1.一种审计方法，其特征在于，所述方法包括：

审计标准获取步骤，用于获取预设类别的审计标准；

对象数据获取步骤，用于获取待审计的对象的数据；

标准对应的数据获取步骤，用于从所述待审计的对象的数据中获取所述审计标准对应的数据；

数据变化检测步骤，用于将所述待审计的对象的所述审计标准对应的数据与上一次审计时所述待审计的对象的所述审计标准对应的数据进行比较并判断是否发生了变化：是，则转到跟踪审计判断步骤执行；否，则转到复制审计结果步骤执行；

跟踪审计判断步骤，用于判断所述审计标准对应的数据是否符合所述审计标准；

复制审计结果步骤，用于将所述待审计的对象的上一次审计结果作为所述待审计的对象的本次审计结果；

跟踪控制步骤，用于获取预设时间段或预设时间点，每隔预设时间段或达到预设时间点就重新执行所述审计方法中的所有步骤。

2.根据权利要求1所述的审计方法，其特征在于，所述方法还包括：结果反馈步骤，用于判断审计结果的变化，并发送给所述待审计的对象；

预警步骤，用于判断所述待审计的对象在本次并已连续多次跟踪审计中审计不通过的次数是否达到阈值：是，则进行预警。

3.根据权利要求1所述的审计方法，其特征在于，

所述对象数据获取步骤包括：

数据源获取步骤，用于获取数据源；

对象数据检索步骤，用于从所述数据源中检索并获取所述待审计的对象的数据；

所述标准对应的数据获取步骤包括：

数据筛选步骤，用于从所述待审计的对象的数据中筛选出所述审计标准对应的数据作为第一数据；

数据清洗步骤，用于从所述第一数据中提取与每一项标准对应的数据作为所述每一项标准对应的第二数据。

4.根据权利要求2所述的审计方法，其特征在于，

所述结果反馈步骤包括：

比较并判断所述待审计的对象在本次审计的结果与所述待审计的对象在上次审计的结果是否有变化：是，则将变化的结果通知所述待审计的对象，判断所述本次审计的结果是否为审计通过：是，则通知待审计的对象已经通过审计或通知邀请所述待审计的对象走申请审计的流程；

否，则通知所述待审计的对象进行整改并等待下次跟踪审计，将不通过所述预设类别的审计的结果反馈给所述待审计对象，并获取不符合的每一项标准或总体标准反馈给所述待审计对象，并发送信息提醒所述待审计对象针对所述不符合的每一项标准或总体标准进行整改；

所述预警步骤：获取预设的第一次数，判断所述待审计的对象在本次并已连续多次跟踪审计中审计不通过的次数是否已达到预设的第一次数：是，则发送信息通知所述待审计的对象将受到相关的调查和惩罚，并发送信息通知相关部门对所述待审计的对象进行调查和惩罚；

否，则判断所述待审计的对象在本次并已连续多次跟踪审计中审计不通过的次数是否已达到预设的第二次数：是，则发送信息通知所述待审计的对象进行预警，发送信息通知所述待审计的对象进行整改否则达到第一次数后将会受到相关的调查和惩罚。

5.根据权利要求3所述的审计方法，其特征在于，

所述跟踪审计判断步骤包括：

子标准获取步骤，用于获取所述审计标准中每一项标准和总体标准；

对应数据提取步骤，用于从所述第一数据中提取所述每一项标准对应的所述第二数据；

对应数据变化检测步骤，用于将所述待审计的对象的所述每一项标准对应的第二数据与上一次审计时所述待审计的对象的所述每一项标准对应的第二数据进行比较并判断是否发生了变化：是，则执行每一项标准对应的预设模型获取步骤或每一项标准判断步骤；

否，则跳转到对应数据提取步骤或总体标准对应的预设模型获取步骤执行；

每一项标准对应的预设模型获取步骤，用于获取所述每一项标准对应的预设模型；

每一项标准对应的第三数据生成步骤，用于根据所述每一项标准对应的所述第二数据和所述每一项标准对应的所述预设模型，计算得到所述每一项标准对应的第三数据；

每一项标准判断步骤，用于根据所述每一标准对应的第三数据和预设范围和预设范围，判断所述待审计的对象是否符合所述每一项标准；

总体标准对应的预设模型获取步骤，用于获取所述总体标准对应的预设模型；

总体标准判断步骤，用于根据所述每一项标准对应的第三数据、所述总体标准对应的预设模型和预设范围，判断所述待审计的对象是否符合所述总体标准；

综合判断步骤，用于判断所述待审计的对象是否符合所述审计标准中所述每一项标准和所述总体标准。

6.根据权利要求5所述的审计方法，其特征在于，

所述每一项标准对应的预设模型获取步骤包括:

每一项标准对应的深度学习模型初始化步骤，用于初始化所述每一项标准对应的深度学习模型作为第一深度学习模型；

每一项标准对应的历史数据获取步骤，用于从历史大数据中获取所述每一项标准对应的已进行过审计的每一对象的所述第二数据和第三数据；

第二深度学习模型生成步骤，用于将所述每一项标准对应的已进行过审计的每一对象的所述第二数据作为所述第一深度学习模型的输入数据，对所述第一深度学习模型进行无监督训练，得到的所述第一深度学习模型作为第二深度学习模型；

第三深度学习模型生成步骤，用于将所述每一项标准对应的已进行过审计的每一对象的所述第二数据和所述第三数据分别作为所述第二深度学习模型的输入数据和输出数据，对所述第二深度学习模型进行有监督训练，得到的所述第二深度学习模型作为第三深度学习模型；

