1.1 个性化医疗.................................................................................31 3.1.2 健康监测.....................................................................................33 3.2 医务人员需求 .51 4.2.2 影像生成与增强.........................................................................54 4.3 健康教育与患者沟通...........................................................................56 4.3.1 自动化咨询.. ...............................................................................58 4.3.2 定制化健康信息推送..................................................................60 5. 可行性研究........................

万人。而在中国，环境污染问题也同样严峻，数据 显示，2019 年中国因空气质量差导致的过早死亡人数接近 100 万 人。这些数字不仅反映了迫切需要解决的环境污染现状，同时也突 显出生态环保工作在保障人类健康、促进可持续发展方面的重要 性。 生态环保不仅是生态系统本身的保护，更涉及到人类社会经济 的可持续发展。在当前和未来的发展过程中，实现经济增长与环境 保护的双赢是各个国家政策制定的目标。为此，必须加强对生态环 相互作用的复杂 网络，维护生态平衡对人类生存至关重要。 2. 促进经济可持续发展：良好的生态环境提供了丰富的自然资 源，直接影响经济发展和社会进步。 3. 提升公众健康水平：改善环境质量对降低疾病发生率和增强国 民健康水平具有直接影响。 4. 应对气候变化：生态环保行动是应对全球气候变化挑战的重要 手段，可以降低温室气体排放，缓解全球变暖的问题。 5. 推动社会公正：环境问题往往与贫困和不平等紧密相关，生态 切实可行的解决方案。通过综合运用现代科技与管理思想，我们有 望在生态环保过程中实现质的飞跃，为可持续发展贡献力量。 2. 生态环保领域的挑战 生态环保领域面临许多挑战，这些挑战不仅影响了环境的可持 续发展，还直接威胁到人类的健康和生态系统的稳定。首先，传统 的生态监测与治理手段往往依赖于人工巡查和监测数据的手动记 录，这种方式既耗时又容易出现人为误差，无法实现实时的数据收 集和处理。此外，环境数据的复杂性和多样性使得数据的标准化及

盖茨的赞誉、马斯克的断言以及马化腾的深刻洞察，都从不同角度揭示了大模型技术对于 人类社会发展的深远影响。而国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理 暂行办法》，则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业，这一技术革命同样引发了深刻的变革。国内外众多保险公司和保险科技 公司，如阳光、人保、平安、国寿、泰康、瑞再、安盛、安联等，纷纷投身于大模型技术的研发 · · · 131 5.2.7 好事达保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 132 5.2.8 奥斯卡健康· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 132 5.2.9 考贝尔· · · · · · · · · · · 4年金融AGI 市场规模已达到3.8亿元，同比2023年增长7倍以上，显示出金融大模型市场的快速增长 势头。 （2）医疗行业 在医疗领域，大模型的应用主要集中在患者问诊、医生助手、药物研发、健康科普等多 个方面。医疗大模型通过理解人类语言、完成逻辑推演和生成最终结果，为医疗行业带来 了天然的应用优势。尽管医疗数据的互不连通和近乎为零的容错率给医疗大模型的商业 化带来了挑战，但仍有不少

血干细胞移植、颅脑外伤、高血压、冠心病及肺部肿瘤等 9 类专病，经临床专家审核的专病 管理路径，为患者提供个性化、精细化的健康管理服务。 面向患者，“智医随行”大模型重构了传统分散的诊前、诊中、诊后服务流程，通过医 院微信小程序“健康小助手”，整合个性化健康宣教、复诊智能提醒、精准分诊导引、就医 全程陪诊、智能检查报告解读、医学科普智能问答等功能，实现院前、院中、院后全流程服 务闭环，显著提升患者就医体验。 “智医随行”大模型突破传统医疗应用局限，通过超高自然度语音合成、 专科话术模拟及方言自适应理解，实现高度拟人化医患交互；依托多意图理解和动态问题规 划能力提供精准的专科诊疗建议，并基于患者健康画像开展个性化的健康教育与风险预警， 推动患者服务模式从“被动响应”向“主动服务”升级。 图 12 智医随行大模型 3.2.4 金融行业 3.2.4.1 证券信创项目 AI 计算使能优化服务实践

........................................................................................103 7.3 系统健康监控与告警.............................................................................................. 集群，支持 Kubernetes 自动扩缩容 3. 本地缓存层（Redis）存储 高频访问的客户画像数据 4. 监控告警系统 （Prometheus+Grafana）实时跟踪 API 健康状态 成本效益分析表明，采用 DeepSeek 的 TCO（总拥有成本） 比自建同类模型低 40-60% ，主要节省来自： - 无需维护 GPU 计算 集群 - 按实际调用量计费的弹性成本模型 销售转化 率提升幅度等。通过埋点追踪客户从咨询到成交的全链路行为，分 析模型干预节点对转化漏斗的影响。建议初期采用保守策略，仅对 非高风险场景开放全自动处理，逐步扩大应用范围。 7.3 系统健康监控与告警 在 CRM 系统接入 DeepSeek 大模型后，需建立多维度实时健 康监控体系，确保服务稳定性与业务连续性。系统通过动态阈值算 法与 AI 异常检测结合的方式，实现从基础设施到模型服务的全链

