.............................................. 10 （一）指数体系构建.......................................................................................... 10 （二）综合算力指数.................................... 省级行政区综合算力指数 Top10..................................................................... 14 图 3 省级行政区综合算力指数 Top10 历年情况.................................................... 14 图 4 省级行政区算力分指数 Top10........... ................................................................................... 20 图 10 省级行政区存力分指数 Top10....................................................................... 21 图 11 省级行政区存力分指数-存力规模

将带来颠覆 结论和展望 引爆这一轮人工智能的新范式：算法 + 数据 + 算力 22/30 ■ 新范式摆脱了对人类专家的大部分依赖，走向了自我迭代升级 2017 年 10 月， AlphaGo Zero 在 3 天内自我对 弈 490 万盘，以 100:0 击败 AlphaGo > 人工智能拥有了从无到有的学习能力，从基于规则的 专 家系统转向了自我学习与适应的智能体系。 未来大语言模型的关键突破点二：世界模型 / 数字孪生 57/80 AlphaGo Zero 的成功不仅是算力 + 算法 + 数据，还有数字化的棋盘 ! 2017 年 10 月， AlphaGo Zero 在 3 天内 自我对弈 490 万盘，以 100:0 击败 AlphaGo 2016 年 3 月， AlphaGo 以 4:1 赢了人类围棋世界冠 军 一些学者坚信世界有一种「世界模型」 … · 能源领域传统 Al 发展困境 2 023 年 6 月 15 日 NVIDIA CEO 黄仁勋 「 5 年实现 AGI, 10 年算力提高 100 万倍」 > 未来的 Al 将会自我生成数据来 进行强化学习； > 要 让 Al 完美地生成图像与视频， 必须要让它基于物理学，创建 一 个世界模型。

何为自主智能供应链？ 引领未来： 开创价值新高地 自主化征程： 当下现状与未来十年 前言 05 25 04 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 供应链本身具备流程驱动和数据驱动的特性，使 其成为自主化AI等技术的理想应用场景。这些技 术能够以前所未有的速度和效率协调复杂的决 策，众多供应链与技术领域的领导者对此深表 认同。 我们对1000名来自10个行业的首席级高管的 调研显示，未来十年内，近66%的企业将致力于全 面提升其供应链的自主化水平。其中更有约40%的 企业期望达到高级自主化，即由系统处理绝大多 数运营决策。 那么，这对企业员工而言意味着什么？我们 计、测试与验证等流程的关键节点上发挥监督与 把控作用。换言之，自主化系统负责感知与响应， 而人类则通过提供反馈和优化输出来实现持续 改进，从而提升整个组织的集体智慧。 实现自主智能供应链 10 自主化征程： 当下现状与未来十年 我们的调研显示，大多数企业才刚刚开始探 索和部署自主化能力。尽管约25%的受访企业已 开启自主化征程，但在从0（完全人工）到100% （完全自主）的指数体系中，供应链各项活动的自

..............................................................................................122 10. 成本与资源规划.......................................................................................... - 静态数据 AES-256 加 密存储 - 基于 RBAC 的细粒度权限控制 - 完整的 API 调用审计日志 模型微调方面，我们验证了使用 CRM 历史数据（建议最小数 据集规模 10 万条）进行领域适配的可行性。在测试环境中，经过 5000 次迭代微调后，模型在特定场景下的准确率提升显著： 系统集成方案采用模块化设计，核心组件包括： 1. 异步消息 队列（Kafka/RabbitMQ 内网传输需保证 10Gbps 以上带宽，时延<5ms  公网 API 接口需配置 WAF 防护，建议预留 20%带宽余量应对 突发请求 运维监控体系 部署后需实时采集以下指标： - GPU 利用率阈值告警（>85%持续 5 分钟） - 显存占用监控（每实例预留 2GB 缓冲） - API 成功率看板（按部门/业务线细分） - 自动扩缩容策略：当并发队列等待数>10 时触发扩容 3

优于大市 维持 市场表现 [Table_QuoteInfo] -39.74% -31.18% -22.62% -14.05% -5.49% 3.07% 2023/7 2023/10 2024/1 2024/4 信息服务 海通综指 资料来源：海通证券研究所 相关研究 [Table_ReportInfo] 《计算机行业跟踪周报 350 期：信创操作 系统持续发展，人形机器人落地前景可 Agent 交流模式展示 ......................................................................................... 10 图 8 AutoGen 实验数据对比 ............................................................................ 林间聊愈室产品介绍 ......................................................................................... 12 图 10 OpenAI 不同模型 tokens 消耗价目表 .............................................................. 12 图 11