每一项标准对应的预设模型设置步骤，用于将所述第三深度学习模型作为所述每一项标准对应的预设模型；

所述总体标准对应的预设模型获取步骤包括:

总体标准对应的深度学习模型初始化步骤，用于初始化所述总体标准对应的深度学习模型，得到的所述深度学习模型作为第四深度学习模型；

总体标准对应的历史数据获取步骤，用于从历史大数据中获取所述已进行过审计的每一对象的所述审计标准中每一项标准对应的第三数据的集合和所述总体标准对应的第三数据；

第五深度学习模型生成步骤，用于将所述审计标准中每一项标准对应的已进行过审计的每一对象的所述第三数据的集合作为所述深度学习模型的输入数据，对所述第四深度学习模型进行无监督训练，得到的所述第四深度学习模型作为第五深度学习模型；

第六深度学习模型生成步骤，用于将所述已进行过审计的每一对象的所述审计标准中每一项标准对应的所述第三数据的集合和所述总体标准对应的所述第三数据分别作为所述第五深度学习模型的输入数据和输出数据，对所述第五深度学习模型进行有监督训练，得到的所述第五深度学习模型作为第六深度学习模型；

总体标准对应的预设模型设置步骤，用于将所述第六深度学习模型作为所述总体标准对应的预设模型。

7.根据权利要求5所述的审计方法，其特征在于，

所述每一项标准判断步骤包括：

每一项标准对应的预设范围获取步骤，用于获取所述每一项标准对应的预设范围；

每一项标准对应的第三数据判断步骤，用于判定所述待审计的对象是否符合所述每一项标准；

每一项标准对应的变化提醒步骤，用于判断所述待审计的对象在是否符合所述每一项标准方面的变化，并将变化信息发送给所述待审计的对象；

所述总体标准判断步骤包括：

总体标准对应的第三数据生成步骤，用于根据所述每一项标准对应的所述第三数据和所述总体标准对应的所述预设模型，计算得到所述总体标准对应的第三数据；

总体标准对应的预设范围获取步骤，用于获取所述总体标准对应的预设范围；

总体标准对应的第三数据判断步骤，用于判断所述待审计的对象是否符合所述总体标准。

8.一种审计系统，其特征在于，所述系统包括：

审计标准获取模块，用于获取预设类别的审计标准；

对象数据获取模块，用于获取待审计的对象的数据；

标准对应的数据获取模块，用于从所述待审计的对象的数据中获取所述审计标准对应的数据；

数据变化检测模块，用于将所述待审计的对象的所述审计标准对应的数据与上一次审计时所述待审计的对象的所述审计标准对应的数据进行比较并判断是否发生了变化：是，则转到跟踪审计判断模块执行；否，则转到复制审计结果模块执行；

跟踪审计判断模块，用于判断所述审计标准对应的数据是否符合所述审计标准；

复制审计结果模块，用于将所述待审计的对象的上一次审计结果作为所述待审计的对象的本次审计结果；

结果反馈模块，用于判断审计结果的变化，并发送给所述待审计的对象；

预警模块，用于判断所述待审计的对象在本次并已连续多次跟踪审计中审计不通过的次数是否达到阈值：是，则进行预警；

跟踪控制模块，用于获取预设时间段或预设时间点，每隔预设时间段或达到预设时间点就重新执行所述审计系统中的所有模块。

9.根据权利要求8所述的审计系统，其特征在于，

所述对象数据获取模块包括：

数据源获取模块，用于获取数据源；

对象数据检索模块，用于从所述数据源中检索并获取所述待审计的对象的数据；

所述标准对应的数据获取模块包括：

数据筛选模块，用于从所述待审计的对象的数据中筛选出所述审计标准对应的数据作为第一数据；

数据清洗模块，用于从所述第一数据中提取与每一项标准对应的数据作为所述每一项标准对应的第二数据；

所述跟踪审计判断模块包括：

子标准获取模块，用于获取所述审计标准中每一项标准和总体标准；

对应数据提取模块，用于从所述第一数据中提取所述每一项标准对应的所述第二数据；

对应数据变化检测模块，用于将所述待审计的对象的所述每一项标准对应的第二数据与上一次审计时所述待审计的对象的所述每一项标准对应的第二数据进行比较并判断是否发生了变化：是，则跳转到每一项标准对应的预设模型获取模块或每一项标准判断模块执行；否，则跳转到对应数据提取模块或总体标准对应的预设模型获取模块执行；

每一项标准对应的预设模型获取模块，用于获取所述每一项标准对应的预设模型；

每一项标准对应的第三数据生成模块，用于根据所述每一项标准对应的所述第二数据和所述每一项标准对应的所述预设模型，计算得到所述每一项标准对应的第三数据；

每一项标准判断模块，用于根据所述每一标准对应的第三数据和预设范围和预设范围，判断所述待审计的对象是否符合所述每一项标准；

总体标准对应的预设模型获取模块，用于获取所述总体标准对应的预设模型；

总体标准判断模块，用于根据所述每一项标准对应的第三数据、所述总体标准对应的预设模型和预设范围，判断所述待审计的对象是否符合所述总体标准；

综合判断模块，用于判断所述待审计的对象是否符合所述审计标准中所述每一项标准和所述总体标准。

10.一种机器人系统，其特征在于，所述机器人中分别配置有如权利要求8-9任一项所述的审计系统。