动。例 如，在高峰时段，AI 模型能够推荐最优的列车发车频率，以缓解乘 客拥挤现象，提升乘客整体出行体验。 其次，AI 大模型可应用于列车调度的实时优化。在实际运营 中，各种突发事件经常发生，如设备故障、自然灾害、突发的重大 活动等，这些都可能影响到列车的正常运行。通过对各类数据的实 时分析，AI 模型可及时生成调度调整方案，自动重新规划最优的运 行线路和发车间隔。这种动态调度能力能够有效降低由于突发事件 轨道几何、轨距变化、磨耗测量 在预测到故障时，AI 模型还可以结合设备的使用寿命与使用频 率等信息进行故障优先级排序，从而为维护团队提供合理的维护计 划。维护计划可根据设备的当前状态以及故障可能性的高低，制定 最优的检修和更换方案。该方案的实施不仅能有效降低突发故障的 发生，也能提高维护工作的针对性和效率。 在维护过程中，AI 可以辅助维护人员进行故障分析，结合故障 历史记录和当前设备状态，以快速找出问题根源。例如，对某项设 户进行交互，快速解决用户的需求。 其次，个性化服务是 AI 大模型在客户服务智能化中的另一重 要应用。通过分析用户的历史出行数据和偏好，AI 能够为乘客提供 个性化的出行建议。例如，根据用户的出行习惯，智能推送最优的 出行路线、实时的列车信息以及最佳的出发时间。此外，系统还可 以在节假日或高峰期提前提醒用户，以帮助他们规划出行。 此外，智能推荐系统也能大幅提升客户满意度。AI 大模型可以 基于乘客的出

分析，DeepSeek-R1 能够识别出影响成本的关键因素，并基 于这些因素进行预测，显著提升成本估算的准确性。  优化资源配置：DeepSeek-R1 能够综合分析项目需求与市场 供应情况，提出最优的资源配置方案，从而降低材料、人力和 时间成本。  增强风险管理能力：DeepSeek-R1 通过实时监控项目进展和 市场变化，能够及时识别潜在风险，并提供相应的应对策略， 有效降低项目风险。 增强了模型的鲁棒性。此外，通过交叉验证方法对模型性能进行了 评估，确保其在未见数据上的表现稳定。 在训练过程中，还采用了以下优化策略：  动态学习率调整：根据训练进展动态调整学习率，避免陷入局 部最优。  批量归一化：在每一层的输入进行归一化处理，加速模型收敛。  数据增强：通过随机噪声注入、数据扩充等技术，提升模型的 泛化能力。 以下是模型训练过程中的关键参数配置： 参数名称 参数值 接着，DeepSeek-R1 会根据当前市场行情和供应商报价，自动调 整材料成本和人工费用，确保预算的实时性和准确性。 在自动化预算编制过程中，DeepSeek-R1 还具备智能匹配功 能，能够根据项目的具体需求，推荐最优的施工工艺和材料组合。 例如，对于不同类型的建筑工程，系统会提供多种预算方案供用户 选择，包括经济型、标准型和高端定制型。用户可以根据项目的实 际需求和经济条件，灵活调整预算方案。 此外，DeepSeek-R1

算法工程师负责设计和优化算法，解决数据处理和模型训练中的技 术难题，确保算法的高效性和可扩展性。AI 模型训练师负责模型的 训练、调优和验证，选择合适的模型架构和超参数，确保模型在性 能、准确性和泛化能力上达到最优。质量保证专家负责对项目各个 环节进行质量监控和测试，确保数据处理和模型训练的准确性和稳 定性，制定并执行测试计划，及时发现并解决潜在问题。产品经理 负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为技术实现方案， 算法工程师：负责算法的设计、优化和实现，解决数据处理和 模型训练中的技术难题，确保算法的高效性和可扩展性。  AI 模型训练师：负责模型的训练、调优和验证，选择合适的 模型架构和超参数，确保模型在性能、准确性和泛化能力上达 到最优。  质量保证专家：负责质量监控和测试，制定测试计划，执行测 试用例，及时发现并解决潜在问题。  产品经理：负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为 技术实现方案，确保项目输出的成果能够满足业务需求。 复杂事务 管理的场景，MySQL 或 PostgreSQL 则更为合适。 在具体实施时，建议根据实际业务需求进行原型测试，评估不 同数据库在存储效率、查询性能以及扩展性方面的表现，从而做出 最优选择。同时，考虑到未来业务扩展的可能性，选择支持水平扩 展的数据库架构（如 Cassandra 或 MongoDB）将有助于降低未来 迁移成本。通过合理的数据库选择，可以为知识库数据的存储与管

