进展正深刻地影响着机器系统智能化的轨迹，标志 着进入一个新的人工智能时代。从 BERT 到 GPT [1-2]， 这些模型通过深度学习和海量数据训练，不仅推动了 自然语言处理技术的边界，也正在改变知识获取和创 新的模式，将对应急管理体系发展、能力要求以及实 践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 国 217-224 摘 要 大语言模型不仅是人工智能领域自然语言处理方向的重大突破，也正在改变知识获取与知识创新的模式。在研究大语 言模型的知识获取与创新的原理之上，探讨了其在应急管理信息化建设中的应用，针对智慧应急中面临的建设困境以及业务系 统智能化水平的局限，提出了基于大语言模型技术重构智慧应急的知识管理模式，在此基础上构想能够协同创新、全域感知、 决策支持的应急大脑，从而实现整体业务系统智能化水平从感知智能到认知智能的提升。 本文在分析大语言模型的知识获取原理与知识 创新的潜能之上，探讨了其在应急管理信息化建设 中的应用前景，针对当前智慧应急中面临的挑战以 及业务系统智能化水平的局限，提出了基于大语言 模型技术重构智慧应急的知识管理模式以及应急大 脑的概念框架，为应急管理信息化建设提供了新的 视角和技术路径。 1 大语言模型原理 大 语 言 模 型 通 过 词 嵌 入（word embedding）[3]、 Transformer

年代，阿兰图灵把“高度 智能有机体”扩展到了人工智能。如今随着大模型的快速发展，这个概念又被重 新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体，有望完成从概念到实际应用的 蜕变。用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 Prompt（提 示词）。AI 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具 资源和监督结果。  赋能两类实体领域，成本与效益的博弈：AI 1. 原理解析：思维链铸就智能体，多体交互拓展应用 ..................................................... 6 1.1Agent 模式架构解析 ............................................................................................. 6 行业研究〃信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 3 图目录 图 1 人类与 AI 的交互模式 ......................................................................................... 6 图 2

按需部分双向同步 项目地址：https://github.com/nacos-group/nacos-controller 模糊订阅：应用运行时动态服务&配置订阅 • 大配置拆分&聚合 模式匹配 • 前缀匹配 • 后缀匹配 • 中间模糊 事件推送 • 新增事件 • 删除事件 • 定时对帐 应用场景 分布式锁：多节点共享资源并发协调 • 基于CP协议Raft实现分布式锁 计划支持（7月） MCP Marketplace 暂无计划 提供两种模式给用户选择： •模式一：开箱即用提供可扩展、可 定制的自建实例化 MCP 市场 •模式二：提供 MCP 市场源码，方 便企业用户二次开发。 提供两种模式给用户选择： •模式一：开箱即用提供可扩展、可 定制的自建实例化 MCP 市场 •模式二：提供 MCP 市场源码，方 便企业用户二次开发。 MCP 市场 Nacos MCP Router Nacos MCP Router （Local模式） MCP智能路由 MCP代理 • Stdio • SSE • streamable HTTP MCP Server自动发现 MCP 协议层 业务MCP Server Nacos MCP Router （ remote 模式） • Stdio • SSE • streamable HTTP 业务MCP

................................................203 1. 引言 近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT 控制的强化要求，该方案已通 过三家监管机构的合规性评估，为规模化应用扫清了制度障碍。 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 束、海量异构数据的实时处理能力，以及审计判断的可追溯性。这 要求技术方案必须采用模块化架构，既能继承现有审计方法论的核 心逻辑，又能通过机器学习优化风险评分模型，最终形成人机协同 的审计增强模式。 1.2 人工智能在审计领域的应用前景 近年来，人工智能技术的快速发展为审计行业带来了革命性变 革的可能。通过机器学习、自然语言处理和大数据分析等技术的结 合，人工智能能够显著提升审计效率、准确性和覆盖范围。在传统

平台产品核心能力 面向实战的一站式大模型精调部署解决方案 AI 建模部署 大模型精调 u 快速试一试： 零代码一键部署大模型，网页问答体验推理效果 u 精调训练： 低代码、灵活自定义两种精调模式自由选择 多种训练工具：具备周期调度能力的可视化建模，低门槛深度学习场景化 工具，交互式代码开发工具，专业的通用任务调度工具 分布式稳定训练：支持多机多卡大规模训练，故障自动重启续训 镜像制作：基于 GPU 算 力 按需按 量 服务管理 与运营 算力调度 容器调度 核心收益 满血版模型一键精调 • 256 卡 H20 • 全参 SFT • 8 小时 蒸馏后模型多模式精调 • 全参 +LoRA 双模 式 • 低至 1 卡 A10 DeepSeek 全系 列 R1 、 V3 满血版 R1-Distill-Llama-70B R1-Distill-Qwen-32B 向量化（ embedding ） ③Agent 模式 调用插件 / 复杂工作流 响 应用户对话 ② 工作流模 式 指定工作流响应 用户对话 文档拆分 重排序 （ rerank) ① 官方插件 文档解析 / 混元文生 图 .. 汽车 语音助手 零售 电子 说明书 金融 代理人 辅 助 ... ① 标准模式 内置 RAG 最优流 程 文档解析 多轮改写 文旅

