和推理的能力[6]，能在艺术创作、代码编写、科学研 究等多个领域展现出类似人类水平的创造力。这些 能力的涌现，使得知识创新不再受限于个体的认知 和经验，能够打破学科和专业的壁垒，加速知识的 融合和创新，预示着知识生产方式正在经历一场深 刻的变革，将引领我们进入了一个人机协作的知识 生产新模式 [7-8]。 1.1 知识获取 1.1.1 联结主义学习 大语言模型的知识获取基于联结主义的学习观 点，该观点认为智能源于大脑神经元的物理结构和 Journal of Information Resource Management, 2021, 11（1）: 8-16.（in Chinese） [25] 迈克尔·吉本斯, 卡米耶·利摩日, 黑尔佳·诺沃提尼, 等 . 知识生产的新模式: 当代社会科学与研究的动力学 [M]. 北京: 北京大学出版社, 2011. MICHAEL G, CAMILLE L, HELGA N, et al. The new

TB 审计数据的处理成本从传统方案的 3200 元降至 800 元，且满足三级等保要求。未来 6-12 个月的演进路线应包 括：Q3 完成企业私有知识库的定制训练，Q4 实现与审计软件（如 鼎信诺）的深度集成，最终达到审计项目全流程 30%以上的人工工 时压缩目标。 2. 项目背景与目标 随着数字化转型的加速推进，审计行业正面临数据量激增、合 规要求趋严、人力成本上升等多重挑战。传统审计方法依赖人工抽 留存满足 ISO 27001 标准要求。 系统部署采用容器化方案，基于 Kubernetes 实现计算资源弹 性调度，在年审高峰期可自动扩容至 500+Pod 实例。与现有审计 软件（如鼎信诺）的集成通过标准化中间件实现，数据交换接口通 过中国注册会计师协会发布的 CSI-025 数据规范认证，实施周期可 控制在 2 周内。 3.1.1 数据采集与预处理模块 数据采集与预处理模块是 被动接受 转向 主动创新 。对 于提出有效优化建议的员工，给予项目资源倾斜或奖金激励，形成 持续改进的正向循环。 10. 未来展望 随着审计行业数字化转型的加速，DeepSeek 等 AI 技术的深 度应用将重塑审计工作的全流程。未来 3-5 年，智能体技术将在三 个关键方向实现突破性进展：首先是审计作业模式的根本性变革， 通过构建多智能体协同系统，实现从抽样审计向全量审计的平滑过 渡。

过程进行重 点关注 Transformer 2017 年 ChatGPT 2022 年 Instruct GPT BigBird ALBERT ELECTRA 基于模板和 规则的前深 度学习阶段 基于规则 的少量数 据处理 1950 年开始 根据一定范 围的数据进 行参数分类 Machine Learning 1980 年开始 n ChatGPT 所 一些具有战略意义的新兴产业 和领域将得到重点扶持，从而加速其发展和壮大 AI 推动“科技创新”和“产业创新”的深度融 合 推 动 创 新 链 、 产 业 链 、 资 金 链 、 人 才 链 深 度 融 合 是 解 决 当 前 乃 至 未 来 较 长 时 间 内 加 强 产 业 创 新 发 展 、 加 快 锻 造 新 质 生 产 力 的 重 要 抓手 行业知识更深 业务流程更深 产业网链大模型

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Deep

Email ： jiangdan@zts.com.cn | 证 券 研 究 报 告 | 2 0 2 5 . 03 . 1 3 专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信 中 泰 证 券 研 究 所 n DeepSeek 开源使金融机构能够轻松获得前沿模型能力，且大幅降低部署成本。其通过对训练方式、算法架构和推理方 法 的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模

DeepSeek 横空出世，各项指标逼近或超越 ChatGPT o1 9/80 口核心意义：打破 AI 垄断，带来 AI 平权，尤其是中文 Al 普惠，激发大众创造力 多 源 数 据 深 度 挖 掘 融合建筑领域各类数据，联动设备 运行指标 、能耗信息及环境监测， 实现精细用户画像，助力科学调度 与资源配置 智 能 故 障 识 别 与 诊 断 结合人工智能算法，自动提 取设备

包括但不限于智能制造、财务管理、供应链管理等领域的智能化解决方案，帮助企业实现业务在线、数据 驱动以及智能运营的能力进阶，成就数智企业，推动社会商业进步。用友还推出了企业服务大模型YonGPT，作为深懂企业服务的垂类大模型，为企业提供智 能助理、虚拟员工等百余项场景化的智能服务，助力企业在新质生产力时代下加速推进数智化进程。 用友网络科技股份有限公司 2015 2016 2017 2018 2019

与此同时，线上消费交易额急剧攀升，供应链 所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费 者线上支出增长了30%1，这不仅催生了众多新兴 渠道，也带来了产品个性化定制的新需求。气候变 化、公共卫生危机以及汽车行业等特定领域的深 刻变革，均对企业的敏捷性提出了前所未有的要 求。突发且不可预测的地缘政治变局以及持续变 化的贸易环境，正迫使首席供应链官们迅速调整 其运营网络。更为复杂的是，劳动力老龄化、员工 在职年限的缩短以及技能短缺，正导致宝贵的组

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 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。

亿美元。与此同时，中国在人工智能领 域的投资也在持续加大，2022 年，中国人工智能产业的整体规模 已经超过 3500 亿元人民币，预计未来几年将保持强劲增长。 从技术层面来看，当前，大模型（如 GPT、BERT 等）作为深 度学习的重要突破，为各类应用提供了强大的支持。这些大模型以 其卓越的语言理解和生成能力，正逐渐成为 SaaS 平台的重要组成 部分。企业通过先进的大模型技术，可以实现更智能的客户服务、 数据分析和决策支持。 5. 客户支持系统：通过客户支持系统收集反馈，用户在寻求帮助 时，可以在咨询中提及他们的建议与意见，这可以通过工单的 形式记录下来。 6. 用户访谈和小组讨论：定期邀请用户参与访谈或小组讨论，深 入了解他们的需求和使用体验。这种定性研究可以使团队获得 更深刻的理解。 通过以上渠道的联合使用，可以建立一个全面的用户反馈收集 系统，确保捕捉到各类用户的声音。此外，为了提升反馈收集的有 景也将进 一步拓宽，SaaS 平台将迎来新的业务机会。特别是在医疗、金 融、制造、零售等领域，针对行业特定需求的解决方案将持续受到 关注。未来，SaaS 平台可以通过强化行业合作、集中资源开发深 耕特定市场，从而拓展自身的市场份额。 在此背景下，SaaS 平台必须时刻关注市场变化和技术进步， 以灵活应对未来的挑战。在不断创新和迭代中，构建起符合行业需 求、用户期待的智能化服务体系，才能在竞争日益激烈的市场中保