额、日期、签章等内容，自动完成票据的真伪验证和录入工作。 为了提高识别的准确性和鲁棒性，DeepSeek 采用了多种技术 手段：  多模型集成：通过集成多个不同结构的神经网络模 型，DeepSeek 能够在不同场景下选择最优模型进行识别，避 免单一模型的局限性。  数据增强：通过对训练数据进行旋转、缩放、平移等操作，提 升模型对各种变形图像的识别能力。  迁移学习：利用在大规模图像数据集上预训练的模型，通过迁 场趋势进行预测，帮助投资者做出更为明智的投资决策。 具体来说，DeepSeek 在投资管理中的应用包括以下几个方 面：  资产配置优化：DeepSeek 通过优化算法，根据投资者的风险 偏好和收益目标，自动生成最优的资产配置方案。该方案不仅 考虑历史数据，还结合实时市场动态，确保配置的灵活性和适 应性。  风险管理：DeepSeek 通过建立风险模型，对投资组合的风险 进行实时监控和预警。通过对市场波动、信用风险、流动性风 能够帮助投资者及 时调整投资策略，降低潜在损失。  投资组合管理：DeepSeek 提供智能化的投资组合管理工具， 支持自动调仓和再平衡功能。通过对投资组合的持续跟踪和优 化，确保投资组合始终处于最优状态。 以下是一个资产配置优化的示例： 资产类别 配置比例 预期收益率 风险等级 股票 60% 8% 高 债券 30% 4% 中 现金 10% 2% 低 此外，DeepSeek 还支持通过可视化界面展示投资组合的表现

集的训练过程，同时具备动态资源分配功能，根据训练任务的复杂 度自动调整计算资源。此外，系统应内置多种优化算法，如 Adam、SGD 等，并提供超参数调优功能，允许用户通过网格搜索 或贝叶斯优化等方式自动寻找最优参数组合。 对于数据预处理，系统需支持常见的数据格式（如 CSV、JSON、图像、视频等），并提供数据清洗、归一化、特征工 程等预处理模块，确保训练数据的高质量。系统还应具备数据增强 功能， 确定适用算法类别。 3. 根据计算资源限制，筛选出可行的候选算 法。 4. 进行模型训练与评估，选择性能最优的算法。 5. 对模型进 行调优和验证，确保其在生产环境中的稳定性和健壮性。 此外，还需关注算法的持续优化。可以通过以下方式实现： - 引入自动化机器学习（AutoML）工具，自动选择最优算法和超参 数。 - 采用迁移学习或预训练模型，加速模型训练并提高性能。 - 结合 在模型训练过程中，训练参数的配置直接影响到模型的最终性 能与效率。首先，学习率（Learning Rate）是训练模型时需要优 化的关键参数之一。学习率过低会导致模型收敛缓慢，而学习率过 高则可能导致模型无法收敛或陷入局部最优解。根据前期实验的经 验，初始学习率通常设置为 0.001，并采用学习率衰减策略，例如 每经过 100 个 epoch 后，学习率衰减为原来的 0.1 倍。此外，优化 器的选择也至关重要，常用的优化器包括

险特征，动态调整风控策略和模型 参数，确保系统始终处于最优状态， 适应复杂的金融环境。 客户行为深度分析 大模型能够基于客户的实时行为和市场变化， 预测其未来的财务需求和投资倾向，为财富管 理顾问提供前瞻性建议，提升客户满意度和忠 诚度。 动态需求预测 智能化资产配置 结合客户画像和风险偏好，大模型可以自动生 成最优的资产配置方案，包括股票、债券、基 金等，帮助客户实现财富增值的同时，有效控

题空间明确的结构化问题，临机决策则是模糊不清 的非结构化（或半结构化）问题 [20]。如图 3所示，问题 空间明确的常规决策是理性分析的过程，即：分析评 估备选方案并确定最优方案。系统可以提供更精确 的数据、更优化的数据处理流程、更智能的模型和 算法等方式，来辅助最优方案选择。当问题空间不 明确，则只能依靠决策者直觉判断进行临机决策。 图3 决策分析的两条路径 Fig. 3 Two approaches to decision-making

