长。未来，智能软件将更加注重个性化和用户体验。通过深入了解用户需求，开发者将能够开发出更符合用户期望的产品与服务，提高用户满意 度和忠诚度。 按照应用领域可将智能软件研发分为办公软件、嵌入式软件、新兴技术软件、信息安全软件、信创软件。 办公软件是一种集成先进的人工智能（AI）技术的工具，旨在优化和简化日常办公流程。它能够提供自动化任务处理、智能数据分析、实 时协作功能以及个性化的工作辅助，大大提高了工作效率和决策质量。 等领域的 发展为智能软件研发行业提供了丰富的市场机遇，预计市场规模将持续扩张。 行业定义 行业分类 按照应用领域分类 办公软件 嵌入式软件 新兴技术软件 信息安全软件 信创软件 饶 3 信创软件，即信息技术应用创新软件，是指在自主可控、安全可靠的原则下开发的软件产品和服务，旨在减少对国外技术的依赖并提升国 家信息系统的安全性。这类软件涵盖了操作系统、数据库、办公套件、中间 SK海力士半导体（中国）有限公司 江西兆驰半导体有限公司 品牌端 智能软件研发与开发 中游厂商 中国软件与技术服务股份有限公司 用友网络科技股份有限公司 北京金山办公软件股份有限公司 上海宝信软件股份有限公司 北京超图软件股份有限公司 东华软件股份公司 金蝶软件（中国）有限公司 邦正科技股份有限公司 科大讯飞股份有限公司 渠道端及终端客户 应用与服务 渠道端 上游分析 数据存储需求的增长正驱动存储技术的革新。

LLM 提示工程 (Prompt Engineering) ，让 LLM 以 调研员的角色去规划和拆分任务，使用提供的工具，完成调研过程，生成调研报告。在定义角色 时，会为其注册下面列出的各项工具 工 具 CollectLinks 问题拆解，从搜索引擎进行搜索，并获取 URL 地址列表。该工具基于 LLM 提示工程和搜索引擎 实 现，其功能如下：（ 1 ）将问题拆分成多个适合搜索的子问题（基于 ，并根据网站可靠性对 URL 列表进行排 序 （基于 LLM 提示工程） 工 具 WebBrowseAndSummarize 浏览网页并总结网页内容。由两个工具组成：浏览网页和总结网络内容。（ 1 ）浏览网页是通过封 装的 WebBrowserEngine 工具访问搜索引擎实现的 ; （ 2 ）总结搜索结果是通过 LLM 提示工程实 现。 工 具 ConductResearch 生成调研报告。基于 LLM API 。 Prompt Templates ，在提示 词中 引入变量以适应用户输入 的提 示模版。 Chains ，对模型的链式调用， 以上一个输出为下一个输入的 一部分。 Agent ，能自主执行链式调用， 以及访问外部工具。 Multi-Agent ，多个 Agent 共享 一 部分记忆，自主分工相互协作。 Agent System 五层基石理

仅深刻改变了人机交互的方式，更预示着一个由大模型引领的智能新时代的到来。比尔· 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 应用，推动保险业务模式的重塑与升级。 经过一年的实践与沉淀，可以看到，2024年是大模型技术在各行各业的应用落地之 年。这一年，我们见证了大模型技术从理论探索走向实际应用，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。 · · · 104 5.1.8 众安保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 113 5.1.9 信美相互人寿· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 114 5.场景应用与效果篇· · · · · · · · · · ·

依托该平台可实现线上线下各类组织活动的开展和管理，实现 党务工作全过程留痕，助力基层党务工作平台化、数据化、规 范化管理以及党建教育常态化开展。 平台架构 目标客户 各级党组织 应用层 PC 大屏 微信 H5 APP 功能层 党组织信息 党员信息 历史党组 织信息 历史党员 信息 基础信息 党的建设工作 领导小组会议 机关党委会议 党务管理 党内激励关怀 学习任务 每日一题 可以设置不同的阅览查看权限。 分级分权管理 平台功能  党组织信息：提供党组织创建、修改、 概况展示等功能。  党员信息：提供党员信息创建、修改、 支持批量导入党员等功能。  历史党组织信息：管理历史党组织信 息，将历史党组织信息永久保存，供 管理员查询。  历史党员信息：结合组织关系转接， 将历史党员信息永久保存，可供管理 员查询。 党组织信息 基础信息管理 平台功能 党员信息   利用大数据技术提取信息库中的数据，对 党组织党员情况、学习数据、党务工作情 况、平台运营情况等进行汇总统计。  以整个党内生活数据为基础，进行智能分 析，提醒各项工作事务执行情况，指导工 作开展。  以图表形式直观展示应用单位党建工作开 展情况，便于展示和监督。 党建大数据中心 特色功能模块建 设 - 红黄蓝预警机制 平台功能  系统采用红黄蓝分类预警功能，实现党务工作量化指

