项目编号： DeepSeek 智能体开发通用 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景................................. .......................................................................152 1. 项目概述 DeepSeek 智能体开发通用方案旨在构建一套高效、灵活且可 扩展的智能化解决方案，以满足企业在复杂业务场景中对智能决 策、自动化处理和数据分析的需求。该方案基于先进的人工智能技 术，结合深度学习、强化学习以及自然语言处理等核心技术，能够 业务需求动态调整其行为模式，并支持多任务并行处理。此外，方 案特别注重系统的可扩展性和兼容性，确保智能体能够无缝集成到 现有的企业信息化系统中，降低实施成本。 在技术架构方面，DeepSeek 智能体开发通用方案采用分层设 计，主要包括数据感知层、智能决策层和结果输出层。数据感知层 负责从多种数据源中采集信息，包括结构化数据、非结构化数据以 及实时流数据；智能决策层通过机器学习算法和规则引擎对数据进

工业级无人机 环保行业应用通用方案 第一章 背景及需求 1.1. 应用背景及意义 现今，我国的工业建设与农业建设虽取得了很大成效，但是环境污染十分 严重，生态环境受到破坏，这对于我国经济的持续稳定发展带来了一定影响。 我国是一个人口众多的大国，加强环境保护是落实科学发展的重要举措。环境 是人类生存和发展的一个最基础的前提，可以说，不论是从人们的生存来看， 还是从生存的未来发展来 30km 图数一体数据链 30km 图数一体数据链包括机载端和地面端。主要功能是用于地面控制站 向无人机发送差分信息、控制指令、航路数据及接收无人机下发的状态信息、 任务载荷提供的图像信息等。 通用 产品尺寸 机载发射机：86×67×21mm 整机重量 机载发射机（含天线）：≤350g 地面接收机（含天线，不带伺服）：≤3kg 工作温度 -20~60℃ 存储温度 -40~70℃ 工作电压 制站向无人机发送差分信息、控制指令、航路数据及接收无人机下发的状态信 息、任务载荷提供的图像信息等。支持全向与定向天线无缝切换使用，兼容近 距离（不超过 5km）全向及远距离定向使用场合。 通用 产品尺寸 机载发射机：86×67×21mm 整机重量 机载发射机（含天线）：≤350g 地面接收机（含天线，带伺服）：≤6kg 工作温度 -20~60℃ 存储温度 -40~70℃ 工作电压

1 工业级无人机安防行业应用通用方案 第一章 应用背景及意义 1.1 应用背景 党的十九大以来，随着全面依法治国实践的持续推进，扫黑除 恶专项斗争进入了战略攻坚期。党的十八届三中全会在《中共中央 关于全面深化改革若干重大问题的决定》中提出，创新立体化社会 治安防控体系，并将其纳入全面深化改革的重要内容。习近平总书 记作出了“要加快社会治安防控体系建设，依法打击和惩治黄赌毒黑 拐骗 地面数据终端：直流 24V 射频功率 ≯310W（40dBm±1dBm） 射频带宽 15MHz 整机功耗 机载数据终端：≯60W 地面数据终端：≯25W（转台静止），≯80W（转台转 动） 通用接口 J30J 矩形连接器 射频接口 SMA 外壳 铝合金 调制方式 QPSK + SCFDE（单载波频域均衡） 信道纠错 LDPC1/2 工作频段 1432MHz 28 有效码率 上行：200kbps，下行：6Mbps

通过建立多位一体的综合应用系统，在轻型无人机小范围巡查、中小型无人机常态化 巡护、灾情侦查、灾后勘测以及中大型无人机（直升机）应急作业处置三个层次上，构建 高频次、全天候、应用丰富的应急救援通用航空智能监测网络，并与卫星、气象、视频等 “ ” 其他监测手段融合汇聚，实现 天空地 多维度监测预警。通过智能化的防灾减灾预警手 段，让林区火点无处遁形，实现早发现早处理，确保森林资源的安全，推动森林管护工作

工业级无人机 电力行业应用通用方案 1 第一章 背景及需求 1.1. 应用背景及意义 随着国内经济持续发展、外贸出口快速增长等因素拉动，2021 年我国用电 量实现两位数增长，全年社会用电量为 83128 亿千瓦时，同比增长 10.3%，两 年平均增长 7.1%。而为促进我国碳减排和体制机制平稳改革，国家有关部门颁 布《关于完善能源绿色低碳转型体制机制和政策措施的意见》，明确提出要为 30km 图数一体数据链 30km 图数一体数据链包括机载端和地面端。主要功能是用于地面控制站 向无人机发送差分信息、控制指令、航路数据及接收无人机下发的状态信息、 任务载荷提供的图像信息等。 通用 产品尺寸 机载发射机：86×67×21mm 整机重量 机载发射机（含天线）：≤350g 地面接收机（含天线，不带伺服）：≤3kg 工作温度 -20~60℃ 存储温度 -40~70℃ 工作电压 制站向无人机发送差分信息、控制指令、航路数据及接收无人机下发的状态信 22 息、任务载荷提供的图像信息等。支持全向与定向天线无缝切换使用，兼容近 距离（不超过 5km）全向及远距离定向使用场合。 通用 产品尺寸 机载发射机：86×67×21mm 整机重量 机载发射机（含天线）：≤350g 地面接收机（含天线，带伺服）：≤6kg 工作温度 -20~60℃ 存储温度 -40~70℃ 工作电压

