年，参与无人机、热气球、小型飞机及滑翔机等 航空运动的人数已突破 300 万人，预计这个数字将在未来五年内每 年增长 15%左右。 为了更好地理解市场空间，以下表格展示了不同客户群体的需 求分析： 客户群体 主要需求 潜在市场规模 (亿) 学生及青少年 航空知识普及、实践飞行 50 成人休闲消费者 航空运动体验、飞行训练 30 企业团建 定制化飞行活动、团队培训 20 教育机构 以下几个 主要领域。 首先，航模和无人机爱好者是一个重要的市场群体。随着无人 机和航模技术的发展，这类用户群体逐渐扩大。根据统计，2022 年全球无人机市场规模已达 150 亿美元，预计到 2025 年将增长至 240 亿美元。针对这一市场，我们可以设计相关的无人机飞行课 程、航模制作和飞行表演等活动，吸引这一特定群体。 其次，中小学生及其家庭是我们的另一主要目标市场。在当前 教育 们的市场切入 点。通过与地方教育局及旅游局合作，我们可以将低空经济项目与 地方特色旅游、教育课程相结合，开展科普活动与文化交流，进一 步拓宽客户群。 整体来看，本项目的目标市场涵盖了多种消费群体，从个人用 户到团体客户，能够有效整合资源，为参与者提供多元化的航空体 验及教育服务。通过精准市场定位和多元化活动设计，我们将创造 出符合市场需求的航空飞行营地，推动低空经济的可持续发展。 2

.......................................................................................20 2.1 目标用户群体......................................................................................23 2.1.1 学生. 和综合素质。许多学生在应试教育的压力下，往往丧失了对知识的 兴趣，创造力和批判性思维能力的培养也受到忽视。 此外，教育公平的实现同样面临挑战。无论是经济背景、文化 差异还是性别歧视，各种因素可能导致某些群体在教育获得上的不 平等。在教育过程中，这些群体往往难以获得与其他学生同等的学 习机会，长此以往，这将加剧社会的不平等现象。 在信息技术的快速发展背景下，教育领域有了新的机遇和挑 战。大数据和人工智能的应用可以为教育提供创新的解决方案，但 大模型的设计方案需要充分融入以上分析的结 果，确保能够有效支持不同用户的教育目标并提高教育质量。 2.1 目标用户群体 在教育 AI 大模型的设计方案中，首先需要明确目标用户群 体，以确保模型能够有效满足用户需求并提供有效的服务。目标用 户群体主要可以分为以下几个类别： 1. 学生群体：主要包括小学生、中学生和大学生。他们是直接使 用 AI 大模型进行学习的主体，需求包括个性化学习建议、智

看功能，同时提供手动执行标签更新的入口。列表页面提供包括更新时间、更新 耗时、更新结果、更新状态、更新周期等信息的展现。 2.3.3.1.8.3. 群体策略 提供群体的配置功能，包括群体基本信息、群体标签信息、和群体策略的配 置。列表页面支持群体结果信息展示以及群体结果的导出、群体画像的展示。 支持以界面化方式对各类标签进行组合，形成响应的标签策略，并基于页面 22 智 慧 城 市 系 务中 台 群体基本信息配置 提供群体名称、主体和群体描述的配置。 群体标签信息配置 提供以界面化方式对各类标签进行组合，配置出满足业务需求的群体。 群体策略配置 提供配置群体对应的策略。包括策略选择、策略执行周期、策略执行时间、 策略执行有效期、策略可重复执行、策略重复执行间隔、策略可执行时间段的配 置。 群体策略监控 提供已配置群体策略的列表页面、手动执行群体策略的入口以及单个群体策 及单个群体策 略的执行历史列表。 2.3.3.1.8.4. 个人画像 画像包括列表模板和画像模板两种模板，普通用户查看的个体列表和个体画 像就是来自画像模块。 1. 列表模板 列表模板是指以列表的样式通过多个维度展示画像的基本信息，帮助用户快 速浏览，修改列表字段可以更改展示内容。 多主题 当画像模块存在多个主题时，可以自由切换不同主题下的内容。 搜索

能力使得模型能够 持续优化，适应不断变化的商业环境。 以下是 DeepSeek 大模型在 CRM 中的主要应用场景：  客户细分与个性化推荐：通过分析客户数据，将客户细分为不 同的群体，并为每一群体提供个性化的产品和服务推荐。  预测分析：利用历史数据和机器学习算法，预测客户未来的购 买行为和偏好，提前制定营销策略。  自动化客户服务：通过自然语言处理技术，实现自动化的客户 再者，大模型在客户细分和个性化营销中的应用也有显著优 势。传统的客户细分方法往往依赖于有限的变量，如年龄、性别或 购买历史，难以捕捉客户的深层次特征。而大模型可以通过对多维 数据的分析，识别出更加精细的客户群体，并为其提供高度个性化 的营销内容。例如，大模型可以结合客户的社交媒体行为、购物历 史、地理位置等多种数据，生成个性化的产品推荐或广告内容，从 而提高营销活动的精准度和效果。 此外，大模型还 生成自 然语言，具备强大的文本分析、情感识别和对话生成能 力。DeepSeek 大模型的核心优势在于其高度可定制性，企业可以 根据自身业务需求，对模型进行微调，从而更精准地服务于特定的 客户群体。 在 CRM 应用中，DeepSeek 大模型能够实现多种功能，包括 但不限于： - 客户意图识别：通过分析客户的语言和行为，准确识 别其需求和意图，帮助企业快速响应。 - 个性化推荐：基于客户的

