横店东磁、普洛药业、英洛华 精功系 浙江 金良顺 精功科技、精工钢构、会稽山 华夏系 河北 王文学 华夏幸福、玉龙股份、黑牛食品 银亿系 浙江 熊续强 银亿股份、康强电子、河池化工 广汇系 新疆 孙广信 广汇汽车、广汇能源、 ST 兴业 汇垠系 广东 万家乐、汇源通信、永大集团 长城系 浙江 赵锐勇 长城影视、长城动漫、天目药业 袁志敏、熊 海涛夫妇 广东 袁志敏、熊 海涛夫妇 毅昌股份、高盟新材、东材科技、

但仍存在较大的提升空间，需进一步加强绿色节能技术的应用与推 广。 来源：中国信息通信研究院 图 9 各省上架率情况 （四）存力分指数 1.整体情况 我国省级行政区存力分指数 Top10 为广东省、江苏省、河北省、 北京市、内蒙古自治区、上海市、贵州省、福建省、山东省、浙江 省，具体情况详见图 10。 综合算力指数 21 存力 Top10 东部地区占八成，仍是数据存力的核心承载区。广 东电子商务、金融科技等产业发达，产生大量数据，企业需提升存 图 15 省级行政区运力分指数-算间网络 Top10 4.算内网络 我国省级行政区运力分指数-算内网络 Top10 为上海市、贵州省、 青海省、河北省、宁夏回族自治区、浙江省、安徽省、山东省、广 东省、山西省，具体情况详见图 16。这些地区在算力中心建设和运 营方面表现出色，采用先进的网络架构和设备，能够实现算力中心 内部高效数据传输和处理，满足高性能计算和大规模数据存储的需 求。 项相关政策文件规划产业发展。 3.市场环境 综合算力指数 34 我国省级行政区环境分指数-市场环境 Top10 为上海市、江苏省、 北京市、广东省、河北省、浙江省、山东省、山西省、湖北省、广 西壮族自治区，具体情况详见图 22。 来源：中国信息通信研究院 图 22 省级行政区环境分指数-市场环境 Top10 东部地区更具市场环境优势。一方面，这些地区拥有众多的算 力产业头部企业

高效性：在某些情况下，生成的内容能够达到或超过人类专家 的水平，提高效率并降低误诊率。  个性化：能够根据用户特定的需求或者特征提供量身定制的内 容或建议。 通过这些特点，AI 生成式大模型在医疗场景中的应用展现出广 泛的潜力，能够大幅提升诊断的精确度、治疗的针对性以及医疗服 务的效率。这些特征也使得生成式大模型成为未来医学发展的重要 工具。 2.1.1 生成式模型概念 生成式模型是一类能够通过学习数据分布生成新样本的机器学 150 30% 临床决策支持系 统 120 25% 药物研发 100 20% 患者管理与教育 80 15% 其他 50 10% 这些应用案例的汇总显示出 AI 生成式大模型在医疗行业的广 泛应用与迅猛发展。在过去几年中，随着数据的积累和计算能力的 提升，医疗场景中的 AI 技术不仅带来了效率的提升，也为患者提 供了更为精确的医疗服务。在未来，随着技术的持续进步和优化， 预计还 定期向患者和相关方通报 AI 系统的性能与风险，增强公众的 信任感。 通过以上各项措施的实施，可以有效降低 AI 生成式大模型在 医疗场景应用过程中可能面临的法律风险，确保技术的合法合规推 广和应用。 7.2.1 合规性检查 在 AI 生成式大模型的医疗场景应用中，合规性检查是一项至 关重要的任务，旨在确保系统及其应用符合相关法律法规、行业标 准和职业道德。这不仅关系到患者信息的安全与隐私，还有助于防

刻的状态和奖励只与上一时刻的行动有关，与更早之前的状态无关。其模型原理就是让 智能体用试错的方式来学习，若某个策略能得到奖赏，则智能体产生该行为的策略就会 加强。其目的就是在单一环境中行动，尽可能得到最大的奖励。应用领域目前也较为广 泛，例如赛车游戏中连续动作的训练：控制方向盘、油门、刹车等动作，可由 DDPG、 A3C、PPO 算法来决策。一些离散动作的训练例如围棋智能体 AlphaGo，可通过 Q-Learning 等算法决策。 5000 万元）3）扩容算力券发放。 每年设立“算力券”总额提升至 2.5 亿元，新增算力券支持企业购买符合杭州 市规划布局的智算中心以及纳入算力撮合的合作伙伴所供给的智能算力。 广 东 省 人 民 政府办公厅 《广东省关于人工智能赋能 千行百业的若干措施》 2024 年 6 月 到 2025 年，全省算力规模超过 40EFLOPS，人工智能核心产业规模超过

