“分三步解释如何拍摄星空照片：设备准备→参数设置→后期处理” 五、全民生产力革命 1.高频场景：AI 赋能日常生活 DeepSeek 通过技术普惠，正在重塑个人与组织的生产力模式，以下是三大用户群体的 典型应用场景： ①学生党：从题海战术到精准学习 ⚫ 论文润色：上传论文草稿→输入“优化学术表达，确保符合 APA 格式”→10 分钟完 成专业级修改 ⚫ 知识点图谱：输 在享受技术红利的同时需警惕风险： ①数字鸿沟 ⚫ 技术垄断：掌握提示词工程的人群收入差距扩大 3 倍 ⚫ 解决方案：政府推出“全民 AI 素养提升计划”，覆盖 5000 万弱势群体 ②职业替代 ⚫ 高危岗位：基础文案/客服/数据分析岗位替代率达 47% ⚫ 转型路径：建立“人机协作绩效评估体系”，重构岗位价值标准 ③认知依赖 ⚫ 思维退化：调查显示过度依赖 ③社会操作系统 ⚫ 城市智能中枢：在深圳试点中，DeepSeek 实时优化 1300 个红绿灯，早高峰通勤 时间缩短 28% ⚫ 危机预警网络：通过分析社交媒体情绪波动，提前 48 小时预测群体事件 2.产业重构：从竞争到共生的生态革命 DeepSeek 正在催生“AI 原生经济”，重构传统产业逻辑： 底层逻辑转变：企业核心竞争力从资源占有转向智能连接密度——即与 AI

员的通讯录，第二个维度是疑似涉毒人员与确认涉毒人员的通讯录，第三个维度是疑似涉 毒人员与疑似涉毒人员的通讯录，将这三类的共同联系人按照数量进行排序显示。 分析内容 通讯录的共同联系人 82 分析维度 单一群体：确认涉毒人员、疑似涉毒人员 共同群体：确认涉毒人员与确认涉毒人员、确认涉毒人员与疑似涉毒人 员、疑似涉毒人员与疑似涉毒人员 通讯录：联系号码、通讯录姓名 分析方法 集合交集 展现形式 柱状图、饼状图、玫瑰图等 数据来源 警方资源库、社会数据（运营商数据） 通话记录关系排名 根据按通话记录数据分析共同联系人并按数量进行排序显示（去除官方号码如 10000 号）。 分析内容 通话记录的共同联系人 分析维度 单一群体：确认涉毒人员、疑似涉毒人员 共同群体：确认涉毒人员与确认涉毒人员、确认涉毒人员与疑似涉毒人 员、疑似涉毒人员与疑似涉毒人员 通话记录：联系对象、通话次数 分析方法 集合交集 展现形式 柱状图、饼状图、玫瑰图等 数据来源 按照数量进行排序 显示。 短信关系排名 根据短信数据分析共同联系人并按数量进行排序显示（去除官方号码如 10000 号）。 分析内容 短信记录的共同联系人 分析维度 单一群体：确认涉毒人员、疑似涉毒人员 共同群体：确认涉毒人员与确认涉毒人员、确认涉毒人员与疑似涉毒人 员、疑似涉毒人员与疑似涉毒人员 短信：关键词提取 分析方法 集合交集 展现形式 柱状图、饼状图、玫瑰图等 数据来源 警方资源库、社会数据（运营商数据）

........ 178 构建端到端的联邦学习 Pipeline 生产服务............................................. 212 风控建模流程：以京东群体感知项目为例.................................................244 信贷业务风控策略简介............................. 灵，通过浏览器进行提 交，用模拟点击的方式。我们解决方案则是通过寻找相似点以及用户行为时间序 列来发现非真人操作，之后采用动作随机化，这时从单一用户的角度已经很难着 手，我们开始从单一用户转向群体用户行为的分析，挖掘某时间段内存在大量异 常行为的账户，通过诸如验证码、认证等手段增加对抗的成本，黑产也在升级过 程中采用包括打码平台等方式提高刷帖成功率，我们则增加验证的方式，用更复 杂的人 是刷单党的两场狂欢。竞争与压力之下，刷单成为了新入商户和低信用商户在官 方选择之外速度最快的店铺成长方式。它们按订单价格及数量向“刷单军团”支 付刷单佣金来提升虚假销量和好评，从而获取更好的信誉度和搜索排名。对于时 间充裕的社会群体如学生党和宝妈而言，刷单也正好可以成为其动动手指就能月 入千元的低风险副业。可以说电商的发展，滋生并带火了一个由出资店铺、刷单 中介、各级代理、刷手、空包物流组成的刷单产业。但其繁荣的背后，本质仍是