程中发现的重大风险隐患及整改建议如下： （1）存在空口令、弱口令、通用口令或无身份鉴别措施，导致非授权人员可直 接访问系统，造成身份冒用、恶意篡改或窃取重要数据等严重后果。 整改建议：为每个可登录的账户设置符合要求的口令，禁用或删除弱口令账户； 设置的口令长度应不低于 8 位，并由大小写字母、特殊字符和数字无规律排列 而成；同时应定期排查空口令、弱口令、通用口令的使用情况，及时发现并阻 止账户口令违规行为，确保账户安全。 ....................................................................................... 3 2.2.1 安全通用要求指标...........................................................................................3 2 ...................................................................................... 31 D.1.1 安全通用要求部分.........................................................................................31 D.1

............................................................................................ 91  通用规范列表............................................................................................... _______ 2 数字化转型项目方案 二、业务现状 1. 总体应用现状 待补充 2. 各模块业务问题 2.1 设计 ，对于三维设计，目前面临着如下问题：  已经在着手整理标准件、通用件、外购件等模型，但是并不清楚每种模型应该采用的建模方法、需 要包含哪些属性，以及在 Windchill 如何存放；针对以上基础模型，采用目前 Windchill 的默认的功 能进行查找、装配非常繁琐，效率比较低； 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，实现数字化设计、数字化仿真、数字化制 造、数字化服务及数字化管理，未来以此为基础实现智慧化管理，具体实现以下模块的建设。 其中三维通用模型库、TOP-DOWN 协同设计、参数化/模块化设计、机电液一体化、MBD 三维 ________________________________________________________

介绍开发技术框架 及数据收 集 、 训练 、 部署 、 推理应用 等环 节的技术要点 ； 说明行业大模型 在医疗领域应用框架的各组件功能；通过实例给出大模型最佳实践建议。 其二， 介绍通用大模型评测框架的任务定义 、 数据准备和评测方法 ； 概 述 医疗 健康 领域大模型评测的科学性 、 安全 性 、 合规性 、 伦理道德等方 面， 并 列 举 中 文 医 疗 目录 03 医疗大模型评测 3.1 通用大模型评测框架 3.1.1.任务定义 3.1.2.数据准备 3.1.3.评测方法 3.2 大模型在医疗健康领域的评测概述 3.2.1.科学性：从通用能力到医学专业能力的提升 3.2.2.安全性：从潜在风险识别到安全输出保障 3.2.3.合规性：确保法律与行业标准的严格遵守 广泛覆盖医疗 领域的各个环节， 如辅助疾病诊断、精准 提供治疗建议、高效撰写医疗文书等， 致力于全面提升医 疗服务的效率与质量，推动医疗行业朝着智能化方向深度转型。 然而， 它们也面临一系列通用挑战。在基础设施 层面， 多数医疗机构缺乏高性能 GPU、充足的 存储资源以及高速稳定的网络连接， 这严重制约 了大模型的高效运行与部署。数据方面， 多源异构 医疗数据的整合极为复杂，

AI CITY 发展研究 1.1 “ 人工智能 + ”成为新 时期经济社会发展的 战略指引 . 1、人工智能技术快速演进实现关键跨越 人工智能芯片快速迭代助推新一轮 AI 浪潮 传统通用处理器（ CPU ）已经难以满足深度学习等高并发计算需求，AI 芯片通过架构创新实现了数量级的性能 跃升。高端 AI 芯片的突破更使得训练百亿参数大模型成为可能，直接推动了 ChatGPT 、Sora 多模态大模型推动人工智能从单一感知向全场景认知跃迁 大模型发展已经进入多模态融合阶段，多模态大模型融合了多种感知途径与表达形态，能够同时处理文本、图 像、语音等多种数据，并进行深度语义理解和交叉模态处理，是实现通用智能的重要路径。大模型从早期简单的子任 务模型组合模式，逐步转变为端到端跨模态统一特征表示，实现了原生多模支持，为人工智能与现实世界复杂信息交 互奠定了坚实基础。 AI CITY 发展研究报告 训练和应用筑牢算力基础 人工智能算法模型的训练与应用离不开智算中心的算力支撑。2024 年， 中国智能算力规模达 725.3 百亿亿 次/秒 （ EFLOPS），同比增长 74.1%，增幅是同期通用算力增幅（20.6%）的 3 倍以上；智能算力市场规模为 190 亿 美元，同比增长 86.9%。预计到 2025 年底，中国智能算力规模将达到 1037.3EFLOPS，较 2024 年增长 43%；中国人