冷轧/镀锌 调度 营销 排产 2· 铁前 3· 炼铁 4· 炼钢 5· 轧钢 6· 销售 物 理 工 序 模 型 导 图 原料 废钢 烧结 球团 焦化 炼铁 炼钢 精炼 连铸 热轧 冷轧 销售 • 料场环境实时监控 • 人员越界安全监测 • 回转窑窑况智能分 析 • 原料无人天车吊装 控制 • 生产现场运输状态 监控 • 现场路线智能调度 • 智能化能源调度 • 料场智能调度 料场智能调度 • 燃料水分视觉分析 • 多角度废钢图像 采集 • 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 多角度废钢图像采集 • 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 皮带胶结头异常检测 • 皮带跑偏检测 • 烧结皮带跑偏检测 • 皮带托辊异常检测 • 分析监测烧结工序物料 成分 • 烧结皮带智能监测 • 烧结设备运行工况检测 • 料场生产计划智能配置 高炉燃料比监测 • 高炉精准出铁预测 • 高炉炉况诊断 • 高炉燎铁能耗预测 • 高炉在含量智能预监 • 铁包动态调度算法(铁包 跟踪) • 烟气余热回收控制 • 部署工艺模型分析诊断 • 能源诊断分析 • 建设质量工艺动态设计 优化 • 堆堵料异常检测 • 炼铁原料混匀过程调度 优化 • 风机风压参数实时捕捉 和分析检验 • ·计算最佳工艺参数 • 炼钢工序物料属性检测 • ·精炼钢水温度连续测量

场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第二阶段：20分钟——用AI批量填充模块（目标：6000字） 针对每个小节单独提问，例如： “写一段‘2.1 功能分区’的内容，要求包含自动化立体仓库、AGV调度中心、冷链专区的技术参数，用数据列表形式 呈现。” 关键技巧： p 数据嫁接：若缺乏具体数据，直接让AI生成合理虚构值（标注“示例”规避风险）： p “假设园区占地500亩，日均处理包裹量5 通过网络搜索行业信息，但信息分散， 难以整合。 场景2：新员工快速熟悉公司情况和行业情况 快速了解行业情况和市场趋势 DeepSeek可以整合行业报告、市场分析、竞争对手信 息等数据，帮助新员工快速掌握行业动态。 操作步骤 上传行业报告、市场分析文档、竞争对手资料等到 DeepSeek。 使用搜索功能查询“电子元器件行业现状”、“未来发 展趋势”等关键词，生成简洁的分析报告。 优势 通过Deep 过自动化的信息检索和分析，新员工可以更快地掌握公 司和行业的关键信息。 效果更好： 信息的准确性和全面性更高，减少了因信息不全而导致 的误解和错误。通过DeepSeek的数据分析功能，新员 工可以更深入地理解行业动态和公司运营，做出更明智 的决策。 成本更低： 减少了对培训资源的依赖，新员工可以通过DeepSeek 自主学习，降低培训成本。通过提高工作效率，减少了 人力资源的浪费，降低了整体运营成本。 场景3：日常客户沟通与问题反馈处理

接口协议、神经网 络模型表达和压缩等标准。 8. 软硬件协同标准。规范智能芯片、计算设备等硬件与系 统软件、开发框架等软件之间的适配要求，包括智能芯片与开发 框架的适配要求、人工智能计算任务调度、分布式计算等软硬件 协同任务的交互协议、执行效率和协同性能等标准。 （三）关键技术标准 关键技术标准主要包括机器学习、知识图谱、大模型、自然 语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、人机混合增 数据协议、设备或系统等技术要求，包括生物特征数据交换格式、 接口协议等标准。 8. 人机混合增强智能标准。规范多通道、多模式和多维度 的交互途径、模式、方法和技术要求，包括脑机接口、在线知识 演化、动态自适应、动态识别、人机协同感知、人机协同决策与 控制等标准。 9. 智能体标准。规范以通用大模型为核心的智能体实例和 10 智能体基本功能、应用架构等技术要求，包括智能体强化学习、 多任务分解、

