...................................... 36 7.1 自智网络场景应用 DeepSeek 优势 ............................................................. 37 7.2 DeepSeek 赋能自智网络场景不足 ........................................ ..................... 38 7.3 DeepSeek 赋能自智网络优化方向 ............................................................. 38 8. DeepSeek ���������� ...........................................................

业追寻新价值曲线的过程中获得越来越多的实践。 当前，以人工智能为代表的数字经济新技术、新产业、新模式，正在持续推动各 行业的高质量发展进程。人工智能、数据要素、算力和网络基础设施等具备极强 的行业普适性，一系列的数字化、智能化升级几乎可以给所有行业带来降本、提 质、增效的显著效应；更重要的是，人工智能应用进一步加速了数字产业化的进 程，产生了许多新的产业形态和就业岗位，从而帮助各地方构建出可持续发展的 进行新项目试点、A/B测试或快速响应市场变化，提升业务敏捷性；此外，在 面对AI开发需求时，企业可根据自身对算力、算法、应用开发、数据安全、 时延保障等方面的要求，综合考量，采用公有智算资源、专属智算集群、自 建智算集群等方式，开展训练和推理业务，满足成本和规模化的考量。 场景三：构建企业创新能力。随着大模型带来的新的AGI场景的兴起，企业需 要引入更多的AI原生开发工具能力，构建“AI+”应用。同时，企业还对研 使用效率，从而在运营优化的过程中不断获得新的增量收益。例如某流媒体 服务企业，接入多家云服务商的服务后，可根据价格、质量的变化情况，做 实时的动态调整。这些云服务商之间的数据目前尚无法交互，但其所承载的 同一类视频服务规模会由企业自研的多云管理平台进行动态管理。 多云环境加速云原生与AI等能力构建，助力企业构建跨平台灵活应用与智能 化升级：多云环境鼓励企业采用云原生技术和标准（如容器、Kubernetes、 微服务、API

技术拐点爆发，AI 大模型开启流程智能化新时代 AI 大模型在认知层级的突破，使得传统流程自动化执行场景范畴得以扩充。 首先，大模型在非结构化数据的处理与分析能力层面实现了跃迁。过去的 RPA 在合同关键条款自 动提取任务上表现不佳，而 AI 大模型在此任务上准确率接近 100%。其次，多模态交互的升级进 一步拓展了流程智能化应用场景。例如政务大厅的数字员工，可以基于语音、图像识别处理市民咨 询，业务办理范畴得以延展、办理时长大幅压缩。 验、管理水平和降本增效三方面优化目标。 用户体验优化体现在，移动端审批效率大幅提升，以及流程个性化推荐和自动化发 起。 管理水平优化体现在，各流程业务统一到新的蓝凌 BPM 平台，集团可以持续优化适 配各级企业管理要求。同时，集团层面业务数据治理水平也得以增强，物料、供应 商、客商信息数据在统一平台实现数据归集和调用。通过数据分析，员工效能和集 团决策也得以提升。 降本增效优化体现在，复杂流程建设效率大幅提升，从原来的

商业化程度 工作内容 已进厂 特斯拉 自研 Optimus 预计2025年量产 电芯拣选搬运、螺丝 预拧紧、质检等 √ 小鹏 自研 Iron 2024年11月进厂 物料箱搬运、螺丝紧 固、质检等 √ 小米 自研 Cyber One 2022年8月发布样机 暂无 × 现代 收购（波士顿动力） Atlas 预计2025年发布样机 零部件搬运分类 × 长安汽车 自研 未公布 预计2027年发布样机 分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源 25 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 汽车制造场景产品概览（特斯拉Optimus） 自2021年发布概念以来，特斯拉已推出Optimus Gen1和Gen2，从简单行走发展到工厂内自主行走与精准电池分拣。预计 2025年发布Optimus Gen3，并量产5000台，加速人形机器人商业化进程。 明来源 26 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 汽车制造场景产品概览（Figure AI） Figure AI自2022年发布首款原型机以来，不断推动人形机器人技术进步。2023年推出Figure 01，具备动态行走和制作咖啡能 力。2024年8月发布Figure 02，已在宝马工厂参与汽车组装。同年12月成功交付客户，实现营收。

