大模型应用的目标..................................................................................39 3.1 提高生产效率......................................................................................41 3.2 降低生产成本 ..........................184 1. 引言 在全球经济一体化与数字化转型的背景下，钢铁行业的发展面 临着前所未有的机遇与挑战。智能制造的新时代促使钢铁企业在生 产效率、资源利用和环境保护等多个方面寻求创新解决方案。随着 人工智能（AI）技术的不断成熟，尤其是大型模型（如 GPT、BERT 等）的应用逐渐扩展，钢铁行业也开始考虑这些先进 技术带来的潜在转型机会。 的决策与 优化，提升运营效率，降低成本并提高产品质量。具体而言，AI 大 模型可以在以下几个方面发挥关键作用： 1. 原材料智能采购：利用机器学习算法分析市场供需关系及价格 波动，帮助企业找到最佳的采购时机和供应商，降低采购成 本。 2. 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用

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 作为一款强大的数据分析工具，具备高效的数据处 理和智能分析能力，能够帮助税务稽查人员快速识别异常交易、发 现潜在风险点，并生成精准的稽查报告。 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 DeepSeek，税务稽查工作不仅能够大幅提升效率，还能在防范偷 税漏税、打击税收违法行为方面发挥重要作用，为税收收入的安全 性和稳定性提供有力保障。 1.1 背景介绍 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 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 技术的引入为税务稽查提供了新的 可能性。DeepSeek 作为一款先进的人工智能工具，具备强大的数 据处理能力和深度学习算法，能够在短时间内对大量财务数据进行 深度分

253809 da hua 2023 03 20 运营管理方 P 通过信息化平台 ，规 范园区运营管理 ，提高工作效率 结合物联网人工智能 技术 ，降低园区运营成本 为企业及公众输出优 质服务 ，提高企业满意度 ，优化 产业发 展环境 帮助员工提高工作效率与提 升工作质量 帮助员工提升技能 ，适应企 业发展需求 丰富的 O2O 生活服务 ，衣食 住行购娱玩 企业服务资源平台化、 多元化 ，政务服务在线化 招人 ，留人 ，技能提升 通过大数据分析 ，为 园区企业实现上下游产业 链快速对接 ，提高营收 打造数字绿色一体化智慧园区 全面服务 创新 发展 提高效率 ， 降低成本 便 捷 生 活 ， 热 情 工 作 园 区 企 业 B 园区公众 C 253809 da hua 2023 03 20 2.0 信息化园区 数据融合应用 • 存储和管控。 • 园区业务软件得到迅速发展 ， 数据的融合应用给产业带来极大 的提升。 1.0 自动化园区 自动化应用 • 自动化方案可在一定程度上解 决人力成本增高、 人工效率低下、 生产作业品质不一等问题。 • 但其也存在着系统单一 ，信息 孤岛、 提升上限低、 管理无体 系等多个问题。 智能物联应用 • AIoT 的普遍应用 ， 向园区的管 理和运营提供更丰富更有价值的

16 2.1 当前公共交通运营问题.......................................................................18 2.1.1 效率低下.....................................................................................19 2.1.2 乘客体验差 ........................................................................................155 7.2.1 效率提升..................................................................................157 7.2.2 乘客满意度提升 压力，如何在有限资源下提升运营效率、优化乘客体验成为亟待解 决的问题。为此，我们提出将 DeepSeek 技术应用于城市公共交通 运营中，以智能化手段实现系统优化。DeepSeek 是一种基于大数 据和人工智能的深度分析工具，能够实时处理海量交通数据，并通 过机器学习算法提供精准的决策支持。本项目旨在通过 DeepSeek 技术，实现以下目标：提升公共交通系统的运营效率、减少乘客出 行时间、

6 大型交通枢纽（机场）场景：公共服务与安全治理 结语 56 60 02 03 在全球产业智能化转型升级的浪潮中，服务机 器人逐渐成为各个行业不可或缺的生产力工具， 以及推动各领域创新和效率提升的重要力量。 与此同时，随着人工智能等前沿技术的不断发 展与进步，机器人行业正在稳步迈向具身智能 的未来。但同时，实现服务机器人更大规模落 地的道路上也面临着来自技术与商业模式等方 面的多重机遇和挑战。 仓储物流、酒店、工业、医疗、教育、养老、公 共服务等众多行业和场景，实现专业清洁、物流 配送、引导接待、陪伴教学、安防巡检等多样化 复合型功能。同时，服务机器人可以在各种场景 中优化流程效益、提升服务体验、提高效率与安 全等。本报告主要包括但不限于服务机器人在商 业、工业等场景中的研究。 1.1. 概念定义及研究范围 工业服务机器人 商用服务机器人 家用服务机器人 配送 机器人 迎宾导览 机器人 专业清洁 成为了商用服务机器人的热门应用市场之一。 • 从产业转型来看，各国助推制造业、服务业等 行业抓住智能化转型升级的发展机遇，增强创 新能力并提高生产效率，而服务机器人是数智 化转型的重要生产设备。服务机器人的出现将 逐步辅助人类从事的高强度、重复性、有害的 工作，提高各行业的运营效率。 1.2. 全球服务机器人行业发展趋势分析 关键技术支持 • 在AI技术驱动下，机器人的移动、操作、 交互等技术迎来高速发展

2.1 数据管理问题.............................................................................19 2.2.2 运行效率问题.............................................................................21 2.3 技术需求........ 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 新的解决方案。DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，凭借其 强大的数据处理能力和智能分析功能，能够在水利工程中发挥重要 作用。通过引入 DeepSeek，可以实现对海量水利数据的实时分析 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

