深度学习在智能助理产品中的应用 胡一川 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 智能助理产品的特点 . 深度学习与智能助理 目 录 用户终端的变化和技术的进步，推动更自然的人机交 互方式及产品形态 通过理解文本或语音形式 的自然语言来协助用户完 成需求的软件应用或平台 2000s PC 键盘 & 鼠 标 网站 时间 设备 交互方式 产品形态 2020s 求 度 鞋类箱包 日用百货 食品 家电数码 物业服务 家政维修 家居家纺 闲聊 领域知识专业度 医疗健康 金融理财 IOT 助 手 服装 我们利用人工智能技术打造了两款核心产品，提高客 户沟通效率和提升商业价值 提供语义、对话、推荐等技术解决方案 ，赋能企业和 专业人士 ，打造智能行业助理 • 通过具有 AI 能力的智能交互系统 ，提升专业人 士 的服务效率和服务水平 如何提升基于交互的服务效率和服务体验？ 任务型对话机器人 商业智能 智能分组推送 个性化推荐 知识库 问答型对话机器人 领先的知识型交互机器人 最懂你的私人助理 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 • • 对一段文本对应的向量进行转换， 转换时使用上下文信息 通常使用 CNN 或 RNN 从编码后的向量中提取对预测有

比优势掀起新一轮变革 DeepSeek-R1自2025年1月20日正式发布以来，热度快速且持续增长，C端流量爆 发的同时，网易有道、学而思、希沃、中公教育等头部企业先后宣布拥抱 DeepSeek，或将已有AI教育产品接入DeepSeek进行能力/功能升级、或以 DeepSeek为基座发布新AI教育应用和智能学习硬件，快速抢占DeepSeek模型带 来的AI创新机遇。 代表性教育企业围绕DeepSeek的布局总览 eek开展的新一 轮AI教育革新。 二、学而思：DeepSeek为基座，融合九章大模型能力， 实现双协同、生态化布局 2月8日至今，学而思先后将AI学习机、学练机等硬件产品接入DeepSeek，以其深 度思考模式升级产品AI能力，已于旗舰机开启灰度测试并将陆续上线免费智能教育 功能；新发布AI学习应用“随时问”，由自研九章大模型与DeepSeek大模型联合 支持，主打一站式智能化教育。围绕D 容+运营”的多维智能升级，学而思有望 加速迭代升级产品服务，推动K12教育业务的全面AI化，进一步巩固行业头部地 位。 学而思围绕DeekSeek的AI教育布局情况 三、网易有道：融合底层技术构建混合架构，升级全线 产品、创新AI原生学习硬件 2月6日，网易有道宣布旗下有道小P、Hi Echo、有道词典、QAnything、有道智 云等产品全面接入DeepSeek推理能力进行升级，深化AI技术与教育场景的结合；

率、优化决策过程、增强用户体验及创造新的价值和服务模式的创新性技术领域。在数字化转型的背景下，各行各业对智能软件的需求日益增 长。未来，智能软件将更加注重个性化和用户体验。通过深入了解用户需求，开发者将能够开发出更符合用户期望的产品与服务，提高用户满意 度和忠诚度。 按照应用领域可将智能软件研发分为办公软件、嵌入式软件、新兴技术软件、信息安全软件、信创软件。 办公软件是一种集成先进的人工智能（AI）技术的工具，旨在优化和 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 修复等功能。嵌入式智能软件广泛应用于物联网（IoT）设备、智能家居、工业自动化、汽车电子以及医疗仪器等领域，能够增强产品的功 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 防御潜 在威胁，还能在事件发生后进行响应和恢复，最小化损害。 摘要 智能软件研发行业专注于开发和应用AI技术，提供智能化解决方案以提升业务效率、优化决策和增强用户体验。行业特征包括技术依赖性强、产品迭代周期短及多样化与跨 领域应用。中国在此领域展现出强劲实力，推动行业持续发展，市场规模不断扩大。未来，智能硬件出货量的增加将带动智能软件需求增长，智能家居和智能汽车等领域的 发展为智能软件研发

