支撑范式突破：实现能源人工智能个 性 化方案的 "3 D 打印 "! 26/30 大模型的特性： · 工程化产物：大模型是基于现有技术的“大工业流水线式”工程化成果 · 柔性 制造：在实现智能化的过程中，需要更灵活的开发与部署方式 实现的关键： · 工程化要求：需要熟练的工程实现人员参与，确保模型从实验到生产的平稳过渡 · 高投入：必须依赖大数据、大算力、大资金和大能耗的支持，推动模型性能最大化 面临的挑战： · 开发难度：当前人工智能模型的开发周期长，难度高，存在成本与效率的矛盾 · 规模化瓶颈：从试验性产品到生产线产品，需要解决模型适配性与通用性问题 解决路径： 口推动模型的柔性制造，实现更高效、更低成本的开发流程 口借助自动化、模块化和流水线技术，降低生产成本，提升部署速度 DeepSeek 支撑范式突破：降低开发难度，推动能源领域智力普惠 27/30 报 告

工业和信息化部、教育部、科技 部、人民银行、银保监会、能源局 生效日期 2023-01-01 影响 7 政策内容 加强面向新能源领域的关键信息技术产品开发和应用，主要包括适应新能源需求的电力电子、柔性电子、传感物联、智慧能源信息系统及有关的先进计算、工业软 件、传输通信、工业机器人等适配性技术及产品。 政策解读 该政策旨在，推动能源电子产业发展，促进智能软件研发行业在能源管理、监控和优化中的应

150 万 +16.5% 23.1% 59.8% 多维度异常检测模型 系统并行运行三类检测逻辑： 1. 规则引擎检测 - 硬性规则：违反会计准则的记账方式（如折旧年限短于税法规 定） - 柔性规则：超过行业警戒线的财务指标（如应收账款周转天 数>行业均值 2σ） 2. 无监督学习检测 采用 Isolation Forest 算法识别离群交易，某零售企业审计案 例中，系统发现的异常采购订单特征包括：