地灾 地震 应急叫应 观测感知模块 模式识别 对象识别 场景理解 长期记忆 行动执行模块 行动调度 交互管理 效果监测 指挥救援类大模型 辅助决策 应急调度 资源调配 A 加速 AI 容器 协同 林火 谊昆大模型是集多模态、智能体为一体的行业大模型能力体系 云边端协同的四级算力底座 “ 谊昆” 时 序大模型 城市安全 运营管 智慧安 全文教 危化品扩 散 谊昆大模型能力构建理念 基于智能体理念，构建能感知、会思考、可进化的公共安全服务能力，以辅助公共安全从业人员开展常态运营、事中 处置、事后评估等工作的高效开展。 当前洪涝灾害态势如何 ? 危化品有什么特性 ? 森火后续会向哪个方向蔓延 ? 地震了如何开展应急响应 ? 如何监测城市安全运营 视频 时序数据分析 风险评估引擎 知识图谱 推荐算法 情景推演引擎 仿真模型 预案链 事件链 网络舆 情 实时天 气 实时路 况 GIS/BIM 防汛灾情研判报告 指挥辅助决策建议 存储 总结 生成 / 转 化 调用 输入 人 工 智 能 技 术 · 大语言模型 ● 时序数据大模型 ● 多模态大模型 · 公共安全知识图谱 公 共 安 全 推 理 模 型 ·

慧服务、智 慧审判、智慧执行、智慧管理、智慧政务”等系列产品；2）应用软件服务：包括运维服务、 技术服务和平台运营，根据客户的系统建设情况及日常运行需求，公司为客户提供技术支 持服务；3）司法辅助服务：主要系卷宗扫描、卷宗归档、文书送达等服务，属于信息化建 设的衍生业务；4）系统集成：根据客户需要提供少量系统集成及第三方硬件产品采购业务。 公司深度研究报告/计算机行业 公司深度研究报告/计算机行业 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。 3 服务与司法辅助服务三大部分构成。2022 年，公司应用软件开发业务占比 59%，应用软件 服务业务占比 29%，司法辅助服务业务占比 11%。2019-2022 年，公司应用软件服务和司 法辅助服务收入占比持续上升，分别由 2019 年的 20%和 7%上升至 2022 年的 29%和 11%。 毛利率方面，2022 从下游客户来看，公司主营业务收入主要来自于法院、企业和银行客户。按直接客户 类别分类看，2019-2022 年，法院客户收入占比分别为 76%、61%、48%及 44%，公司主要 向其提供信息化建设及司法辅助服务；企业客户（含电信）收入占比分别为 19%、27%、 35%和 43%，公司为国内软件及电子信息企业提供软件产品开发等，并最终由法院等终端 客户使用，为国内通信企业提供智慧法院相关软件及硬件产品；银行客户收入占比分别为

形成治理 - 反馈闭环 平时 战时 AI 赋能应急数字化场景 两客一危 突发人群聚集 重大防疫事件 森林火灾 公路生命通道 重大气象灾害 解决方案 - 智能预警与决策支持 02 人工智能辅助决策 人工智能技术平台 / 框架 CPU 集群 云平台 CPU 计算 IP 网络 GPU 集群 GPU 计算 IB 网络 FPGA 集群 FPGA 计算 IB 网络 异构计算 超参数自动化调 利用数据挖掘、深度学习、知识图 谱等技术，进行根因分析、隐患排 查、趋势预测、辅助决策 数据挖掘： 聚类、分类、回归拟合、贝叶斯估 计、蒙特卡洛树等算法帮助进行灾 害根本原因分析、趋势预测、隐患 排查 深度学习： 通过神经网络对大数据样本进行无 监督学习，找到灾害原因和结果之 间的关联，并用于预测隐患 知识图谱： 建立应急知识图谱和专家系统，协 助选择预案，辅助专家会商决策 AI 大模型赋能应急指挥中心：协同处置响应应急事件的中枢 固废污染 战时应急响应： AI 辅助决策，启动相关预案，统筹调度指挥处置 灾情发布 进展发布 信息发布 灾情勘察上报 灾情续报 二次灾害预警 灾情信息 物资调拨 应急物流 后勤保障 前方救援 后方处置 防疫防控 交通管制 后备措施 救援处置 灾情信息汇总 可调用资源响应 有序组织 决策 01 02 03 05 04 案例参考 预警指导 辅助决策 预警响应 数据 采集