32 2.3.2 SaaS 平台趋势...........................................................................34 3. 产品设计................................................................................................. 在过去几年中，人工智能（AI）技术的飞速发展及其在各行各 业的广泛应用，推动了企业对大型模型（大模型）解决方案的日益 需求。随着深度学习和自然语言处理技术的突破，许多企业意识 到，通过利用大模型，可以显著提高产品的智能化水平，提升效 率，降低人力成本。与此同时，作为一种新兴的商业模式，软件即 服务（SaaS）平台的兴起，为企业提供了灵活、可扩展的解决方 案，使其能够在传递人工智能价值的同时，降低技术门槛。 Language Models, LLMs）的应用正在快速扩展，市场需求也随之激增。市 场上对基于大模型的 SaaS 平台的需求主要源自以下几个方面：企 业对效率提升的渴望、数据分析能力的增强、创新产品和服务的需 求等。根据统计数据，全球人工智能软件市场预计在未来五年内将 以超过 25%的年复合增长率增长，这为大模型 SaaS 平台的开发提 供了广阔的市场空间。 在 AI 行业中，大模型 SaaS

大模 型的训练和应用提供了强大的支持。 （1）GPU和TPU计算能力提升 GPU和TPU是训练大型神经网络的主要硬件。过去一年中，NVIDIA和Google等公司 不断推出新的GPU和TPU产品，显著提升计算能力。具体来说，NVIDIA Blackwell B200 GPU 和GB200超级芯片显著提升了AI模型的训练和推理效率同时大幅降低了能耗；而Google TPU v4则通过其 软件、系统、框架不断完善，除硬件层面的提升外，国产芯片还注重与软件、系统、框架 等关键环节的协同发展。通过构建自主可控的软件生态体系，国产芯片能够更好地与国产 操作系统、数据库、中间件等关键软件产品实现无缝对接和高效协同。这有助于提升国产 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 32秒， 智能化、高效化PC的需求。在产业链方面，AI PC的兴起对芯片厂商构成利好，推动其技术 创新与产品迭代。例如，高通、微软推出的基于骁龙X Elite芯片的“Copilot+PC”以及英特 尔的下一代酷睿Ultra 200V系列Lunar Lake处理器，都是针对AI PC市场的产品。此外，国 内上市公司如春秋电子和泰嘉股份等也参与到AI PC产业链中，为AI PC的研发和生产提供 支持。

统之间的交互更智能、更简单。 保险公司也逐渐进入这一领域，新一代人工智能技术有望帮助保险公司重新 定义其工作方式，打造创新产品和服务，提升客户体验。与此同时，这一传 统行业接受新技术仍面临多方的挑战。 无论是用智能自动化取代重复性的手动操作，还是帮助员工增强判断能力， 改善与客户之间的互动，抑或是设计出智能产品，技术都将推动保险公司的 发展，帮助他们持续地盈利。动脉网（微信号：vcbeat）编译了埃森哲发布 的“AI+保险”行业报告，该报告的重点包括： •人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程，设计创新产品，提升客户体验； •保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源； •保险公司应该改变现有工作方式，包括采用 RPA(机器人流程自动化)以及智 能决策支持系统； 2 •保险公司要允许人工智能在整个价值链中创造性地利用数据，挖掘所有数据 集中隐藏的价值。 AI 因此，保险公司必须找到提高运营效率、推动产品创新、改善客户和员工体 验的新方法。例如，为什么客户不能像追踪亚马逊物流或优步司机那样追踪 3 他们的保险索赔进度呢?在与终端用户的交流上，这只是保险公司落后于其他 消费者行业的一个方面。 此外，保险产品本身也在发生变化。保险公司正在从简单的赔偿模式向事故 预防和风险管理模式转变。为了让这些新产品发挥作用，保险公司必须能够 实时

销售漏斗阶段状态识别与分类 o 订单/合同文本的键值对提取（自动生成 JSON 格式） 2. 非结构化数据处理 o 客户邮件/聊天记录的情感分析（支持中英双语） o 语音通话记录的 ASR 转文本与意图识别 o 产品图片的视觉特征提取（用于智能工单分类） 性能指标测试显示，在典型 CRM 业务场景下，DeepSeek 的 响应时间完全满足实时交互需求： 并发请求数 平均响应时间 (ms) 吞吐量 (QPS) 核心场景的详细实施方案： 智能客户洞察与分层 通过大模型分析客户历史交互数据（通话记录、邮件、工单），自 动生成客户画像标签体系。例如，对电商行业客户可提取购买偏好 “ ” “ （如 高客单价数码产品倾向者 ）、服务敏感度（如 物流时效敏感 ” 型 ）等维度，结合 RFM 模型输出动态分层结果。 数据输入类型 模型处理逻辑 输出维度示例 客服对话记录 情感分析+关键词抽取 投诉风险等级（1-5 基于客户分群结果，大模型可批量生成个性化内容： - 邮件主题行优化：针对不同行业生成 A/B 测试版本（如 B2B 客户 “ ” 采用 解决方案白皮书下载 ，C “ ” 端客户使用 限时折扣提醒 ） - 社交媒体文案：根据产品特性自动适配平台风格（小红书种草文 案 vs 知乎技术测评体） - 促销活动规则：输入库存数据和客户价值模型，输出梯度优惠方 案（VIP 客户专属礼包 vs 新客首单满减） 实时对话辅助系统