金 融 泛 政 府 制 造 AI 冷却系统 基础设施管理系统 基础通信服务 芯片 行业客户 … … 服务器 资料来源：灼识咨询 云服务商 注：1.算力中心即数据中心，数据中心自2020年开始逐步向算力中心演变。 UPS电源 柴油发动机 … … 算力中心作为算力资源的关键载体，通过集成高性能计算、大规模存储、高速网络等基础设施，提供提供大规模、 高效率、低成本的算力服务。确保算力资源的集中部署、高效运行。 电气设备 UPS 蓄电池 柴油发电机 变压器 暖通设备 水冷机组 精密空调 冷却塔 算力中心的主要设备 算力中心的内部结构 算力中心的定义与作用 资料来源： 灼识咨询 数据中心自互联网时代诞生以来，伴随科技的发展进步，在移动互联网、云计算、电商及短视频等行业的推动下 快速发展，而生成式AI的兴起正驱动其向重视计算效能与硬件配置的算力中心转型，为行业发展增添新动能。 9 数据中心发展历程 微调阶段 ➢ 训练完的模型参数量也会影响推理端算力 大模型训练 作为驱动人工智能发展的关键生产要素，数据规模多维度影响大模型的性能与应用场景：超大模型追求“能力上 限”，轻量化模型聚焦“应用普适性”，两者共同推动人工智能从实验室研究走向规模化商业落地。 17 资料来源：灼识咨询 大模型的发展及参数量变化 ➢ 规模法则（Scaling law）在当前人工智能发展中仍然占主导地位。目前，规模法则（Scalling

培训效果与投资回报，确保企业的 AI 力 的稳步提升。 在人才管理方面，AI 力测评正成为人才选拔的重要参考，以数据驱动的方式客观评估员 工的 AI 力和发展潜力，尤其在甄选高潜人才时，为企业决策提供科学依据，助力打造适 应数字化转型的人才梯队。 更具战略意义的是，该测评工具还具备组织变革诊断功能。通过评估员工对 AI 的认知 水平、学习意愿和应用热情，管理层可以提前识别组织在 AI 转型过程中的潜在阻力，从 而制 从 AI 战略规划到应用落地的一站式解决方案。用 AI 力系统化提升组织的 AI 认知与实 践能力，实现 AI 与业务的深度融合，以可量化的效能提升和流程优化，为客户创造持续 增长的商业价值。 课程自上线以来，已吸引众多全球 500 强及行业领军企业采购课程，从企业决策层到执 行层，成功构建了大模型时代所需的 AI 力。 在这场技术革命中，谁能更快地“用好”大模型的潜力，谁就能在未来的竞争中占据先机。

。 图 3 国内外人形机器人发展时间轴 1.2.1 我国人形机器人发展历程 12 我国对人形机器人的探索起步于 20 世纪 80 年代末，并且早期的 机器人研究主要集中在高校以及科研院所。自 1986 年开始，哈尔滨工 业大学先后研发出 HIT 系列机器人，HIT 机器人以电机驱动，机身共 12 个自由度，可以实现静态行走。国防科技大学于 2000 年率先自行研 制出我国具有历史意 项目，并于 1972 年成功 研制了世界上第一个全尺寸人形“智能”机器人——WABOT-1；2000 年，本田推出了 ASIMO，能够行走、跑步、跳跃并上下楼梯，最高运动 速度可达 9 公里/小时。自 2006 年起，ASIMO 逐步融合视觉识别等技术， 具备了基本的交互能力，能够完成如拧瓶、倒水、端茶和踢球等任务， 标志着人形机器人进入了集成的发展阶段。然而，ASIMO 在应对不平整 地面和未知扰动方面的适应性仍然较为有限。 提出面向元宇宙、人形机器人、脑机接口、通 用人工智能等 4 个重点方向，突破关键技术 《关于推动未来产业创新发展的实施意见》 2024 年 提出做强未来高端装备，打造包括人形机器人 在内的多项标志性产品 2）地方政策 自 2023 年以来，地方政府积极响应国家政策，出台支持人形机器 人发展的措施，推动产业创新与升级。各地加大资金支持，助力技术 攻关与产业链完善，鼓励企业与科研机构合作，推动核心技术突破和 自主创

