单端口，射频输出接口：N型  工作电源电压：AC100~240V（50Hz），功耗≤30W，电源接口：3芯 圆形连接器  标称配置（EIRP=43dBm）情况下，最大阅读距离7m、最大写入距离 5m  通信接口：RS232或RJ45以太网接口，串行传输速率19200bps  多标签读出速率：≧30个/秒  控制接口：采用JD-3.81-6连接器控制输入输出 产品主要功能： 

的维修项目， 应事先发布维修通告（紧急抢修项目可在事后说明），说明维修作业可能 对客户造成的影响，请客户有所准备，取得客户的谅解和支持，并向客户 表示歉意； 2）一般性维修  报修项目 30 分钟内到现场；  一般维修项目 48 小时内修复；  对一般预约维修项目，维修人员应约时不误，准时到达客户报修现场；  维修服务完工后，由客户验收确认； 3.1.5．信息化支撑 建 处理结果进行评价。 3.1.5.1.运维业务闭环管理 3.1.5.1.1.报修管理 报修管理包括：故障报修、报修派单、接单/转单、缺陷故障处理、验收、 评价等几个功能。具体工作流程如下： 30 生态后勤 智慧运维 3.1.5.1.2.保养管理 保养管理包括： 把 350 350 撬棍 2 只 80 160 焊工手套 4 双 40 160 护目镜 5 付 30 150 焊 帽 2 个 40 80 安全带 6 付 70 420 羊角锤 3 把 60 180 圆头锤 10 把 40 400 手套 1 批 1000 1000 錾子 6 只 30 180 玻璃胶枪 6 把 35 210 软硅胶枪 1 把 45 45 热胶枪 1 把 60 60

......................................................- 30 - （二） 平台运维需求....................................................................- 30 - （三） 人员与培训需求........................................... 实际困难，传统监管模式已难以适应新形势下的管理需求， 面临多重挑战： 1.态势感知能力薄弱 Xx 市自然资源现有监管依赖人工巡查与卫星遥感 结合，但人工巡查受限于地理环境（如山区、水域覆盖率不 足 30%）和巡查周期（重点区域周巡、一般区域月巡）， 违法违规行为发现滞后，往往形成事实后才介入处置；卫星 遥感虽覆盖范围广，但受云层遮挡、重访周期长（高分卫星 最短 5 天）、亚米级影像获取成本高等因素影响，难以满足 分钟），配套地面站 5 套、 数据处理工作站 10 台，建成无人机起降点 3 处（分布于城 市核心区、城郊结合部）；区县层面累计配置中小型无人机 30 余架，主要用于日常巡查，但设备以消费级及入门级为 主，载荷能力仅支持单镜头可见光拍摄，续航时间普遍低于 30 分钟，难以满足复杂地形长距离作业需求。数据传输方 面，市级平台已接入 4G 网络进行影像回传，但山区、偏远 乡镇等区域存在信号盲区，约 20%

8 月 23 日，2022 年中央 生态环境资金共安排了 621 亿元，较去年增加 49 亿元，增长了 8.6%。政策层 面上，据笔者不完全统计，今年前 8 个月，各大部委颁布环保低碳政策累计 30 余部，不仅涉及大宗固废综合利用、农村污染治理、农村垃圾收运处置、无废 城市、黄河流域生态环保、环保装备制造等领域内容，而且锁定双碳目标，减 污降碳协同增效， 在环保低碳领域做文章。 作为十 增效实施方案》，从目标协同、区域协同、领域协同等六方面协同，为生态环 境质量改善和实现碳达峰碳中和战略任务的深度协同做出顶层设计。其次，啃 最硬的骨头，环保市场逐步下沉至县域、城镇、农村。今年各大部门出台 30 个 环保碳中和领域政策，5 个跟县域、城镇、农村污染物治理直接相关，其中还有 产业金融利好政策《关于开发性金融支持县域生活垃圾污水处理设施建设》的 通知文件。 1.1.2. 环保信息化建设现状及意义 本次演练呈现出“聚焦实战、应急协同、科技支撑”三大特点。以科技支撑 为例，此次演练中调用海事船、消防高喷车等大型应急工程设备 20 余台，使 用固定翼、多旋翼无人机，无人船，油污回收机器人等科技化应急装备 30 余 套，充分体现了较高的现代化应急水平。环境安全责任重大任务艰巨，环境应 急更是一项庞大而复杂的系统工程，提高突发事件应急处置能力，以练备战， 才能更有效地应对突发环境事件。无人机在应急管理体系中具备灵活性、即时

