼型通常都采用类似克拉克 Y 翼型（典型的上 凸下平），这样可以使无动力的滑翔机产生的升力更大，升阻比增加，滞空时间变长。 滑翔机没有引擎的动力，它可以靠四种方式升空：

10— 强化区域联动发展， 建设协同创新产业体系，需要聚力“ 高质 量” 协同， 打造强劲活跃增长极， 推进基础设施互联互通， 加 快公 共服务便利共享， 以一体化的应用场景建设， 实质性推 进长三 角 一体化， 展现“ 高质量发展看无锡” 的底气。 — 11— 第二部分 总体思路 一、 指导思想 坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导， 深入 贯彻总书记视察江苏重要讲话指示精神， 实现社会治安“全域覆盖、全网共享、全时 可用、全程可控” 。应急方面， 依托应急指挥系统， 应急事件 处 理有效率达 90%以上。 政务服务“ 一网通办”。深化“ 互联网+政务服务”， 持续推 进 “ 一网通办”“ 一件事一次办” 等政务服务改革，提升政务服务 平台 整合能力， 优化行政审批服务流程、规范网上办事标准、 创新 审批服务方式， 推动市民办事环节更简、时间更短、跑 动次数 一数融产”促进领域和部门间的协同。 行业应用。 优化提升新型智慧城市的行业应用成果， 在 城 市治理方面， 持续提升公共安全、智慧交通、智慧水利、 生态 环保、智慧城管等行业应用； 在政务服务方面， 持续提 升行政 服务审批和政务办公等领域应用； 在市民服务方面， 重点提升 智慧教育、智慧医疗、智慧社区、智慧养老以及“ 灵 锡”APP 等创 新应用； 在产业发展方面， 持续提升智慧港口、 智慧物流、智

来购买行为，帮助 企业提前制定营销策略，从而在市场竞争中占据有利地位。 综上所述，CRM 系统在现代企业中的重要性不言而喻。它不 仅能够帮助企业更好地管理客户关系，还能通过数据驱动的方式提 升企业的市场竞争力。而引入 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 而为客服团队提供精准的推荐话术与解决方案，减少人工干预，提 升服务响应速度与质量。 其次，项目将构建个性化的客户画像与预测模型。基于 DeepSeek 的深度学习算法，企业能够更准确地分析客户行为模 式，预测客户的购买意向、流失风险及交叉销售机会。通过动态更 新客户画像，销售与市场团队可以制定更具针对性的营销策略，提 升客户转化率与忠诚度。例如，模型可以根据客户的浏览历史、购 买记 的变 化趋势，最终确定了一个平衡性能和效率的配置。丢弃率的设置则 通过实验验证，选择了一个能够有效防止过拟合的值。正则化强度 的调整则基于 L2 正则化方法，通过控制权重衰减系数，进一步提 升模型的泛化能力。 在调整过程中，我们重点关注以下几个核心指标： - 训练损 失：确保模型在每个训练周期中的损失值稳步下降。 - 验证集准确 率：监控模型在未见数据上的表现，避免过拟合。

泛在化的教育资源，智能化推送 教育公平 城乡、区域差距较大 通过技术手段缩小差距 教师角色 知识传授者 学习引导者和促进者 教育管理 经验驱动 数据驱动 总之，教育信息化 2.0 是教育领域的一次深刻变革，它不仅推 动了教育技术的进步，更带来了教育理念和模式的创新。通过技术 赋能，教育信息化 2.0 为实现教育现代化提供了强有力的支撑。 2.2 教育信息化 2.0 的发展历程 教育信息化 2.0 的发展历程可以追溯到 人工智能素 养等。这些问题需要在未来的政策制定和实施过程中得到进一步解 决。 总的来说，中小学人工智能应用政策的背景可以概括为：国家 政策的引导、地方政策的落实、国际经验的借鉴以及具体实践的推 动。这些因素共同构成了中小学人工智能应用政策的基础，为未来 人工智能技术在教育中的深入应用奠定了坚实的基础。 3.1 全球人工智能教育政策概览 随着全球范围内人工智能技术的迅猛发展，各国纷纷将人工智 明确提 “ 出要 实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课 ” 程，逐步推广编程教育 ，这标志着中国中小学人工智能教育正式 进入国家战略层面。此后，教育部相继出台了一系列政策文件，推 动人工智能教育在中小学的普及与发展。 2018 年，教育部发布《教育信息化 2.0 行动计划》，进一步 “ ” 强调要 推动人工智能、大数据等新技术在教育领域的创新应用 ， “ 并提出要 在

作用将进一步加强。 制造业是实体经济的重要支撑，是经济发展实现就业创造的重 要保障。改革开放以来，飞速发展的劳动密集型制造业成为我国就 业创造最重要的部门。我国制造业作为实体经济的核心支柱，在推 4 动经济增长、创造就业机会方面发挥了举足轻重的作用，制造业的 稳固发展不仅提升了我国经济的整体竞争力，也为社会的稳定和发 4 展提供了强有力的支撑。 如上所述，制造业在全球经济中扮演着至关重要的角色，然 和回收流程，从而提高资源的循环利用率。 4.提高全球化进程中我国的制造业竞争力 人工智能的应用可以提高我国制造业的竞争力。一方面，将人 工智能应用到制造业可以提升我国在全球价值链中的地位。通过提 升制造业的智能化水平，帮助制造业企业实现生产过程的数字化， 推动我国制造业向更高端、更精细的方向发展，推动我国制造业实 现产业升级和转型。根据世界知识产权组织数据， 中国创新指数 已 从 2011 习近平总书记在十九届中央政治局第三十四次集体学习、2023 年中 央经济工作会议等重要会议上多次强调推动制造业产业数字化，推 进科技引领产业转型升级。2024 年 1 月， 习近平总书记在二十届中 央政治局第十一次集体学习时进一步强调， “要及时将科技创新成 ” 果应用到具体产业和产业链上，改造提升传统产业 ， “要围绕推 进 12 ” 新型工业化和加快建设制造强国 。制造业与人工智能深度融合 已 成为我国重要发展战略。