如果保险公司将人工智能重点应用于人力资源、工作流程和数据管理方面， 那么他们将从中获得最大效益。 在保险公司面临巨大压力之际，人工智能领域正在取得飞速进展。竞争变得 异常激烈，新的竞争者正在颠覆现有的商业模式。受其他行业技术快速发展 的影响，消费者对保险公司的期望也会越来越高。 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 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 实时控制并主动响应大量数据。分析和操作这些数据所需的速度和规模都远 远超出了人类的能力。 以上变化要求保险公司必须改进其产品设计和客户服务，而人工智能将在其 产品创新，保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。 5 人力资源——利用人工智能，让员工合理分配时间，提高他们的工作效率。 通过 20%的非例行工作，创造出 80%的价值。 流程管理——重新审视商业模式和工作流程。通过智能机器不断审查端到端 流程，并应用“智能自动化”来改进和优化现有流程。 数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务 型数据，来改进算法，并以新的方式组合数据以发现趋势。

18-24 17 06-07 08-09 10-16 实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与 此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高 涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 手，待方案验证有效后再进行规模化推广。最后， 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起 得益于更优的再利用、再循环和资 源效率，自主化运营将显著推动供 应链的循环性。 实现自主智能供应链 7 1. 构建坚实且安全的数据基础 2. 投资关键AI技术，加速规模化 战略布局 3. 重构人与技术的协作模式 图1 企业应对中断的反应时间与恢复时间 敏捷性 4天 11天 从中断或变更中 恢复的时间： - 60% 应对中断的 反应时间： - 62% 1至5个月（视具体问题而定） 此外，企业预计通过自主化运营能缩减约16%

元 / 股 募集金额： 62.3 亿元 --- 研报名称：尘埃落地，水处理巨头再起航 2. 分析师：邵琳琳 定增对象：国开金融 ---- 研报名称：定增入股漳州发展，再度演绎武 控模式 3. 分析师：邵建军 定增时间： 8 月 15 日 募集金额： 61.87 亿元 ---- 研报名称：巨额定增完成 静待业绩释放 4. 分析师：邵建军 发行股数： 1.48 亿股 募集金额： 研报名称： PPP 下的投资机遇 商业模式： 1. 分析师：霍也佳 模式名称：碧水源模式 --- 研报名称：牵手国开行， PPP 巨头起航 2. 分析师：邵琳琳 模式名称： PPP 模式 --- 研报名称： PPP 下的投资机遇 3. 分析师：霍也佳 模式名称： “圈地”模式 --- 研报名称：牵手国开行， PPP 巨头起航 4. 分析师：霍也佳 模式名称： PPP 模式 --- 研报名称：牵手国开行，

来的AI创新机遇。 代表性教育企业围绕DeepSeek的布局总览 相较于其他通用及垂类大模型，DeepSeek能够得到头部教育企业广泛青睐、激起 抢滩布局，主要得益于其几大特点： l 深度思考模式：DeepSeek的深度思考模式能够输出自然语言形式的推理过 程，使得学习、解题的思维链可视化，有利于在教育场景中展示解题方法和过 程、进行知识回溯、引导学生个性化思考，从而辅助教师及家长教育，削减此 前AI+教育直接输出问题答案可能带来的负面影响。 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DeepSeek，学而思的AI教育布局呈现出双协 耕数学推理与学科知识图谱的优 势，实现精准分析/定位/回溯知识点、强化逻辑推理并显化思维路径、理解并输出 多模型内容，从而形成启发式引导思考的能力。 2、布局硬件+软件，以DeepSeek深度思考模式弥补传统教育硬件“重答案轻思 维”的短板，并开发新AI学习应用，集成自研讲解视频与高频AI学习工具，放大自 身专业内容积累和大模型技术优势。此外，学而思表示还在探索DeepSeek在公司 内部业务场

的研发 与应用，积极探索其在保险业务中的无限可能。阳光保险集团作为行业的先行者和探索 者，于2023年初率先启动了“阳光正言GPT大模型战略工程”，旨在通过大模型技术的深度 应用，推动保险业务模式的重塑与升级。 经过一年的实践与沉淀，可以看到，2024年是大模型技术在各行各业的应用落地之 年。这一年，我们见证了大模型技术从理论探索走向实际应用，从概念验证进入规模化部 署的关键阶段。因此 优化客户体验、降低运 营成本、增强风险管理能力等方面的巨大潜力，为保险行业的智能化转型提供了有力的实 践支撑。 更重要的是，我们深刻认识到大模型技术与保险行业的深度融合，不仅将推动保险业 务模式的深刻变革，还将重塑保险行业的竞争格局和生态体系。通过精准预知风险、主动管 理风险，大模型技术将助力保险公司实现从“粗放预测”向“精准预知”、从“等量管理”向“减 量管理”的转型升级。这一转变不 · · 130 6.1 大模型应用趋势· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 135 6.1.1 应用模式：由Chatbot向AI Agent演进· · · · · · · · · · · · · 135 5.2 大模型优秀应用案例 ‒ 国际篇· · · · · · · · · · · · · · ·