.........................................................................................7 2.2.6 关键问题研究................................................................................................ 用于信息的日常办公 15 信息点网络交换机 若干 用于信息点网络集成（每个信息的 1 台） 2.2.5 基础设施建设 本项目的的基础设施建设包括总机房建设、信息点建设和网络建设三大部分。 2.2.6 关键问题研究 本项目涉及物联网感知层技术和短距离无线通信技术。 机密 第 16 页 共 25 页 6/18/2025

物联网、大数据等新一代信息技术，激发数据要 素创新驱动潜能，提高公交车辆设施状态的泛在 感知能力与全要素的数字化高效运营水平[18-19]，解 决面向智慧出行服务新模式的多主体运营服务准 则、信息集成、一站式出行服务整合等关键问题， 搭建以公共交通系统为载体的一体化出行服务平 台；加强人工智能等新技术应用，研发需求导向 型定制出行信息服务技术、公交出行大数据画像 与信息图谱构建技术、基于区块链技术的公交数 据共享节点体系构建与数据加密技术等，提供全

以及鼓励投资于风险减少等措施来加强网络保护与信息安全。 AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 3 二 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问题都有哪些 在AI技术的驱动下，保险行业站在了充满机遇与挑战的十字路口。关键问题接踵而至，这些问题 不仅深刻影响着行业的运营模式，还在决定着未来的发展方向。面对这些问题，进行深入思考， 探讨有效的应对策略。 • 采取必要的精简：保险公司需要简化销售和运营流程，并消除不必要的步骤。险企可通过

28 数智化审计调研报告 第五章 数智化审计的未来展望 数智化审计通过高效的数据处理和智能分析，能够迅速发现潜在的风险和问题，进而提 高审计质量和效率。这种能力使得审计人员可以更加专注于关键问题和风险，减少对传统审 计方法的依赖，从而提高了工作效率。因此，审计从业人员应当在组织数字化转型战略的总 体规划下，大力开展数智化审计工作，并持续在以下几个方面进一步开展有益的探索。 1) 将数智化审计纳入组织数字化转型蓝图

断率（警戒值＜15% ） - 平均会话轮次（理想值≤3 轮） - 人工转 接率（健康值＜5%） 对于高频反馈问题，应建立快速迭代机制。技术团队需保持每 日构建（Daily Build）节奏，确保关键问题能在 48 小时内发布修 复补丁。同时设立跨部门复盘会议，每周对齐测试进展并动态调整 测试策略，为后续规模化推广积累基线数据。所有测试结果需形成 结构化报告，包含量化数据、质性分析和改进建议三部分，作为项 天超过主版本 2 个百分点时，执行热切 ” 换。知识图谱更新遵循 测试环境验证->小流量发布-> ” 全量推送 的 流程，每次更新保留版本快照以便回滚。 建立跨部门优化小组，每周例会 review 三个关键问题：当前 最大转化漏斗断层、客户投诉 TOP3 问题、新增业务需求对接进 度。每季度执行一次架构级优化，包括但不限于：对话管理引擎升 级、领域知识图谱扩容、多模态交互增强等。所有优化必须通过合 数据工程师（处理保险业务数据清洗与 API 对接） o 运维工程师（保障服务器资源与网络稳定性） o 安全专员（确保符合金融级数据合规要求） 该团队直接向数字化转型领导小组汇报，每周同步进度 并升级关键问题。 2. 敏捷开发流程 采用双周迭代模式，业务部门需提前 10 个工作日提交需求文 档，IT 部门按优先级分配资源。例如： o 优先级 P0（直接影响核保/理赔的场景需求）：72 小时 内响应

的复杂场景，进行压力测试和功能验证，确保系统稳定性和可靠 性。  需求调研与数据收集（2 个月） 1. 与相关方进行沟通，明确需求优先级。 2. 收集历史交通数据、乘客流量数据和实时运营数据。 3. 分析数据，识别关键问题和改进点。  系统开发与测试（3 个月） 1. 基于 DeepSeek 技术开发核心模块。 2. 搭建模拟测试环境，进行功能验证和压力测试。 3. 根据测试结果优化系统性能和功能。 系 户友好性。 6.3.3 改进措施实施 在实施改进措施的过程中，首先需要建立一个多维度的反馈分 析系统。该系统将整合来自乘客、司机、运营管理人员等各方的反 馈，通过数据挖掘和机器学习技术，识别出关键问题和改进点。具 体步骤包括： 1. 数据收集与处理：通过 DeepSeek 平台收集用户反馈数据， 包括乘客满意度调查、司机操作日志、设备状态报告等。数据 经过清洗和预处理，确保其质量和一致性。

高澜股份 • 曙光数创 • 高澜股份 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 15 资料来源：《绿色高能效数据中心散热冷却技术研究现状及发展趋势》（陈心拓等） ，《数据中心浸没液冷中冷却液关键问题研究》（谢丽娜等） ，《数据中心浸没式液冷技术浅析》（王慧等） ，《液冷技术在 数据中心的应用》（周婷等） ，曙光数创招股说明书，英维克公众号， 科华数据公众号， 浙江诺亚官网， ALD 公众号，

实现统一监控，以颜色代表 不同业务的实时状态，通过右键方式实现业务系统的快速登录；双击方式，快速进入业务的详情； 结合以往业务故障的分析经验，可以构建业务故障分析路径快速分析图，关键问题第一时间 显示，并提供维护信息，实现问题的快速解决。 2.4.12.4.构建用户感知和基础设施的关系 业务系统是直接为用户提供生产力价值的，评价业务系统性能的往往是存储与业务数据库中

分，旨在通过高效的数学方法和计算技术，对复杂的水资源管理问 题进行求解，从而实现资源的最优配置和运行效率的最大 化。DeepSeek 平台通过集成先进的优化算法，能够为水利工程中 的多目标优化、资源分配、调度决策等关键问题提供切实可行的解 决方案。 首先，DeepSeek 平台采用遗传算法（GA）和粒子群优化 （PSO）等启发式算法，解决水库调度中的多目标优化问题。例 如，在水库调度中，需要同时考虑发电量最大化、防洪安全和水资

帮助用户快速定位 top10 影响因素，提高工作效率 50%。 02 SUMMARY 案例小结 本次项目的成功实施，为企业带来了显著的变革和价值。 首先，通过对业务场景的深入剖析，精准识别了企业运营中的关键问题和瓶颈，为管理层的 决策提供了有力的数据支撑。 其次，项目的实施促进了企业内部的数字化转型，提高了数据处理效率和决策效率。 后续，BOE 将在此项目基础上继续深化，进一步优化数据分析工具和方法，提高数据分析的准确性