术 咨 询 有 限 公 司 ， 广 州 ５１００４０） 【 摘 要 】 在 数 字 化 设 计 建 造 技 术 发 展 过 程 中 ， 由 于 信 息 架 构 、 管 理 层 级 、 工 作 模 式 的 差 异 ， 在 二 三 维 设 计 成 果 的 施 工 阶 段 承 接 、 安 装 信 息 在 运 维 阶 段 的 承 接 等 方 面 较 难 在 参 建 方 间 形 成 良 性 闭 环 。 配 套 的 工 法 设 备 实 现 数 字 化 成 果 的 直 接 转 化 。 采 用 基 于 离 散 化 的 数 据 管 理 模 式 ， 在 标 准 数 据 共 享 下 采 用 各 阶 段 分 层 独 立 管 理 、 层 间 编 码 互 通 的 方 式 ， 兼 顾 多 平 台 间 的 独 立 性 与 互 通 性 ， 实 现 数 字 化 设 计 成 果 的 全 过 程 无 缝 承 接 与 产 业 引 言 经 过 多 年 数 字 化 设 计 建 造 全 过 程 工 程 实 践 ， 三 维 ＢＩＭ 相 关 技 术 已 逐 步 成 熟 ， 多 个 应 用 难 点 通 过 集 中 攻 关 已 取 得 一 定 的 成 果 。 如 在 设 计 阶 段 ， 通 过 三 维 ＢＩＭ 平 台 及 二 次 开 发 ［ １］ ， 能 完 成 满 足 加 工 精 度 的 建 造 信 息 模 型 。 在 钢

创 新 模 式 模 式 思 维 方 式 思 维 方 式 消费者需求 业 务模 式 创 新 企 业 整体思 维 方 式 升 级 是 企业数 字 化 变 革 实 现 的 最 终 形 态 … 要 求 传 统 企业培 养 并 形 成 以 消 费 者 为 导 向 、 开 放 、 创 新 、 包 容 等 为 核 心 内 容 的 数 字 化 思 维 消费者导向的业 务模 式 创 对于数字化定义是一个从工具到业 务，再到思 维 方 式 的发展过 程 数字化定义： 源于信息化发展，依托 O20 、 生态系统、物联网、大数据、云技术、移动终端等新兴数字化技术，通过 技术创 新 与业 务模 式 创 新的相互融合，提升 企 业 综合能力，满足消费者需求的 一 种全新思 维 方 式 新兴数字化技术工具应用 是 企业数 字 化 变 革 的 基 础 支 撑 … 既 包 含 信 息 化 技 转型 互联互动 体验提升 为满足消费者需求的快速变化，高绩效企 业 往往在六个方 面进 行创 新升 级 乙 方 企 业 创 新 模 型 · 商业 模 式 创 新是对企 业 内 部以及销 售流 程 进行改 造，以加快流程速度， 业 务模 式 提高流程效益 创 新 . 致力于增强与消费者 / 客户的 产品创 新 服务创 新 互动的个性化服务的创新

维度 传统 Al ( 如 ChatGPT, 图像识别 ) 具身 Al ( 如家庭机器人，自动驾驶 ) 环境 静态、封闭的数字世界 动态、开放的物理世界 输入 单一或特定模态 ( 文本、图片 ) 多模态、实时传感器数据流 输出 数字信号 ( 文本、标签、概率 ) 物理动作 ( 移动、抓取、说 话 ) 目标 模式识别、内容生成 在环境中完成具体物理任务 学习 基于大规模静态数据集 通过与环境的实时交互和试错 黄仁勋表示，人工智能的下一个浪潮是具身智能。英伟达发布多模态具身智能系统 VIMA, > 2023 年，李飞飞等提出 VoxPoser 系统，将大语言模型 (LLM) 接入机器人。 > 2023 年，英国 EngineeΓed Arts 为 Ameca 接入 GPT:3/4 增强了其语言的灵活性并增强了其面部表情 , > 2023 年，中国傅利叶推出 GR-1 通用人形机器人，多模态大模型、高度仿生的躯干构型、拟人的运动控制；宇树科 具身智能的核心技术 □ 具身智能的三大核心要素 > 本体：智能体的物理载体，具备感知、运动和操作能力。本体的形态和功能直接影响智能体的任务执行能力。 > 智能：负责感知、理解、决策和控制的核心模块，通常由多模态大模型 ( 如 LLM 、 VLM) 驱动。通过整 合视 觉、语言、触觉等多种模态数据，生成适应环境的行动策略。 > 环境：智能体交互的物理世界，包括动态变化的场景和任务目标。环境的复杂性和不确定性要求智能体具备

