具有包括市场评估、策略陈述、投入产出分析、风险分析的商业计划书  根据业务能力和客户的要求制作模块级的信息系统功能定义文档 18 埃森哲总结众多大型信息系统实施项目的得失教训以后，提出了如下项目实施方法论 ，以尽可能的帮助客户成功完成信息系统实施 管理园区建设周期 管理阶段性系统实施项目组合 管理单个系统实施项目 系统功 能需求 分析 信息系 统设计 信息系 统实施 信息系 统投入 运作 确定战 略方向 统实施的全方位服务 埃森哲的整合性咨询服务 系统实施和管理 系统管理 流程 / 技术 发展战略 组织战略 业务运作模式 信息战略 变革管理 系统设计 战略服务 变革管理 研究 实施 帮助客户获得竞争优势和进行业务的优化 使客户业务和利润增长，并使其股东价值最大化 一体化高价值 服务体系 31 资料来源 : The­Gartner­Group 公司远景的覆盖面 公司远景的覆盖面 广受尊重，业界知道他们中的大多数是知 行合一的好手 .’” IDC 2000 年 9 月 GartnerGroup/Dataquest, 2000 年 10 月 44 企业 项目概览 埃森哲帮助客户完成航运数据与用户付款流程的整合，以减少人工数据输 入 埃森哲为客户设计 IT 架构，以完成老的信息系统向新的开放系统转换 为客户制订“门到门”运输服务的策略，以及应该提供的服务内容

关者。传统的造价管理方法往往存在信息不对称、数据不精确、 决策不科学等问题，影响了工程项目的管理和运营。随着信息 技术的飞速发展，数字化造价体系的应用成为提高建筑工程管 理效率和质量的关键。数字化造价体系不仅可以帮助建筑企业 更好地掌握工程成本，还能提高成本控制、风险管理和项目决 策的能力。然而，构建和实施数字化造价体系并非一蹴而就的 任务，需要考虑众多因素和复杂的管理流程。因此，本研究旨 在提出一种可 策，如何 优化设计、合理配置资源、选择供应商等。数字化造价体系可 以通过数据分析和模拟，为决策者提供更全面的信息和方案， 帮助他们做出明智的决策，降低风险，提高项目的成功率。 数字化造价体系有助于实现建筑工程的可持续发展。通过 对成本和资源的精确控制，它可以帮助减少浪费，提高资源利 用效率，降低环境影响。此外，数字化造价体系还可以提供项 目生命周期的全面成本管理，使项目更具可持续性，有助于项 借 助各种数字化工具和技术，这些工具包括建模软件、数据分析 工具、人工智能技术等。如建筑信息模型（BIM）就是一个重 要的数字化工具，它可以帮助建筑师和工程师进行设计和模 拟，从而更好地估算成本和资源需求。同时，数据分析和预测 技术也可以帮助优化资源分配和决策制定。 （3）成本估算方法和模型：构建数字化造价体系需要制 定成本估算方法和模型。这些方法和模型应该基于最新的市场 数据和建

共筑温暖的无障碍生态 14 用AI重构无障碍日常 17 “爱·无障碍”活动 18 沟通无碍，温暖服务 19 让老年人更好融入数字生活 19 “关怀模式”更懂关怀 21 帮助老人跨越数字鸿沟 22 科技至善 24 鸿蒙生态赋能各方发展 24 共建鸿蒙生态 30 华为学堂，身边的大课堂 32 科技创新助力大众健康 32 孵化创新科技，构建运动健康行业影响力 “小艺声音修复”等创新的无障碍功能。 为了让技术关怀落到实处，华为携手全国超过100家聋 人与盲人协会，向13000多名障碍用户传播无障碍知 识和用机技巧；2024年10月华为推出了“手语视频服 务”，手语服务工程师已经帮助超过20000名听障用户 解答在使用设备时遇到的问题和困扰。 何刚 华为终端BG CEO 让科技的光芒照亮每一个人 教育与健康是可持续发展的重要议题，也是华为多年来 为之努力的方向。 累计超过13000名障碍用户接受了无障碍教学，掌握手机使用技巧 累计联合全国102个城市的多家聋/盲协会，开展超过400场华为 无障碍功能体验活动 “手语视频服务”累计提供20000次服务，帮助解决消费者用 机过程中的问题 《送给爸妈的手机使用指南》已累计发放超过130万本 过去一年累计开展超过5000场“我教长辈用手机”进社区活动 可持续发展寄语 可持续发展管理 数字包容 科技至善

