能化、个性化的政务服务应用，切实降本增效，是未来发展的重中之重。这不仅 有助于提升政府服务的质量和效率，也有助于推动数字政府的智能化转型。 本报告梳理了 DeepSeek 在政务热线及其他政务场景中的应用现状与成效， 分析了其技术优势与面临的挑战，期望通过深入观察与研究，为政务热线的智能 化升级、数智化发展提供经验，推动“人工智能技术+政务热线”应用实践的持 续创新与深入发展，助力构建高效、智能、便民的政务服务新模式。 于诉求内容 的精准分类，从而判定职责归属和办理单位，提高派单的准确度和时效性。二是 群众反馈。借助智能语音机器人，政务热线可实现对群众的高效回访，收集群众 对诉求办理的评价，用于提升诉求办理的成效。三是绩效评估。借助数智化技术 记录诉求办理全流程和群众评价，政务热线可针对职能部门和专项政策进行绩效 评估，并以此作为优化治理效果的经验依据。 4长三角政务服务咨询投诉“一号通办” （2019-05-15），http://www 月，北京市委深改委通过了《关于推 动主动治理未诉先办的指导意见》，探索将诉求问题转变为主动治理任务，拓宽 主动发现问题的渠道，并对“每月一题”、治理类街乡镇等改革探索进行了固化 提升。 2.改革成效 回顾 2017 年以来的改革历程，“接诉即办”改革以一条热线撬动城市治理 变革，在自上而下组织保障、“以人民为中心”治理理念和协同联动工作机制的 基础上，提供了新时代政府治理改革的北京经验。

能化、个性化的政务服务应用，切实降本增效，是未来发展的重中之重。这不仅 有助于提升政府服务的质量和效率，也有助于推动数字政府的智能化转型。 本报告梳理了 DeepSeek 在政务热线及其他政务场景中的应用现状与成效， 分析了其技术优势与面临的挑战，期望通过深入观察与研究，为政务热线的智能 化升级、数智化发展提供经验，推动“人工智能技术+政务热线”应用实践的持 续创新与深入发展，助力构建高效、智能、便民的政务服务新模式。 于诉求内容 的精准分类，从而判定职责归属和办理单位，提高派单的准确度和时效性。二是 群众反馈。借助智能语音机器人，政务热线可实现对群众的高效回访，收集群众 对诉求办理的评价，用于提升诉求办理的成效。三是绩效评估。借助数智化技术 记录诉求办理全流程和群众评价，政务热线可针对职能部门和专项政策进行绩效 评估，并以此作为优化治理效果的经验依据。 4长三角政务服务咨询投诉“一号通办” （2019-05-15），http://www 月，北京市委深改委通过了《关于推 动主动治理未诉先办的指导意见》，探索将诉求问题转变为主动治理任务，拓宽 主动发现问题的渠道，并对“每月一题”、治理类街乡镇等改革探索进行了固化 提升。 2.改革成效 回顾 2017 年以来的改革历程，“接诉即办”改革以一条热线撬动城市治理 变革，在自上而下组织保障、“以人民为中心”治理理念和协同联动工作机制的 基础上，提供了新时代政府治理改革的北京经验。

意识到统一数字化战略的重要性, 但尚未形成跨部门的系统规划。 此时, 企业仍主要关注数字化在运营效率、降本增效、促进主营业务增长和 提升客户体验等方面的价值,而部门级别的数据平台和智能化应用的初步成效也 在推动各部门继续加深数字化投入, 推动更具深度的应用探索。 3) L3数字底座建设 处在这一水平的企业, 已在公司层面制定了智能化转型战略, 并在组织内达 成广泛共识,推动战略全面落地。 趋势的关键路径, 正深刻改变着 企业的运营模式与价值创造逻辑。新质生产力强调创新驱动、科技引领、要素优 化配置以及可持续发展, 在这一理念的指引下,企业智能化转型在多个维度展现 出独特的价值和成效,尽管面临一些瓶颈,但整体上为企业的持续发展奠定了坚 实基础。 从智能化已带来的价值来看, 相比过去两年,战略价值的作用一直在稳步提 升 , 尤其是创新业务模式、打造新增长引擎是战略价值提升的关键点 企业能够提高生产效率, 降低运营成本, 从而在激烈的市场竞争中获得优势。 除此之外, 企业智能化转型过程中对 ESG (环境、社会和治理) 理念的践行 以及政府和行业龙头企业的共同推动,使得行业和社会价值成效在 2024 年开始 逆转。从行业层面来看, 智能化转型促进了产业结构优化升级,提高了行业整体 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 28 的竞争力和可持续发展能力。传统产业通过智能化改造实现了绿色转型

