报 告 ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ◆ ◆ ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125)

制造、能源、医疗、零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。  投资建议：我们认为未来智能体（AI Agent）的前景十分广阔，随着大模型的发展， 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领 域的问题。技术方面，智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动 执行任务的能力。这些能力不仅能提高工作效率，还能为用户提供更好的体验。 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具资源和监督结 果。OpenAI 定义的智能体具有长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动执行任务 的能力，能提高工作效率和用户体验。另外，智能体也分为单智能体和多智能体。单智 能体通过试错学习在单一环境中行动，追求最大奖励，多用于简易任务。多智能体在博 弈环境中行动，追求长期累积奖励，多用于复杂测试。 1.1Agent 模式架构解析 Agent 有效减少人类工作总量，人与 目前的应用大多都在概念层面，但随着大模型竞争加快、政策鼓励研发投 入、更多企业参与 AI 研究等因素，应用层面的 AI Agent 推进速度加快。智能体大致可 以分为六类，根据他们被设计出的特点，可以作用在不同的应用领域上。不同类别的智 能体给予应用层面上更多研发方向，像目前关注度较高的自动驾驶技术、智能电网控制、 能源管理等都能被垂类智能体覆盖。结合多模态大模型，自动化和情感需求类智能体已 落地。但商业化智能体仍需考虑成本问题，由于智能体之间的交互过程可能出现错误循

goals[1] • 学术界、开源社区和工业界影响力： • 图灵奖获得者 Bengio 和 Hinton 一作论文引用： HuggingGPT 智能时代一直没有出现像 Windows 、安卓 /iOS 这样真正的操作系统——能够为用户提供信息系统入口 / 界面 ， 同时 可以管理计算资源并支撑应用开发。而大语言模型 ，正在起到信息系统入口界面作用。 大语言模型正在成为人工智能时代的信息系统入口 智能体 (AI Agent) 是大模型 (Brain) 的眼 (Observation) 和手 (Tools) 2. 通过智能体 (AI Agent) 可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 小结三： 四链融合产业大脑案例 如何精准科学地识别并批量形成具有战略意义的 " 卡脖子 " 问题清单 ， 是我国实 现关 键核心技术突破要解决的首要任务 ，直接影响国家产业安全战略决策与创新资 新一代大模型的推理能力正在不断增强 2. 基于高质量小数据集即可训练得到某个专业领域的高性能低成 本 推理模型 3. 通过智能体 (AI Agent) 可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 4. “ 推理大模型 + 知识图谱（知识库） + 智能体”是否会成为未 来 AI 系统开发和应用的范式？ 总结： 使能技术、赋能社会：人工智能是引领这一轮科技革命、产业变

访客 楼宇 设备房 摄像机 通行 停车场 消防 电梯 建 筑 / 园 区 的 智 能 化 改 造 不 仅 仅 是 硬 件 的 更 换 ， 同 时 软 件 服 务 系 统 也 是 在 同 步 跟 进 。 软硬一体化解决方案 全联接、数字化、安全、智慧、绿色 智能运营平台 可视、可控、可管 机电技术、组件模块、逻辑编程、工控组态 云计算、云存储、大数据 ( 模型 ) 、 Al 算法、数字孪生 (AR 实景 、 VR 虚拟现实、三维模型、视频空间化 ) 、 APP 、小程序、 Vue/React; 建设特点 与智化子系统 机电设备 步建设并验收 与信息化建设 步 分 验收 集成技术 BMS 以实现建筑物的运营及 管理为目标，形成具有 信息汇聚、资源共享、 协同运行和优化管理等 综合应用功能的智能化 机电技术、组件模块、逻辑编程、工控组态 云计算、云存储、大数据 ( 模型 ) 、 AI 算法、数字孪生 (AR 实景 、 VR 虚拟现实、三维模型、视频空间化 ) 、 APP 、小程序、 Vue/React; 建设特点 与智化子系统 机电设备同步建设并验收 与信息化建设同步 分项验收 集成技术 iBMS 以实现建筑物的运营及 管理为目标，形成具有 信息汇聚、资源共享、 协同运行和优化管理等 综合应用功能的智能化