多样化， 制造业正面临着成本上升、效率低下和创新能力不足等多重挑战。 近年来，人工智能技术的兴起为制造业转型升级提供了强大的动力， 其在制造业全流程的落地有助于提升我国制造业的整体竞争力，使 其在全球市场中占据更加有利的地位。 自党的十八大以来，我国高度重视制造业与人工智能的融合， 正加速制造业与人工智能的融合进程， 旨在提升制造业效率、质量 和创新能力，促进产业链协同优化，构建开放共享的制造业生态， 机遇。 1.人工智能促进制造业提高生产效率 人工智能能够显著提升制造业生产效率。首先，人工智能替代 大量人工工作帮助制造业提效。人工智能技术的引入使得制造业能 够实现高度自动化，减少对人力的依赖，从而提升效率。例如，在 无人矿卡的应用中， 自动驾驶技术替代了传统的人工驾驶，无人矿 卡能够实现 24 小时不间断作业，显著提高了作业效率。此外，通过 人工智能技术赋能质量控制，能够以远超人工质检的速度和分辨率， 人工智能技术赋能质量控制，能够以远超人工质检的速度和分辨率， 显著提高生产效率。其次，人工智能能够通过优化已有生产流程， 帮助制造业提效。人工智能技术能够优化制造业研发设计、生产调 6 度、运营管理等流程，大幅缩短原有流程的时长。例如，人工智能 技术可以帮助企业实时监控和评估生产流程的效率，分析生产流程 6 中的瓶颈，从而调整资源配置，优化生产线布局，提高整体生产效 率。 同时，人工智能技术能够通过分析设备的运行数据，预测设备

1%，其中数据中心贡献 0.5pct。 AI 数据中心高功率趋势不变，供配电解决方案技术迭代有望加速 根据各厂的芯片和服务器参数，虽然单瓦浮点算力以每代约 1 倍速率提升， 但是同时我们也看到随着效率的提升，服务器和机柜的功率参数以每代 40-60%的比例提升。而 DeepSeek 实现 GPU 白卡互联的能力，为国产芯 片的大规模应用打开了大门，在经济上必然存在较强的优势，但是短期内在 能耗上 数据中心中智算中心的比 例提升，单个数据中心的 MW 数将持续上升，甚至相同算力下可能提升更 快。这将带来供配电解决方案的技术迭代加速从传统 UPS 向 HVDC，以及 未来巴拿马电源和 SST 的效率更高模式发展。我们预计国内 AI 配套电力设 备市场空间 2026 年将达到 437 亿元，对应 2024-26 年复合增速 27%，其 中 HVDC，锂电池和服务器电源将实现更快增长，分别达到 77%/58%/36%。 ............................................................... 12 图表 14： 相比 AC UPS 系统，HVDC 在低负载下效率优势更加明显 ...................................................................... 12 图表 15： HVDC 可减少配套设施（冷却+供电系统）和机组电能消耗

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， AI 更像一个需要被验证的“玩具”或“辅助工具”； 现在的要求： 必须是能够无 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 03 企业级 AI Agent 的精准响应：新一代 AI 范式满足市场期待 过去的状态： 满足于 10% 或 20% 的渐进式效率提升，这属于“量变”； 现在的要求： 期待的是数量级（例如生 ChatGPT Agent 多模态任务执行中枢，为企业提供便捷高效的智能交互体验。 随着技术的不断成熟，企业级 Agent 的 “自动化” 能力逐渐崭露头角，受到市场的广泛关注，成为企业优化流程、提高效率的重要选择。 2025 年， AI Agent 风口已至：科技巨头竞逐企业级 Agent 赛 道 Google • Gemini 系列大模型 • 通用人工智能助手 Project

资本闭环效应驱动供应链数字化 初创期（2019年~ 2024） • 资本闭环效应驱动。风险资本大规模涌入，二级市场交易活跃。平台超越纯交易，通过数字化工具在上下游特定环节或客 户群体中形成小范围的效率提升和价值优化。平台显现出一定的供应链履约数字化价值。 • 典型实践包括，自营+云工厂、采购电商化与数字化、小批量+柔性制造等。 • 阶段局限：供应链主要处于线上化提效。 大范围价值闭环效应发力于“产业AI、产业出海和深度价值链” 价值闭环效应：企业将展现出持续盈利能力，酝酿出现利润率高于现有行业惯例的企业。 • 大范围价值创造：平台将凸显组织生态协同，配置生产要素价值。 • 新模式新业态质变：将从产业AI、深度价值链、产业出海三个方向，催生高效率高盈利，组织大范围生态协作的数字供应链平台、 产业数智科技、平台化品牌。 - 5 - 千峰奖申报企业类型分布（2025） 千峰奖申报企业行业分布（2025） 企业生存情况调查 数字供应链与产业数智科技构成产业互联网主赛道 目标：地方产业升级 • 对企业： 提供了宝贵的“续命”资金与真实的产业落地场景， 从“烧钱换规模”转向“价值换增长”。 • 对产业： 推动区域性产业集群的数字化整合，提升全要素生 产率与全产业链协同效率。 • 对技术： 促进AI等新技术与实体产业在采购、生产、供应链 等核心环节的深度融合。 结果：加速产业融合 国资参与比例 纯市场资本比例 2025产业互联网投融资事件 资本结构 - 11