节能环保集团（CECEP 咨询公司）合作实施。该项目的目标是 为 城市片区或工业园区制定高效和可持续的综合能源系统规划与实施方案，并明确现有的--和经济上有意义的--节能和减少温室气体排放的 潜力。 发行方 中德城镇节能示范项目 中德能源与能效合作伙伴 北京市朝阳区亮马河南路 14 号 塔园外交办公楼 2‒5 邮编：100600 德国国际合作机构 （GIZ） Torsten Fritsche 3.1 简而言之：什么是 "绿色金融"？............................................ 30 3.2 （绿色）金融的一个关键方面：评估风险和潜力 ................. 30 3.3 欧盟分类法 ................................................................ 42 展示案例：德国汉堡的港口城 ............................................... 43 5 步骤五：制定能源方案之二 – 分析能源潜力 ........................ 45 5.1 能源供应的特点 .......................................................

......................................................151 1. 引言 随着人工智能技术的迅猛发展，生成式大模型在诸多领域展现 出卓越的潜力，特别是在医疗行业。这些模型通过对大量医疗数据 的学习与应用，不仅能够提高医疗服务的效率，还能够助力医生进 行更为精准的诊断和治疗。因此，在医疗场景中应用生成式大模 型，具有极高的现实意义与可行性。 累，这些模型 将会在提高医疗质量、优化资源配置等方面发挥越来越重要的作 用。 1.1 背景介绍 随着人工智能技术的迅猛发展，生成式大模型（如 GPT、BERT 等）在多个领域展现了其强大的潜力，尤其是在医疗 场景中。医疗行业对高效、智能的技术需求日益增加，传统的医疗 服务往往面临着资源短缺、信息不对称和个性化医疗不足等挑战。 借助于生成式大模型，医疗行业可以有效改善这些问题，通过智能 列应用场景带来了广阔的前景。因此，本研究的主要目的在于探索 和验证 AI 生成式大模型在医疗场景中的实际应用可行性，具体可 以概括为以下几个方面： 首先，通过系统调研和分析，以确定 AI 生成式大模型在不同 医疗场景中的应用潜力。这包括对现有技术的评估以及对各类医疗 实践需求的深刻理解，以确保所选应用方向具有实用性和必要性。 其次，旨在搭建一个可供临床验证的 AI 生成式大模型框架， 实现医疗数据与模型输出之间的有效整合。通过与医疗工作者和技

协会和研究机构，耦合自上而下的宏观评估模型与自下而上的技术优化模型（ TIMES+MESSAGE），系统 梳理工业碳中和转型关键技术清单，开展多轮次技术演化模拟与情景优化，综合分析不同技术的工艺特征、 技术成本、应用场景与减排潜力，提出重点行业碳中和技术图谱，基于技术成熟度和成本学习曲线形成分 技术应用的时间表与发展路线图，为工业低碳转型战略规划、重大工程部署和政策制定等提供决策依据。 “ ” 本报告提出中国工业领域碳中和技术发展 较 2025 年下降 95% 左右。2025—2060 年中国工业领域碳中和技术累计投资额将达到 42 万亿元左右。 分行业脱碳技术路径呈现显著差异化特征。钢铁行业作为当前与远期减排潜力双高领域，技术路径呈 现明显阶段性特征：2035 年前将以高炉 - 转炉系统节能改造和废钢 - 电炉短流程发展为主；2035—2040 年 厚 间，氢基直接还原炼铁有望在成本突 线的全方位研 究， 特别是缺少对面向碳中和的共性突破技术分析和发展蓝图描绘，需要对工艺变革的技术原理和发展潜力 进行 深入分析。在这一背景下，本报告针对碳中和目标下工业的发展需求，采取自下而上的方法，紧密围绕 钢铁、 水泥、有色、石化、煤化工等关键行业的独特技术特征，全面对其能耗、减排潜力、发展趋势、成本 动态等 相关参数进行总结分析和系统展望，以期最大限度地支持行业碳中和技术的发展。 图

