体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 小时缩短至 4 小时以内。其次是风险 识别与异常检测，基于深度学习模型分析历史审计案例和行业风险 特征，智能体可自动标记异常交易模式，其检测准确率在测试环境 中达到 92%，远超人工抽样检查的 65%水平。最后是智能分析辅 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 加速推理过程，使 NER 任务延迟从 320ms 降至 110ms - 对审计报告 PDF 解析实施页面级并行处理，吞吐量提升 4 倍 该方案已在试点审计项目中验证，使银行信贷审计的文档审查 效率提升 65%，关键事项遗漏率降低至 2.3%。后续将通过持续学 习机制，每月更新审计案例库以增强模型适应性。 3.3.2 机器学习模型选择与优化 在机器学习模型选择与优化阶段，需结合审计业务场景的数据

...................................................................................................65 4.3.1 领域适配训练..................................................................................... 能，能够有效解决传统 CRM 的痛点。 本项目的核心目标是通过深度集成 DeepSeek 大模型，构建具 备三大核心能力的智能 CRM 系统：首先，实现客户意图的实时精 准识别，将对话内容分析准确率从现有系统的 65%提升至 92%以 上；其次，建立动态客户画像系统，通过模型自动提取交互记录中 的消费偏好、投诉倾向等 20+维度特征；最后，打造智能工作流引 擎，使销售线索响应时间从平均 4.3 小时缩短至 25%的直接效益。 关键数据对比： | 指标 | 传统 CRM 水平 | 目标水平 | 提升幅 度 | |———————|————|———–|———| | 意图识别准 确率 | 65% | ≥92% | +41.5% | | 线索响应时效 | 4.3 小时 | 15 ≤ 分钟 | -94.2% | | 客户特征维度 | 8 个 | 20+ 个 |

LSTM LSTM LSTM 100% 95% 90% 85% 80% 75% 70% 65% 60% 意图识别准确率 传统机器学习 Accuracy 意图识别结果 来也深度学习 输入文本 传统基于规则 意图识别结果 t CRF

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 70 75 80 未来状态描述 主要由 人工驱动 主要为 自动化 增强型 人工决策 自主化 质量与生产控制 1 生产制造 2 客户与现场支持 3 6 运输 7 计划与排程 设计、研发与战略采购 6 高科技消费与企业技术 7 工业设备 金属与采矿 11 石油与天然气 12 10 运输与物流 消费品与服务 4 行业 0 5 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 自主化 增强型人工决策 主要为自动化 主要由人工驱动 16 27 42 24 46 16 12 20 25 25 12 20 27 18 33 27 27

大学智算中心是全国首个校级最大国产人工智能算力中心，是高校基于昇腾算力底座 和 ModelMate（模型使能工具）进行科研创新和教学的典型案例。该项目于 2024 年 1 月正 式开启，算力规模 65P，项目采用“DCS（轻量云）+ModelMate+运营平台”方案。如何支撑 学校师生从原开发平台顺利迁移到新建的国产算力平台，利用昇腾技术栈快速进行科研模型 创新，成为该项目的首要任务，也是 D ModelMate 算力资源池的灵活管理，支持后续扩容演进，提升算力资源高效利用的同时， 保护学校已有投资。 （二）资源公平分配：D 大学师生群体数量大（5 万+），但当期项目算力规模有限（仅 65P），算力平台上线后，迫切需要解决算力少用户多的供需矛盾，且需保障资源公平分配使 用。ModelMate 联合云星运营平台，通过对接学校身份认证系统，将资源申请和使用的租户 粒度对应到课题组级别，配合

CaP[70], LLM-GROP[71], Instruct2Act[51], VIMA[50] VoxPoser[52], 3D-VLA[63], iVideoGPT[64], NaVid[65], RoCo[66], Swarm-GPT[67], ReKep[68] Prompt2Walk[59], Gato[60], RoboFlamingo[61], ManipLLM[62], RT-1[53] iVideoGPT, 使得 模型能够适应各种下游任务, 如条件视频预测、视 觉规划. 针对具身智能的视觉和语言导航 (Vision lan- guage navigation, VLN) 问题, NaVid[65] 通过预训 练的视觉编码器和大语言模型来编码视觉观察和推 图 4 VoxPoser 根据价值图规划运动轨迹[52] Fig. 4 VoxPoser plans a motion plans the next step for vis- ion-and-language navigation. arXiv preprint arXiv: 2402.15852, 2024. 65 Mandi Z, Jain S, Song S R. RoCo: Dialectic multi-robot collab- oration with large language models

边缘控制器 领域知识 deepseek 数据驱动建模 数 字 孪 生 云 平 台 SCADA 群控软 件 现 场 群 控 平 台 简 介 65/80 中心 世界模型 / 数字孪生：浙江大学团队自研仿真平台的一点体会 66/80 口需要深度工匠精神，要有迭代思维，年复一年升级迭代，人才是关键

probabilistic model of information storage and organization in the brain[J]. Psycho⁃ logical Review, 1958, 65: 386-408. [12] KRENN M, POLLICE R, GUO S Y, et al. On scientific un⁃ derstanding with artificial intelligence[J]

语句或调 整线程池大小，确保系统始终处于最佳状态。 以下为性能优化后的主要指标对比： 优化措施 响应时间 （ms） 资源利用率 （%） 准确率 （%） 剪枝和量 化 150 65 99.8 缓存机制 50 75 100 负载均衡 100 80 100 容器化部 署 120 85 100 通过上述优化措施，银行系统能够在保证高准确率的同时，显 著提升响应速度和资源利用率，为业务稳定运行提供有力支撑。 了不同负载条件下的性能指标： 负载条件 响应时间(ms) 吞吐量(req/s) CPU 利用率(%) 内存利用率(%) 低负载 50 1000 30 40 中负载 100 5000 60 65 高负载 300 10000 85 80 此外，为深入分析系统性能变化趋势，可以使用 mermaid 绘 制性能曲线图，如下所示： 通过上述性能基准的设定与测试，可以为 Deepseek 大模型在 系统性能 响应时间 ≤500ms 450ms 达标 系统性能 处理能力 ≥1000 笔/秒 1050 笔/秒 达标 模型准确性 准确率 ≥95% 96% 达标 资源利用 CPU 利用率 ≤70% 65% 达标 用户体验 用户满意度 ≥90% 92% 达标 安全性 安全测试通过率 100% 100% 达标 合规性 合规性通过率 100% 100% 达标 此外，为了进一步优化评估流程，可以采用自动化测试工具和

.....63 7.1 投标文件自动生成..............................................................................65 7.2 投标报价分析与优化..........................................................................67 7.3 竞争对手分析 市场动态：近期钢材价格上涨 5%，人工成本上涨 3%  企业战略目标：中标概率最大化 基于以上数据，DeepSeek-R1 生成的最优报价方案为每平方 米 950 元，较市场均价低 3%，预计中标率为 65%。 通过 DeepSeek-R1 的应用，企业不仅能够提高投标报价的精 准度和竞争力，还能有效降低投标风险，提升整体运营效率。 7.3 竞争对手分析 在招投标管理中，DeepSeek-R1