项目编号： DeepSeek 在工程造价上的 应 用 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 项目背景........................... 分析方法无法及时响应变化。 - 跨专业协作难度高：造价管理需要 与设计、施工、采购等多个专业部门协同工作，信息流通不畅容易 导致误差和延误。 - 风险管理不足：传统方法在风险预测和应对措 施上较为薄弱，难以提前识别潜在的成本超支或工期延误风险。 DeepSeek-R1 大模型通过引入深度学习算法，能够在以下方 面显著提升工程造价管理的效率和质量： 1. 数据处理与分析：模 型能够快速 化， 传统的造价模型难以全面覆盖这些新兴需求。 在技术层面，尽管 BIM（建筑信息模型）和云计算等技术在工 程造价中得到了初步应用，但其潜力和效益尚未完全释放。BIM 技 术虽然在项目设计和施工阶段提供了强有力的支持，但在造价管理 中的应用仍需进一步深化，特别是在数据集成和自动化处理方面。 云计算则为大数据分析和远程协作提供了可能，但在实际应用中， 数据安全和隐私保护问题仍是主要障碍。

以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势：云服务能力持续跃升，加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 3.4 全球一致的云服务能力体系，全面助力企业国际化战略 优秀实践分析 04 4.1 小鹏汽车 4.2 微帧科技 4.3 嘎嘎射击 4.4 蚂蚁集团ZOLOZ 前言 IDC分析师认为：全球AI基础设施革新的浪潮中， 算力需求的爆发正在驱动云计算与边缘计算深 度融合，行业定制化与智能化服务加速渗透，成本优化与绿色计算将成为竞争的关键。未来，基 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 云提供商须为跨行业数据采集、存储和计算需求的大幅增长做好准备。 在AI高速发展和在线业务快速膨胀的时代，企业用户对云基础设施的性能、成本、稳定性、安全

DeepSeek 消费电子行业大模型新型应用最佳实践分享 陈树荣 腾讯云智能商业化 2025.03 LEVEL 1 研发模型结构 LEVEL 2 研发预训练模型 LEVEL 3 基于模型 SFT LEVEL 4 直接调用 大模型产业生态图 大模型产业链上的生态，根据大模型生态上不同企业的定位，分成了四个等级的企业： • 自研大模型结构的企 DeepSeek 通过持续的技术创 新 和市场拓展，在自然语言处理和大型语言模型方面取得了显著进展，在国际市场上获得 了 广泛认可。其中： ● DeepSeek-V3 是在 14.8 万亿高质量 token 上完成预训练的一个强大的混合专家 (MoE) 语言模型，拥有 6710 亿参数（激活参数 370 亿）。作为通用大语言模型，其在 在知识类任 务（知识问答、内容生成等）领域表现出色。 ● DeepSeek-R1 模型部署 服务管理 应用场景 大模型 广场 大模型精调 解决方案 腾讯云精调知识大模型 DeepSeek 系 列 模 型 DeepSeek 系 列 模 型 一键发起模型训练 模型训练 内置 DS 全系模 型 客户专属模型 客户专属模型 混元系列模型 混元系列模型 TI 平 台 模型服务 腾讯云 TI 平 台 大模型模型训练和推理开发平台，灵活精调和部署私有 DeepSeek

框架与库.....................................................................................76 4.1.3 云服务平台.................................................................................78 4.2 大模型集成.. 等）因 其强大的自然语言处理和生成能力，逐渐成为了技术创新的核心。 大模型通过对大量数据进行训练，能够实现文本理解、情感分析、 自动创作等多种应用，为企业提供了新的商业机会和解决方案。 随着云计算的普及，企业对软件即服务（SaaS）模式的需求不 断增加。SaaS 平台作为一种灵活、高效的应用交付方式，能够降 低企业的 IT 成本，提高业务的灵活性。将大模型与 SaaS 结合，形 成大模型 术创新等多个方面。 这使得人工智能行业的发展得到了良好的土壤。 根据《全球人工智能发展报告》的数据，目前全球主要国家在 人工智能技术上的投入占各国科技预算的比重普遍超过 10%；而中 国政府每年在此方面的投入也不断增加，预计未来将保持在 15%以 上。 总体来看，人工智能行业正迎来新的发展机遇。大模型技术的 普及与应用，将为 SaaS 平台的构建与发展带来新的动力，企业需 积极拥抱