制率低、经济负担重等特点，患者对医疗服务效率 和质量、个人健康管理有效性等的需求等都变得更为 迫切。 人工智能在提升医疗服务质量与效率、助力医 药研发突破、优化个人健康管理等方面呈现出较大 的潜力，为医疗健康行业可持续发展带来机遇。 1. 数据来源：国家统计局 2. 数据来源：国家卫生健康委员会统计信息中心 5 图 2024 年医疗健康领域深度合成服务算法备案清单分布 1 医疗健康行业 在医药技术支持和医疗服务体系支持方面，AI 也贯穿了医药研发、精准治疗等环节，助 力医疗保险服务及相关医疗资源分配。 中国庞大的患者基数、多样化的疾病谱以及区 域发展的不平衡性，使得人工智能技术在医疗健康领 域展现出巨大潜力，并正在被迅速采用。爱思唯尔对 来自 85 个国家和地区的 1007 名临床医护人员进行 线上调研，其中包括 48 名中国临床医护人员。结 果显示中国临床医护人员在 AI 技术的应用方面展 现出显著的领先性，超过三分之一的中国临床医护 推广，但实际落地效果因医院信息化水平和数据质量 而异。 在复杂疾病个性化治疗方案推荐上，由于疾病的 多样性和个体差异， AI 系统的预测精度和临床适用 性仍需进一步提升。尽管如此，智慧医疗已经展现出 强大的商业潜力，成为医疗机构和科技企业共同关注 的重点领域。 医药创新：AI 在医药研发中的应用匹配度和可 行性较高。它可以通过虚拟筛选化合物，快速找到潜 在的有效分子，并预测药物的安全性和有效性，从而 降

无人机物流应用的兴起，颠覆了传统配送模式。在灾难响应、监测、搜索及 10 救援等场景，无人机也展现巨大潜力。在人道主义援助中，无人机可快速穿越灾 区，提供紧急物资。智能飞行器在环境监测、野生动物保护等领域也发挥着不可 或缺的作用，帮助科学家收集数据，实现无干扰观察。低空经济不仅改变物流， 更在重塑我们的生活方式。 无人机技术在医疗领域展现出潜力，紧急药品和医疗样本运送，以及在影视 拍摄、房地产评估、灾害勘查等多方面大放异彩。随着技术的持续创新，无人 6、低空经济+其他：多元应用场景探索 除了上述主要应用领域，低空经济技术还正在多个行业和领域被探索和应用。 在环境监测、边境巡逻、野生动物研究、城市规划等众多领域中，低空飞行器都 展现出了它的潜力和价值。低空飞行器因其成本相对低廉、操作简便、适应性强 的特点，使科研机构和政府部门能够利用其开展多种研究活动，获取不易从地面 获取的数据。研究者使用无人机能够及时收集植被、水文和土壤状况数据，为环 机和航空器的非承载结构部分得到了广泛运用。例如，在机体外壳、旋翼、推 进 器以及电子仪器外壳中，工程塑料的应用显著降低了整体结构的重量，提升 了飞 行器的性能。 高熔点陶瓷和陶瓷基复合材料在耐高温领域内展现了巨大潜力，尤其是在高 温环境下要求有极高稳定性的部件上。在发动机和排气系统的生产中，陶瓷基 材 提供了极好的热障效果，可以有效防止过热带来的材料损伤。精密陶瓷材料 在制 造传感和电子部件中因其独特的电绝缘特性而被广泛采用。

器学习技术的迅速发展，人力资源部门正逐步引入自动化工具以提 高招聘效率和准确性。DeepSeek 作为一种先进的简历筛选工具， 能够通过深度学习和自然语言处理技术，快速分析和评估大量简 历，从而帮助企业更有效地识别和吸引高潜力人才。 传统的手动筛选简历方法不仅耗时，而且容易受到人为偏见的 影响，导致招聘效率和公正性大打折扣。相比之下，基于 AI 的简 历筛选工具能够客观、快速地处理大量申请，识别出与职位要求高 度 标准化格式。  特征提取模块：通过自然语言处理（NLP）技术，从简历中提 取出关键特征，如职位名称、工作年限、专业技能等。该模块 还能通过语义分析，识别简历中的隐含信息，如候选人的职业 倾向和发展潜力。  模型训练与优化模块：利用历史招聘数据，训练深度学习模 型，使其能够自动识别与岗位要求最匹配的简历特征。通过不 断更新和优化模型，Deepseek 能够适应不同岗位的需求变 化，提高筛选的准确性和适应性。 限于人力资源部门的处理能力和主观性，往往无法高效处理大量的 简历，且在评估标准上存在不一致性。最后，标准化测试虽然能够 客观评估候选人的某些能力，但往往忽略了个体的综合素质和实际 工作环境的适配性，无法全面反映候选人的真实潜力。 此外，现有筛选方法在数据处理和分析方面也存在不足。例 如：  数据处理效率低，无法快速应对大规模简历的筛选需求；  缺乏对候选人多维度信息的整合分析，难以全面评估候选人的 综合能力；

