高医疗服务 的效率。 此外，DeepSeek 技术还可以与现有的医疗信息系统无缝集 成，支持多种数据格式和协议，确保其在医疗健康场景中的广泛应 用。通过不断迭代和优化，DeepSeek 技术有望成为医疗健康领域 的重要技术驱动力，为患者、医生以及医疗机构带来显著的效益提 升。 1.3 引入 DeepSeek 技术的潜在优势 在医疗健康场景中引入 DeepSeek 技术具有显著的潜在优势， DeepSeek 在医疗影像分析中的应用不仅限于上述领域，还可 以扩展到更多复杂的医学影像处理任务，如心脏超声、骨骼 X 光片 等。通过不断优化模型和引入更多高质量的医疗影像数 据，DeepSeek 有望在未来成为医疗影像分析领域的重要工具，显 著提升医疗诊断的整体水平。 2.1.1 自动识别与诊断 在医疗影像分析领域，DeepSeek 技术的自动识别与诊断功能 具有显著的潜力和实际应用价值。通过深度学习算法，DeepSeek o 药物：咨询医生是否需要调整现有药物剂量。 通过这种方式，DeepSeek 不仅能够帮助患者更好地管理自身 健康，还能为医生提供有价值的参考信息，从而优化治疗方案。这 种个性化的健康建议模式，有望在未来的医疗健康领域发挥重要作 用，提高患者的健康水平，降低医疗成本。 2.3 电子病历与档案管理 在医疗健康领域，电子病历（Electronic Health Records, EHR）

数据显示，2024 年中国无框力矩电机市场规模约为 2.04 亿元，同比增长 13.20%，其中协作机器人市场需求占比 约为 70%，预计 2025 年中国无框力矩电机市场规模有望超过2.4 亿元，到 2028 年市场规模将有望超过 5.4 亿元（未将人 形机器人市场计算在内）。 图表 10 2016-2028 年中国无框电机市场规模及预测(单位:亿元，%) 5.42 80% 70% 。到 2024 年末，智元 机器人、宇树科技、优必选、傅利叶、众擎机器人等人形机器人厂商已实现出货。随着人形机器人从实验室逐渐走向 量产，相关核心零部件产业有望迎来发展新契机。六维力/力矩传感器作为能输出全面力觉信息的核心零部件，有望搭 乘人形机器人的“东风”，进入爆发成长期。目前，六维力传感器的代表性外资厂商有 ATI、Kistler、 Robotiq、 OptoForce、OnRobo 数据显示，2024 年中国一体化关节模组市场规模约为 8.31 亿元，同比增长22.90%，其中协作机器人市场需求占 比约为 70%，预计 2025 年中国一体化关节模组市场规模有望超过 10 亿元，到 2028 年市场规模将有望超过 22 亿元（未 将人形机器人市场计算在内）。 图表 17 2016-2028 年中国一体化关节模组市场规模及预测(单位:亿元，%) 25 20 15 10 5 0

远期减排潜力双高领域，技术路径呈 现明显阶段性特征：2035 年前将以高炉 - 转炉系统节能改造和废钢 - 电炉短流程发展为主；2035—2040 年 厚 间，氢基直接还原炼铁有望在成本突破后进入大规模应用阶段，成为深度脱碳的核心路径；2050 年后，钢 铁 CCUS 将成为实现碳中和的关键托底技术。水泥行业在 2030—2040 年进入技术结构转型期，大批旧窑 年左右实现达峰，预计到 2060 年工业部门 CO2 总排放降低 至 3~18 亿吨。中国工程院《我国碳达峰碳中和战略及路径研究》报告显示，在低排放情景下，全国 CO2 总 排放量有望于 2027 年左右达峰。其中， 工业领域的 CO2 排放 预计在 2025 年左右达峰，达峰时的直接排放约 为 52.4 “ ” 亿吨左右。工业部门达峰后， 十五五 期间 “ ” 惰性阳极技术 （1）技术现状、瓶颈和挑战 惰性阳极技术是指电解过程中采用不消耗或消 耗极为缓慢的阳极替代传统的炭素阳极，从而消除 与炭阳极有关的排放， 相比传统生产工艺， 采用 惰 性阳极技术有望降低吨铝碳排放 15% 以上。在 铝电 解领域， 若使用电力为清洁电力， 惰性阳极 技术有 望实现铝电解过程的零排放。 惰性阳极技术仍处于工业化应用开发的起步 阶段， 许多关键材料性能问题尚未解决，

