善人工智能标准工作顶层设计，强化全产业链标准工作协 同，统筹推进标准的研究、制定、实施和国际化，为推动我 国人工智能产业高质量发展提供坚实的技术支撑。 到 2026 年，标准与产业科技创新的联动水平持续提升， 新制定国家标准和行业标准 50 项以上，引领人工智能产业 高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广 的企业超过 1000 家，标准服务企业创新发展的成效更加凸 显。参与制定国际标准 全/治理等 7 个部分组成，如图 2 所示。 5 图 2 人工智能标准体系框架图 6 四、重点方向 （一）基础共性标准 基础共性标准主要包括人工智能术语、参考架构、测试评估、 管理、可持续等标准。 1. 术语标准。规范人工智能相关技术、应用的概念定义， 为其它标准的制定和人工智能研究提供参考，包括人工智能相关 术语定义、范畴、实例等标准。 2. 参考架构标准。规范人工智能相关技术、应用及系统的 管理标准。规范人工智能技术、产品、系统、服务等全 生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价，包括面向人工智能 组织的管理要求，人工智能管理体系、分类方法、评级流程等标 准。 5. 可持续标准。规范人工智能影响环境的技术框架、方法 和指标，平衡产业发展与环境保护，包括促进生态可持续的人工 智能软件开源基础框架，人工智能系统能效评价，人工智能与资 7 源利用、碳排放、废弃部件处置等标准。 （二）基础支撑标准 基础支撑标准

界面-知识库配置 34 然后点击创建知识库按钮，就会出来下面页面，如图 39所示： Figure 39: MaxKB 界面-知识库配置续 因为平时做一些 Python 副业接单，我们做过的副业需求文档、单子交付文 件都传入到这个知识库里面，因为都是在本地构建，放心使用，如图 40所示： Figure 40: MaxKB 界面-知识库配置续 35 这里的知识库系统有两种，一种是通用型，也就是自己的文档本地上传，另

链的设计提供系统化的指导。 构思阶段注重创新性思 维，探索多种解决方案 在发展阶段，逐步深化 构思并形成具体的内容 方案 最后的评估阶段用于反 思和优化，确保生成内 容符合预期标准并持续 改进 成果展示与改进建议 通过以下反思和评估的框架对AI 生成内容进行审查与质量评估： 内容全面性 论证深度 创新洞见 实践指导 结构清晰度 语言表达 跨学科整合 未来展望 （1）气候变化的科学证据 （2）当前和预期的影响 （3）减缓和适应策略 （4）个人和集体行动的重要性 4. 主题引导符 • 主要关键词：气候变化、全球变暖、环境保护 • 次要关键词：碳排放、可再生能源、可持续发展 主题原型构建 确定主题的核心特征和典型例子 语义框架设置 创建与主题相关的概念网络 重点梯度建立 设定主题相关性的层级结构 细节增强策略（DES）：深化内容质量 �DES的理论基础： 假设要为一家咖啡连锁店设计一个创新的营销活动，可以使用RCM来激发创 意。 元素库构建： ▪ 咖啡相关：豆种、烘焙、萃取、风味 ▪ 文化艺术：音乐、绘画、舞蹈、文学 ▪ 科技：AR、VR、AI、物联网 ▪ 环保：可持续、回收、碳中和、生物降解 ▪ 社交：社交媒体、直播、社区、互动 创建包含多样化元素的知识库 从元素库中随机选择元素 强制联系 创意整合 将随机选择的元素强制性地联系起来 基于随机组合生成新的创意概念

链的设计提供系统化的指导。 构思阶段注重创新性思 维，探索多种解决方案 在发展阶段，逐步深化 构思并形成具体的内容 方案 最后的评估阶段用于反 思和优化，确保生成内 容符合预期标准并持续 改进 成果展示与改进建议 通过以下反思和评估的框架对AI 生成内容进行审查与质量评估： 内容全面性 论证深度 创新洞见 实践指导 结构清晰度 语言表达 跨学科整合 未来展望 （1）气候变化的科学证据 （2）当前和预期的影响 （3）减缓和适应策略 （4）个人和集体行动的重要性 4. 主题引导符 • 主要关键词：气候变化、全球变暖、环境保护 • 次要关键词：碳排放、可再生能源、可持续发展 主题原型构建 确定主题的核心特征和典型例子 语义框架设置 创建与主题相关的概念网络 重点梯度建立 设定主题相关性的层级结构 细节增强策略（DES）：深化内容质量 �DES的理论基础： 假设要为一家咖啡连锁店设计一个创新的营销活动，可以使用RCM来激发创 意。 元素库构建： ▪ 咖啡相关：豆种、烘焙、萃取、风味 ▪ 文化艺术：音乐、绘画、舞蹈、文学 ▪ 科技：AR、VR、AI、物联网 ▪ 环保：可持续、回收、碳中和、生物降解 ▪ 社交：社交媒体、直播、社区、互动 创建包含多样化元素的知识库 从元素库中随机选择元素 强制联系 创意整合 将随机选择的元素强制性地联系起来 基于随机组合生成新的创意概念

