长期以来，能源领域人工智能止步于信息化阶段，发展范式陷入困境 15/80 口能源领域智能化目前大多停留在数据采集和信息展示阶段，尽管研究成果丰富，但 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

数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务 型数据，来改进算法，并以新的方式组合数据以发现趋势。 人力资源：通过科技提高工作效率，人机协作成未来发展趋势 许多保险公司已经在深度学习、视频分析和自然语言处理等技术上投入巨资。 尽管智能技术的发展十分迅速，但除非保险公司能够使现有劳动力适应人工 智能带来的改变，否则它们将无法充分挖掘人工智能的潜力，这其中包括培

......................................................................................127 16.1 技术发展趋势.................................................................................................. 行未来的商务 AI 智能体应用项目，确保其成功实施并带来预期的商业价值。 16. 未来趋势与展望 随着人工智能技术的不断进步，商务 AI 智能体在未来的应用 将呈现出更加多元化和深度化的发展趋势。首先，商务 AI 智能体 将更加智能化，能够处理更为复杂的商务决策和流程。通过深度学 习和自然语言处理技术的结合，AI 智能体不仅能够理解人类的语言， 还能够进行情感分析，从而提供更加个性化和人性化的服务。 智能体的未来发展将为企业带来巨大的机 遇和挑战。企业需要紧跟技术发展的步伐，不断创新和优化，才能 在激烈的市场竞争中保持领先地位。 16.1 技术发展趋势 随着技术的不断进步，商务 AI 智能体在未来的应用中将展现 出显著的技术发展趋势。首先，自然语言处理（NLP）技术将持续 优化，特别是在语义理解和上下文推理方面，AI 智能体将能够更准 确地理解用户的意图，提供更加个性化的服务。这不仅仅局限于文

算力：单芯片算力达新高，国产化初具规模· · · · · · · · · · · 12 1.1.3 模型：多模态崛起，端侧模型影响未来终端应用· · · · · · · · 14 2.1 全球保险行业的发展趋势· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.1 保险业面临前所未有的挑战· · · · · · · · · · · · · · 技术投资预算，确保资金的有效利用；二是 加强与科研机构和高校的合作与交流，引入先进技术和人才；三是建立完善的运维管理体 系和应急预案，确保系统的稳定性和可用性。 同时，保险公司还需要关注技术发展趋势和市场动态，及时调整技术策略和投资方向， 以保持技术的先进性和竞争力。 大模型技术在保险行业的初步应用已显现出效率提升、客户体验优化及风险管理能 力增强的显著优势。然而，要全面释放这些技术的潜力，保险公司必须积极应对推理速度、 技术创新能力和更快的市场响应速度，对传统保险公司构成了巨大的挑战。他们通过提 供更灵活的定价策略和更高效的服务流程，吸引了大量客户，迫使传统保险公司必须加 快自身的创新步伐。 2.战略视野与行业篇 2.1 全球保险行业的发展趋势 2.1.1保险业面临前所未有的挑战 �� （4）风险管理的复杂性 保险业是一个高度依赖风险评估和管理的行业。随着社会经济环境的变化，风险因素 变得更加复杂和多变，传统的风险评估和管理方法已经难以适应新形势的需要。例如，气

新产品，成为未来产业大变局中区域 / 企业实现竞争突围的关键。 产业发展决策：广阔的社会需求 产业技术监测跟踪 产业技术“弱信号”发现 技术演进路径分析 前沿技术遴选研判 产业发展趋势预测 产业化应用场景研判 产业发展 方向研判 产业经济面临挑战 · 产业基础能力不足 产业基础能力的不足是一个重要挑战。在核心 技术、装备、原材料等方面，中国与国际先进

