项目编号： 银行风险防控领域基于 DeepSeek AI 大模 型技术搭建授信审批风控助手应用 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.................................................................................................7 1.1 银行授信审批风控现状与挑战...... ...........................................................9 1.2 DeepSeek 在风控领域的应用潜力.......................................................11 1.3 项目目标与预期成果........................................... 个人信贷评估................................................................................32 2.2.3 供应链金融风控............................................................................35 2.3 现有系统痛点与改进需求....

���� 中国暖通智控行业白皮书 HVAC Intelligent Control Whitepaper 卷首语 潘云钢 中国建筑设计研究院有限公司 资深总工程师 从建筑的暖通空调系统诞生之日起，设备和系统的控制与管理就随之诞生了。我国的暖通空调系统，从人工手动控制与管理起 步至今，经历了：手动操作、强电启停连锁、气动控制系统、常规电子仪表控制、基于计算机的数字自动控制系统（DDC）应用等阶段。 依靠数据驱动来 分析。显然，在多环节、多参数作用下，对多维矩阵的求解，依靠传统的单值控制和单环反馈控制模式已经越来越不能适应新的 需求。暖通空调“自控”，面临重大需求的挑战。 从“自控”到“智控”，并不仅仅是一个名词上的变更，而是暖通空调系统控制领域从内涵到外延的又一次深刻的变革。要在满足 传统反馈控制的特点上，通过先进算法、数字孪生等技术，优化求解，才能实现各种控制需求。 AI技术的飞 自己头脑中设定的目标来进行，这也就是“智控”的主要含义。 尽管AI的数据与算力远远超过传统“自控系统”，但在AI深入应用的过程中，有一个值得重视的思想就是：AI的应用应与被控对 象的数理逻辑相结合。AI的感知层，更适合用于哪些目前我们还没有完全掌握规律的环节；AI算力的发挥，也应在已经被人们掌 握、且明确无误的数理逻辑基础上来进行。只有这样，我们才能做到事半功倍。 《中国暖通智控行业白皮书》系统的梳理了我

......................................................................... 12 1.3.4 保障可再生能源电力消纳和能耗双控指标完成 ....................................................... 12 1.4 项目示范效果......................... ......................... 25 3.4 智慧用能管控系统..................................................................................................... 26 3.4.1 智慧用能管控系统架构.................................... ................................. 43 第五章 风电项目规划建设方案 ........................................................................................... 45 5.1 项目区域风资源分析 .....................................

c ⃝ 2025 《中国科学》杂志社 www.scichina.com infocn.scichina.com 面向低空经济的低空网络技术创新与应用专题 . 论文 数字孪生驱动的低空智联网自智管控架构及 关键技术 喻鹏1, 谭灿1, 李文璟1*, 张俪馨1, 郭少勇1, 邱雪松1, 洪韬2, 付澍3, 王尚广1, 孟洛明1 1. 北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室, 北京 100876 低空智联网是实现低空空域高效运行与安全控 制的重要保障. 由于低空智联网的立体化覆盖、高可靠通信、超精准服务等特征, 使得传统的被动式 网络管控技术难以满足业务随需服务要求, 亟须融合数字孪生、自智网络、分布式人工智能等新型技 术突破管控瓶颈. 为应对以上挑战, 本文分析了低空智联网的特征和需求, 提出了数字孪生驱动的低 空智联网自智管控架构. 依托自智管控闭环, 分别分析了低空网络层、数字孪生层、自智管控层的功 能, 并针对各个层次的关键技术 技术、动态网络性能状态的小尺度预测方法、业务需求自适应的资源映射机制和管控智能体部署方案 等, 进行了介绍. 结合关键技术, 本文进行了低空智联网自智管控实例设计, 验证了网络性能预测机 制、资源状态孪生同步机制以及低空网络自主部署机制的有效性. 最后总结低空智联网的未来技术挑 战, 为未来低空智联网的智能化、自主化运维提供了技术参考. 关键词 低空智联网, 数字孪生, 自智网络, 网络管控 1 引言 近年来, 随着低空飞行相关技术装备的迭代升级与系统化突破