非结构化数据存储 ( 文本、文档、图片、图像等 ) — 一 向量引擎 A P S A R A 云 栖 大 会 Lindorm 一站式车联网数据平台 多模态 半结构化 + 非结构化 数据 向量 + 标量 语言大模型 + 多模态大模型 AI 服 务 模型服务 ( 灵积、魔搭 LLM 、 Embedding) ( 异构算力 :GPU+CPU) 20% 成本 2-10 倍压缩，冷热分离 实时 写入 SQL 动态列 稀疏表 行级 TTL 多版本 以宽表呈现的逻辑试图 (CREATE TABLE DemoTable) column5 …… column100 倒排索引 ( 标量 + 全文 ) VehicleID, vector_column(type=vector) ) 搜索引擎 向量引擎 A P S A R A 云 栖 大 会 多模在线宽表 column101 …… 列存索引 CREATE INDEX idx2 USING COLUMNAR ON DemoTable; 列存引擎 CREATE TABLE

理以及 Spark- Streaming 实时计算方式，实现实时数据采 集； 通过 Flume 实现批量数据采集； 数据存 储 ： 提供主流关系型数据库以及 HDFS 分布式多冗余存 储 ，支持动态扩缩容 可视化： 提供可配置数据源组件 ，处理组件 ，终端组件 ，用 户可自定义工作流 ，实现采集任务 提供任务监控供用 户查看工作流 执行情况 关系 型数 据库 内存 数据 库 Hive Hbase 模型算法库 可视化建模 数据迁移 数据分析 数据处 理 机器学习 复杂任务简单化 产品具有多任务关联功能，对于复杂任务，可拆分多 个子任务后关联，用 户管理 子任务，大大降低复杂度。 更可建立公共子任务，减少重复工作量，提高效率 任务定时 对于业务算法要求每天定时执行，或者在每天 晚上凌晨空闲时执行，产品提供各类型定时功 组件可自由插拔组合，用 户可根据实 际应 用 场 景配置，更提供定制化组件开发服务，为用 户 量身订造自有组件 多租户空间资源隔离 本产品与我司的多租户权限管理相结合，可实现 租户间资源隔离及存 储 空间隔离，既保证了平台 资源的合理分配及使用 ，也保障了用 户 私有信息 的安全 智能调度——定位与特色 2 Par t

大模型作为 CRM 的核心 技术，不仅能够提升客户互动的质量，还能通过数据驱动的洞察优 化营销策略和客户服务。 DeepSeek 大模型的优势在于其强大的数据处理能力和精准的 预测分析。通过整合多源数据，包括客户行为数据、交易历史、社 交媒体互动等，DeepSeek 能够生成全面的客户画像，帮助企业更 好地理解客户需求和行为模式。此外，其自学习能力使得模型能够 持续优化，适应不断变化的商业环境。 交互体验的智能化：通过自然语言处理技术，实现智能客服、 个性化推荐等功能，提升客户满意度。 据统计，采用大模型技术的企业在客户留存率上平均提升了 15%，营销转化率提高了 20%以上。例如，某金融企业在引入大模 型技术后，通过精准预测客户的贷款需求，成功将贷款申请转化率 从 12%提升至 18%。与此同时，客户的平均生命周期价值（CLV） 也显著增加。这些数据充分证明了大模型技术在 CRM 领域的巨大 到智能驱动的转变，提升客户满意度和业务竞争力。 2.2.1 数据处理能力 在客户关系管理（CRM）系统中，数据处理能力是决定其效能 的核心要素之一。传统的 CRM 系统在处理海量数据时往往面临诸 多挑战，如数据清洗效率低下、实时分析能力不足、以及无法有效 处理非结构化数据等。引入 DeepSeek 大模型后，这些问题得到了 显著改善。DeepSeek 大模型凭借其强大的自然语言处理（NLP）

三层机箱式交换机：6x 业务插槽，含 346G 引擎，20x 千兆 PoE 电口，4x miniGBIC 端口模块，875w 冗余电 源，十年免费保换服务，具体参数及要求详见附件 10 台 光纤模块 千兆多模 SX 光纤模块，LC 接头（与交换机同一品 牌，原厂原装产品） 100 个 汇聚交换机 HP 或 CISCO 或 JUNIPER 二层网管交换机：20 口千兆电口，4 个双功能定制端 JFBX-241024 9 个 ST 适配器 GCI（美国） FTC-2420-ST 132 只 光纤尾纤 GCI（美国）5M LC-ST 多模跳线 50 对 数据点 GCI 或 AVAYA 或 LINKBASIC（￠0.51MM）超五类 网线、多模光纤、模块、各种规格波达线槽、地下管 路需暗埋施工等，视工程需要 500 个 附件 PVC 管、86 明盒、扎带 、护套、 机柜附件等 支持服务器分布式汇，负载均衡 必须满足 5 可管理性 支持 Sflow v5（RFC 3176）流量统计功能 必须满足 SNMP、Console、Telnet 以及基于 Web 管理等网络功能 双闪存，多配置文件 必须满足 6 协议支持 802.1Q、802.1P、802.1D、802.3X、802.3Z、802.1ad、802. 3ad、802.3ab、802.3u、802.3、802.1w、802

