项目编号： AIGC 生成式大模型医疗场景应用可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍....................... ...................................60 5. 可行性研究.................................................................................................62 5.1 技术可行性........................................... 5.1.2 模型训练与优化.........................................................................68 5.2 法律与伦理可行性..............................................................................70 5.2.1 数据隐私保护.....

1, 国内融资 ( 亿美金 ) ■ 可行性分析：资金没问题，尤其优质生产力领域 2, 购买最新 GPU ■ 可行性分析：美国可以发禁令 3 , 用 GPU 训练性能领先的大模型 ■ 可行性分析：国内 Al 人才没问题 ■ 4, 用训练的 GPU 给客户提供高质量模型服务 ■ 可行性分析：国内做工业化低成本有绝对优势 国内人工智能的发展模式、可行性分析 美国限制中国 AI 发展的策略 ( 循环以下四步 ) ■ 1, 国内融资 ( 亿美金 ) 可行性分析：资金没问题，尤其优质生产力领域 ■ 3 , 用 GPU 训练性能领先的大模型 ■ 可行性分析：国内 Al 人才没问题 ■ 4, 用训练的 GPU 给客户提供高质量模型服务 ■ 可行性分析：国内做工业化低成本有绝对优势 2, 购买最新 GPU 可行性分析：美国可以发禁令 美国政府对我国的禁令 现成成熟算力：

来预测未来走势；统计套利策略则通过寻找市场中的定价偏差来获 取套利机会；机器学习和深度学习模型则能够从大量历史数据中自 动学习市场规律，并生成更为复杂的预测模型。 为了确保量化交易策略的可行性和稳定性，通常需要进行以下 几个步骤：  数据收集与清洗：获取高质量的市场数据，并对数据进行清洗 和预处理，以确保数据的准确性和一致性。  模型构建与优化：根据交易目标选择合适的模型，并通过历史 策略回测模块用于验证模型的性能。系统提供历史数据回测功 能，支持多种回测指标（如夏普比率、最大回撤、年化收益率 等），并通过可视化工具展示回测结果。回测过程中，系统会考虑 交易成本、滑点等实际因素，确保策略的可行性和鲁棒性。 实盘交易模块将模型生成的交易信号转化为实际交易指令。系 统支持与多个券商和交易所的 API 对接，实现自动化交易。为降低 交易风险，系统内置了多种风控规则，如单笔交易限额、日交易限 此外，为了评估模型的有效性，我们采用交叉验证和回测相结 合的方法。交叉验证用于评估模型在历史数据上的泛化能力，而回 测则用于模拟模型在实际交易中的表现。通过这种方式，我们能够 全面评估模型的性能和可靠性，确保其在实际应用中的可行性。 通过上述步骤，我们能够构建一个高效、稳健的股票量化交易 模型，结合 DeepSeek 的强大计算能力，实现精准的市场预测和交 易决策。 7.2 模型训练与验证 在模型开发阶段，模型训练与验证是确保量化交易策略有效性

通过对大量工程设计案例的学习，系统能够为工程师提供优化设计 方案。例如，在水利枢纽的设计中，DeepSeek 可以根据地形地 貌、水文条件等数据，自动生成最优的枢纽布置方案，并通过虚拟 仿真技术对方案进行验证，确保设计的可行性和经济性。 为了实现上述应用，通常需要以下技术架构： 1. 数据采集层：通过传感器、遥感设备等获取水文、气象、工程 运行等多源数据。 2. 数据处理层：利用 DeepSeek 的数据清洗、特征提取等功 实施步骤和技术 路径，包括传感器网络的部署、数据存储与处理平台的搭建、机器 学习模型的训练与优化等。此外，本文还通过实际案例展示了 DeepSeek 技术在水利工程中的实际应用效果，验证了其可行性和 有效性。 在方案的最后部分，本文对实施过程中可能遇到的技术难题和 风险进行了评估，并提出了相应的应对策略，以确保方案的顺利推 进。最后，文章总结了 DeepSeek 技术在水利工程中的应用前景， 在水力工程的实际部署中，DeepSeek 的数据传输方案表现出 显著的优越性。以某大型水库项目为例，其传输效率提升了 30%， 网络延迟降低了 50%，且未发生任何数据丢失或泄露事件。这一方 案的可行性和高效性已通过多次实地验证，能够满足水利工程对数 据传输的严苛要求。  多通道传输机制：结合光纤、4G/5G、卫星通信等多种技术， 优化传输路径。  数据压缩与加密：采用高效的压缩算法和