主流媒体、触点，精 准触达用户 用户洞察 基于行业模型，多维 度洞察预测客群特征 效果分析 触达、转化分析 ; 数据、标签持续优化 业务增长引擎 业务增长引擎 基于流失预警和复游预测 ，帮助该客户划分两拨人群包。结合商场运营 策略 ，先对第一个人群包进行活动触达并复盘 ，根据复盘数据调整模型 和算法并划分第二个人群包 ，针对第二人群包再次营销 ，复盘发现消费 人群和金额均实现超预期增长。 24+ 标签 分析报告 可视化大屏 区域审核 应用审核 全国 31 省 4+ 场景 SaaS 应用 访问控制 2. 客群洞察 (1/2) 1. 运营商信令数据可以提供用户的位置信息、行为轨迹等 ，帮助了解客群的线下活动范围和消费场景； 2. IoT 设备（如智能摄像头、传感器等）收集的店内数据 ，包括客流统计、顾客停留时间、商品关注度等 ，客户行为分析； 3. OTA 平台数据包含用户的旅游偏好、出行习惯等信息 ，并可以进行小范 围的移动行走等活动 ，拥有极强的参与感。 依托 AI 技术 ，提供 XR 场景体验服务 ，包括 VR 购物、 AR 导航、 AR 数字孪生店铺、 MR 游戏等数字化沉浸 式购物体验 ，帮助商家吸引客流 ，提升客户活跃度 ，促进营销转化。 AR/VR VR 全景商场打造 720 度立体式沉浸式的虚拟漫游商业体验 ，让观众身临其境的进行虚拟逛街和购物， 引领顾客 进入交互参与时代， 同时

和垂直领域应用至关重要，金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望 成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解 式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有 潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。 银行：大模型助力数据洞察能力提升，赋能高质量顾问式金融服务 在银行领域，理解式大模型可以用在信贷风险管理、智能获客和产品识别等 场景，通过提升银行的数据洞察理解能力，来更好地识别客户需求以及评估 内容资源，还能帮助全方位分 析客户需求和市场趋势，提供自动化的投资建议。比如，同花顺应用 LLM 来 构造合规、准确的投顾助手，通过 Double-Check、多轮对话等模式，消除对 话中的歧义、更好锁定投资者意图，从而准确了解用户画像来设定投资目的 及风险承受度，并提供自动化的投资建议。摩根士丹利已经接入 OpenAI，充 分挖掘自身庞大的研究资源和数据库，为财富管理顾问提供帮助。 财经新 财经新闻：理解背后的市场“情绪”，辅助金融资讯写作 在财经新闻领域，理解式大模型帮助理解和判断财经新闻文章中的情感走 向，生成式大模型助力更准确的金融问答和资讯写作。例如，彭博社近期发 布的 BloombergGPT 得益于大规模金融垂直领域的文件、行业新闻、社交 媒体等文本数据集的训练，能够理解财经新闻背后的市场“情绪”，辅助金 融资讯写作，这解决了通用 NPL 模型在金融领域应用的痛点。 风险提示：AI