务人员需要在短时间 内处理海量的信息并做出决策，这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 况，提供针对性的健康指导和信息。这样一来，患者不仅能更好地 理解自己的病情，还能增强对健康管理的积极性。 生成式大模型在医疗场景的可行应用还包括：  医学文献的自动生成与更新，便于医生获取最新资讯  影像学数据的智能分析，辅助影像科医生做出诊断  健康监测与预警系统，实现对慢性病患者的实时跟踪 在实际应用过程中，还需强调数据安全与隐私保护。医疗行业 涉及大量的个人健康信息，如何确保这些数据在被模型处理时不被 泄 防提供有力支持。生成式大模型的逐步成熟，使得医疗行业能够从 海量数据中提取有意义的信息，同时为医疗决策提供辅助。具体而 言，以下是生成式大模型在医疗应用中不可忽视的优势：  加速医疗信息的处理：生成式大模型能够快速处理大量医疗文 献和数据，从而为医生提供最新的研究进展和治疗方案。  提升诊断准确性：通过对患者数据的深度学习，生成式大模型 可以辅助医生做出更准确的诊断判断，从而提高医疗服务质 量。  实现个性化医

、 CV 、 NLP 等技术实现多模态营销素材及 合同用印信息智能审核，提升审核准确率 AI 能 力 注 智 案 件 管 理：融合 Al 大语言 模型和 NLP 小模型，智能辅助收案、办案、 结案等案件管理工作全流程，实现案件管 理智能化升级 区 块 链 赋 能 证 照 智 慧 领 用： 运用区块链技术， 通过为电子化资质证照添加水印、二维码、限制打 印方式及次数等方式，确保电子化资质证照用途不 OCR 识 别 语音识别 合规样本 融合赋能 皿 … 文书 采集大量法律基础 数据，结合 企业专有数据及相关领域法律子任务进行微调训练，形成企业专属法律大模型，辅助企业深度 法律洞察和决策支持。收集整理法条类、案例类、模板类、书籍类、法律考试类、法律日常问答等 6 种类型的知识库，有效提升 法律问答的准确性、严谨性和可解释性。 法律基础 数据 《中华人民共和国产品质 解用户意图， 高 效、便捷地输出法律相关解决方案或答案。构建 RAG 知识检索增强流程，克服法律大模型本身的不确定性和幻觉问题，确保回 答 可靠且有据可循，为企业员工提供法律建议，辅助法务人员进行判断决策。 预期效益 降低法律服务门槛：法 律咨询服务，资源稀缺， 资源匮乏且分布不均匀。 智能问答降低法律服务 的门槛。 降低法律咨询成本：通 过智能问答，提高法律

识服务，主要存储管理法律法规、典型案例、应急预 案、方法和模型等应急知识。 业务应用层：覆盖应急管理全过程，包括监测预 警、社会动员、监管执法、救援处置等应急管理全场 景应用。 决策指挥层：为所有应急管理业务辅助决策。 2.1 辅助决策功能薄弱 决策指挥层的辅助决策功能相对比较薄弱，尤 其是在重大及以上级别的突发事件非常态业务的临 图2 应急管理系统架构图 Fig. 2 The architecture diagram of emergency 策（improvisational decision-making） [19]，需 要 随 事件不断发生、发展的态势，针对具体问题情境作 出决策时，系统通常以数据统计分析、智能计算模 型算法等形式提供辅助决策功能，对于决策者来说， 这些远不足以应对其可能面临的复杂多变灾难环境 下的决策需求，即解决复杂问题的能力。 从决策问题的本质来分，常规决策面临的是问 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 analysis

通信保障（听得见、看得清） 各种视频资源（会议、监控、图传等）融合互通，横向到边，纵向到底 确保极端恶劣条件下（公网中断、电力中断、道路中断）通信顺畅 辅助决策（能分析、能决策） 一张图指挥，为应急指挥提供数据和信息支撑 情景构建（可模拟、可演练） 专题研判、专题辅助决策、模型分析等智能化手段 4G/5G 部 省 市 县 业务需求 应急指挥： 在很短的时间里，根据不充分的信息， 针对不确定的需求，做出非常规的决策，来分派极 应急救援 路线引擎 展示配置成果库 展示内容组件库 汛旱风业务 安全监管业务 危化动态业务 森林防火业务 地质灾害业务 汛旱风专题 安全监管专题 危化动态专题 森林防火专题 应急救援专题 决策辅助专题 地质灾害专题 常规展示 配置库 标签展示 配置库 Pop 展示 配置库 详情展示 配置库 等值展现 配置库 空间对象 搜索服务 引擎 语音全对象 搜索引擎 标签 展示配置 运营工单 应急资源 物资借调 应急响应与事件 处理 安全检测 审计 / 评估 运维保障 智慧灾害 检测预警 智慧安全 监督管理 智慧地质 灾害救援 AI+ 智慧应急 救援指挥 智慧决策 辅助支持 智慧危化品 动态监管 智慧汛旱 灾害救援 电视 / 电脑 / 户外屏 智慧媒体 移动端 指挥大屏 智能推荐 AI 智能对话 数 据 治 理 能 力 协 同 调 度 能 力 安 全