时，也要引导员工不能过度依赖 AI 做决策，而丧失自我思考和决策能力； ● 在推进的过程中要根据业务价值和可行性两个维度慎重评估和选择，通过与关键业务利益 69 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 相关者深入合作，逐步验证和推进，而不能贪大求全。从推进的优先级来看，Gartner 按照业务 价值和可行性给出了如下建议。 Gartner 认为，在如下 20 个 AI 在企业人力资源管理应用的场景中，员工心声 技术记录员工的声音并分析员工的情绪，是业务价值和可行性都很高的领域，可以优先考 虑推进；而，内部人才市场的打造和技能管理虽然推行起来有些困难，但其业务价值是很高的， 也可以被企业优先考虑；同样，招聘营销虽然业务价值没有那么高，但鉴于其可行性高也可以被 优先纳入考虑范畴。 资料来源 Gartner 人力资本管理 AI 应用案例棱镜 可行性 内部人才市场 招聘营销 个性化学习 虚拟招聘助理 绩效反馈 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 业务价值 可行性 员工 参与度 运营效率 组织 健康值 技术 可行性 组织 可行性 外部 可行性 雇主品牌 / 雇主价值主张 71 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 “可解释性 AI”是企业级应用的关键 高 - HR 评价 - 营销推荐

不同资产组合 的风险水平。 4. 优化引擎模块：通过多目标优化算法，生成最优资产配置方 案。 5. 用户界面模块：提供可视化的资产配置报告与动态调整建议， 提升用户体验。 为确保方案的可行性与有效性，以下实施步骤必不可少：  系统测试：在正式上线前，进行充分的模拟测试，验证模型在 不同市场环境下的表现。  用户培训：为资产管理团队提供系统使用培训，确保其能够熟 练操作并理解系统输出的建议。 的财富增值。通过持续的技术迭代与优化，系统将逐步成为资产配 置领域的核心工具。 5.1 方案设计的基本原则 在设计 DeepSeek 应用方案时，首先需要明确方案设计的基本 原则，以确保方案的可行性和有效性。以下是方案设计的基本原 则： 1. 目标导向：方案设计应以资产配置的具体目标为导向，明确投 资者在风险承受能力、收益预期和流动性需求等方面的具体要 求。通过深入分析投资者的财务状况和投资偏好，制定符合其 化。DeepSeek 平台会根据客户的风险偏好和投资目标，推荐多种 资产配置方案，并提供详细的绩效预测和风险评估。通过多轮迭代 和优化，最终确定最符合客户需求的资产配置方案。 为了确保方案的可行性和有效性，进行实时的监控和调 整。DeepSeek 平台具备强大的监控功能，能够实时跟踪投资组合 的表现，并根据市场变化自动进行调整。通过设定风险阈值和预警 机制，平台能够在市场波动剧烈时及时采取应对措施，保护客户的

模型的应用能够持续改进和优化。 通过以上结构的安排，本文旨在为城市轨道交通行业的管理者 和技术团队提供全面而具体的 AI 大模型应用实施指南，以推动行 业的数字化转型。在实施过程中，将重点考虑安全性、可行性与经 济性，确保各项技术能够落地实现，最终为城市轨道交通提供更高 效、安全和友好的服务。 2. AI 大模型在城市轨道交通的应用场景 在城市轨道交通行业中，人工智能大模型的应用场景广泛且切 于突发事件 带来的破坏性影响，提高系统整体的鲁棒性。 此外，AI 大模型还可以通过模拟与预演，实现调度方案的验证 与优化。在方案实施前，通过对不同调度策略的模拟，AI 模型能够 评估方案的可行性与效果。这一过程能够帮助运营方识别潜在的瓶 颈问题，自动生成改进建议。例如，通过交互式可视化工具，调度 员可以快速理解不同调度方案的优劣，从而选择最佳解决方案。 在具体实施过程中，调度优化的技术架构可以分为数据采集、 在设备故障监测系统的实施中，数据安全和隐私保护同样非常 重要。因此，制定相应的网络安全策略，确保数据在传输和存储过 程中的安全性也是构建监测系统时不可忽视的方面。 总结而言，构建一个高效的监测系统不但需要考虑技术方案的 可行性，还应注重系统的整体架构设计及后续的运行维护。最终目 标是实现对城市轨道交通设备的智能化管理，提升运营安全性和经 济性。通过这样系统化的构建方案，可以有效减少设备故障发生的 频率，降低运行成本，提高城市轨道交通的服务质量。