本报告的研究和撰写是在中国教育技术协会智能教育专业委员会和科大讯 飞智能教育专家委员会指导下，由讯飞教育技术研究院/认知智能全国重点实验 室智能教育研究中心负责组织和实施。在报告研究撰写过程中得到了许多行业专 家的指导和帮助，科大讯飞公司多个部门领导和专家给予了技术支持，众多一线 教育工作者提供了大量实践案例，在此一并表示衷心感谢！由于撰写时间仓促， 掌握资料不够，加上作者水平所限，本报告一定存在许多不足之处，敬请批评指 在涉及价值判断、情感关怀、创造性评 价等高度人文化的教育核心领域越俎代庖。 注重教师对学生伦理认知的教育引导。教师有责任将技术向善理念融入人才 培养全过程，通过认知、反思、实践等多阶段伦理教育，帮助学生建立伦理认知 框架、养成批判性思维、塑造积极价值观，让学生明确 AI 使用边界，知晓如何 保护个人隐私和防范潜在风险，引导学生避免过度依赖和负责任地使用 AI。 ① 教育部教师工作司.深入 为跨学科教学提供资源支持。 跨学科项目协作支持。当学生在跨学科项目中遇到难题时，教师可以利用大 模型生成相关的提示和引导问题，帮助学生突破思维瓶颈，促进项目顺利推进。 教师还可以利用平台的在线协作文档、项目管理工具等，支持学生在线合作交流 跨学科作品创作指导。大模型工具能够为学生提供丰富的创作灵感，帮助学 生打开思路，并提供了多样化的创作工具和资源，教师可借此引导学生进行创作， 运用 AI 绘图、代码助手等

推动制造业向数字化、网络化、智能化转型升级，形成新质生产力。汽车行业作为国民 经济的战略性支柱产业，当前面临技术迭代更新快、个性化需求日益增多、增量市场转 存量市场等多重压力，数字化转型能够帮助车企重构研发生产体系、优化供应链协同、 精准洞察市场需求，已成为车企突破发展瓶颈、强化核心竞争力、实现高质量可持续发 展的关键路径。 当前，汽车行业数字化转型正迎来前所未有的发展机遇。一方面，传统车企亟需通 值，实现生产运营模式优化、业务流程协同和产业链创新；另一方面，服务商作为汽车 行业数字化转型的重要推动者，通过提供云计算、工业互联网、数字孪生、人工智能、 大数据、自动驾驶技术等创新服务及专业化、场景化的数字解决方案，帮助车企构建起 数字化核心能力，从而进一步激发更加深层次的高水平转型需求。在一次次数字化项目 交付和运营过程中，供需互促共进、转型持续深化、多方互利共赢的数字化转型生态逐 步形成。 我们必须看到 型面临着人才缺乏、数据缺失、 技术壁垒等一系列的难题，也经历了投资效益低下、系统过度冗余、数据资产流失的惨 痛教训。汽车行业数字化转型服务商评价体系的建设，可以帮助客户企业厘清数字化转 型的重点、找到数字化转型路径，更重要的是帮助企业降低服务商筛选成本，高效选择 与自身数字化转型发展需求相契合的服务商，这样更有利于企业加快建设数智驱动、柔 性协同的汽车制造新范式。 汽车行业服务商分类分

台上快速高效地完成工业操作制度的决策、工业大数据的云端数学建模计算、工业信息和标准的快速获取、工业问题的 互动咨询。 智慧工业 智慧工业解决方案 智慧工业方案提供数据采集、数据传输、大数据分析、智能化控制等功能，可帮助企业提高环境 安全，加强人员管理，优 化系统功能和资源配置，降低系统运营成本等。 大数据智能工厂规划 设备及传感器 网络 工业云平台 应用系统 阀门控制 企业网络 IP WMS ERP 为开发者提供调用，来开发更多面向 用户的创造性应用。 BIOP 平台提供经营管理、能源管理、安全管理、环保管理、资金流管理及物资流管理、资产全生命周期管 理及预测性维护（ PHM ）等应用服务，帮助客户实现优化企业资源配置，提高企业资源利用率，提升企业的管理能力、营销能 力和资源整合能力，推动企业向智能制造迈进。 智慧工业解决方案：全生命周期服务 智慧工业云平台对服务的设备提供全生命周期 个运行参数对排烟影响因子，分析出主要影响因素，再结合企 业锅炉专家的经验，对排烟的问题提出优化方案，从而提高锅 炉效率、降低运营成本、辅助用户决策。 安全预警：设定对运行安全隐患进行预警及报警，并提出问题 的解决方案，帮助用户提前消除安全隐患，减小安全事故的发 生。 维修保养：根据锅炉配备的仪表、设备的实际情况，及时向用 户推送设备更换、维护保养信息；根据现场返回的运行数据， 及时向用户推送设备校准、维修信息。

