链的自主化水平。 由此产生的财务效益十分可观。本次调研的 受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望 增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运 营层面，企业有望将订单交付周期大幅缩短27%， 生产力提升25%，碳排放量降低16%，同时，从运 营中断事件中恢复所需的时间也能缩短约60%。 在打造自主智能供应链的进程中，领军企业 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 升运营速度、敏捷性，并优化成本。我们的受访者 预计，此举可将息税及摊销前利润提升5%、已动 用资本回报率提升7%。除财务指标外，他们还预 期在运营效率和生产力上取得显著收益。他们相 信，自主化系统不仅能够将订单交付周期缩短27%、 劳动生产率提高25%，从而使企业能够更快地响 应客户需求，同时还可以将按时交付率提升5%。 实现运营绩效的 全面突破 在不可预测的环境中增强运营可靠性，这对于那 些将快速履约视为核心竞争优势的行业而言，更 产业化（初始设备设置、规模扩大） 切换（包括清洁） 维修 22. 23. 供应商合同签订 采购到付款 24. 25. 26. 异常或风险检测及预警 评估与根因分析 内部及与供应商共同执行改进计划 27. 28. 29. 客户支持 现场服务 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

龚晶等：基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑 221 www.jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 满足不同利益相关者的需求，提供定制化、个性化 的知识输出[27]。 3.1.3 跨学科知识创新与应用 知识创新是对已有知识的深度挖掘、整合和创 新之上，实现更深层次的知识洞见和理解，这一过 程也称知识生产。应急管理领域知识创新涉及到管 理学、社会学、心理学、工程学、信息科学等多个学 based on large language models[J]. Journal of Command and Control, 2024, 10（3）: 276-283.（in Chinese） [27] 吴昊，董福安，王雪飞，等 . 基于大模型的应急指挥辅助决 策系统设计 [J]. 指挥与控制学报, 2024, 10（6）: 752-759. WU H，DONG F A，WANG X F，et al

在数据价值挖掘层面，项目将建立动态客户画像分析引擎，通 过大模型的非结构化数据处理能力，实现客户需求预测准确率提升 40%。具体效益体现在销售转化环节，基于 AI 生成的个性化推荐 方案可使交叉销售成功率从现有 18%提升至 27%，客户生命周期 价值（LTV）预期增长 22%。 运营效率优化方面，计划部署智能工单分类系统与知识库自动 更新机制。经测试数据显示，工单自动分类准确率可达 88%，较原 规则引擎提升 33 个百分点，知识库维护工时将从每月 120 人时缩 减至 40 人时。以下是关键效益指标的量化对比： 指标项 现状基准 目标值 提升幅度 客服响应速度 8 分钟 3 ≤ 分钟 62.5% 销售转化率 18% 27% 50% 工单处理效率 15 件/人天 22 件/人天 46.7% 客户满意度(CSAT) 82 分 89 分 8.5% 技术实现路径采用模块化部署策略，第一阶段完成对话引擎与 知识图谱的对接，6 客户交互数据冷热分层存储 持续性运营成本 • 模型 API 调用费用：按每日预估 50 万次请求计算，DeepSeek 企 业级 API 阶梯报价为¥0.018/次（百万次以上），月均成本约¥27 万 • 数据清洗人力：需配置 2 名数据工程师（¥35k/人月）进行客户对 话数据脱敏和标注 • 电力与带宽：专线网络年费¥15 万，数据中心 PUE 控制在 1.4 以 下 资源调配关键点

本机制等多种手段来确保数据的安全性和完整性。 （三）运力基建与调度机制双轨演进 综合算力指数 7 我国网络基础设施建设取得显著成效，网络、算力协同能力提 升，骨干网络架构和性能不断优化。累计开通 27 个国家级互联网骨 干直连点，杭州、上海、深圳和中卫 4 个新型互联网交换中心建设 运营步入正轨。国家枢纽间传输时延不超过 20 ms，集群到周边主 要城市传输时延不超过 5 ms，区域内算力节点间时延达 算力调度的需求。另外，四川、安徽等交通枢纽省份优势凸显，地 理位置优越，通信网络覆盖广泛，能够有效连接东西部地区的算力 中心，促进数据的流通和算力协同，在算间网络方面也表现出色。 综合算力指数 27 来源：中国信息通信研究院 图 15 省级行政区运力分指数-算间网络 Top10 4.算内网络 我国省级行政区运力分指数-算内网络 Top10 为上海市、贵州省、 青海省、河北省、宁夏回族自治区、浙江省、安徽省、山东省、广