人。据不完全统计，2021 年 电力行业共发生电力人身伤亡事故 27 起，造成死亡 29 人。因此，未来随着电 力巡检自动化应用渗透率持续提高，我国电力行业发生事故概率也将降低，电 力作业和巡检固有的高危行业特性也有望被改变。 1.1.1. 电力行业国家相关政策 2022 年是电力巡检系统行业发展过程中非常关键的一年，首先，从外部宏 观环境来讲，影响行业发展的新政策、新法规都将陆续出台。转变经济增长方 式 泛在物联网通过运用“大云物移智链”等核心信息技术，实现电力系统各个环节 的信息互通，大幅提升数据采集效率及自动获取能力。“两网”的融合为新型智 能巡检手段（如输电线路可视化监拍图像智能分析技术）奠定了必要的设备和 系统基础，有望推动智能运检的应用渗透率提升，带动电力智能运维行业快速 发展。 1.1.2. 智能电网建设现状及意义 传统电力检修方式存诸多痛点，“状态检修”策略是未来趋势。传统电力运 维方式主要通过人工及

战。 安全与隐私的考量推动了无人机识别与追踪技术的革新，确保飞行器的合法 合规使用。5G 的高速传输与物联网的实时连接，为低空管理与服务提供了智 能 化监控手段。随着技术演进，低空经济有望在环境监测、电力巡检、地质勘 查等 领域大展身手。然而，这也对行业监管、飞行权限管理及公众对空域安全 的认知 提出更高要求。未来，行业需在快速发展与风险管理间找到平衡，构建 3 和谐共生 的 控能力 得 到大幅提升，进一步拓展了其在搜索与救援、物流配送等领域的应用。同 时，新 型材料与能源技术的结合，如太阳能充电和轻量化结构设计，正推动飞 行器续航 与作业效率的革命。未来，低空经济有望在城市空中交通、环境监测 及影视拍摄 等更多场景中大显身手，实现更加多元化和智能化的运营模式。 4、指挥系统智能化：提升整体效能 智能化的指挥系统是提升低空经济产业链整体效能的关键。这一系统集成了

针对特定行业或岗位设置不同的筛选权重，进一步提升匹配精度。 通过上述流程，Deepseek 技术能够高效完成简历筛选任务， 并为 HR 提供清晰、可操作的筛选结果。未来，随着技术的不断迭 代和优化，Deepseek 有望在更多领域得到应用，成为企业人力资 源管理的核心工具之一。 2.1 Deepseek 技术简介 Deepseek 技术是一种基于人工智能的智能筛选系统，其主要 功能是通过对大量数据的快速处理和分析，实现高效、精准的信息 资源配置方面的潜力。 综上所述，Deepseek 技术在简历筛选方面的应用是技术上可 行的，并且具有显著的优势，能够有效提升招聘效率和质量。通过 进一步的技术优化和应用推广，Deepseek 有望成为人力资源管理 中不可或缺的工具。 4.1.1 技术成熟度 在探讨 Deepseek 技术在人力资源管理中筛选简历的技术成熟 度时，首先需要评估其在数据处理、自然语言处理（NLP）、机器 引入 Deepseek 后，企业可以通过自动化筛选简历来大 幅减少人力成本。根据初步估算，一个中等规模企业每 年用于简历筛选的工时成本约为人民币 10 万元，而使用 Deepseek 后，这一成本有望减少 50%以上。 o 此外，Deepseek 的高效筛选还能提高招聘质量，长期 来看可以减少因人员不匹配产生的再招聘和培训成本。 综上所述，尽管引入 Deepseek 需要一定的初始投资，但从长

力，提升公共服务质量，进而增强市民的满意度和幸福感。这一技 术的应用，不仅能够解决当前城市治理中的痛点，还能够为未来的 智慧城市建设奠定坚实的基础。通过不断的优化和迭 代，DeepSeek 模型有望成为政务城市治理中不可或缺的重要工 具。 1.1 背景与意义 随着城市化进程的加速，城市治理面临着前所未有的挑战。传 统的事件处理方式依赖于人工巡查和市民反馈，这不仅效率低下， 而且在面对 的智能化水平，近年来，人工智能技术在城市管理中的应用逐渐成 为研究热点。DeepSeek 模型作为一种先进的人工智能算法，具有 强大的数据处理能力和高效的事件识别能力，将其接入政务城市治 理系统，有望显著提升事件处置的效率和精准度。 首先，DeepSeek 模型能够通过实时数据流分析，快速识别城 市中的异常事件。例如，交通拥堵、环境污染、公共设施损坏等问 题，可以通过模型的分析得到及时预警和处理。这种自动化的处理 资源调度响应时间 15 分钟 8 分钟 -46.7% 舆情预警准确率 65% 85% +30.8% DeepSeek 模型的实际应用已经证明了其在高复杂度场景下的 高效性与可靠性。通过持续优化与升级，该模型有望成为政务城市 治理领域的重要技术支撑，显著提升城市管理效率与公众满意度。 3.1 DeepSeek 模型的基本原理 DeepSeek 模型是一种基于深度学习的智能处理框架，旨在通 过数据驱动