详细带反思和验证的数据 集 双重验证： 由人类注释者和 R1-zero 生成的高质量链式思考 （ Chain-of-Thought, CoT ）数据，部分样本长度达到 10,000 Token 成效： 提供一些 Human Prior \ 显著提升了语言的语义连贯性、 可 读性和基本推理能力。 推理为中心 RL Reasoning-Oriented RL 增加了大规模的 RL 训练过程： CoT 过程中目标语言的占比） 推理准确率奖励： 结合 accuracy of reasoning tasks and reward for language consistency 成效： 通过 GRPO ，模型在 AIME 2024 等数学基准上取得了 显著 提升， pass@1 从 15.6% 提高到 71.0% 。此外，模型能够 ! 冷启动 Cold Start ↓ Stage purpose) 成效： 使模型在推理能力不减的前提下，语言表现更为自然， 适应性更为广泛。 全领域 RL RL for all Scenarios 进一步提升除了 reasoning 能力之外帮助性和安全性 对于 reasoning data, 可以用基于规则的奖励 对于 general data, 可以用奖励模型来建模人类偏 好意图 成效： 最终版本的 R1 不仅在推理和对话能力上达到了高水

超 160 个影像 AI 获批医疗器械三类证，影像 AI 企业们逐渐跳出影像科，向医学装 备、外科手术辅助系统等领域进发，打开了新的百亿市场。 3. 生成式 AI 对于医疗 IT 的重构已经初现成效。上百个大模型涌入医疗领域，许多 互联网医疗、院内信息化系统已经引入相关技术，或能在明年实现规模化落地。 4. 下行经济形势下，医健企业一级市场融资受阻，IPO 延期。医疗 AI 企业需要加速商 医疗企业研发开支（千元人民币）及增长率（%）..40 图表 32 2022—2023 年 AI 医疗企业净利润（千元人民币）及增长率（%）...... 40 图表 33 医渡科技用“聚焦”战略见成效..................................................................................41 图表 34 2022-2024 标志物患者（EG-301）入组，进行针对性用药。例如，埃格林医药分析先兆子痫患者 数据，在 EG-101 的临床招募中计划收入同时出现高血压和蛋白尿的亚型，以便在这类 患者身上看到更明显的药物成效。 最终，埃格林医药有效提高了入组患者选择效率，减少了试验中的不确定性，并使新药 更具个性化特征。缩减入组人数的方案也获得了监管机构的认可。 晶泰科技则是通过产品多元化策略分散风险。其智能自动化解决方案，该业务分为“固

要比不采用混合设计的企业高出三倍。 16 这就是未雨绸缪的有力论据。但目前，三分之二的受访 CEO 表示他们是通过重新分配长期工 作资源来实现短期目标的。 17 如果领导者不转变这种思维模式，即便在快速成效能推动增长或 盈利的当下，技术债务也可能会阻碍进展。 领导者可以将长期生产率提高和绩效指标与每个 新解决方案联系起来，以衡量现代化改造的潜在 效益，对采取捷径的成本进行量化。 2025 年五大趋势：人智共创未来 实施这些投资的成本。确定大规模推出解决 方案所需的基础架构升级，并将可分担这些 成本的项目捆绑在一起，从而提高 ROI。创 建中央控制中心，将企业各职能部门的孤立 AI 成果整合为一体，从而更准确地衡量业务 成效。 行动方案 像鲨鱼一样投资。 深入研究数据，找出最有可能带来真正业务 价值的项目，然后砍掉那些拖后腿的项目。 投入足够的资源来确保成功扩展 AI，并根据 增长潜力来分配 AI 预算。考虑生态系统，摒

发展理念，加快构建新发展格局，着力推动高质量发展。以构 建现代化基础设施体系为目标，面向经济社会发展和国家重大 战略需求，稳步提升算力综合供给能力，着力强化运力高效承 载，不断完善存力灵活保障，持续增强算力赋能成效，全面推 动算力绿色安全发展，为数字经济高质量发展注入新动能。 （二）基本原则 多元供给，优化布局。坚持多元发展路线，调动各类市场 2 主体积极性，构建通用、智能和超级算力协同发展的供给体系，

中涌现的产物，能够通过“感知-推理-行动-反馈”的闭环，形成对 物理世界的深刻理解，在复杂的场景中做出更加精确和灵活的响应。 过去，工业机器人在重复性、结构化的工作任务（如冲压、搬运）中 取得了比人类更高效的工作成效；当前，具备自主学习能力的机器人 又实现了部分高灵活性、非结构性的特定任务（如焊接、喷涂、检测、 巡检等）；未来，具身智能机器人将能够根据工作对象和环境的变化 实时调整，完成影响因素、操作步骤更加复合的任务（如组装、品控

变革，通过引入云计算等 先进技术，不断优化用户体验。作为车企品牌与用户之间信息与机会互动的生态 �� 载体，车企移动端APP与小程序业务的稳定性与质量直接关乎存量车主用户留存 与潜客试驾转化成效。 该企业通过火山引擎提供的容器引擎VKE、微服务引擎MSE、云数据库等产品方 案，构建了多云双活应用架构。在实践中，该企业统一了多云应用管理，将客户 业务与控制层面解耦，分别部署在火山引擎与其他云平台上，减少故障爆炸半

培育出的数字化人 才不能满足市场和企业的需求。 企业的业务层面往往有较高壁垒，尤其是传统行业，纯粹的数据技术人才不理解业务，和 业务团队沟通协作困难，数字化建设和业务打通困难，因此很难取得显著成效。企业要加强数 字化人才的业务接触，也要有意识地挖掘业务部门数字人才的潜能，加强业务的数字化能力和 数字化思维的培训学习，培养数字化素养。 第 15 页  企业亟待数字化转型 “数字化转