organism (predator) preying onanother organism (prey) (Begon et al., 1997). 在群落范围内，捕食能够影响某一营养等级的动态，也能够影 响整个群落结构的动态。 Within a community, predation can affect thedynamics of a specific trophic level as well 捕食另一种生物(猎物)(Begon等， 1997) 删除了多余的”捕食的“和"了"， 使句子更简洁。 在群落范围内，捕食能够影响某一营养等级的动 态，也能够影响整个群落结构的动态。 在群落范围内，捕食能影响某一营养等级及整 个群落结构的动态。 删除了多余的"能够"，并将两个 动态合并在一起，使句子更简洁。 对于整个群落来说，捕食对于保持种群结构稳定、 食物网进程及种群内物种数量稳定具有重要意义 (Menge等，1986; 一些因子，如: 捕食者规格 (Ener和Hughes， 1978)、栖息环境复杂程度等都会影响捕食进而 影响捕食者与猎物之间的动态关系。 一 些 因 素 ， 如 捕 食 者 规 格 ( E I n e r 和 Hughes,1978)和栖息环境复杂程度，会影响 捕食以及捕食者与猎物之间的动态关系。 将"因子"替换为"因素"，删除了 多余的”如:"和"等" 英文学术写作润色指令 指令：下面是一篇学术

质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素 任务指令元素 + 背景元素 建立动态的交互模式，允许AI进行自我验证和优化，同时根据任务和背景灵活 调整输出 表2-1-1 提示语元素组合矩阵 调教AI的秘籍：让你的提示语效果倍增的关键策略 如何实现精准定义：明确的核心问题、具体化的 请结合不同学科的理论，提出一个创新的解决方案。 6. 请从结果出发，倒推可能的原因和过程，探索新的解决途径。 提示语链的作用机制（二） 质量控制与优化 多模态信息处理 �实战技巧： �实战技巧： 反馈整合与动态调整 �实战技巧： 1. 在每个步骤完成后，进行自我评估和质量检查。 2. 使用清单核对每个部分是否满足预期目标和质量标准。 3. 设立中期检查点，对任务进度和质量进行评估和调整。 4. 请求同行或专家对内容进行审阅并提供反馈。 根据反馈意见，逐步优化和完善文章的各个部分。 1. 请对当前内容进行评估，列出主要优缺点，并提出具体的改进建议。 2. 请根据前一阶段的反馈，逐步修改和完善内容，列出修改的具体步骤。 3. 请根据内容生成过程中出现的新问题，动态调整后续提示语，并解释调整原 因。 4. 请收集多方反馈，综合考虑并调整内容生成方向，列出不同来源的反馈及其 对生成内容的影响。 5. 请定期对生成的内容进行检查，确保各部分内容协调一致，并列出检查的具

质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素 任务指令元素 + 背景元素 建立动态的交互模式，允许AI进行自我验证和优化，同时根据任务和背景灵活 调整输出 表2-1-1 提示语元素组合矩阵 调教AI的秘籍：让你的提示语效果倍增的关键策略 如何实现精准定义：明确的核心问题、具体化的 请结合不同学科的理论，提出一个创新的解决方案。 6. 请从结果出发，倒推可能的原因和过程，探索新的解决途径。 提示语链的作用机制（二） 质量控制与优化 多模态信息处理 �实战技巧： �实战技巧： 反馈整合与动态调整 �实战技巧： 1. 在每个步骤完成后，进行自我评估和质量检查。 2. 使用清单核对每个部分是否满足预期目标和质量标准。 3. 设立中期检查点，对任务进度和质量进行评估和调整。 4. 请求同行或专家对内容进行审阅并提供反馈。 根据反馈意见，逐步优化和完善文章的各个部分。 1. 请对当前内容进行评估，列出主要优缺点，并提出具体的改进建议。 2. 请根据前一阶段的反馈，逐步修改和完善内容，列出修改的具体步骤。 3. 请根据内容生成过程中出现的新问题，动态调整后续提示语，并解释调整原 因。 4. 请收集多方反馈，综合考虑并调整内容生成方向，列出不同来源的反馈及其 对生成内容的影响。 5. 请定期对生成的内容进行检查，确保各部分内容协调一致，并列出检查的具

人工智能安全治理框架 1.2 风险导向、敏捷治理。密切跟踪人工智能研发及应用趋势，从人工 智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险，提出针对性防范应对 措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 基于风险管理理念，本框架针对不同类型的人工智能安全风险，从技术、 管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展， 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 2.1 安全风险方面。通过分析人工智能技术特性，以及在不同行业领域 应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。

2*XE9680（16*H20 GPU） DeepSeek-R1-Distill- 70B 70B BF16 ≥180GB 4*L20 或 2*H20 GPU 三、国产芯⽚与硬件适配⽅案 1. 国内⽣态合作伙伴动态 企业 适配内容 性能对标（vs NVIDIA） 华为昇 腾 昇腾910B原⽣⽀持R1全系列，提供端到端推理优化 ⽅案 等效A100（FP16） 沐曦 GPU MXN系列⽀持70B模型BF16推理，显存利⽤率提升