的技术解决方案，减少未来技术债 务。例如，通过智能架构设计，银 行可以更灵活地应对未来技术变化， 降低因技术更新导致的额外成本。 12 组织能力与人才建设 复合型数字人才梯队培养计划 多层次人才培养体系 01 建立覆盖初级、中级、高级数字人才的培养体系，包括技 术研发、数据分析、架构设计等多个领域，确保人才梯队 的完整性和持续性。 定制化培训课程 02 根据银行数字化转型的具体需求，设计定制化的培训课程， 涵盖大模型技术、企业架构建模、敏捷开发等前沿知识， 提升员工的专业技能和创新能力。 实战项目经验积累 03 通过参与实际数字化转型项目，让员工在实践中积累经验， 提升解决复杂问题的能力，同时通过项目复盘和总结，持 续优化人才培养方案。 激励机制与职业发展路径 04 建立完善的激励机制和职业发展路径，包括绩效考核、晋 升通道、薪酬福利等，激发员工的学习动力和职业成长潜 力。 扁平化管理结构 减少管理层级，优化决策流程，提升组织响应 织架构和流程，确保组织能够适应不断变化的 市场环境和技术趋势。 敏捷型组织架构调整方案 01 02 03 04 高校合作与人才培养 产业链生态共建 科研机构联合创新 开放平台与创新孵化 与高校建立紧密的合作关系，共 同开展数字金融、大模型技术等 领域的研究和人才培养，为银行 输送高质量的专业人才。 与金融科技公司、技术供应商等 产业链上下游企业建立合作伙伴 关系，共同构建数字化转型生态，

复合型人才。 以智能制造领域例 ， 预计到 2025 年人才需求将达到 900 万人 ， 面临 高 达 450 万人的人才缺口 ， 中国亟需加强未来 产业 相关领域的人才培养和引进 产业经济面临机遇 · 市场需求是驱动产业经济发展的关键因 素 全球经济发展，产品和服务的需求不断变化和 升级，为产业经济提供了广阔的发展空间 · 技术进步是推动产业经济发展的重要力量

技术，用户可以通 过语音或文字直接与模型交互，获取即时的造价分析和建议。此外， 模型将提供多语言支持，便于国际化项目的应用，同时支持移动端 和云端的无缝切换，满足不同场景下的使用需求。 在人才培养与行业推广方面，未来将加强对工程造价人员的培 训，使其能够熟练运用 DeepSeek-R1 模型进行日常工作的辅助决 策。同时，将通过与行业协会、高校合作，推动模型在行业内的普 及应用，提升 提升模型的智能化水平， 增强预测精度。 - 实现模型与 BIM、ERP 等系统的深度集成。 - 加 强数据安全与隐私保护，引入区块链技术。 - 优化用户体验，支持 多语言和移动端应用。 - 加强人才培养与行业推广，建立用户反馈 机制。 通过这些切实可行的措施，DeepSeek-R1 大模型将在工程造 价领域发挥更大的作用，推动行业的数字化转型和智能化升级。 13.1 技术发展趋势 随着

高等挑战。数字技术应用面临着合规要求下的法律和监管挑战，以及各种信息安全风险。 发展不均衡的数字化技术进一步加剧数字鸿沟问题；同时，需要大量成本投入的数字化技 术制约着中小企业发展， “保险+科技”这一复合型需求也带来人才培养的新挑战。 保险行业作为金融领域的重要组成部分，正经历着前所未有的数字化转型变革。这不 仅涉及技术层面的革新，还包括业务模式的创新和市场策略的调整。 （1）技术层面的革新 大数据与人工智能 建设，助力数字岗位快速落地；由华为 提供了大模型高效推理框架⸺Mindie，经太保多个项目验证，推理速度可达到A100芯片 0.9-1.1倍；同时，太保与华为在AI Agent、场景孵化、AI人才培养等方面持续开展交流，实现 了联合创新。同时，太保联合科大讯飞展开了多项合作，由科大讯飞提供了私有化大模型 及配套训推工具，主要包括讯飞65B、175B通用基础大模型；通过提供企微托管平台，提供 服务商合作，将其核心业务应用程序托管在云基础设施上。为了降低被单一云服务商锁定 的风险，富卫集团采取了多云战略，将工作负载在Azure和AWS之间均等分配。公司已经部 署了近200个AI模型，涵盖600多个用例。 技术人才培养与AI治理：富卫集团通过技术学院鼓励员工参加云认证培训，并建立起 AI技术学院，以培养内部技术人才。公司还认真研究AI治理，确保AI模型中不存在偏见倾向。 客户服务与营销创新：富卫集团利用AI

合规性与监管：随着金融监管的日益严格，DeepSeek 将严格 遵守相关法律法规，确保技术应用的合规性。同 时，DeepSeek 还将支持金融机构进行合规性审查，降低监管 风险。  技术培训与人才培养：为了充分发挥 DeepSeek 的技术优 势，未来需要加强对金融从业人员的技术培训，提升其对人工 智能技术的理解与应用能力。  跨行业合作：DeepSeek 将与金融科技公司、高校研究机构等

此外，以下五个方面的具体建议值得关注： 1. 数据共享机制：建立开放的生态环境数据共享平台，鼓励数据 的收集、整合与共享，以便多模态 AI 模型能在更大范围内进 行训练和应用。 2. 人才培养：加强对多模态 AI 及生态环保相关领域专业人才的 培养，通过高校与企业合作，培养复合型人才，提升整体技术 水平。 3. 公众参与：鼓励公众参与生态环保行动，通过线上线下活动， 提高公众的

为决策提供依据。 以下是成本效益分析的主要内容。 首先，需明确引入 AI 生成式大模型的初期投资。目前，企业 在这一领域的成本主要包括技术开发费用、数据采集和处理费用、 基础设施建设费用和人才培养费用。具体包括：  技术开发和部署费用：包括软件开发、模型训练和优化所需的 费用。  硬件和基础设施投资：例如高性能计算设备、云服务费用等。  数据管理和处理费用：数据的获取、清洗、标注和存储成本。

为了有效实施 AI 大模型，城市轨道交通行业需建立多方协作 机制，包括但不限于以下几个方面： 1. 数据共享与整合：行业内部及相关部门间建立数据共享平台， 实现多维度数据的整合与分析。 2. 人才培养：重视 AI 人才和技术的引进与培养，通过培训与实 习等方式提高现有员工的技能水平。 3. 设备升级：对现有设备进行升级，增强数据采集与传输能力， 为 AI 模型的训练提供足够的原始数据支持。

医疗影像辅助诊断准确率大幅提高  制造业智能生产线降低运营成本 此外，我国的人工智能政策环境也为行业发展提供了强有力的 支持。从国家层面上，政府出台了一系列政策来促进人工智能技术 的研发和应用，涉及资金投入、人才培养和技术创新等多个方面。 这使得人工智能行业的发展得到了良好的土壤。 根据《全球人工智能发展报告》的数据，目前全球主要国家在 人工智能技术上的投入占各国科技预算的比重普遍超过 10%；而中