大规模语言模型（ LLMs ） GPU 算力供 给 3 02 以“自主规划与工具使用”响应“复杂任务”要求： Agent 的核心能力——自主规划、记忆、使用工具 （网页、软件、 API ）使其天生就擅长处理需要与 外部环境交互的复杂、多步骤流程，完美解决了传 统 AI 在“流程自动化”上的短板。 以“执行力”响应“落地”要求： 方案能稳定落地生产环境，集成后带 来实 际业务成果，同时将 AI 从“助手”升级为“员工”或“自动化引擎”，处理如自动生成报告、解决复杂客服问题等复杂任务，以实现显著生产力 飞 跃。 AI Agent 契合这一需求，其天生适合处理复杂任务，强调执行与行动，具备自动化复杂流程的潜力，有望带来指数级效率提升和生产力解 放，满足市场对显著价值回报的需求。 过去的状态： 停留在概念验证（ PoC ）或小范围试点， ）或“自动化引擎”（ Engine ）。 生产力回报 从“增量优化”走向“指数飞跃” 以“重塑工作方式”响应“指数飞跃”要求： Agent 的巨大潜力在于，通过自动化过去无法自动 化的、更复杂、更耗时的工作流，能够为企业带来 指数级的效率提升和生产力解放，这直接回应了市 场对于“显著价值回报”的终极期待。 企业应用市场需求的质变：三大核心期望的全面升级

h(u,y)≤0, 复杂优化问题 调度优化决策 简化 线性化近似分析 难以平衡 精度 2024 年电力信息通信 EPICT 新技术大 会 8 u u t g n f 新能源并网与直流建设引入大量电力电子设备，系统模型复杂度剧增，调度优化决策更加依赖求解在复杂时空维 度上的复杂优化问题，更加依赖短时间尺度的详细高阶动态方程作为约束；振荡模式复杂，传统采用局部线性化 技术挑战：复杂度挑战 约束 0.0-020z m-0a0+ 方 Ze .0-00 方 Lgo 高阶动态方程 方式给出近期解，难以满足求解精度和效率的双重要求。 -Q Of0-0- 下 0+·O 应比 回 = 电力电子设备在系统的等效模型 模型复杂度 剧增、 中国南方电网 CHINA SoUTHERN POWER GRID 振荡模式复杂 详细 模型 模型 效率 zL.()-20 20 口 - 新型电力系统中，秒级、毫秒级的交流电机过渡过程与微秒级电力电子开关过程相互交织，响应特性更为复杂， 抑制广谱波动的手段有限，电力系统的电力平衡难度与稳定风险同步增大，对决策控制的时效性要求更高，人 工 决策难以应对实时性控制要求。 难以抑制 安全稳定 风险 实时性要求 微秒级 并 存 秒级 毫秒级 技术挑战：实时性挑战

.................................213 1. 引言 随着税务稽查工作的复杂性和数据量的增加，传统的稽查方法 已经无法满足现代税务管理的需求。税务稽查人员需要处理大量的 涉税数据，包括纳税人申报信息、财务报表、银行交易记录等，这 些数据的多样性和复杂性给稽查工作带来了巨大的挑战。为了提高 税务稽查的效率和准确性，引入先进的技术手段成为必然选 择。DeepSeek 频繁的大额交易、关联方交易等，帮助稽查人员定位高风险纳 税人。  风险评估：基于历史数据和行业特征，构建风险评估模型，对 纳税人进行分类，并生成风险评分，为稽查重点提供依据。  可视化分析：通过可视化工具，将复杂的数据关系以图表形式 展示，帮助稽查人员直观理解数据背后的规律。 此外，DeepSeek 还支持与现有税务管理系统的无缝对接，确 保数据的安全性和隐私性，满足税务部门的合规要求。通过引入 D 随着全球经济环境的变化和数字化进程的加速，税务稽查工作 面临着前所未有的挑战。传统稽查方法依赖于人工审核和经验判 断，不仅效率低下，而且在面对大规模、复杂的企业数据时，往往 难以做到全面覆盖和精准分析。特别是在大数据、人工智能等新兴 技术的驱动下，企业财务数据的规模和复杂度呈指数级增长，税务 稽查部门急需一种能够高效、准确处理海量数据的解决方案，以提 升稽查工作的效率和准确性。 在这一背景下，DeepSeek