据隐私保护 机制，确保技术的可持续发展。 展望未来，大模型技术将进一步赋能建筑设计行业，通过智能 化的工具和方法，推动设计创新和效率提升。同时，技术的实际应 用需要结合行业需求，注重技术的可行性和经济性，确保能够为设 计师和企业带来切实的价值。 1.3 本项目目标与预期成果 本项目的核心目标是通过将 deepseek 大模型应用于建筑设计 领域，显著提升设计效率、优化设计质量，并推动建筑行业的智能 进，为设计师提供更高效、更科学的设计工具，同时为建筑项目的 全生命周期管理提供有力支持。 2. 需求分析 在建筑设计领域，接入 DeepSeek 大模型的应用设计方案需要 从多个维度进行需求分析，以确保方案的可行性和高效性。首先， 建筑设计过程中涉及大量的数据分析和模拟计算，包括结构分析、 节能优化、材料选择等，这些工作通常需要耗费大量时间和资源。 通过引入 DeepSeek 大模型，可以显著提升数据处理和模型模拟的 综上所述，接入 DeepSeek 大模型的应用设计方案，可以显著 提升建筑设计的效率和质量，满足复杂的设计需求和约束条件，同 时还能优化项目管理和方案迭代过程。方案的实施需要综合考虑技 术可行性、数据安全性和可扩展性，以确保其在实际应用中的成 功。 2.1 建筑设计流程中的痛点分析 在建筑设计流程中，存在多个痛点，这些痛点不仅影响了设计 效率，还可能导致设计质量下降。首先，传统的建筑设计流程通常

.........................................................................................14 2. 技术可行性分析................................................................................................. 建立效果监测看板，管理层可实时追踪 ROI 转化情况，确保技术投 入产生实际业务价值。最终将形成包含 7 大类 32 个标准接口的 AI 能力中台，为后续智能化扩展预留充足空间。 2. 技术可行性分析 在技术可行性分析中，我们首先需要评估 DeepSeek 大模型与 现有 CRM 系统的兼容性。DeepSeek 基于 Transformer 架构，支 持 RESTful API 和 SDK 两种接入方式，能够与主流 AES-256 加 密存储 - 基于 RBAC 的细粒度权限控制 - 完整的 API 调用审计日志 模型微调方面，我们验证了使用 CRM 历史数据（建议最小数 据集规模 10 万条）进行领域适配的可行性。在测试环境中，经过 5000 次迭代微调后，模型在特定场景下的准确率提升显著： 系统集成方案采用模块化设计，核心组件包括： 1. 异步消息 队列（Kafka/RabbitMQ ）处理高并发请求

网络攻击等不同类型的突发事件，明确应急处置的流 程、责任人和操作步骤。应急预案包括预警级别划分、 应急响应启动条件、应急处置措施、应急结束标准等 内容。 定期组织应急演练，模拟各种突发事件的发生场 景，检验应急预案的可行性和有效性，提高应急处置 团队的反应速度和协作能力。演练结束后，对演练过 程进行总结和评估，发现应急预案中存在的问题并及 时进行修订和完善。 建立应急响应团队，由技术人员、安全专家、业 务人 能够快速启动灾备中心，实现业务的无缝切换。容灾 切换流程包括故障检测、切换决策、切换执行、业务 验证等步骤，确保切换过程的快速、准确、安全。同 时，定期进行容灾切换演练，检验容灾备份系统的可 靠性和切换流程的可行性，确保在主中心故障时能够 在 30 分钟内恢复业务运行。 七、应用场景设计 7.1 省纪委监委：智慧监督 7.1.1 场景描述 整合省民政厅的公租房信息、省住房和城乡建设 厅的房产登记信息、省公安厅的户籍信息、省税务局 月 - 2025 年 6 月） 任务：根据需求分析结果，进行平台的总体架构设计、 详细设计、数据库设计、安全设计等；组织专家对设 计方案 进行评审和优化，确保设计方案的科学性、合理 性和可行性。 交付物：《平台架构设计方案》《数据治理方案》 《安全方案》《详细设计说明书》《数据库设计说明 书》。 8.2.3 开发阶段（2025 年 7 月 - 2026 年 9 月） 任务：按照设计方案进行平台的软硬件开发和集成，