C端应用人人装，人人感受人工 智能，政府、企业管理者认识到人工智能战略意义，由探索尝试，升级为战略布局，市场进入爆发期 DS上线20日，日活超4000万，已达到ChatGPT 74%，成为 C端现象级应用。微信、钉钉等头部应用纷纷接入 截至2月15日，全国10省省委书记将人工智能作为 新春第一会重点部署，B端大模型应用进一步加速 省份 要求 广东 集中发力人工智能和机器人领域 浙江 加快建设创新浙江、因地制宜发展新质生产力 eta 的开放平台（开源模型Llama）让 DeepSeek 依赖它。他们购买了大量英 伟达的芯片，并找到了自己的方法，推动了他们的 DeepSeek 模型。这种 情况必须结束。” • 美国商务部工业与安全局BIS启动对新加坡芯片转口贸易调查，核查 HS8542类目芯片是否违规流向DeepSeek，拟议对华禁售H20芯片 • 美国国会、得州、NASA、美国海军、美国国防部已禁止使用 deepseek。 Contents 02 03 01 04 05 -21- 政务热线大模型  全面上线辽宁省热线平台：服务80+坐席人员， 工单填单时间由186s/单下降到133s/单；工单 记录完整度提升30%  在热点事件分析场景：处理90余万张工单，完 成12万个小区数据抽取，形成供水、供电、供 热等6类单位画像  热线数据报告：围绕投诉、求助、建议与举报信 息开展时空定位、问题萃取、颗粒缩放、精细诊

综合算力指数 1 一、综合算力研究背景 （一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激烈 随着人工智能、大数据、工业互联网等新技术规模化应用，全 球算力需求呈现指数级增长。从智能工厂中精准控制生产设备的工 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 基础设施，增强 算力赋能成效。2024 年印发《推动工业领域设备更新实施方案》， 提出推动“云边端”算力协同发展，加大高性能智算供给，在算力枢 纽节点建设智算中心。2025 年，工信部按照“点、链、网、面”的工 作思路体系化推进全国一体化算力网络工作，持续提升算网综合供 给能力，一是稳步推动优化算力布局，实现算力中心“单点提质”； 二是着力强化技术协同创新，促进算力产业“串珠成链”；三是适度 规模持续扩大，算力业务收入多，规模与质效均衡发展。内蒙古土 地、风电等能源资源丰富，算力中心建设成本低，智算中心集群化 发展，规模快速增长，算力分指数提升。 北京算力分指数有所下降，一是政策引导算力需求向周边及西 部迁移；二是由于土地资源、电力能源紧张，大规模建设算力基础 设施面临土地供应不足、用电成本大等问题，限制算力规模的快速 扩张；三是北京市对算力中心能耗指标控制严格，新增项目在能耗 指标审批上面临较大限制，从而影响了算力规模的增长速度。

从零训练自主创新的通用大模型 u 7b 13b 70b 不同参数量级 数据构建 预置 3 大类精调 数 据 处 理 pipeline 数据标注 CV ，大模型相 关的标注工具 模 型 部 署 训 练 工 坊 数据 调试 容器底座 AI 资产管 理 资源管理 一体化服务管理工具及推理加速能力 一体化服务管理工具 Angel 推理加速 指标监控 鉴权 / 限流 流量分配 推理服务调用 构造蒸馏数据 集 清洗 R1 推理结果 灵活、易扩展 基于 TI 平台精调工具链，迁移 R1 高级推理能力至小尺寸模型，以更低推理成本满足垂直场景下的业务需 求 内置 R1 模型一键部 署 快速 选择并精调目标模型 评估对比模型效果 R1 模型部署 效果评 估 蒸馏模 型 任务式建模 数据构建 模型评测 数据构建 数据构建 无关数据过滤剔除 通办 ② 自定义插 件 应用 场景 三方大模型 插件 工作流模式 “ 智能生产线 ” 使用指定的工作流来响应用户所 有对话。如果你对应用的执行流程， 有更加个性化的需求，可以通过工 作流，来拖拉拽各种原子能力，编 排你想要的流程。 标准模式 “RAG ：最强知识外挂 ” 平台内置最佳实践流程，只需导 入文档 / 问答对，即可达到更稳 定 和精确的知识问答效果。适用