日益成为各国面临的重大挑战。传统的水利工程在应对复杂多变的 自然环境时，往往显得力不从心，尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力，引入先进的 DeepSeek 技术成为了一种切实可行的解决方 案。DeepSeek 作为最新一代的人工智能平台，具备强大的数据处 理、模式识别和自主学习能力，能够有效应对水利工程中的复杂问 题。 在水利工程中，DeepSeek 项目背景 随着全球气候变化的影响日益加剧，极端天气事件频发，水利 工程在保障水资源安全、防洪减灾以及生态平衡中的作用愈发重 要。传统的水利工程管理方法虽然在历史进程中发挥了重要作用， 但在面对复杂多变的自然环境和日益增长的社会需求时，逐渐显露 出效率低下、数据利用不充分等问题。特别是在水资源调度、洪水 预报、工程安全监测等方面，决策的科学性和时效性亟待提升。 在此背景下，人工智能技术的快速发展为水利工程管理提供了 与处理，提供精确的预测和决策支持，从而提高工程管理效率和应 对突发事件的反应能力。 当前，水利工程领域面临的主要挑战包括：  数据来源多样且复杂：水利工程涉及气象、水文、地质等多源 数据，传统方法难以高效整合和分析这些数据。  预测精度不足：现有的洪水预报、水资源调度等模型在复杂环 境下往往难以提供高精度的预测结果。  实时性要求高：水利工程管理需要快速响应环境变化，传统方 法在数据处理和决策支持方面存在滞后性。

1. 项目背景与目标 随着政务数字化进程的加速，各级政府机构在处理大量政务数 据时面临效率低下、信息孤岛、决策支持不足等挑战。传统的政务 系统多依赖于规则引擎和简单的自动化工具，难以应对日益复杂的 政务场景和多样化的数据处理需求。为此，引入先进的人工智能技 术成为提升政务管理水平和决策效率的关键。DeepSeek 政务大模 型的提出，旨在通过大语言模型（LLM）的强大能力，实现政务数 过程中，将重点解决以下几个问题： 1. 数据来源与质量：政务数据涉及多个领域，数据来源多样且质 量参差不齐。项目将建立统一的数据清洗和标注流程，确保训 练数据的准确性和一致性。 2. 模型泛化能力：政务场景复杂多样，模型需具备较强的泛化能 力，能够适应不同的政务任务和场景。为此，项目将采用多种 数据增强技术和多任务学习策略，提升模型的适应性和鲁棒性。 3. 安全性保障：政务数据涉及敏感信息，模型在处理过程中需确 通过以上措施，项目将打造一个高效、智能、安全的政务大模 型，为政府机构的数字化转型提供强有力的技术支持。 1.1 项目背景 随着数字化政务的快速发展，各级政府机构面临着海量数据处 理和智能化决策需求的挑战。传统政务系统在处理复杂问题、提高 工作效率以及优化公共服务方面已显现出局限性。在此背景下，AI 技术尤其是大模型的应用成为推动政务智能化的重要方向。D eepSeek 政务大模型作为一款基于先进自然语言处理技术的大规模

.............................................................227 1. 项目背景与目标 随着建筑行业的快速发展，传统设计方法在面对复杂项目时逐 渐显现出效率低、创新性不足等问题。数字化技术的引入为建筑设 计带来了新的可能性，尤其是人工智能技术的应用，能够显著提升 设计效率和智能化水平。DeepSeek 大模型作为一种先进的 AI 分析， 为设计师提供多样化的设计思路和方案，激发创新灵感。  优化资源利用：通过智能化的空间规划和材料选择，提高资源 利用率，减少浪费，实现绿色建筑设计目标。  支持复杂场景决策：在大型综合体、超高层建筑等复杂项目 中，利用大模型的模拟和分析能力，辅助设计师进行科学决 策。  降低设计成本：通过自动化和智能化手段，减少人工成本，同 时避免设计错误和返工，降低整体项目成本。 智能化设计解决方案，推动建筑设计向更高效、更智能的方向发 展，同时为建筑行业的数字化转型注入新的动力。 1.1 建筑设计行业现状 建筑设计行业当前面临着诸多挑战与机遇。随着城市化进程的 加速和可持续发展要求的提高，建筑项目的复杂性和规模显著增 加，设计师需要在有限的时间内处理大量的信息，并做出精准的决 策。传统的设计方法依赖于设计师的经验和手动操作，虽然在某些 方面仍有其优势，但在效率、创新性和跨学科协作方面存在明显的

..........29 （一）研发设计环节数据获取及整合困难 .................................................. 29 （二）生产制造环节场景复杂安全风险高 .................................................. 30 （三）运营管理环节组织制度滞后于技术变革 ................. 效、灵活和智能化的要求。制造业企业在智能化转型过程 中会面临 研发投入不足、维护和运营成本高等挑战，造成企业智 能化转型技 术门槛高等问题。更新设备和引进新技术需要大量资 金，这对中小 企业尤为困难。此外，随着供应链复杂性的增加， 我国制造业在应 对物流、供应链风险以及突发事件方面面临着更 大的挑战。市场需 求的变化和波动性使得企业难以精确预测客户 需求，进而可能导致 生产计划与实际需求不匹配。 当市场需求发 长并创造高质量就业机会。2023 年 5 月 23 日，美国白宫发布《国 家人工智能研发战略计划》，该计划阐述了人工智能在制造业及多 个关键领域的战略价值。计划明确指出，AI 技术的研发将聚焦于破 解制造业复杂难题， 旨在显著提升生产效率与产品质量，加速产业 升级转型。 同时，强调国际合作机制的重要性，倡导全球携手应对 技术挑战，共同推动制造业技术创新与可持续发展。此外，计划还 着重提出加强劳动力技能培训与素质提升，为