推动政府、国际组织、企业、科研院所、民间机构和社会公众等各方，就人工 智能安全治理达成共识、协调一致，有效防范化解人工智能安全风险，制定本 框架。 1. 人工智能安全治理原则 秉持共同、综合、合作、可持续的安全观，坚持发展和安全并重，以促 进人工智能创新发展为第一要务，以有效防范化解人工智能安全风险为出发点 和落脚点，构建各方共同参与、技管结合、分工协作的治理机制，压实相关主 体安全责任，打造 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 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。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、

对话、复杂角色扮演和 JSON 输出等任 务中的能力不及 DeepSeek-V3。未来， DeepSeek计划探索如何利用长推理链 来增强在这些任务的表现。 优化提示工程 目前模型对提示较为敏感，少样本提示会持续降 低其性能。因此，建议用户使用零样本设置，直 接描述问题并指定输出格式，以获得最佳效果。 软件工程任务 DeepSeek-R1 在软件工程基准测试中的表现未能 显著超越 DeepSeek-V3。未来版本将通过在软件 的解决方案。 具 身 智 能 探 索 与机器人等硬件深度融合，实现物理 世界的智能交互。这将拓展其在工业 制造、物流配送等领域的应用。 自 进 化 系 统 构 建 通过自动合成训练数据，持续迭代 模型能力。这将使其能够更好地适 应不同垂直领域不断变化的需求， 提升在各领域的应用效果。 多 模 态 融 合 DeepSeek未来可能会在多模态融合 方面进一步探索，将自然语言处理、 自动化处理海量重复性任务， 聚焦高价值创造性工作，大幅 降低运营成本,提升组织效率。 人机共生新范式 重塑企业运营效能 简化人机交互,AI系统自主完成规 划、执行、优化，实时响应动态 需求变化,持续迭代。 AIGK+DeepResearch：定制化AI，自动化转型 行业知识库整合 行业定制化AI赋能 •金融机构在评估投资项目时，需 要快速识别潜在风险并做出决策。 金融领域 •AI智能合同审核系统，减少人工

维与逻辑判断能力，通过选择最优答案，实现解决方案的创新 性再生。 p 智慧赋能的决策力 提出问题与甄别答案的能力，使人类在信息爆炸与AI辅助的时代，通过决策行为实现价值创造，成为社会发 展的持续动力。 善用DeepSeek的两大关键：提出问题 鉴别答案 DeepSeek是什么? • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 • Deep 启动边缘计算节点转移关键数据 生成政府灾情报告模板（自动填充损失评估） ④ 社会协作： 创建临时物资交换区块链账本 多语言求援信息自动生成（对接领事馆系统） 技术红利： 救援响应速度提升3.2倍，资产损失减少78%，危机持续时间压 缩56% p 第一步：全面描述整体情景 p 第二步：分项深入探讨，获取针对性建议 p 第三步：请求综合协调与优先级排序 p 第四步：补充详细背景信息（视情况而定） 如何使用DeepSeek处理社交关系

自主研发，可独立发展演进。 30 / 32 LLM 世界的基石：算力 算力也是全国乃至世界范围内 LLM 相关企业遇到的最大难题： 随着国内大模型数量激增，AI 算力需求从 2022 年开始持续上 涨，国内市场出现一卡难求的情况。根据 IDC 预计，到 2026 年 AI 推理的负载比例将进一步提升至62.2%，特别是预训练大 模型几乎成为 AI 开发的标准范式。同时，这一需求也导致了

技术开放，吸引广大开发人员和用户使用  很多公司参与开源，帮助改进产品，众人拾柴火焰高， 反哺开源产品，形成正循环政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之十 中美差距快速缩小  美国预训练堆算力的路线不可持续，有待发现新范式“换道超车”  软件和算法差距并不大，主要差距在工程、硬件等方面 23政企、创业者必读 DeepSeek的出现验证了我们的预判 而DeepSeek的创新更具颠覆性 24政企、创业者必读