这种技术的应用，不仅能够帮助企业快速响应市场变化，优化 人才配置，还能够增强员工的工作满意度和忠诚度，从而构建更加 稳固和高效的人力资源体系。此外，随着技术的进一步发展和应 用，深度探索岗位推荐的潜力将更大，其在提升人力资源管理效率 方面的作用也将更加明显。因此，结合深度探索技术的人力资源管 理方案，是企业提升核心竞争力的一个重要策略。 1.1 背景介绍 在当前快速发展的科技时代，人力资源管理的效率和精准度对 的发展为 人力资源管理带来了新的可能性，同时也提出了新的挑战。企业需 要在采用新技术的同时，关注其带来的问题，确保技术应用的合规 性和有效性，以充分发挥其在提升人力资源管理效率和质量方面的 潜力。 3.1 人力资源管理的主要挑战 在当今快速变化的商业环境中，人力资源管理面临着多方面的 挑战。首先，人才的招聘与保留成为首要难题。随着市场竞争的加 剧，企业对于高素质人才的需求日益增长，然而优秀人才的供给却 采用基于历史数据的推荐算法，这种推荐方式往往局限于过去的招 聘经验，难以应对新兴岗位或跨行业招聘需求。例如，当企业需要 “ ” 招聘一个跨领域岗位（如 大数据分析师 ）时，现有系统可能无法 准确识别具备相关潜力的候选人，导致错失优秀人才。 另一个值得关注的问题是，现有招聘系统在多样性招聘方面表 现欠佳。虽然许多企业注重多元化团队建设，但现有系统往往缺乏 有效的工具来评估和推荐来自不同背景的候选人。这可能导致招聘

...................................................................136 8.3 DeepSeek 技术在医疗健康领域的长期发展潜力..................................................................................137 9. 结论与建议.... 方案，旨在通过智能算法和自动化工具提升数据处理和决策效率。 该技术的核心在于其能够通过海量数据的训练，形成高度精确的预 测模型，并能够在复杂的场景中实现高效的实时分析与响应。在医 疗健康领域，DeepSeek 技术的引入具有显著的潜力，尤其是在疾 病诊断、个性化治疗、健康管理以及医疗资源优化等方面。 DeepSeek 技术的架构主要包括以下几个关键组件：数据处理 层、模型训练层、推理引擎和用户交互界面。数据处理层负责对原 康监测以及医疗资源优化等多个方面。其强大的数据处理和分析能 力不仅提高了医疗服务的效率和质量，还为患者提供了更加个性化 和便捷的医疗体验。随着技术的不断进步，DeepSeek 在医疗健康 领域的应用潜力将得到进一步发掘，为全球医疗行业带来更多的创 新和变革。 2.1 医疗影像分析 在医疗影像分析领域，DeepSeek 技术的引入可以显著提升诊 断的准确性和效率。通过深度学习算法，DeepSeek

.................................................................................7 1.2 大模型在 CRM 中的潜力................................................................................................... 仅能够帮助企业更好地管理客户关系，还能通过数据驱动的方式提 升企业的市场竞争力。而引入 DeepSeek 大模型应用方案，将使 CRM 系统的功能更加强大，为企业带来更大的商业价值。 1.2 大模型在 CRM 中的潜力 在客户关系管理（CRM）领域，大模型的引入为解决传统 CRM 系统中的痛点提供了全新的可能性。通过深度学习和大规模 数据处理，大模型能够从海量的客户交互数据中提取出有价值的信 息，进而优化 出特定的浏览行为时，大模型可以实时预测其购买意向，并自动触 发相应的营销活动，如个性化推荐或限时优惠。这种基于数据驱动 的决策过程，不仅提高了营销效率，还显著提升了客户满意度。 其次，大模型在客户服务中的应用潜力巨大。传统的客户服务 往往依赖于人工客服或预设的自动化流程，难以应对复杂的客户问 题。而大模型可以通过自然语言处理（NLP）技术，理解客户的自 然语言输入，并生成符合语境的响应。例如，当客户在在线聊天中

.....................................................................................6 1.2 AI 大模型的潜力与应用前景.............................................................................................. 并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 技术在保险行业的应用有望在未来 五年内为全球保险市场带来超过 1.3 万亿美元的经济价值。这一数 据充分证明了 AI 大模型在保险行业中的巨大潜力。然而，要实现 这一目标，保险公司需要在技术架构、数据治理、人才培养等方面 进行全面升级。  技术架构：构建适用于 AI 大模型的高性能计算平台，确保模 型训练与推理的高效运行。  数 近年来，随着全球经济环境的变化和科技的快速发展，保险行 业正在经历深刻的转型。据统计，全球保险市场规模在 2022 年已 达到约 6.5 万亿美元，预计到 2025 年将突破 7 万亿美元。然而， 尽管市场潜力巨大，保险行业也面临着前所未有的挑战。首先，客 户需求日益多样化和个性化，传统的保险产品和服务模式已难以满 足现代消费者的期望。其次，保险欺诈行为频发，给保险公司带来 了巨大的经济损失。据国际保险监管协会（IAIS）数据显示，每年