可重入分布式锁 • 锁订阅 • DNS协议支持 • Agent自动注册发现 • Agent任务调度 • 压缩推送 • 动态数据源 • 服务健康检查优化 • LLM模型参数托管 • 凭据管理 • 增量推送 • 推送反压 • 服务健康检查优化 生态融合探索 Go & Python 框架支持 K8S Controller & xDS协议 Mesh支持 成熟插件并入 国产化支持

面 : 1.保障对象和范围 : 社会保险主要针对劳动者 , 保障范围包括养老、工伤、疾病、生育、残疾、失业和死亡等方面。商业保险则面向所有人群 , 保障范围更广 泛 , 包括财产保险、人寿保险、健康保险等。 2.性质和目的 : 社会保险具有社会保障性质 , 旨在维护社会稳定、保障劳动者基本生活和促进经济发展 , 属于非营利性、公益性事业。商业保险则以盈利为目 的 , 属于市场化经营行为。 而商业保险是由私人保险公司提供的自愿性保险。 2. 保障范围不同 : 社会保险通常只提供基本的保障 , 如养老保险、医疗保险、失业保险等 , 而商业保险可以提供更广泛的保障 , 如人寿保险、意外险、健康险 等。 3. 保费来源不同 : 社会保险的保费通常由雇主和雇员共同承担 , 而商业保险的保费则由投保人自行承担。 4. 保障程度不同 : 社会保险的保障程度通常较低 , 而商业保险的保障程度

的运营效率与服务质 量。 3.1.2 实时监控与传感器数据 在城市轨道交通行业中，实时监控与传感器数据的获取是支持 AI 大模型应用的重要环节。这些数据来源主要包括列车运行状态监 测、轨道健康监测、车辆动态监测、车站人流监测等多个方面。通 过实时数据的采集与分析，能够有效提升城市轨道交通系统的运行 效率与安全性。 首先，列车运行监测数据主要来源于车载设备，包括车速传感 器、加速度 器、加速度传感器、温度传感器以及制动系统监测设备。这些传感 器实时捕捉列车的运行状态，如速度、加速度、温度变化等，并通 过无线通讯网络上传至中央监控系统，为 AI 大模型提供基础的运 营数据。 其次，轨道健康监测数据则主要由轨道监测传感器和事故检测 装置获取。轨道传感器通常安装在各个轨道段，能够实时检测轨道 的几何形状、倾斜程度以及磨损情况。此外，使用振动传感器可以 监控轨道以下的土壤和基础结构状态，及早发现潜在的安全隐患。 面 监控，以下是主要监控内容： 1. 列车运行状态监控：实时监测列车的位置、速度及运行时间， 支持异常报警功能。一旦发现列车停运、延误等情况，系统应 立即通知相关人员进行处理。 2. 设备健康状态监控：通过传感器收集信息，对轨道、信号设 备、电力设备等关键设施进行全面分析，判断设备的运行状态 及可能存在的故障风险。 3. 乘客流量监控：利用视频监控和大数据分析技术，对车站和车 厢

在 场景示例 线 （非穷尽） 交 互 需 求 度 鞋类箱包 日用百货 食品 家电数码 物业服务 家政维修 家居家纺 闲聊 领域知识专业度 医疗健康 金融理财 IOT 助 手 服装 我们利用人工智能技术打造了两款核心产品，提高客 户沟通效率和提升商业价值 提供语义、对话、推荐等技术解决方案 ，赋能企业和 专业人士 ，打造智能行业助理

平台的开发提 供了广阔的市场空间。 在 AI 行业中，大模型 SaaS 平台的目标客户主要包括但不限于 中小企业、金融机构、医疗健康、教育和电商等各类行业。中小企 业希望通过成本相对较低的 SaaS 服务，降低技术门槛，实现智能 化转型；金融机构和医疗健康行业则需要依赖大模型提升风控、数 据分析与决策支持能力；而教育和电商行业则借助人工智能优化用 户体验及个性化推荐。 市场竞争态势 首先，按照行业用途，人工智能可以广泛应用于以下几个细分 领域： 1. 金融服务：包括风险评估、信贷审批、客户服务自动化等，通 过大模型分析交易数据和客户信息，提升服务效率和准确性。 2. 医疗健康：利用大模型进行医学图像识别、基因组学分析、个 性化治疗方案规划等，助力医生提高诊断准确率及治疗效果。 3. 零售与电商：应用于个性化推荐、库存管理、消费者行为分析 等方面，帮助商家提升销售和客户满意度。 高；而亚太地区，尤其是中国、日本、印度，正迅速追赶，市场潜 力巨大。 以下是对不同细分市场的一个简要总结： 市场细分 主要应用 客户类型 金融服务 风险评估、信贷审批、客户服务 大型及中小企业 医疗健康 医学图像、个性化治疗 医院、研究机构 零售与电商 个性化推荐、消费者分析 各类零售商 制造业 预测性维护、供应链优化 大中型制造企业 智能家居 设备智能化、用户交互 家庭用户、开发 商 教育