和可靠性。 3. 实时监测与预警：利用训练好的模型，开发实时监测系统，能 够实时分析数据，发出环境质量报警，快速反应。 4. 生态决策支持：通过 AI 分析的结果，提供科学的决策支持， 帮助政府和环保机构制定更有效的环境政策、规划和行动方 案。 5. 公共参与与教育：搭建公众参与平台，利用 AI 生成的可视化 生态环境数据，为公众提供教育和参与的机会，增强社会对生 态环保的重视。 大模型的强大分析能力，我们可以对复杂 的生态系统进行深入的分析和模拟。这包括对不同生态因子之间的 关系进行建模，以便识别出影响生态环境的关键因素，从而为政策 制定提供更有力的数据支持。这种模型不仅能帮助我们理解现有的 生态状况，还能预测未来生态环境的变化趋势。 再次，应用多模态 AI 大模型将大幅提升生态环保领域的决策 效率。利用强大的计算能力， AI 大模型可以在短时间内处理海量 数 变化检测以及区域评估等功能。 3. 音频模态：音频信号在环境监测中也有重要应用，例如通过分 析鸟鸣声、气象声音等，可以获取生物多样性和环境健康的信 息。音频模态借助声学信号处理和语音识别等技术，可以帮助 检测生态变化和识别环境中潜在的威胁。 4. 传感器数据模态：随着物联网技术的发展，传感器数据已经成 为环境监测的重要来源。传感器模态通常包括温度、湿度、土 壤质量和水质等实时数据。这些数据能够为生态系统健康状况

计确保了在高频交易场景中的竞争力。  风险控制与回测：DeepSeek 内置了多层次的风险控制机制， 包括止损、止盈策略以及仓位管理算法，能够有效防范市场波 动带来的风险。同时，其强大的回测功能支持历史数据的模拟 交易，帮助交易者评估策略的稳定性和盈利能力。 以下是一个典型应用场景中 DeepSeek 处理流程的简化描述： 通过上述流程，DeepSeek 技术能够为股票量化交易提供从数 据到决策的全链路支持，确保交易策略的科学性和可执行性。其高 据支持。其次，DeepSeek 将实时监控市场动态，结合宏观经济指 标、行业新闻和公司公告等多维度信息，辅助交易系统做出更加精 准的买卖决策。此外，DeepSeek 还将引入自然语言处理技术，自 动解析和分析市场情绪，帮助交易者更好地把握市场情绪波动对股 价的影响。 在技术实现方面，项目将分阶段推进。第一阶段，重点在于搭 建基础数据平台，整合各类数据源，包括但不限于历史交易数据、 财务报表、新闻资讯等。第二阶段，将引入深度学习模型，进行数 并结合风险管理模块制定具体的交易策略。 5. 策略回测与评估：通过历史数据回测评估交易策略的有效性， 并不断优化模型和策略。 通过以上步骤，DeepSeek 能够为投资者提供更加精准和及时 的交易信号，帮助其在复杂的市场环境中获得更好的收益。此 外，DeepSeek 的实时数据处理能力和低延迟交易执行能力，也使 其在高频交易和套利策略中具有显著优势。总之，引入 DeepSeek 进行股票量化交易