%的 企业期望达到高级自主化，即由系统处理绝大多 数运营决策。 那么，这对企业员工而言意味着什么？我们 的研究表明，在自主智能供应链的生态系统中， 人力依然是核心要素。事实上，最高效的自主智� 供应链体系将实现人员角色转型⸺从任务执行 者转变为系统决策的指导者与监督者。我们观察 到，这一转变正通过“人机协作”的渐进式发展 在企业中逐步实现，每个阶段都推动着效益提升。 此外，通过将资深团队成员数十年积累的专 这些策略并非必须按顺序执行，但对于那 些在迈向自主智能化系统的过程中践行了其 中一项或多项的企业而言，初步成效已经显 现。我们将在后面的章节中详细阐述每一项 举措。 实现自主智能供应链 8 何为自主 智�供应链？ 供应链的完全自主化不单单指孤岛式的自 动化。传统的自动化系统遵循预设指令，且需要 人工监督。以普通汽车的定速巡航控制功能为 例，它能自动保持设定速度，但仍需人工干预转 向和刹车。 增强，有望缩小与离散制造业的差距。 • 尽管取得了显著进展，但尚无行业预计 能在未来五年内实现完全自主化，这 反映了业界对技术成熟度、运营复杂性、 监管环境以及人工监督必要性的现实 考量。 来源：埃森哲2024年自主智�供应链全球调研。样本基数：所有企业（样本量=1000）。 第25百分位数 当前中位数 第75百分位数 未来五年内 主要亮点 各行业当前及未来自主化水平概览 化工 5 零售 8 生命科学

我国在用标准机架数量分布............................................................................ 17 图 7 我国在用智算规模（FP16）分布....................................................................18 图 8 省级行政区算力分指数-算力质效 制生产设备的工 业机器人，到智能交通里实时规划路线的导航系统，再到个性化推 荐服务背后复杂的算法运算，各类数字化场景都高度依赖强大、稳 定且高效的算力支撑。特别是在智能化进程加速推进的背景下，智 算需求更呈现出一种持续攀升的强劲态势。据国际数据公司（IDC） 预测，2024 年全球人工智能服务器市场规模为 1251 亿美元，2025 年预计将增至 1587 亿美元，2028 年有望达到 70%的组织开始对生成式人工智能技术进行投资或处 于初步测试阶段，已经有 17%的组织将生成式人工智能应用和服务 引入生产环节，保障国家的科技话语权与产业安全。美国、日本等 发达国家和地区也持续加大在智算、超算等算力相关领域的投入， 力求巩固其领先地位。美国“网络与信息技术研发计划”(NITRD)人工 智能研发投资预算增长至 31 亿美元，占整体年预算的近三分之一， 相比于上一年提高 19.2%；2025

博通：在ASIC（专用集成电路）定制芯片领域表现 突出，2024年市值突破万亿美元 l 华为：昇腾系列芯片，产品性能和销量国内领先， 910B性能对标A100 l 其它国产芯片厂商：海光、寒武纪、燧原科技、沐 曦、天数智芯、摩尔线程、壁仞科技、昆仑芯科技 、阿里平头哥等 n 美国企业在GPU芯片领域占据绝对优势，尤其英伟达芯片性能高、生态成熟 n 国产芯片近几年进步很快，但在性能、产能、软件适配和生态方面还有显著差距 5-1210, #17 开放 阿里巴巴 中国 Qwen2.5-Max, #7 Qwen2.5-plus-1127, #16 Qwen2.5-72B-Instruct, #33 不开放 不开放 开放 智谱 中国 GLM-4-Plus-0111, #9 不开放 阶跃星辰 中国 Step-2-16K-Exp, #9 不开放 xAI 美国 Grok-2-08-13, #16 不开放 零一万物 中国 Yi-Lightning DeepSeek 的崛起，美国应该加强 管制 美国上升到影响国家安全，拟进一步收紧对华芯片政策 2025 年 1 月 29 日，美国参议员 Josh Hawley 提出 《2025年美国与中国人工智 能能力脱钩法案》,旨在全面切断中美在人工智能（AI）领域的技术合作、资本流 动，以遏制中国在AI领域的竞争力，保护美国技术优势 ① AI技术与知识产权流动禁令：法案禁止从中国进口或向中国出口任何与AI相关的