谨慎，实际成交平平。供需僵持下，本周聚合 MDI 价格高位整理。当前 PM200 商谈价 18800-18900 元/吨左右，上海货商谈价 18600-18700 元/吨左右，进口货 18800 元/吨左 右，具体可谈（含税桶装自价）。 ② 后市预测：工厂整体放量较少，经销商现普遍持看稳情绪；终端市场恢复缓慢，整体 需求仍需要时间释放，下游买盘对高价抵触情绪显现，市场询盘一般，等待需求端跟进整 理。预计下周聚合 MDI 市场消化整理，价格波动 DeepSeek 国产化适配测评工作，旨在为 DeepSeek 系列模型在多硬件多场景下的适配部署提供参考。①一是评价模型在包括硬件 芯片、计算设备、智算集群等软硬件系统中的适配效果；②二是反映模型在软硬件系统适 配过程中软件栈及工具的适配易用性及开发部署成本。 3、裁员最高达 8000 人，十大化工巨头新年集体“瘦身” 2 月 12 日，据路透社报道——美国石油巨头雪佛龙（CVX.N）表示，将在 2026

的仿真模拟。为实现数据的高质量仿真，需要使用机器学习 领域的生成式模型，主流的生成模型包括生成式对抗网络 （ Generative adversarial net ， GAN ） 和 变 分 自 编 码 （Variational autoencoder，VAE）两大类。 （1） 生成式对抗网络（Generative Adversarial Net， GAN） 生 成 式 对 抗 网 络 年中国银行业金融机构法人共 4588 家，中国证券公司共 131 家。 11 合规压力来源于监管环境的变化，新的监管法规和标准 要求金融机构不断更新和完善自身风险管理框架，甚至构建 新的合规体系，例如衍生自金融监管的监督审计和衍生自金 融风险领域的反洗钱。这增加了机构的合规成本，也加大了 金融机构平衡合规性和业务灵活性的难度，以及管理难度。 客户个性化及监管法规和标准的增多，使得数据结构趋 于复杂增大了数据的整合难度。不同机构、系统之间的数据 孪生技术还可以构建虚拟养老社区，为行动不便的老年人提 供便捷交流沟通、个性化线上财务管理等服务。 2.解决业务问题 （1） 提供更加便捷的金融服务 随着积极应对人口老龄化逐渐上升为国家战略，适老化 改造成为各行各业的重要发展方向，金融领域也在不断探索 新型养老金融服务模式，通过数字孪生技术构建线上虚拟养 老社区，能够让老年人足不出户享受远程医疗咨询、在线社 交互动等线上化服务，探索养老服务新模式。

政府建设的关键部分。大模型在这一过程中发挥着重要作用，通过将数字化和智 能化技术融入接诉、办理、评估、治理等环节，最终促进数字政府整体治理水平 的提升。 二、大模型驱动政务热线的创新趋势 自 2021 年以来，在中央政府的大力推动和各地政府的积极实践下，政务热 线数智化发展进入快车道。一方面，国务院颁布了政务热线的专项指导文件，对 新时期政务热线的定位功能、发展方向、实施方案提出了具体要求，驱动政务热 也各不相同。其中，北京市“接诉 即办”改革可称之为政务热线发展的标杆典范。无论是从热线自身的运营体系， 还是从热线数据延伸出的对政府治理和决策施政的提升作用，北京市“接诉即办” 5 本部分参考自《北京接诉即办改革发展报告（2021~2022）》 中《北京党建引领接诉即办改革报告》，第 1-22 页， 文字略有调整。张革 、张强，北京接诉即办改革发展报告（2021~2022）[M]，北京：社会科学 一是在感知社情民意方面。“接诉即办”改革以 12345 热线作为主渠道，通 过归并全市 64 条热线电话、建立网络和移动端等多个渠道，全年全天候快速受 理群众来电，以实现对民情民意的全面感知、对全体市民的全面覆盖。自 2019 年以来，“接诉即办”改革建设并整合了政务微信、微博、网站、“北京通” APP、人民网“领导留言板”、国家政务服务投诉与建议等 16 个网络渠道，打 造从耳畔到指尖的全方位服务热线。12345