89%以上，将涉警事件发现时效压缩至 5 分钟以内  开发群众视频上报微信小程序，支持 17 类常见治安事件的标 准化提交，实现 90%非结构化数据的自动标注  构建警民协同研判机制，通过大模型辅助分析使群体性事件预 警提前量达到 2 小时 技术实施路径聚焦实战需求，采用三级处理架构：前端部署轻 量化 YOLOv8 模型实现实时行为检测，中台采用 Transformer 架 构处理跨摄像头轨迹追踪，后台通过知识图谱构建涉案要素关联网 多目标跟踪 ID 切换率：<3%（在拥挤场景下） 对于常见治安相关行为，系统建立了特征匹配规则库： 1. 异常停留检测：持续 30 秒以上在敏感区域且移动半径<2 米 2. 聚集行为判定：5 人以上群体持续存在且相互距离<1.5 米 3. 奔跑识别：水平速度>3m/s 且加速度持续为正 4. 物品遗留检测：静止物体与所有者距离超过 3 米持续 60 秒 特征分析模块采用级联分类策略，第一级快速过滤 Network）架构，对 以下 6 类暴力行为进行多标签分类： 行为类别 判定阈值（置信度） F1-score（测试 集） 徒手殴打 0.72 0.83 持械攻击 0.68 0.79 群体斗殴 0.65 0.76 行为类别 判定阈值（置信度） F1-score（测试 集） 追逐拉扯 0.60 0.71 破坏财物 0.55 0.68 胁迫控制 0.58 0.70 3. 后处理优化层

力和中华文化影响力显著增强，国家软实力持续提高。 ——人民生活品质不断提高。高质量充分就业取得新进展，居民收入增长和经济增长同步、劳动 报酬提高和劳动生产率提高同步，分配结构得到优化，中等收入群体持续扩大，社会保障制度更 加优化更可持续，基本公共服务均等化水平明显提升。 ——美丽中国建设取得新的重大进展。绿色生产生活方式基本形成，碳达峰目标如期实现，清洁 低碳安全高效的新型能源体系初步 支持企业稳岗扩岗。完善人力资源供需匹 配机制，健全终身职业技能培训制度，强化择业和用人观念引导，着力解决结构性就业矛盾。完 善就业支持和公共服务体系，稳定和扩大高校毕业生、农民工、退役军人等重点群体就业，推动 灵活就业、新就业形态健康发展。加大创业支持力度，增强创业带动就业效应。完善劳动标准体 系和劳动关系协商协调机制，加强劳动者权益保障，营造公平有序就业环境。完善就业影响评估 和监测预 收、社会保障、转移支付等再分配调节。促 进和规范公益慈善事业发展。规范收入分配秩序和财富积累机制，支持勤劳创新合法致富，鼓励 先富带后富促共富。实施城乡居民增收计划，有效增加低收入群体收入，稳步扩大中等收入群体 规模，合理调节过高收入，取缔非法收入，推动形成橄榄型分配格局。 （39）办好人民满意的教育。实施新时代立德树人工程，促进思政课堂和社会课堂有效融合，加 强体育、美育、劳动教育，完

度）。通过对这些数据的深度分析，保险公司可以识别客户的潜在 需求和风险点，从而设计更具针对性的保险产品和营销策略。 在精准营销方面，AI 大模型可以通过预测分析，为客户推荐最 合适的保险产品。例如，针对年轻客户群体，模型可以识别其对灵 活性和低门槛产品的偏好，推荐意外伤害保险或短期健康保险；而 对于高净值客户，则可以重点推广高端医疗险或财富管理类保险产 品。此外，模型还能通过自然语言处理技术，实时分析客户在咨询 客户需求的变化，保持长期竞争优势。 3.3.1 数据驱动的客户细分 在保险公司行业中，数据驱动的客户细分是实现精准营销的基 础。通过对客户数据的深度挖掘与分析，保险公司能够将客户划分 为具有相似特征和行为模式的群体，从而制定更具针对性的营销策 略和服务方案。首先，客户数据的收集是客户细分的首要步骤。数 据来源包括但不限于客户基本信息、保单信息、理赔记录、行为数 据（如网站浏览、APP 使用）、社交数据等。通过这些多维度的数 聚类分析可以帮助识别具有相似特征的客户群体，而决策树则能够 根据客户的特定属性进行分类。 以下是一个简单的客户细分示例：  高价值客户：投保金额高、续保意愿强、理赔率低；  潜在高价值客户：年轻、收入较高、对保险产品有较高兴趣；  风险客户：理赔频率高、续保意愿低；  流失客户：长期未续保、联系信息失效。 通过细分，保险公司可以针对不同客户群体设计差异化的产品 和服务。例如，对