支持自动化交易执行，通过与交易平 台的集成，能够在最佳时机自动完成买入或卖出操作，减少人 为干预带来的误差和延迟。 通过引入 DeepSeek，投资者不仅能够提升资产配置的效率和 精确度，还能够在复杂多变的市场环境中保持竞争优势。这种技术 的应用，无疑将为资产配置规划带来革命性的变化。 1.1 资产配置规划的重要性 在现代金融市场中，资产配置规划是确保投资组合稳健增长和 风险可控的核心策 产配置策略。这种基于数据驱动的智能决策，不仅能够提高资产配 置的效率，还能在复杂多变的市场环境中为投资者提供更有效的风 险管理工具，从而确保投资组合的长期稳健增长。 1.2 DeepSeek 技术的概述 DeepSeek 技术是一种基于大数据和人工智能的高级分析工 具，旨在通过深度学习和自然语言处理技术，为资产配置规划提供 精准的数据支持和决策建议。其核心优势在于能够处理海量复杂数 据，快速识别市场趋势和风险因素，从而优化投资组合的配置效 可以通过大数据分析和机器学习模 型，帮助投资者识别市场风险、优化投资组合，并在必要时提供实 时调整建议。 总之，资产配置规划是一项系统性工程，涉及多方面的考虑因 素。通过科学的方法和先进的技术支持，投资者能够在复杂多变的 市场环境中，实现资产的保值增值，最终达成财务目标。 2.1 资产配置的定义 资产配置是指在投资组合中，根据投资者的风险承受能力、投 资目标和市场环境，将资金分配到不同类别的资产中，以实现风险

....................................................................280 1. 引言 近年来，保险行业理赔业务面临日益增长的复杂性和效率挑 战。传统理赔流程依赖人工审核，不仅耗时耗力，还容易因人为因 素导致误差或纠纷。据统计，2023 年全球保险理赔处理时长平均 为 15-30 天，其中约 30%的案例因资料不全或核损争议需反复沟 服务的需求持续攀升，超过 65% “ ” 的投保人将 理赔效率 作为选择保 险公司的关键指标之一。 在此背景下，人工智能技术为理赔业务优化提供了新的可能 性。DeepSeek 大模型凭借其多模态理解、自然语言处理和复杂决 策能力，能够从以下维度重构理赔流程：首先，通过自动化单证识 别与核验，将材料初审时间从小时级缩短至分钟级；其次，基于历 史数据与规则引擎的深度学习模型，可实现对理赔案件的智能分级 与风险预判，准确率可达 千亿级参数规模和行业领先的语义理解能力，为保险理赔业务智能 化转型提供了核心技术支撑。该模型采用混合专家系统（MoE）架 构，通过动态激活子模型的方式实现计算资源的智能分配，在保证 响应速度的同时显著提升复杂任务处理精度。在保险行业特定场景 中，其优势主要体现在三个方面：首先，基于多轮对话和上下文理 ” 解能力，可准确解析客户提交的非结构化理赔描述，例如将 车子 ” 右前方撞到护栏导致大灯破裂 的口语化表述自动转化为标准化事

机会，做出正确经营决策。 特别说明：本报告中的大量市场及技术资料，仅供企业经营参考用，望企业不要用于其他商业用途，由此产生的一 切后果高工咨询（GGII）将不予承担！ 宏观外部环境的不确定性和复杂性加剧，高工咨询（GGII）和所有参编企业真诚地祝福每一家志向远大的企业都能 制定出高质量经营决策，不断获得新的成长和成功！ 感谢以下联合参编单位（排名不分先后）： 遨博（北京）智能科技股份有限公司 控制相对简单的特点，适用于各种需要与人类进行互 动的轻型作业任务，例如装配、拾取和放置、质量检测等。 双臂协作机器人拥有两个相互独立或协同工作的机械臂，能提供更高的灵活性和功能性。它们通常用于更复杂的任 务，比如需要双手协调操作的应用场景，能够模拟人类双手的工作模式，实现更高程度的自主性和适应性。双臂设计 允许在有限空间内完成多自由度的动作，并具备处理更大范围工作空间的能力。 （单臂协作机器人） 轻量、低或可变的刚度 较大的自重和刚度 辅助设 施 传感器种类多样 外接传感器少 投资回 报 价格低、易集成、投资回 收快 集成复杂、投资回收周 期长 作业方 式 人机协同作业 耐疲劳、连续作业 操作环 境 快速编程、操作简单、可 拖动示教 操作复杂、专家编程、 专员维护 常用领 域 精密装配、检测、包装、 上下料、抛光打磨、医疗 辅助、教学培训等 搬运、码垛、焊接、喷 涂等