实现自主化采购的关键。这些技术有助于更智能 某消费品公司：自主智能化实践初见成效 一家消费品公司通过实施自主智�供应链创造了显著价值。其工厂采用的AI批量生产健康监测 系统，通过根据生产周期、产品质量及能耗成本预测最优批次性能，成功实现了吨均成本下降。 在该公司的新项目中，每次派送的平均距离已缩短了15%，卡车利用率提升了近10%，显著增强 了物流效率。 此外，该公司还通过竞争性采购和价值链优化举措，例如，针对物料进行全球招标，以及在棕榈油 AI。在转型之前，供应链团队需要手动制定成千 上万的库存决策，依赖的是零散的数据和不一致 的流程，这严重拖慢了他们对缺货问题的响应速 度。针对这一痛点，该公司构建了一套智能决策 系统，能够自动诊断缺货和过剩库存，确定最优 补货策略，并将决策结果回传至源系统。目前， 这套系统已能统筹处理以往依赖人工的数千项 决策，显著提升了劳动生产率、分销效率和响应 时间。 这些前期取得的成功凸显了现代化的数据、 知识与智能体层（即“数字核心”）的价值，展现

析、预测性分析和规范性分析。描述性分析用于呈现当前业务状 态，识别潜在问题；预测性分析通过时间序列分析、回归模型等方 法，预测未来趋势和可能的结果；规范性分析则基于优化算法，提 出最优决策方案。例如，在供应链管理中，模块可以预测需求波 动，建议最优库存水平，从而减少库存成本和缺货风险。  实时监控与预警：模块能够实时监控关键业务指标（KPI）， 并通过可视化仪表盘展示。当指标偏离预期范围时，系统自动 触发预警，提醒决策者及时干预。 情景模拟分析。例如，在市场营销领域，用户可以通过模拟不 同预算分配方案，评估其对销售目标的影响。  方案对比与推荐：模块能够生成多个备选方案，并从成本、收 益、风险等维度进行对比分析，最终推荐最优方案。 此外，决策支持模块还需具备动态更新的能力。随着市场环境 和业务需求的变化，模块能够自动调整模型参数，确保决策建议的 时效性和准确性。同时，模块支持人机交互功能，决策者可以根据 自身经 规 则和优先级，自动将任务分配给合适的执行单元，无论是人类员工 还是 AI 子模块，均能在最短时间内响应并启动。任务分配过程 中，系统会综合考虑资源的可用性、任务复杂度和时效性，确保资 源的最优配置。 在执行环节，自动化模块会实时监控任务的进展状态，并通过 数据采集和分析，生成详细的执行报告。如果任务执行过程中出现 异常，系统会立即触发预设的异常处理机制，例如自动重试、任务 转移或

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 行分析与处理，生成最优决策策略；结果输出层则将决策结果以可 视化、API 或自动化操作的形式反馈给用户或系统。 为了确保方案的实际应用效果，项目团队将采用迭代开发模 式，结合敏捷管理方法，分阶段实现功能模块的交付与优化。每个 智能决策模块是 DeepSeek 智能体核心功能之一，旨在通过实 时数据分析与算法推理，实现高效、准确的决策支持。该模块的设 计基于多源数据融合与机器学习技术，能够处理复杂的环境变量与 用户需求，提供最优化的解决方案。模块的架构主要包括数据预处 理、模型推理、决策输出与反馈优化四个核心流程。 首先是数据预处理阶段，系统会对接入的原始数据进行清洗、 归一化与特征提取，确保数据的完整性与一致性。对于不同类型的 是设计时不可忽视的因素，特别是在高安全要求的应用场景中。 算法的优化策略同样需要精心设计。可以通过以下步骤提升算 法性能：  超参数调优：采用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法， 找到最优的超参数组合。  模型集成：结合多个模型的预测结果，例如通过加权平均或堆 叠（Stacking）策略，提升整体性能。  数据增强：在训练过程中引入数据增强技术，例如图像旋转、 裁剪或文本回译，以提升模型的泛化能力。