员的通讯录，第二个维度是疑似涉毒人员与确认涉毒人员的通讯录，第三个维度是疑似涉 毒人员与疑似涉毒人员的通讯录，将这三类的共同联系人按照数量进行排序显示。 分析内容 通讯录的共同联系人 82 分析维度 单一群体：确认涉毒人员、疑似涉毒人员 共同群体：确认涉毒人员与确认涉毒人员、确认涉毒人员与疑似涉毒人 员、疑似涉毒人员与疑似涉毒人员 通讯录：联系号码、通讯录姓名 分析方法 集合交集 展现形式 柱状图、饼状图、玫瑰图等 数据来源 警方资源库、社会数据（运营商数据） 通话记录关系排名 根据按通话记录数据分析共同联系人并按数量进行排序显示（去除官方号码如 10000 号）。 分析内容 通话记录的共同联系人 分析维度 单一群体：确认涉毒人员、疑似涉毒人员 共同群体：确认涉毒人员与确认涉毒人员、确认涉毒人员与疑似涉毒人 员、疑似涉毒人员与疑似涉毒人员 通话记录：联系对象、通话次数 分析方法 集合交集 展现形式 柱状图、饼状图、玫瑰图等 数据来源 按照数量进行排序 显示。 短信关系排名 根据短信数据分析共同联系人并按数量进行排序显示（去除官方号码如 10000 号）。 分析内容 短信记录的共同联系人 分析维度 单一群体：确认涉毒人员、疑似涉毒人员 共同群体：确认涉毒人员与确认涉毒人员、确认涉毒人员与疑似涉毒人 员、疑似涉毒人员与疑似涉毒人员 短信：关键词提取 分析方法 集合交集 展现形式 柱状图、饼状图、玫瑰图等 数据来源 警方资源库、社会数据（运营商数据）

大模型还需要具备持续学习和 自适应能力。通过对历史数据的不断学习，模型能够优化其处理逻 辑，提升对复杂诉求的处理能力。同时，模型应具备多语言支持、 多渠道接入等功能，以适应智慧城市中多元化的市民群体和多样的 诉求表达方式。 在数据安全与隐私保护方面，AI 大模型的应用也需要符合相关 法律法规，确保市民个人信息的安全。通过加密技术、访问控制等 手段，防止数据泄露和滥用，同时确保数据的透明性和可追溯性， 针对特定场景或功能进行深度了解，获取更为系统的反馈信息。 为确保反馈数据的结构化与可分析性，建议采用以下分类标 准： - 反馈类型 ：功能问题、体验问题、建议、其他 - 紧急程度： 高、中、低 - 影响范围：个人、群体、全市 反馈数据的采集频率可根据实际需求动态调整，例如： - 日常 反馈：实时采集并分类存储 - 定期调查：每季度一次，针对特定功 能或场景 - 专项反馈：针对重大事件或系统更新后即时收集 大模型应 用将能够更好地服务于广大市民。 6.1 用户需求调研 在进行智慧城市民意速办 AI 大模型应用建设时，用户需求调 研是至关重要的一环。首先，通过定性和定量相结合的方法，深入 了解不同用户群体的需求。通过问卷调查、深度访谈和焦点小组讨 论，收集市民、政府工作人员、企业代表等多方的意见。问卷设计 应涵盖使用频率、功能需求、操作习惯、反馈机制等多个维度，确 保数据的全面性和代表性。

.......................................................................................20 3.1 目标客户群体................................................................................................... 够贯穿整个企业价值链。从市场营销到财务管理，从人力资源管理 到产品研发，AI 智能体都能够通过智能化的数据处理和分析，帮助 企业实现精细化管理和创新驱动。例如，在市场营销中，AI 智能 体可以通过社交媒体数据分析，识别潜在客户群体，并精准投放广 告，从而提高市场推广的效率和效果。 在设计和实施商务 AI 智能体应用服务方案时，需要充分考虑 企业的实际需求和资源条件。以下是一些关键的设计原则和实施步 骤：  需求分 智能客服系统：部署基于自然语言处理（NLP）的智能客服， 支持多渠道、多语言的即时响应，解决客户问题并收集反馈， 进一步提升服务质量。  个性化推荐与营销：通过用户行为分析和预测模型，为不同 客户群体提供定制化的产品推荐和营销方案，提高转化率和客 户粘性。 本方案的实施范围将根据企业的实际需求和技术基础分阶段推 进，优先选择关键业务场景进行试点，逐步扩展至全业务流程。例 如，在初期阶段，