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 这一目标，保险公司需要在技术架构、数据治理、人才培养等方面 进行全面升级。  技术架构：构建适用于 AI 大模型的高性能计算平台，确保模 型训练与推理的高效运行。  数据治理：建立完善的数据采集、存储与处理机制，确保数据 的完整性、安全性和合规性。  人才培养：加强 AI 技术人才的引进与培养，打造一支具备 AI 技术应用能力的专业团队。 环节 中，AI 模型能够通过图像识别技术快速评估损失，结合自然语言处 理技术自动生成理赔报告，大幅提升理赔效率。客户服务方面，AI 大模型可构建智能客服系统，实现 7×24 小时在线服务，支持多轮 对话、情感分析及个性化推荐，提升客户满意度。风险管理中，AI 大模型通过实时监控市场动态、客户行为及外部环境，预测潜在风 险并提供预警，帮助公司制定更科学的风险管理策略。产品设计方 面，AI 构建和优化工具，支持快速迭代和部署。 在数据处理方面，保险公司需要建立完善的数据管理平台，确 保数据的完整性、一致性和安全性。数据清洗和预处理是必不可少 的步骤，包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化等，以提高模 型的训练效果。此外，数据标注质量直接影响模型的性能，因此需 要建立专业的标注团队或外包服务，确保标注数据的准确性和一致 性。 为了支持 AI 大模型的训练，保险公司还需具备以下数据需 求：

供应商自行 竞争，获取 最低报价。 供应商唯 一，把控严 格，流程严 谨。 线上谈判、 评分，询价 过程合规合 法。 密封报价 还 比 价 竞价大厅 同一单据多次发布，项目无需多次审批。 多轮询价 规范寻源策略，寻源结果更公平。 评分小组 寻源策略 可选属性 询价过程封闭，价格保密性强。 线上沟通价格，获取更低报价。 自由组合，灵活设置专属竞价规则。 三、寻源管理 - 询报价流程 材料费等 • 修改单据关键信息 后可选择向供应商 推送消息提醒； • 型号差异预警 多 轮 报 价 退 回 询 价 员 • 可修改单据内所有信 息； • 预审、密封报价等关 键信息； • 竞价大厅，优化竞价 规则，提供更多竞价 排名组合。 • 报价时间截止后由 系统先初审结果， 可提交或直接发布 多轮再次询价； • 与招投标共用专家库 • 单一来源、竞争性谈 判建议必须选择专家 评分，但可在配置中 投标 管理环节 4- 评标决标 管理环节 5- 开标 管理环节 四、寻源管理 - 招投标流程 标书创建 标书审批 招标作业 供应商投标 正式评标 中标结果确认 预评标多轮报价 预审 开标 多轮报价 公开招标 技术组专家评分 评分汇总确认 商务组专家评分 评分汇总确认 商务组专家评分 评分汇总确认 技术组专家评分 评分汇总确认 技术 / 商务分组 同时评分

经营单 位所覆 盖制造 模式规 整所需 项目 撰写对 应项目 卡片 以投入、 紧迫度、 效益等 因素进行 项目优先 级排序 细分产 业高阶 数字化 建设路 线图 务场景 按 六 种 生 产 模 式 规 划 产 业 数 字 化 业 各制造模务 式特殊业场 景 （如有） 特变产品 研发模式 1 细分产业数字化场景规划 2 细分产业高阶数字化建设路线图规划 六种制造 模式现状 分析 三维模块化设计数字化业务场景建设核心举措 管控类 流程类 数据类 平台类 • 完善模块化设 计管理体系，包括 知识管理规范，及 三维模型库、模型 管理组织及其职能 职责 • 梳理并完善三 维 模 块 化 设 计 流 程，包括： ✓ 模块设计流程 ✓ 设计变更流程 ✓ 知识管理流程 • 完善三维设计 数据库，包括变压 器外形三维库，铁 芯三维库等 • 股份公司统一设计 工具（ CREO EBOM(Engineering Bill of Material): 工程物料清单 MBOM(Manufacturing Bill of Material): 制造物料清单 PLM 系统制造规划模 块 MBOM 配置过程 可直接匹配并高亮 显示各部件三维模 型及相关属性 油泵 绕组 油箱 铁芯 油泵 油箱 绕组 绝缘件 铜线圈 反馈评估 绝缘件 油泵 钢材 器身 大型装备制造 离散流水线制造