平权，尤其是中文 Al 普惠，激发大众创造力 多 源 数 据 深 度 挖 掘 融合建筑领域各类数据，联动设备 运行指标 、能耗信息及环境监测， 实现精细用户画像，助力科学调度 与资源配置 智 能 故 障 识 别 与 诊 断 结合人工智能算法，自动提 取设备 特 征 ，识别潜在异常，构建以专家 经验为核心的诊断体系，为故障根 源定位和问题处理提 供有力建议 智慧 能耗与碳排管控 测、碳排溯源与节能优化的闭环 辅 助 决 策 与 趋 势 预 测 大模型驱动的数据预测能够提 前预 警 潜在风险，为决策层提 供精准、科学 的策略参考，助力管理优化 人 机 智 能 协 同 互 动 通过大模型驱动对话，实现业务咨询反 馈的迅捷与精准，员工能够自动检索和 获取相关业务知识 自 动 化 报 告 编 制 实现巡检报告 、能耗 评估及故障追 踪报告 实际应用有限，尤其难以突破落地应用的瓶颈 期待发展趋势 — - 现有发展趋势 口主要解决数据采集和信息展示，停 留在“展示大屏”阶段 口学术发表算法成果很多，实际应用 极少，落地“最后一公里”很难 智个 能 化 程 度 → 时 间 范式困境主要原因一：场景多、碎片化、个性化，定制化开发成本高 口有限的人力、物力和财力去应对复杂而多变的需求，最终的平衡点大多位于信息化阶段 可再生能源热力系统

学而思围绕DeekSeek的AI教育布局情况 三、网易有道：融合底层技术构建混合架构，升级全线 产品、创新AI原生学习硬件 2月6日，网易有道宣布旗下有道小P、Hi Echo、有道词典、QAnything、有道智 云等产品全面接入DeepSeek推理能力进行升级，深化AI技术与教育场景的结合； 后于2月18日推出AI原生学习硬件产品答疑笔SpaceOne。网易有道通过将全产品 线接入DeepSeek、加速智能 2、全线产品线接入：软件端，网易有道AI学习类App接入DeepSeek，以其深度思 维优势提升AI教育能力和个性化交互学习体验；此外，网易有道基于子曰教育大模 型自研的RAG引擎“QAnything”、AI开放平台有道智云也全面接入DeepSeek的 推理能力进行升级。 3、AI教育硬件创新：推出AI原生学习硬件“SpaceOne”，作为全面屏答疑词典笔 具备DeepSeek-R1推理模型能力，且内置网易有道AI家教软件及教育资源、知识 库，创新学科难题深度讲解方式。 网易有道围绕DeekSeek的AI教育布局情况 网易有道对DeepSeek的抢滩布局快速且全面，覆盖软件（翻译、口语、伴学 APP）、硬件（词典笔）、AI平台（有道智云）全场景，形成“入口级硬件+高频 软件+底层模型”的AI教育生态。预计随着DeepSeek融合深化，网易有道将加速 升级“有道小P 2.0”、持续推出具备全新推理大模型能力的智能硬件产品。 四、以

向实际应用，从概念验证进入规模化部 署的关键阶段。因此，本年度《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》的编写，不仅是对过 去一年技术发展的总结与回顾，更是对未来应用前景的展望与规划，旨在为保险行业的智 能化转型提供技术参考和实践建议。 白皮书基于阳光保险的大模型落地实践经验，深入剖析了大模型技术在保险行业的落 地应用路线。我们详细阐述了数据准备、模型精调、工程化适配、模型评测等关键环节的技 · · · · · · · · · · · · 27 2.1.1 保险业面临前所未有的挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择· · · · · · · · · · · · · · · · 28 2.2 国内外相关政策分析· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 34 2.3 保险业数智化转型进展· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 35 2.3.1 保险业数智化转型是一个全方位多层级的渐进过程· · · · 36 2.3.2 保险业数智化转型进展· · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·