高标准农田农情监测与绿色防控 解决方案 项目背景 01 04 效益分析 目 录 高标准农田农情监测与绿色防控 设计思路 02 建设内容 03 农情监测预警 解决方案 农产品全链溯 源解决方案 智慧茶 / 果园 解决方案 智慧产业园解决方案 高标准农田 解决方案 温室大棚 种植解决方案 数字乡村管理 解决方案 农事作业管理 解决方案 智慧农业综合服务平台 系 农情监测与绿色防控系统架构图 气象站 墒情站 杀虫灯 可视监控 诱剂病虫害 测报灯 数据 采集层 智能物联网设备 网络 传输层 4G/5G 网络 以太网 卫星通信 GPRS 公共 平台层 RS 遥感平台 智慧 应用层 物联网监控平台 虫 情 测 报 环 境 监 测 诱 剂 病 虫 害 可 视 监 控 土 壤 墒 情 绿 色 防 控 病 害 监 测 访问层 据作物在不同生长周期的需求， 指导灌溉、施肥、喷药等农事 活动。 3 . 1 物 联 网 硬 件 设 施 物联网孢子捕捉分析 全天候自动采集随空气流动的孢子、 自动开关、远程控制、自动控温培 养、光学成像、上传图片至管理平 台进行数据分析。 物联网杀虫灯 采用太阳能供电，自动诱虫、 自动开关灯、远程控制、高 压电网击杀靶标害虫并上传 数据至管理平台进行统计计 数，具有

1外汇风险演变——多维因素驱动 1.1.2政策监督升级——“风险中性”要求 1.2企业传统外汇风险管理模式的痛点诊断 1.3数智化转型的核心价值 1.3.1从被动应对到主动管理 1.3.2技术赋能的风险管控范式革新 2转型基石：外汇风险数智化管理框架 2.1设计理念：风险中性原则与数字化融合 2.1.1合规性原则 2.1.2安全性原则 2.1.3前瞻性原则 2.1.4系统性原则 2.2核心架构：全周期风险管理闭环 3技术落地：数智化系统的核心功能模块 3.1动态敞口管理：风险可视化的基础 3.1.1敞口全生命周期管理 3.1.2敞口动态转换与预测 3.2智能交易与风控：从经验判断到数据驱动 3.2.1衍生品全生命周期管理 3.2.2 AI辅助决策 3.2.3实时风控体系 3.2.4外币结算与跨境资金池 3.2.5市场数据中枢 3.3业财融合：财务流程协同 3.3.1风险管理分析 3.3.2自动套期会计 4转型路径：企业外汇风险管理数智化实施关键步骤 4.1准备阶段：诊断现状与顶层设计 4.1.1现状诊断 4.1.2数字化基础能力评估框架 4.2建设阶段：系统集成与风控体系构建 4.2.1一体化系统集成方案实施 4.2.2智能风控指标体系搭建 4.3优化阶段：数据驱动的持续迭代与价值创造 4.3.1基于数据反馈的策略动态调优 目 录 28 30 30 31 32 32 35

光伏、华星光 电、新华三、华 为 风电 地理位置偏僻 资本技术密集 发电波动性大 风场设计周期长 设备维护成本高 并网协调效率低 弃风漏风较严重 数据采集由底层互联 向全面感知转变 设备维护由人工调试 向智能运维转变 风场管理由单场单管 向虚拟集成转变 虚拟风场设计 设备预测维护 智慧风场管理 精准柔性供电 金风科技、远 景能源、昆仑 景能源、昆仑 数据、明阳智 能、华能集团 四、白皮书主要内容 本白皮书重点介绍了钢铁、石化、煤炭、航空航天、船 舶、汽车、轨道交通、工程机械、家电、电子、风电等 11 个 垂直行业的数字化转型路径，涵盖原材料、消费品、电子和 其他行业等不同门类。每个细分行业包含行业痛点和数字化 转型趋势、典型应用场景、推进应用场景的着力点等三方面 内容。 （一）行业痛点和数字化转型趋势 10.1.1 设备管理从粗放管理向精密管控转变............... 67 10.1.2 制造生产从手工组装向人机协同转变............... 68 10.1.3 质量检测从人工检测向智能检测转变............... 68 10.2 电子行业工业互联网平台典型应用场景及实践 ..... 69 10.2.1 设备智能管控 ..................