大模型的定义及其在其他 行业的成功应用案例，从而为城市轨道交通的应用奠定理论基础。 在结构上，本文将分为以下几个部分： 1. 行业分析：全面回顾当前城市轨道交通的运营现状、市场环境 和技术发展趋势。 2. AI 大模型概述：介绍什么是 AI 大模型，其核心技术、优势及 适用场景。 3. 应用场景：具体列出 AI 大模型在城市轨道交通中的潜在应 用，包括但不限于以下几个方面： o 正在引领一场深刻的技术变革。随着城市人口的不断增长，交通需 求日益增加，因此，传统的轨道交通管理模式已逐渐无法满足高 效、安全、便捷的出行需求。AI 大模型的应用成为提升城市轨道交 通系统效率和安全性的关键途径，未来的发展趋势将随着技术的不 断进步而呈现多样化和深入化。 首先，智能调度和运营管理将成为行业的重要趋势。借助 AI 大模型进行数据分析和预测，城市轨道交通系统能够实现对乘客流 量的实时监测和预测，优化列车运行图，减少乘客的等待时间，提 大模型应用的推动下，将 迎来智能化、智能运维、安全保障、绿色发展和网络安全等多方面 的变革。这些趋势不仅将提升运营效率和安全水平，最终也将推动 城市交通系统的可持续发展，促进人们更为便捷的出行体验。 发展趋势概览：  智能调度和运营管理  智能化设备维护  先进的智能安防系统  能源管理与环境保护  网络安全防护体系 未来，城轨行业必须充分拥抱人工智能技术，以实现更加高 效、安

视。在诊断过程中，医生会面临复杂、模糊的信息，AI 模型可以通 过分析海量的临床数据，提供决策支持，增强诊断的精确性。例 如，AI 能够通过历史病例对比，辅助医生识别类似病例，预测疾病 发展趋势以及患者预后情况。 综上所述，医疗场景对 AI 生成式大模型的需求主要集中在数 据处理能力、个性化医疗、流程优化、互动智能等多个方面。这些 需求指向了 AI 技术在医疗场景中应用的广阔前景，为技术的落地 首先，该平台通过合作与多家医院和健康机构，获得了丰富的 医疗数据，包括实验室检查结果、影像学报告等。这些数据经过严 格的隐私保护和脱敏处理后，被纳入到 AI 大模型的训练当中。通 过对海量数据进行学习，模型能够识别疾病发展趋势，并产出具有 科学依据的健康建议。例如，如果用户的血糖水平逐渐升高，系统 会自动推送饮食和运动方面的调整建议，帮助用户更好地管理健 康。 平台的另一个成功之处在于其用户友好的界面设计和便捷的互 接影响 AI 系统的优化过程，从而提升服务的个性化与满意度。 通过以上建议，医疗行业能够更加有效地融入 AI 生成式大模 型，为医疗服务的创新与发展注入新的活力。在此过程中，紧密关 注技术发展趋势及行业的实际需求，将确保 AI 技术在医疗行业的 可持续发展。 10.3 未来研究方向 在未来的研究方向中，AI 生成式大模型在医疗场景的应用将继 续拓展其广泛性和深度。首先，基于现有的 AI

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 2227 亿美元。 在这一发展趋势下，全球各国愈发重视人工智能产业发展并加 快部署，力求在全球数字经济竞争中抢占先机。IDC 数据显示，目 前，全球超过 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

每月综合报告：结合每周的评审结果，撰写月度综合报告，总 结监测数据、分析系统运行状况，并根据需要调整系统参数、 优化模型或进行维护工作。 在监测与评估过程中，建立可视化监测面板是十分重要的，它 能够直观展示上述各类指标的发展趋势和运行状态，便于运维团队 快速判断和响应。以下是一个可能的监测指标可视化示例： 最后，建议在监测与评估过程中，建立反馈机制，将评估结果 反馈给模型调优与系统维护团队，以便快速响应和迭代升级。定期 析中的应用，为本方案选择合适的模型提供了理论支持。 3. 刘七. (2022).《智能视频内容分析技术现状与未来发展》. 信 息安全与技术. 该研究评述了市场上现存的智能视频分析技术 及其发展趋势，为本方案的前瞻性规划提供了参考。 4. 世界卫生组织. (2023).《城市公共安全与智能技术的交汇》. WHO Publications. 本出版物探讨了智能技术在提升城市公共 安全方面的潜力，强调了与