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，旨在优化和简化日常办公流程。它能够提供自动化任务处理、智能数据分析、实 时协作功能以及个性化的工作辅助，大大提高了工作效率和决策质量。例如，这类软件可以通过学习用户的习惯自动完成文档编辑、邮件 回复、日程安排等重复性工作。 嵌入式软件是指专门为运行在嵌入式系统上的应用设计的软件，它集成了人工智能 智能软件的需求增长，从而推动智能软件研发行业市场规模增长。 智能硬件设备的普及与多样化，正不断拓展智能软件的应用场景。智能家居设备依赖于智能家居控制系统软件进行高效管理，而智能汽车则需智 能驾驶辅助系统软件提供有力支撑。这些新兴应用场景的涌现，为智能软件研发行业开辟了更为丰富的市场机遇。未来，伴随人工智能的演进与 智能家居体系的优化，中国智能家居行业将持续发展。预计至2026年，中国智能家居 出货量有望突破5.4亿台。同时，智能汽车及其相关技术在中国展现出强劲的增长态势，预计2025年中国智能汽车渗透率将达到82%，并计划在 2030年进一步提升至95%。鉴于智能汽车集成了自动驾驶辅助系统、智能导航及车联网服务等先进车载技术，车载智能软件的市场需求将持续上 扬。 下游分析 智能软件研发推动工业软件产业升级与加强全球竞争力。 通过引入人工智能、大数据、云计算等先进技术，智能

传统能源产业转型升级，能源科技 现代化水平进入国际先进行列。 技术层面 德国修改《气候保护法》 , 规定 2045 年实现碳中和；美国宣布 正 式重返《巴黎协定》。 政策层面 数字化全面转型连接发电价值链， 辅助发电企业实现生产、运营、服 务的降本增效和创新升级。 全球视角下的电力系统发展和转型趋势 市场层面 级能 建 证 2 0 GRID 收附级能新 建说 2024 年电力信息通 信 新技术 大会 EPICT 二 1 新型电力系统中，实现 AI 与复杂电网规划，电力市场辅助，客户服务等电力系统业务的融合中，对于 AlI 的专业化训 练 微调所需算力成本投入较大，且传统的数据库的数据可用性问题，数据质量问题，数据集建设问题等问题都存在大量 的工程化难题，一定程度上也将制约电力系统人工智能技术的发展。 开发者社区 简单可集成 全模态 高质量全领域 可在线 / 离线 AI 高效学习 贡献活跃 产业金融 金融放货智能评估 电费货智能评估 供货贷智能评估 采购过程文件智能辅助编制及校验 电力会议转录助手 简历智能抽取 服务政府 供应链风险巡查防控智能助手 输电机巡绝缘子类缺陷智能识别 输电机巡大金具类缺陷智能识别 输电线路异线异物智能识别

助，通过自然语言处理技术自动解析合同条款、监管文件，生成风 险提示和审计要点，使审计师能够聚焦于专业判断而非基础信息处 理。 关键技术指标对比表： | 维度 | 传统审计方式 | 人工智能辅助 审计 | 提升幅度 | |——————–|————–|——————| ———-| | 数据处理效率 | 100 笔/ 小时 | 800 笔/ 小时 | 700% | | 某国际会计师事务所的实践表明，接入人工智能系统的审计项目， 其关键风险点识别时间平均提前了 15 个工作日，使客户能够及时 采取补救措施，显著提升了审计的价值创造能力。随着技术的持续 迭代，人工智能在审计领域的应用将从当前的辅助角色逐步发展为 智能协同模式，最终实现审计质量和效率的质的飞跃。 1.3 DeepSeek 技术简介及其在审计中的潜力 DeepSeek 作为新一代大语言模型（LLM）技术平台，其核心 优势 95%的置信水平；在报告阶段支持自动生成管理层建议书初 稿，包含可操作建议点数量平均提升 3 倍。该技术特别适用于年审 期间的高强度作业，实测显示审计团队在连续工作时长超过 8 小时 后，AI 辅助下的工作错误率仍能控制在 2%以下，显著低于人工操 作的 7%基准值。 流程优化效果可通过以下 mermaid 图呈现： 技术部署建议采用混合云架构，核心数据保留在本地审计系 统，通过 API