.......................................................................................20 3.1 目标客户群体................................................................................................... 够贯穿整个企业价值链。从市场营销到财务管理，从人力资源管理 到产品研发，AI 智能体都能够通过智能化的数据处理和分析，帮助 企业实现精细化管理和创新驱动。例如，在市场营销中，AI 智能 体可以通过社交媒体数据分析，识别潜在客户群体，并精准投放广 告，从而提高市场推广的效率和效果。 在设计和实施商务 AI 智能体应用服务方案时，需要充分考虑 企业的实际需求和资源条件。以下是一些关键的设计原则和实施步 骤：  需求分 智能客服系统：部署基于自然语言处理（NLP）的智能客服， 支持多渠道、多语言的即时响应，解决客户问题并收集反馈， 进一步提升服务质量。  个性化推荐与营销：通过用户行为分析和预测模型，为不同 客户群体提供定制化的产品推荐和营销方案，提高转化率和客 户粘性。 本方案的实施范围将根据企业的实际需求和技术基础分阶段推 进，优先选择关键业务场景进行试点，逐步扩展至全业务流程。例 如，在初期阶段，

医疗相关服务 研发与供应商 硬件产品及药 品生产商 硬件产品及药 品生产资料供 应商 医疗数据服务 供应商 医院 硬件产品及药 品销售商 患者及防疫等 服务接受群体 健康类产品消 费群体 体检中心 保险公司 （有健康类保 险的公司） 医疗机构 终端消费者 1 智能医疗概述  我国医疗资源压力巨大。以慢性病为例，我国是慢性病大国，我国确诊慢性病患者有近 3 展中的引领作用。 • 《新一代人工智能发展 规划》 • 发展便捷高效的智能服 务：智能医疗，推广应 用人工智能治疗新模式 新手段，建立快速精准 的智能医疗体系；智能 健康和养老，加强群体 智能健康管理，建设智 能养老社区和机构，加 强智能产品适老化。 1 智能医疗概述 “ 互联网 + 医疗”发展三阶段 信息服务阶段：互联网改造的是医疗的信息流，实现人和信 息的连接 早期手术干预外加辅助药物干预，是相对最优的选择； B. 个性化药物诊断：基于对患者的基因测序结果，结合各类候选药物的患者临床反应，为新药研发提供数据； C. 新药研发：为特定患者研发个性化药物（这类病人通常属于高收入群体）。 肿瘤早期筛查 个性化药物诊断 新药研发 上游 中游 下游 肿瘤治疗全产业链布局，弥补新药研发的局限 2 典型应用场景 健康管理应用场景 Health Management Application

能体。其工业应用包括两个层次，一是嵌入各类智能软硬件的机器人 产品在生产操作、物流配送等典型工业场景中的应用，二是智能化的 工业控制平台通过集成人工智能技术与工业机器人等设备，在产线优 化和试验验证等群体智能场景中的应用。 本报告分为研究背景、技术趋势分析、应用现状分析和前景展望 四个部分。首先，从技术突破、大国竞争和市场前景三个角度，分析 “机器人+人工智能”工业应用的发展背景；其次，从技术趋势的角 用贝叶斯优化算法及时纠正；又如在平面移动中，快速探索随机树 （RRT）算法能够先构建一条复杂但可行的路径，然后对其进行优化 来避免碰撞。另外，蚁群算法、粒子群算法等群体算法能够通过模拟 自然界生物群体的行为，实现群体优化协调。在感知交互方面，基于 机器视觉技术的识别类模型应用比较成熟，在机器人的操作取物、移 动避障等各类功能中应用广泛，部分企业甚至开始了针对表面缺陷、 产品特征识别 动轨迹进行计算并转化到关节空间，提高机器人的稳定性，转变成高 精度操作机器人；二是移动优化类，具有平面活动需求的移动机器人 能够感知到障碍物优化移动路径，成为自动避障移动机器人；三是协 同优化类，单一的机械控制转变为群体控制，包括机器人群体的高效 协作、任务分配和调度、无人物流机器人系统、多种机器人协同系统 等等。 感知交互类模型使得机器人“能看见”或“能听见”从而实现与 操作对象或人类的互动。一是识别类，搭载机器视觉技术的机器人取

必备条件。 最后，本文将通过实际案例、市场调查结果以及定量分析，插 入以下的表格，来阐明大模型 SaaS 平台的市场潜力与发展前景： 项目 数量/比例 市场需求增长率 25%年增长率 目标用户群体数 量 5000+企业 开发者参与度 60%开发者愿意使 用 资金投入 预计 1000 万人民 币 通过以上分析，本文希望能够为企业和开发者提供一个全面、 详细的指导，帮助他们在实际操作中更高效地部署人工智能技术， 场景。此外，不同市场所采用的营销策略也需相应调整，以便更好 地覆盖潜在客户。 综合考虑目标市场的特性和需求，我们的市场定位应切合客户 实际痛点，提供价值驱动的服务，通过多样化的产品线和定制化的 解决方案来满足不同客户群体的需求，从而在竞争中占据有利地 位。 2.1.1 行业细分 在确定人工智能行业大模型 SaaS 平台的目标市场时，对行业 的细分至关重要。通过细分，我们能够更深入地理解市场需求、竞 争环境 平台制定出更具针对性的产品策略与市场推广方案，从 而有效地切入目标市场，满足不同客户的需求。 2.1.2 用户需求分析 在人工智能行业中，针对大模型 SaaS 平台的用户需求分析是 设计方案的重要组成部分。通过调研和分析目标用户群体，我们可 以清晰地识别出他们在实际应用中的需求和痛点，为产品的功能设 计和市场定位提供有力支持。 首先，不同用户类型在使用大模型 SaaS 平台时，需求存在显 著差异。主要用户类型可以分为以下几类：