DeepSeek 理论成本利润率极高，成本还有优化空间。通过优化， 能够在白天负荷高的时候，用所有节点部署推理服务。 晚上负荷低的时候，减少推理节点，以用来做研究和训练。以 2025 年 2 月 27-28 日数据为例， DeepSeek V3 和 R1 推 理服 务占用节点总和， 峰值占用为 278 个节点，平均占用 226.75 个节点（每个节点为 8 个 H800 GPU ）。假定 GPU

14 2.1 全球保险行业的发展趋势· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.1 保险业面临前所未有的挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择· · · · · · · · · · · · · · · · 28 2.2 国内外相关政策分析· · · · · · · · · · · 25 � 2.战略视野与行业篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 3.保险业落地实践篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 43 1.1.4 应用：日益广泛深入，多领域齐头并举· · · · · · · · · · · · · · · 125 图14 图15 图16 图17 图18 图19 图20 图21 图22 图23 图24 图25 图26 图27 图28 � � � 2023年被誉为“大模型元年”，在这一年里，中国见证了超过200个大模型的竞相涌 现，正式拉开了“百模大战”的序幕。这一年标志着大模型技术的飞跃式发展，行业格局与

...................................................................................................27 3.1.1 数据采集与预处理模块................................................................................. 建立每半年一次的渗透测试制度，由第三方安全厂商模拟 APT 攻击场景，重点检验客户数据隔离机制的可靠性。所有升级包发布 前必须通过合规性验证，包括但不限于《网络安全法》第 21 条、 《数据安全法》第 27 条的具体要求。通过上述措施的螺旋式推 进，确保智能审计系统始终保持行业领先的技术水位与业务适配 性。 11. 结论 通过将 DeepSeek 技术整合至审计领域智能体系统，我们验证 了其 新点体现在三个维度：首先，基于多模态数据解析引擎实现了非结 构化数据（如合同文本、票据影像）的自动化特征提取，测试环境 下处理速度达到每分钟 120 份文档，准确率较传统 OCR 工具提升 27%；其次，通过动态风险矩阵建模技术，将企业运营数据流与实 时更新的法规库（涵盖 78 个国家/地区的审计准则）进行智能关 联，使异常交易识别率从人工抽样的 62%提升至系统全量扫描的 94%。

...................................................................................................27 3.2.1 图像模态....................................................................................... 伐、过度捕捞、矿产资源开采等活动，使得自然资源快速枯竭。这 不仅减少了自然资源的可持续利用，还进一步加剧了生物多样性的 丧失。根据世界自然基金会（WWF）的报告，全球森林覆盖率从 1990 年的 31%下降到 2020 年的占地 27%。这一变化意味着生物 栖息地的减小，导致了许多物种的灭绝。 此外，气候变化正成为生态破坏的重要驱动因素。全球气温的 升高导致极端天气频发，包括干旱、洪水和风暴等，这些极端气候 事件对生态系

25 2.2.1 数据去重.....................................................................................27 2.2.2 数据格式标准化.........................................................................29 2.2.3 缺失值处理 第 21-24 周：使用预处理后的数据集进行模型训练，记 录训练过程中的关键指标和结果。 o 第 25-26 周：对训练好的模型进行验证，使用独立的验 证集测试模型的准确性和稳定性。 o 第 27-28 周：根据验证结果对模型进行进一步优化，确 保模型满足业务需求。 5. 部署与交付阶段（第 29-32 周） - 第 29-30 周：将训练好的模型部署到生产环境中，完成模型 的集成和测试。

robots via foundation models: A survey and meta-analysis. arXiv preprint arXiv: 2312.08782, 2023. 27 Liu Y, Chen W X, Bai Y J, Liang X D, Li G B, Gao W, et al. Aligning cyber space with physical