大模型 的应用还为保险公司带来了新的盈利模式，如通过数据分析和预测 服务为客户提供增值服务，进一步提升市场竞争力。未来，随着 AI 技术的不断成熟，AI 大模型在保险行业的应用前景将更加广阔，推 动行业向智能化、精细化方向持续迈进。 1.3 本文目标与结构 本文旨在深入探讨人工智能大模型在保险公司行业场景中的应 用方案，通过具体的案例分析和实施路径，为保险公司提供切实可 行的技术解 强客户体验，最终实现业务的持续增长和竞争力的提升。AI 大模型 的应用是保险公司适应数字化时代，实现智能化转型的重要步骤。 2.1 定义与核心功能 保险公司 AI 大模型的应用旨在通过先进的人工智能技术，提 升保险业务的效率、精准度和客户体验。AI 大模型在保险行业的定 义可以理解为一种基于海量数据训练的强大算法模型，能够处理复 杂的保险业务场景，包括风险评估、客户服务、理赔处理、产品设 计等。其核心功能主要集中于以下几个方面： 技术与数据需求 在保险公司行业中，AI 大模型的成功应用离不开强大的技术与 数据支持。首先，技术层面需要构建高性能的计算基础设施，包括 大规模分布式计算集群和 GPU/TPU 加速器，以应对模型训练和推 理过程中海量数据的处理需求。同时，深度学习框架的选择至关重 要，如 TensorFlow、PyTorch 等，这些框架能够提供灵活的模型 构建和优化工具，支持快速迭代和部署。 在数据处理方面

从数据安全防控 、 伦 理合 规 建 设 、 技 术 可 靠 性 与 风 险 监 控 、 监 管 与 评 估 体 系 建 设 等 方 面 提 出 风 险 防 控 措 施 ； 阐 述 提 升 医 疗 健 康 行 业 大 模 型 专 业 性 的 多 种 方 式 ； 说 明 大 模 型伦理与法规对 齐的方法 ； 强调 行业人 才在大模型能 力提升和 风险防控 中的 重要作 用及相关培养措施。 限 。 自 20 17 年 由 Google 团 队 提出的 Transformer[1] 模 型 架 构 以 来 ， 模 型 的 参 数 规 模 和 理 解 能 力 得 到 了 大 幅 度 的 提 升 ， 同 时 GPT（ Generative Pre- trained Transformer）[2]这种生成式预训练架构的出现，为文本生成领域带来了革命性的进展[3]。 GPT 及 其 后 续 版 接着评估不同病因的可能性， 最后提出最 有可 能的诊断。通过这种方式，每个步骤都可以被单独审查和验证，从而减少整体推理过程中的错误。 (2) 证据积累： CoT 允 许 模 型 在 推 理 过 程 中 累 积 和 整 合 多 轮 对 话 中 的 证 据。 这 包括病人的 历 史记 录 、 实 验室 测 试结果、影像学检查等。模型可以根据这些证据逐步构建出 一 个更加完整和准确

的中医药智能诊断和健康管理系 统，并在医疗机构中推广应用。 - 效果评估与优化：通过实际应用 反馈，不断优化系统性能和服务效果。 总之，中医药健康产业引入 DeepSeek 应用方案，不仅能够提 升中医药的科学化和现代化水平，还能为患者提供更加精准和个性 化的健康服务。这一方案的实施，将为中医药健康产业的可持续发 展注入新的动力，同时也为人工智能技术在医疗健康领域的应用开 辟了新的路径。 技术还具备高度的可扩展性和定制化能力， 能够根据不同企业的需求进行灵活调整。例如，在大型中医药企业 中，DeepSeek 可以帮助构建全面的数据分析和决策支持系统；而 在中小型医疗机构中，它则可以作为辅助诊断和治疗推荐工具，提 升医疗服务水平。  数据安全性：DeepSeek 采用先进的加密技术和访问控制机 制，确保数据的隐私和安全。  系统稳定性：通过分布式架构和容错机制，DeepSeek 能够在 高并发场景下保持稳定运行。 还具备智能推荐功能，基于用户的历史数据 与偏好，为其推荐个性化的中医药产品或服务。例如，根据用户的 体质特征与健康需求，推荐适合的保健药方或食疗方案；根据用户 的消费习惯与市场趋势，推荐热销的中药材或保健品。这种智能推 荐不仅提升了用户体验，还促进了中医药产品的市场推广。 DeepSeek 还提供了可视化分析工具，能够将复杂的中医药数 据以图表、热力图等形式直观展示，帮助用户更好地理解数据背后 的规律与趋势