。 然而，AI 预测的化合物仍需通过实验验证，在临床试 验方案设计上仍面临复杂的医学、伦理和法规挑战， 且临床试验的设计和执行仍高度依赖人工经验，无法 完全替代 人工精细设计。尽管如此， AI 有望将药物 研发周期从 10-15 年缩短至 5-8 年，为制药公司带 来显著的商业价值。 健康管理：基于 AI 的智能健康监测设备及配套 数据分析技术已较为成熟。这些设备能实时采集用户 的生理数据，经由 的精准度仍有待提高。虽则整体市场接受度较高，但 用户对 AI 建议的信任度有限。此外，个人健康数据 的采集和分析涉及用户隐私，必须符合相关法规（如 GD- PR、HIPAA）。随着技术的进步， AI 有望在未 来提供更多定制化的健康管理服务，释放商业价值。 总体而言， AI 在医疗健康行业的部分应用场景 已经达到了较高的成熟度，特别是在智慧医疗和医药 研发领域，展现了显著的技术可行性和商业价值。而

为了应对这些挑战，各城市正在积极探索和应用新技术。其 中，人工智能（AI）作为现代科技的代表，对提高城市轨道交通的 管理效率和服务水平具有极大的潜力。AI 技术能够实现对客流预 测、设备监测、线路优化等多方面的智能化管理，有望在降低运营 成本、提升服务质量方面发挥重要作用。 以下是城市轨道交通行业现状的主要特点：  高成本： o 建设和运营费用高昂，需长期投入。  大客流： o 高峰期客流量剧增，部分线网超负荷运转。 高峰期客流量剧增，部分线网超负荷运转。  设施老化： o 部分老旧设施影响安全与服务质量。  技术滞后： o 老旧系统难以满足现代化需求。 通过信息技术与 AI 技术的深度融合，未来城市轨道交通行业 有望实现智能化转型，从而优化资源配置、提升乘客体验，并促进 可持续发展。 1.2 AI 大模型的定义与应用背景 在当今快速发展的科技背景下，人工智能（AI）大模型的定义 与应用日益受到重视。AI 大模型通常指的是训练时使用海量数据的 图表展示数据来源分析可以帮助更直观地理解各类数据的获取 方式及其关联。 综上所述，经过系统分析和整合，城市轨道交通行业 AI 大模 型的数据来源覆盖了多个方方面面。通过合理规划数据的获取渠道 和协作伙伴，有望为 AI 大模型的应用提供强有力的支持，从而提 升城市轨道交通的运营效率和乘客体验。加强数据整合与应用，能 够在更高层次上实现智能交通的目标。 3.1.1 站点与车辆历史数据 在城市轨道交通

基于图的索引结构和高效相似度计算，加速查询 综上所述，Deepseek 岗位推荐系统在算法准确性与效率方面 均表现出色，能够为用户提供实时、精准的岗位推荐，具有较高的 技术可行性。通过持续的优化和更新，系统有望在未来的应用中进 一步提升性能，满足更多复杂的业务需求。 5.2 经济可行性 在评估 Deepseek 岗位推荐系统的经济可行性时，首先需要考 虑的是系统的初始投资成本和长期运营成本。系统的开发可能需要 综上所述，尽管 Deepseek 岗位推荐系统的初期投入可能较 大，但从长远来看，其带来的成本节约和收益增加是显而易见的。 因此，从经济角度出发，引入 Deepseek 岗位推荐系统是可行的， 有望为企业带来显著的经济效益。 5.2.1 成本效益分析 在考虑引入 Deepseek 岗位推荐系统的经济可行性时，成本效 益分析是至关重要的。首先，系统的初期投资主要包括软件开发和 硬件采购。 稳定运 行。 综上所述，Deepseek 岗位推荐系统在操作可行性方面具备较 高的潜力。通过与现有系统的集成、高效的数据处理能力、自动化 的工作流管理、严格的安全保障以及简化的运维流程，系统有望在 企业人力资源管理中发挥重要作用，提升招聘效率和员工满意度。 5.3.1 用户友好性 在 Deepseek 岗位推荐系统的设计中，用户友好性是其成功实 施的关键因素之一。系统界面需简洁直观，确保用户能够轻松地找