实 时协作功能以及个性化的工作辅助，大大提高了工作效率和决策质量。例如，这类软件可以通过学习用户的习惯自动完成文档编辑、邮件 回复、日程安排等重复性工作。 嵌入式软件是指专门为运行在嵌入式系统上的应用设计的软件，它集成了人工智能算法与技术，以实现特定设备或系统的智能化操作。这 类软件通常被优化以适应有限的硬件资源，如处理器性能、内存和功耗限制，同时提供诸如自动控制、数据采集与分析、故障预测及自我 能性和用户体验，支持实时决策，并推动各行业向更加智能、高效的方向发展。 新兴技术软件是指那些基于最新科技发展，旨在革新传统工作方式、提升效率和用户体验的软件解决方案。这类软件常常融合了人工智能 （AI）、机器学习、大数据分析、云计算、物联网（IoT）等前沿技术，为用户提供更加智能化、自动化以及互联的功能。它们不仅能够加 速数据处理和决策过程，还支持预测性分析、自然语言处理、增强现实/虚拟现实体验，并且可以通过持续的学习和适应来改进性能。 多样化与跨领域应用 智能软件广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶及金融分析等多个领域，展现了其高度的多样化特性，精准对接各 行业需求。在跨领域融合方面，智能软件研发行业正积极与物联网、云计算等前沿技术深度融合，不断拓宽其应用场景与潜力边界。 智能软件研发行业可以分为四个阶段，萌芽期（1960-1969年），软硬件分离定价与软件工程概念的提出，为智能软件研发的独立发展和技 术创新奠

数据库选型..........................................................................................27 3.4 云计算平台选择..................................................................................29 4. 系统架构设计 认证与审计日志等，确保数据的安全性与合规性。 最后，项目将制定详细的测试与部署计划，确保系统的稳定性 和可维护性。测试计划将包括单元测试、集成测试、性能测试与安 全测试等多个阶段，部署计划则将涵盖本地部署与云部署两种模 式，支持弹性扩展与自动化运维。 综上所述，本项目范围广泛且切实可行，涵盖了从数据处理到 智能算法再到用户界面的全流程开发，为企业提供了一套完整的深 度搜索解决方案。 1.4 项目团队组成 于技术实现，还需要通过用户测试和反馈不断迭代改进。 最后，技术约束和资源限制也是需求分析的重要内容。开发团 队需评估现有技术栈、硬件资源以及开发周期的限制，确保项目在 规定的时间内高质量交付。例如，如果智能体需要在边缘设备上运 行，则需考虑模型的轻量化设计以及离线处理能力；如果项目预算 有限，则需在功能和性能之间做出权衡。 以下是一个简单的需求优先级评估示例： 需求类别 具体需求 优先 级 备注 功能性需求

输中的核心地位。此外，铁路客运量同年达到了 34 亿人次，进一 步印证了其在人员流动中的重要性。相比于公路和航空运输，铁路 运输在能耗和成本上往往表现更为优越，为全面提升国家的运输效 率做出了重要贡献。 铁路运输的重要性还体现在其安全、环保的特性上。铁路作为 固定轨道交通，具有较高的行驶稳定性及安全性，事故发生的概率 较低。此外，铁路运输相较于公路交通能够有效降低碳排放，有助 于实现 用户交互与反馈：用户可以通过平台进行数据查询和反馈，系 统根据用户的需求不断优化模型和分析策略。 为确保系统的稳健运行与数据的高可用性，技术方案中还包括 了数据管理模块的建设，采用分布式存储与云计算技术，实现数据 的高效存储与处理。同时，定期的模型更新与维护也是方案的重要 组成部分，确保技术的持续有效性与环境的动态适应性。 综上所述，本技术方案通过构建高精度的三维模型、应用先进 的 AI 合于复杂地形和人力难以到达的地区。 在数据处理阶段，进行数据预处理是确保建模精度的关键步 骤。这一过程包括噪声过滤、数据配准和点云拼接等。首先，利用 先进的算法对采集到的原始数据进行清洗，去除噪声和不相关的信 息。接着，通过多视角的匹配与对齐，将不同位置采集的数据进行 融合，形成完整的三维点云模型。 点云生成后，采用三维重建技术将其转换为可视化的三维模 型。常用的重建技术包括表面重构、高度图生成等，这需要根据具