信息的安全性和合规性，避 免数据泄露风险。 04 多源数据整合：通过整合银 行内部数据（如客户交易记 录、财务报表、业务规则文 档等）和外部公开数据（如 金融新闻、政策文件、市场 研究报告等），构建涵盖广 泛金融知识的语料库，确保 模型具备丰富的金融领域知 识。 01 金融领域预训练语料库构建方法 迁移学习框架 利用迁移学习技术，将通用大模型在 金融领域语料库上进行微调，使其能 够更好地适应银行特有的业务场景和

践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 国 家 社 会 科 学 基 金（20BZZ037）, 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 知识管理与应急大脑

活力与可能。 （1）视频生成模型的进步 视频生成模型是大模型技术中的一个新兴领域，它允许从文本描述直接生成视频内 容。过去一年，这一技术取得了显著的进展，生成的视频质量大幅提高，应用场景也更加广 泛，包括电影制作、广告创意和虚拟现实等。 视频生成模型利用深度学习技术生成高质量的视频内容。随着算力的提升和算法的 优化，视频生成模型在生成连贯、逼真的视频方面取得了显著进步。例如，2024年2月16日， 运营成本降低：通过自动化和智能化的手段，大模型技术显著降低了保险公司在人 力、物力等方面的投入。同时，减少人工错误和重复劳动也降低了因错误操作而产生的额 外成本。 精准营销与成本效益：大模型在营销领域的应用更是实现了从“广撒网”到“精准捕 捞”的转变。通过分析客户行为、偏好等数据，大模型能够精准定位潜在客户群体，制定个 性化的营销策略，提高营销活动的针对性和有效性，从而降低营销成本，提升转化率。 （3）服务质量的全面升级 图19 企微运维机器人 ��� 华农保险在推动大模型技术对公司业务流程的持续赋能过程中，始终秉持开放合作 的原则，通过定期举办OPENDAY、科技生态大会等活动，公司得以与科技、金融行业的广 泛沟通和交流。截至2024年上半年，公司已经与多家行业领先的大模型企业建立了紧密的 战略合作关系，并成功获得了超过10种不同规模的开源大模型商用许可和2项相关的知识 产权许可，积极构建保险大模型生态合作命运共同体。

验、平台稳定性和服务支持方面下足了功夫。以下是几家主要竞争 者的概述。 首先，OpenAI 是大模型 SaaS 平台的领先者之一，凭借其强 大的 GPT 系列模型以及相关 API 服务，已在全球范围内建立了广 泛的用户基础。OpenAI 提供的解决方案可以应用于多个行业，如 教育、金融和医疗等，且其产品的易用性和灵活性得到了行业内的 广泛认可。OpenAI 还定期更新和优化模型，将最新的 AI 研究成果 教育机构：建立联合课程，推广人工智能培训项目。 3. 管理支持与培训：为合作伙伴提供全面的产品知识、市场营销 和客户管理的培训，确保他们能有效推广我们的产品。 4. 奖励机制：建立可量化的业绩奖励机制，鼓励合作伙伴积极推 广，按销量、客户反馈或市场开拓给予不同形式的奖励。 在市场推广的过程中，可以通过以下方式加强渠道合作伙伴的 影响力与覆盖：  联合市场活动：与渠道伙伴共同举办研讨会、网络研讨会及行 业会议，增强双方品牌曝光。 客户咨询 量增加 20% 第 4 月 提升客户转化率 评估广告效果，改进投放策略，推出促销活 动 客户转化 率提升 15% 在推广过程中，需要定期进行效果分析，利用数据反馈优化推 广策略。例如，通过 Google Analytics 等工具跟踪网站流量指标和 用户互动情况，以便及时调整内容方向和广告策略，从而更好地满 足市场需求。 最后，网络推广的成功依赖于灵活的应对市场变化。持续关注

长资产使用寿命。 在客流分析方面，AI 大模型通过对乘客流量的实时监测和分 析，能够提供精准的客流预测。这一信息可以帮助运营方优化站点 和车厢内的资源配置，例如增加高峰期间的工作人员数量、调整广 告投放位置及内容等，从而增强乘客的整体出行体验。 此外，智能客服系统的建设也是 AI 大模型在城市轨道交通领 域的应用之一。通过自然语言处理和机器学习技术，智能客服能够 为乘客提供实时咨询、问题解答和服务引导。这不仅节省了人工成 期的 成果。例如，提升运营效率，降低能耗，提高安全性等目标。在此 基础上，进行技术选型，确定采用预训练模型还是自建模型，并评 估其优缺点。 其次，进行数据准备与处理。城市轨道交通行业数据来源广 泛，包括运营历史数据、设备传感器数据和用户行为数据等。必须 确保数据的质量和完整性，必要时进行数据清洗和预处理。此外， 可以采用数据增强技术来丰富训练集，提高模型的泛化能力。 然后，进行模型

systems, partic- ularly in the automotive and robotic domains.) 张雨浓 中山大学计算机学院教授. 2002 年获香港中文大学博士学位. 广 东省珠江学者特聘教授, Elsevier 中 国高被引学者. 主要研究方向为冗余 机器人, 递归神经网络, 高斯过程, 科 学计算和软硬件开发. E-mail: zhynong@mail.sysu.edu