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 家 社 会 科 学 基 金（20BZZ037）, 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— 复杂的网络连接，是由大量如神经元的简单元素通 过非线性相互作用产生的集体行为结果，智能行为 的模拟可以通过构建大量简单计算单元组成的大规 模 网 络 ，并 不 断 调 整 网 络 单 元 间 连 接 权 重 来 实 现[9-10]。优势在于从数据中学习的能力，善于处理复 杂的、模糊的问题。 1.1.2 主动学习 与传统结构化的知识获取方式相比，大模型采 用自监督学习方法，主动捕捉训练文本中更深层次 的特征和规律，而非在预设知识结构下的信息抽 （2019-05-24）[2024-05-08]. https: //doi.org/10. 48550/arXiv.1810.04805. [2] YE J J, CHEN X T, XU N, et al. A comprehensive capability analysis of GPT-3 and GPT-3.5 series models[EB/OL] （2023-10-23）[2024-05-08]. https: //doi

...................................................................................................10 1.3 DeepSeek 技术简介及其在审计中的潜力....................................................................... ..............................................................................................185 10. 未来展望............................................................................................. 报告初稿生成效率提高 70%，减少人工校对工作量 风险控制强化 构建动态风险识别模型，覆盖传统审计盲区。重点实现： 1. 实时 监测企业财务数据波动，自动触发预警阈值（如单笔交易超过注册 资本 10% ） 2. 通过 NLP 解析合同条款与会计准则差异，识别潜在 合规风险 3. 建立多维度关联分析引擎，发现隐蔽的舞弊模式（见 下表典型场景） 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术

10 Billion 大幅提 升 要知道从玉泉校区到紫金港校区如何最快出行，首先得 知道有几种交通路线： 1. 89 路公交车，共 17 站，需步行 2 分钟，共用时 50 分 钟 2. 地铁 10 号线转 2 号线，这样就是 2 站 +5 站，共 7 站， 需 步行 20 分钟，共用时 43 分钟 3. 地铁 3 号线转 7149 路公交车，这样就是 3 站 +11 站， 共 分钟，共用时 50 分钟 4. 还可以 …… 这样综合看起来，最快的交通方案应该 2 ，共用时 43 分 钟 什么是思维链 (CoT) 从浙大玉泉校区到紫金港校区如何最快出行？ 地铁 10 号线黄龙体育中心站 -> 文三 路 -> 学院路（转 2 号线） -> 古翠路 -> 丰 潭路 - > 文新路 -> 三坝 -> 虾龙圩 -> 步行 … 桌子上放着 50 根火柴 ，丁丁、

）中。这也显示出了模型通用推理能力在应用中的扩展。 图表：大模型数据类型 Post-Train 阶段 数据：大规模 RL 提升非结构化数据分析能力，释放私域数据价 值 资料来源：中泰证券研究所 10 n Janus-Pro 结合了优化的训练策略，扩展了训练数据集和模型规模。通过这些改进， Janus-Pro 在多模态理解和文本到 图像的指令跟踪功能方面都取得了重大进步，同时还增强了文本到图像生成的稳定性。 50% 40% 30% 20% 10% 0% Beginner Intermediate Advanced 图表：澳新银行 AI 编程对生产力的提 升 图表： AI 编程为软件开发带来的影 响 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 n 风控管理是银行业务经营的的核心任务之一， 开源降本， 中小银行有望加速部署应用，快速追赶与大行之间差距。 资料来源：信通院、中泰证券研究所 21 落地进展：大行发力早，中小银行推进更快 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% 2022 金融科技投入（亿元） 2023 金融科技投入（亿元） 同比增幅 300 250 200 150 100 50 0 资料来源：信通院、中泰证券研究所

...8 1.3 项目范围与约束..................................................................................10 2. 系统需求分析........................................................................................ 112 9.4 系统上线与维护................................................................................114 10. 项目管理与实施计划..............................................................................115 10.1 项目组织结构 其次，系统性能需满足大规模数据处理的需求。在峰值时段， 系统应能够同时支持至少 1000 个并发用户，数据处理速度应达到 每分钟 1000 条记录的吞吐量。响应时间方面，普通查询操作应在 2 秒内完成，复杂分析任务不超过 10 秒。为达成这一目标，需采 用高性能存储设备和优化的数据库查询算法。 安全性是系统设计的核心考量之一。系统需具备多层次的安全 防护机制，包括但不限于身份认证、访问控制、数据加密和日志审 计。具体而言，用户密码需采用