实时调整，政策解读一致性需保持 98%以上准确度。 关键效能提升指标如下： 维度 现状基准值 目标值 实现路径 业务处理时效 48 小时 ≤18 小时 智能预审+自动化流程触发 人工干预率 85% ≤30% 规则引擎+多模态文档理解 服务响应速度 3 分钟 ≤15 秒 智能优先路由+语义匹配优化 知识更新延迟 72 小时 4 ≤ 小时 政策变更实时抓取+自动标引 实施过程中需重点解决三个层面的问题：在技术层面，确保智 业务流程方面存在三个突出痛点：首先是服务响应时效瓶颈， 民生事项办理平均需要群众提交 5.2 份材料，其中 3 份为跨部门重 复材料；其次是知识管理断层，政务服务知识库更新滞后实际政策 变更平均达 17 天，导致 30%的咨询需二次转接；再者是决策支持 不足，85%的政务数据仍停留在事后统计阶段，未能实现实时态势 感知。某直辖市 2024 年政务服务评估报告指出，群众对”智能服 务”的满意度仅为 68 分，显著低于其他数字化服务指标。 构建高效、安全、可扩展的智能体解决方案，实现政务服务流程的 智能化升级。核心目标分为以下三个维度： 业务效能提升 1. 实现 90%以上高频政务服务事项的智能问答 与流程引导，用户咨询响应时间从平均 30 分钟缩短至 2 分钟内， 降低人工坐席 60%的重复性工作负荷。 2. 建立动态知识库更新机 制，确保政策法规变更后 12 小时内完成知识图谱同步，审批材料 智能预审通过率提升至 85%。

位置精度 在 RTK FIX 时： 1 cm+1 ppm（水平） 1.5 cm + 1 ppm（垂直） 10 最大旋转角速度 俯仰轴：300°/s 航向轴：100°/s 11 最大俯仰角度 30° （P 模式且前视视觉系统启用： 25°） 12 最大上升速度 S 模式：6 m/s P 模式：5 m/s 13 最大下降速度（垂 直） S 模式：5 m/s P 模式：4 m/s g） 7000 m（2195 高原静音桨叶） 17 最大可承受风速 15 m/s（七级风） 18 最大飞行时间 55 min 19 适配 DJI 云台 禅思 XT2、禅思 XT S、禅思 Z30、禅思 H20、禅思 H20T、DJI P1、DJI L1 20 支持云台安装方式 下置单云台、上置单云台、下置双云 台、下置单云台+上置单云台、下置双云 台+上置单云台 21 IP 防护等级 840~845MHz，上行和下行同频，可使用频道数 ≮5 传输速率 最大 115.2kbps 功率 最大功率 7W 湿度 95%不冷凝 工作温度 -30~60℃ 存储温度 -55~85℃ 19 3.2.2. 30km 图数一体数据链 30km 图数一体数据链包括机载端和地面端。主要功能是用于地面控制站 向无人机发送差分信息、控制指令、航路数据及接收无人机下发的状态信息、 任务载荷提供的图像信息等。

术，构建新一代金融智能体解决方案，实现三个维度的战略目标： 首先，在客户交互层面打造 7×24 小时在线的智能服务中台，目标 将高频业务场景的首次解决率提升至 92%以上，客户等待时间压 缩 至 30 秒内；其次，建立基于大模型的实时风险监测体系，使欺 诈 交易识别准确率较现有系统提升 15 个百分点，异常交易响应速度 从分钟级优化至秒级；最后，通过智能流程自动化重构后台运营体 系，预计可减少 系，预计可减少 45% 的人工复核环节，年节约运营成本约 2800 万 元。 关键技术指标的具体要求如下： 维度 当前基准值 目标值 达成周期 客服响应速度 4.7 分钟 ≤30 秒 Q3 2024 工单转人工率 32% ≤8% Q4 2024 风险误报率 18% ≤5% Q2 2025 文档处理效率 8 页/小时 50 页/小时 Q1 2025 项目实施将分阶段重点突破三个技术难点：第一，解决金融领 服务、产品推荐等核心场景中，人工处理的效率瓶颈和成本问题日 益凸显。根据麦肯锡 2023 年全球银行业报告，超过 67%的银行客户 期望获得实时响应的智能化服务，而目前仅有不到 30%的金融机 构能通过现有系统实现这一目标。 在风险控制领域，传统规则引擎对复杂欺诈模式的识别准确率 普遍低于 60% ，而基于大模型的智能风控系统可将准确率提升至 85%以上。例如，