工业和信息化部自 2019 年起 ， 实施先进制造业集群发展专项行动 ，组织开展四轮先进制造业集群竞赛 ， 目 前已培育建设 80 个国家先进制造业集群 ， 各具特色、 竞相发力、 梯次发展的先进制造业集群体系初步形成。 国家级先进制造业集群空间分布情况（部 分）审图号： GS （ 2024 ） 0650 号 n 从行业看 ， 高端装备领域集群数量最多。 细分 领 域方面 ， 已实现在工业母机、 激发技术创新“协同效应”。 推动 集群各 主体间信息交流、技术合作、成果共享 ，加快集群技术 外溢和 扩散速度 ，带动技术创新取得群体式突破。联合创新， 2 共同突破集群发展的共性技术难题。 3 n 链接“上下游” ，营 造产业发展的“生态效 1

率和多样化的信息资产，具有数据规模大、数据多样、 数据流转快、低价值密度、数据真实的特点 ［8］。大数据 的核心价值不仅在于“大”，更在于其广泛的使用领域 和灵活的应用场景。景区、政府可通过大数据分析来 描绘消费群体的精准画像，从客流量、游客画像、停留 时长、游客轨迹等多个维度对旅游类、文化旅游类、文 化类 3 类景点进行分析，快速将产品和服务信息送达 游客，深入挖掘文旅资源的数据价值。 2.2 大数据在智慧旅游的应用 用 数据通信 Data Commuincation 64 邮电设计技术/2025/01 客的游览需求，有针对性地提供个性化服务，包括但 不限于以下功能。 a）个性游玩路线推荐。根据游客群体兴趣，定制 多样化的旅游行程，如为中老年游客推荐生态养生 游、美丽乡村游等，提升旅客的体验感和满足感。 b）文旅活动推荐。基于预测的游客出行日期和 搜索记录，推荐目的地的节庆活动、品牌赛事等，使游 布区域消费结构、消费趋势等指标数据，横向比较同 类区域的旅游产业发展，纵向比较当地区域的动态历 史变化，使产业主体能够多维度、全方位地掌握市场 动态 ［13］。旅游企业通过整合政府数据资源和行业自 身数据积累，对消费群体进行精准画像，将有效信息 快速准确地传达给消费者，并结合用户需求研发更有 吸引力的文旅产品 ［14］。通过大数据平台化的供给，公 共文化资源将被更多的居民所接受，旅游市场将会焕 发新的生机。

，发展新型产品（如：指 数保险等），关注保障缺口，实现全球风险降低与险企增长战略的结合。 • 实践更加优化的社会风险管理：人口变迁与经济衰退将进一步带来社会风险，新的保险产品应 该关注特定客户群体需求，针对性定制化满足客户的财务健康和安全保障。 • 创新迫在眉睫：新的业务模式核心考量就是对客户风险保障与高增值服务的结合。此外，所有 的创新都需要采用ROI模型评估回报，AI的突破发展将使得创新更加容易。 ►新技术刚进入市场时，只有创新者和早期使用者才会去考虑它。而这两类用户有非常鲜明一致 的特征和需求，比如都是愿意接受风险、收入较高的年轻人，都愿意在自己的群体里与其他人 进行紧密的互动分享等。但是随着更加谨慎的早期大众逐渐开始接受新技术，一个基数更大、 但是需求更加多元化的消费者群体便会形成。 在深入探究构建保险行业的技术发展趋势参考系（宏观）视角之后，需要将视野收紧到更为中观 的角度来进行进一步的分析。中观周 应用是技术与用户需求和场景结合的结果，它将技术的潜力转化为实际可用的功能。 应用到服务的发展： • 应用的成熟是服务发展的前提，只有当应用建立了固定模式，它才能转变为服务。 • 服务是应用在具体领域的实践，它解决了特定用户群体的需求。 随着AI技术的快速发展，它已经成为了推动科技产业价值规律变化的重要力量。短期内，AI技术 的应用主要集中在为服务规模化提供支持，而长期来看，AI技术的普及将引发科技产业价值规律 的变