自主化系统仍处于发展的初期阶段，大多数 企业也刚刚踏上这一征程。我们深入研究了领军 企业为获取初步成功所采取的有效行动，并总结 出以下几项关键举措。 这些策略并非必须按顺序执行，但对于那 些在迈向自主智能化系统的过程中践行了其 中一项或多项的企业而言，初步成效已经显 现。我们将在后面的章节中详细阐述每一项 举措。 实现自主智能供应链 8 何为自主 智�供应链？ 供应链的完全自主化不单单指孤岛式的自 订单到回款 客户与现场支持 图3 端到端供应链活动被划分为29项具体活动，并根据任务相似性归入9个集群 实现自主智能供应链 12 图4 大多数活动集群将在智能系统的驱动下经历重大转型， 部分集群未来将迈向高度自主化 自主化成熟度 [全球专家组观点] 预警、风险、改进 5 运营采购 8 设置、维修与切换 9 25 50 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 38 19 38 19 36 20 40 22 45 24 48 24 45 当前 未来五年内 实现自主智能供应链 13 图5 大多数供应链活动将通过AI赋能与自动化的强力结合，逐步迈向完全自主化 完全 决策自主化 监督下的 决策自主化 增强型人工活动 产业化、切换与维修 质量与生产控制 客户与现场支持 设计、研发与寻源 人工驱动活动 完全自主化活动 受控的 决策自主化

成熟期实现了技术飞跃，进入全新智能化阶段，功能复杂且高效。 行业特征 1 2 3 发展历程 萌芽期 1960-01-01~1969-01-01 1963年，IBM宣布将软件与硬件实行分离定价，此举被视为软件产业迈向产业化的起始点。 1968年，美国计算机科学家在NATO的软 件工程会议上，首次明确提出了软件工程的概念。 智能软件研发行业的兴起推动了软件产业的独立发展、技术创新与产业升级，并广泛拓展了应用领域，满足了多样化的市场需求。

rd Hartley 强调。 “这一转变使保险公司能够高效地扩大风险量，同时获得对决策的优越控制。我们很 高兴与丘博合作，丘博是这场数字化转型的先锋。” 通过采用生成式AI技术，丘博正在大胆地迈向优化其索赔处理操作，提升客户体验， 并在不断演变的保险领域中为自己定位以取得未来的成功。 怡安保险（Aon）正在开发一个内部的生成式人工智能平台，该平台将包括一个大型语 言模型和其他工具，旨在帮助员工提高工作效率。 发挥大模型在智慧涌 现与复杂信息处理方面的独特优势，为保险产品定价提供更加科学的依据，使风险度量更 加精准，预测能力显著提升。 更为重要的是，随着推理能力的不断提升，大模型正逐步从非决策类场景迈向决策类 场景的核心地位。在保险业务中，这意味着大模型将在产品定价策略、风险评估等多个关 键环节发挥决定性作用。大模型将提供更为智能、高效的决策支持，推动保险行业向更加 智能化、精准化的方向发展。

通过以上措施，我们相信人工智能数据训练考评系统将在未来 发挥更加重要的作用，为人工智能技术的进步和应用落地提供强有 力的支持。同时，系统的不断完善也将为相关领域的研究和实践提 供宝贵的数据和经验积累，推动整个行业迈向更高的水平。 13.1 项目总结 本项目的成功实施标志着人工智能数据训练考评系统的全面上 线和稳定运行，该系统通过智能化手段有效提升了数据训练的效率 和考评的精准度。在系统建设过程中，我们严格遵守了项目管理流

综上所述，DeepSeek-R1 大模型在工程造价领域的应用，不 仅能够显著提升工作效率和准确性，还能为行业带来全新的智能化 解决方案。通过将先进的人工智能技术与传统工程造价方法相结合， 我们有信心推动工程造价行业迈向更加智能化、精细化的未来。 1.1 项目背景 随着建筑行业的快速发展，工程造价管理在项目全生命周期中 的重要性日益凸显。传统的造价管理方法主要依赖于人工经验和历 史数据，存在效率低下、误差率高、适应性差等问题。尤其是在当