以及高效的业务流程自动化，为金融银行业提供了切实可行的应用 方案。 DeepSeek 的核心优势在于其深度学习和人工智能技术的深度 融合，能够迅速处理和分析海量金融数据，帮助银行机构在风险控 制、客户管理、产品创新等关键领域实现智能化转型。通过引入 DeepSeek，银行不仅能够提升业务处理效率，还能在复杂的市场 环境中做出更为精准的决策，从而显著降低运营成本，增强风险抵 御能力。  风险控制：DeepSeek 应对策略。  客户管理：借助 DeepSeek 的智能分析能力，银行可以深入 挖掘客户需求，提供个性化的金融服务，提升客户满意度和忠 诚度。  产品创新：DeepSeek 的数据驱动模型能够帮助银行快速响应 市场变化，开发出更具竞争力的金融产品，满足多样化的客户 需求。 此外，DeepSeek 还具备高度的可扩展性和灵活性，能够根据 银行的具体需求进行定制化部署，确保与现有系统的无缝集成。通 率和竞争力的关键。最后，客户数据的隐私保护和安全性问题也日 益突出，银行需要建立更加严密的防护机制，防止数据泄露和欺诈 行为的发生。以下是金融银行业务的具体挑战：  市场竞争：如何在激烈的市场竞争中脱颖而出，提供差异化的 产品和服务。  监管合规：应对不断变化的法规要求，确保业务的合规性。  技术创新：有效利用新技术，提升业务效率和客户体验。  数据安全：保护客户数据隐私，防止安全威胁和数据泄露。 针对这些

用方面不断突破，为 挖掘全球市场新潜力提供了强大动力。相关的基础AI模型和AI技术栈都十分强大，特别是能 够持续利用云计算的海量数据存储和强大计算能力优势，支撑智能化的云应用出海。一大批 AI产品已经在市场中发挥了巨大作用，例如B端市场的国内企业生产、供应链管理、风险控 制，以及C端市场的智能搜推、智能客服等。 �� 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 存储、网络资源快速云化并进 行硬件加速，向上接入飞天云操作系统实现弹性多租户的安全隔离、性能优化和成本控制，全方 位助力企业应对在线业务的高并发、低延迟、高可用挑战。， 作为最新一代的至强® 产品，英特尔®至强® 6 性能核处理器经过精心优化，具备更出色的单核性 能，更适合公有云工作负载，能够为浮点运算、事务型数据库和科学计算等工作负载提供更高的 单个 vCPU 性能。在核心数量、算力密度、内存与 核心技术支撑。随着数据量的激 增，精准洞察用户需求、实现高效匹配成为竞争关键。现代推荐系统融合深度学习与大数据分析技 术，构建起用户需求与内容展示间的精准连接，既为用户提供个性化服务，又增强企业产品曝光、驱 动业务增长。算法的创新带来模型与特征处理复杂度提升，对硬件算力提出更高要求。至强 ® 6 性能 核处理器内置的英特尔 ®AMX，搭配深度神经网络库 ( 英特尔 ®oneAPI Deep

Face Space Top 10 ； • 工 业 界 影 响 ： 受 到 Hugging Face 、 Langchain 、 ModelScope 等团队关 注 ， 推出相 应 的 产品和 功能： Transformers Agent 、 Langchain HuggingGPT 和 ModelScope Agent 。 斯坦福大学客座教授吴恩 产业发展决策：广阔的社会需求 关键核心技术突破 创新链产业链融合 科技创新体系优化 产业创新生态营造 技术创新路径规划 数字化转型方案 智能制造升级 绿色低碳发展 技术竞争态势分析 市场机遇识别 产品创新方向 竞争优势构建 产业发展战略规划 新兴产业布局指导 产业能级提升路径 未来产业培育方向 产业链风险预警 供应链韧性提升 产业链补链强链 产业安全保障体系 上下游协同创新 / 未来产业的过程中，由于对前沿技术、技术路线、应 用场景、大规模产业化的时机等方面把握不准，难以做出有效选择。 如何精准感知产业技术态势，科学研判产业发展方向，及时布局产业化应用场景培育 新产品，成为未来产业大变局中区域 / 企业实现竞争突围的关键。 产业发展决策：广阔的社会需求 产业技术监测跟踪 产业技术“弱信号”发现 技术演进路径分析 前沿技术遴选研判 产业发展趋势预测