分（百分制）。在产品同质化严重的市场环境下，67%的客户 认为保险条款复杂难懂，理赔流程平均耗时达 5.7 个工作日。 行业主要痛点可归纳为： - 服务效率瓶颈：人工坐席日均处理咨询量约 50-80 通，高峰时段 响应延迟超过 30 分钟 - 风险管控滞后：车险骗保识别依赖人工审核，误判率高达 18% - 个性化服务缺失：标准化的产品推荐匹配度不足，转化率低于 12% - 运营成本高企：培训新人代理平均投入超 2.3 万元/ 的具体分析： 效率瓶颈与人工依赖 保险业务全链条涉及大量重复性人工操作，核保环节平均需 3-5 个 工作日处理单笔业务，理赔周期普遍超过 72 小时（2023 年银保监 会数据）。代理人 30%以上的工作时间消耗在填写标准化表单上， 而 85%的简单咨询问题仍需人工坐席响应，导致人力资源配置严重 失衡。 数据孤岛与协同障碍 保险公司内部系统通常呈现碎片化状态，典型企业存在 6-8 亿元。 客户体验断层 传统服务模式存在明显的响应延迟与服务断层： - 投保环节平均需要客户提供 12 项纸质材料 - 72%的保单变更申请需线下柜台办理 - 理赔材料补交率达 41%，导致 30%的客户投诉集中于流程繁琐 成本结构失衡 运营成本中人力占比高达 65%-70%（麦肯锡行业分析），而科技 投入仅占保费收入的 1.2%-1.8%，远低于国际 3%-5%的平均水 平。某中型财险公司测算显示，每单保费中约有

62%需要重复描述病史 3. 慢性病管理依从性仅维持于 31%-34%区间 这些结构性矛盾为 AI 技术落地创造了刚性需求场景，特别是 在智能分诊、辅助决策、流程自动化等环节，预计可释放 20%- 30%的现有医疗资源潜力。 1.2 DeepSeek 智能体的技术优势 DeepSeek 智能体在医疗系统中的应用具备显著的技术优势， 其核心能力建立在多模态大模型、垂直领域微调和高效计算架构三 数据（如影像报告、医患对话记录）的利用率不足 12%，导致三大 典型问题显现：首先，医生平均每天需花费 2.3 小时处理重复性文 书工作，门诊病历书写占接诊时间的 35%；其次，跨科室会诊因数 据标准不统一导致 30%的临床决策延迟；最后，患者咨询服务响应 时效超过 48 小时的占比达 27%，严重影响就医体验。 当前医疗系统存在三个维度的能力缺口：在数据处理层面，传 统规则引擎无法有效解析 CT 影像标注、病理描述等复杂语义信 该方案通过 DeepSeek 智能体的自然语言处理与知识图谱技 术，可自动识别并关联分散数据实体，实现三大核心场景的突破： 门诊病历自动生成完整度达 98%、危急值跨系统预警响应时间缩短 至 30 秒、DRG 分组准确率提升至 93%。这些改进直接推动临床路 径优化和医疗质量指标改善，为后续智能化应用奠定数据基础。 2.1.2 人工效率低下 在传统医疗系统中，人工效率低下是制约整体服务能力的核心

近年来，保险行业理赔业务面临日益增长的复杂性和效率挑 战。传统理赔流程依赖人工审核，不仅耗时耗力，还容易因人为因 素导致误差或纠纷。据统计，2023 年全球保险理赔处理时长平均 为 15-30 天，其中约 30%的案例因资料不全或核损争议需反复沟 通，直接拉高运营成本约 20%。与此同时，客户对快速、透明理赔 服务的需求持续攀升，超过 65% “ ” 的投保人将 理赔效率 作为选择保 险公司的关键指标之一。 大模型将聚焦于 三个维度的价值创造：首先，通过自然语言处理与计算机视觉技术 融合，实现理赔材料自动分类、关键信息结构化提取以及欺诈风险 实时预警，将单案件处理时效从传统人工的 48 小时压缩至 30 分钟 以内，同时降低 15%-20%的运营成本。其次，基于多模态交互能 力构建智能客服系统，可同时处理理赔咨询、进度查询、材料补传 等高频需求，客户等待时间由平均 8 分钟缩短至即时响 应，NPS（净推荐值）预计提升 项跨系统数据才能完成风险判定。 人力成本刚性增长 大型保险公司理赔团队规模通常超过 2000 人，人力成本占总运营 成本 18-25%。培训新员工达到标准作业水平需要 6 个月，但年均 流失率高达 30%。重复性劳动占比过高，60%的初级核保员工作时 间消耗在医疗票据分类、证件真伪核查等基础工作。 客户体验亟待改善 83% ” 的客户期望理赔进度可实时查询，但现有系统仅能提供 已受 ”“ ”