功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 57%，同时将异常交易检出率提升 31%。这种提升不仅来自算法优 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 AI 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 的审计行 业语料预训练，在会计准则、税务法规、风险识别等垂直领域展现 出超过 85%的准确率。其知识截止 2023 年的特点，确保了在审计 政策时效性方面的可靠性，例如能够准确识别 2022 年财政部新修 订的收入确认准则（财会〔2022〕25 号）的具体变化条款。 在审计工作流中的技术适配性主要体现在三个维度：首先，非 结构化数据处理能力可解析 PDF 版银行对账单、扫描件合同等传 统 OCR 审计数据的处理成本从传统方案的 3200 元降至 800 元，且满足三级等保要求。未来 6-12 个月的演进路线应包 括：Q3 完成企业私有知识库的定制训练，Q4 实现与审计软件（如 鼎信诺）的深度集成，最终达到审计项目全流程 30%以上的人工工 时压缩目标。 2. 项目背景与目标 随着数字化转型的加速推进，审计行业正面临数据量激增、合 规要求趋严、人力成本上升等多重挑战。传统审计方法依赖人工抽 样和规

够提高运输效率，保障安全，还能够促进沿线经济的发展。因此， 本项目旨在通过构建一个实景三维 AI 大模型，提升铁路沿线的管 理能力与服务水平。 该项目的背景主要基于以下几点： 首先，铁路沿线环境复杂多变，涉及到的设施包括轨道、信 号、桥梁、隧道等多种结构，周围环境也包括居民区、商业区等， 这些因素对铁路的安全运营和服务品质有直接影响。传统的人工巡 检与监控方法已无法满足快速发展的铁路需求，且人力成本高、效 率低，而新 的影响。根据不完全统计，过去几年中，由于信息响应延误而造成 的安全隐患占总事故的约 30%。 再者，传统铁路管理模式在日常监控和维护方面的自动化水平 相对较低。比如，线路监测、桥梁健康、隧道状况等依赖于定期人 工检查，缺乏实时监控手段。这种管理方式带来了不可避免的风 险，因为任何潜在的隐患在被发现之前都可能导致严重后果。 此外，由于缺乏足够的标准化和系统化，铁路管理人员在培训 和移交工作时常常面临困扰。人员素质的差异、经验的差异等都直 合于复杂地形和人力难以到达的地区。 在数据处理阶段，进行数据预处理是确保建模精度的关键步 骤。这一过程包括噪声过滤、数据配准和点云拼接等。首先，利用 先进的算法对采集到的原始数据进行清洗，去除噪声和不相关的信 息。接着，通过多视角的匹配与对齐，将不同位置采集的数据进行 融合，形成完整的三维点云模型。 点云生成后，采用三维重建技术将其转换为可视化的三维模 型。常用的重建技术包括表面重构、高度图生成等，这需要根据具

员等，不同角色对应不同的权限和功能模块。例如，管 理员可进行用户信息的增删改查，培训师可发布和管理 考评任务，学员可参与考评并查看结果。 o 提供用户注册、登录、身份验证功能，支持第三方平台 （如微信、企业微信）的快速登录。 2. 数据管理与上传 o 系统需支持多种格式的数据上传功能，包括但不限于文 本、图像、视频、音频等，支持批量上传和数据预处理 功能，确保数据能够快速进入训练流程。 o 等，并提供超参数调优功能，允许用户通过网格搜索 或贝叶斯优化等方式自动寻找最优参数组合。 对于数据预处理，系统需支持常见的数据格式（如 CSV、JSON、图像、视频等），并提供数据清洗、归一化、特征工 程等预处理模块，确保训练数据的高质量。系统还应具备数据增强 功能，特别是针对图像和文本数据，支持随机裁剪、翻转、旋转、 噪声添加等操作，以提升模型的泛化能力。在训练过程中，系统需 实时监控训 需求动态调整资源分 配，满足不同阶段的性能要求。 其次，系统应提供开放的 API 接口，支持与其他系统的无缝集 成。通过标准化的数据交换协议（如 RESTful API 或 gRPC），外 部系统可以便捷地接入系统功能，实现数据的共享和服务的扩展。 此外，系统应支持插件机制，允许用户根据实际需求开发和加载自 定义功能模块，从而在不改变系统核心架构的前提下，灵活扩展系 统功能。 在数