相结合的方法。通过深度学习，智能体能够从大量数据中学习复杂 的模式和知识；而强化学习则使智能体能够在不断与环境的交互中 优化其决策策略。例如，在客户服务场景中，智能体通过分析历史 对话数据学习如何更有效地解决客户问题，并在此基础上不断优化 其响应策略。 此外，我们还注重智能体的可扩展性和模块化设计。通过将其 核心功能模块化，我们可以根据不同的商务需求灵活组合和配置， 实现快速定制化开发。这不仅提高了开发效率，还降低了维护成 本。最后，我们强调数据安全和隐私保护，在智能体的设计和开发 过程中，严格遵循相关法律法规，确保用户数据的安全性和隐私 性。 通过上述方法论的实践，我们能够确保商务 AI 智能体应用服 务方案不仅技术上先进，而且在实际应用中能够为企业带来显著的 商业价值。 2. 商务 AI 智能体概述 商务 AI 智能体是一种基于人工智能技术的智能化解决方案， 旨在提升企业运营效率、优化决策流程，并增强客户体验。它通过 数据存储：对于结构化数据，选用 PostgreSQL 作为关 系型数据库，支持复杂查询和事务处理；对于非结构化 数据，采用 Elasticsearch 实现高效的全文检索能力。此 外，使用 Amazon S3 或阿里云 OSS 作为海量数据的存 储解决方案。 2. 机器学习与深度学习 商务 AI 智能体的核心是智能化决策与预测能力，因此需选用 成熟的机器学习框架和工具： o 模型开发框架：选用 TensorFlow

，创造性地生成了包含多种难度级 别与问题类型的复杂数学题目及其解答。这一举措不仅丰富了合成数据的维度，还显著提 升了模型在处理复杂数学问题时的性能表现，尤其是在深化对数学概念的理解与应用能 力上，更是展现出卓越的成效。 合成数据的应用，不仅有效克服了现实世界数据在获取难度、规模限制及多样性不足 等方面的挑战，更为开发出更加健壮、可靠且公平的大模型奠定了坚实基础。具体而言，合 成数据尤其 提升国产 芯片的整体性能和稳定性，降低用户的使用成本和维护难度。 庞大数据量，相较于先前的MMC4、OBELICS等数据集实现了超过15倍的增长。更为重要 的是，OmniCorpus在数据质量上同样出色，它不仅覆盖了广泛的英语及非英语网站，还 纳入了视频平台的内容，确保了数据内容的全面性与丰富性。此外，OmniCorpus还具备 高度的灵活性，能够轻松转换为纯文本语料库或图像文本对的形式，以满足不同领域研究 些特定任务上展现出的巨大 潜力已经开始引起关注。量子计算机具有超快的计算速度和巨大的并行处理能力，在处理 复杂数学问题上具有天然的优势，这使得量子计算在未来有可能成为大模型训练的重要 工具，有望为大模型的训练提供新的解决方案。例如，IBM和Google等公司已经在量子计 算领域取得了一些初步的成果，展示了量子计算机在特定算法上超越传统计算机的潜力。 （4）云计算资源的扩展 云计算平台如AWS、Azure和Google

...................................................................................94 6.1.1 本地化部署与云服务选择................................................................................................ 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 障碍。 1.1 审计行业的现状与挑战 近年来，审计行业在全球化与数字化浪潮下面临着前所未有的 变革压力。随着企业业务复杂度提升、数据量呈指数级增长，传统 审计模式在效率、覆盖面和风险识别能力上的局限性日益凸显。根 据国际内部审计师协会（IIA）2023 年报告，78%的审计机构表示 现有技术工具难以应对跨系统数据关联分析需求，而监管机构对审 计时效性与准确性的要求却逐年提高，例如美国公众公司会计监督