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 与应用，积极探索其在保险业务中的无限可能。阳光保险集团作为行业的先行者和探索 者，于2023年初率先启动了“阳光正言GPT大模型战略工程”，旨在通过大模型技术的深度 · · · 82 5.1.4 平安保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 93 5.1.5 泰康养老· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 97 5.1.6 中国太保· · · · · · · · · 养老陪伴机器人为老人提供亲情陪伴、医疗问诊、智能管家、数字遗产四大服务，核心 功能如下：亲情陪伴，模拟子女形象和声音，提供全天候第二陪伴；医疗问诊，整合医疗资 源，提供全天候实时音频视频问诊；智能管家，辅助康养管家进行日常照护，社区活动介绍 推荐；数字遗产，结合老人生前数字信息，生成形象、语音、思维习惯类似数字人形象，减缓 亲人离去带来的情感冲击。 5.1.1.3 “AI+”模式下的探索和布局 ��

生成式大模型也显示出其独特的价 值。一些健康管理平台利用 AI 技术，为慢性病患者提供个性化的 健康管理方案。这些平台利用 AI 生成的内容，及时推送营养建 议、运动规划、心理辅导等信息，帮助患者更好地管理自己的健 康。这种自动化、个性化的信息提供方式提升了患者的依从性，并 改善了其生活质量。 根据最新的市场研究，以下是各个应用案例的数量及其所占的 比例： 应用领域 案例数量 占比 医学图像分析 150 30% 实际实验的情况下，评估多种化合物的有效性和安全性，提高研发 的效率。 在患者教育和健康管理方面，AI 生成式大模型可以根据个体的 健康状况和生活习惯生成个性化的健康指导。例如，基于患者的健 康数据，模型能够提供饮食建议、锻炼计划和日常健康管理策略， 从而提升患者的依从性与生活质量。 此外，模型还可以在医疗文书的自动化管理中大展拳脚。通过 对医疗记录、初诊报告及随访记录的生成与优化，AI 数据获取与处理 在人工智能生成式大模型应用于医疗场景时，数据获取与处理 是确保模型有效性的关键环节。首先，我们需要系统性地收集多类 型的数据，以满足模型训练和测试的需求。数据源可以包括电子健 康记录（EHR）、医学影像、基因组数据、临床试验数据以及医疗 文献等。这些数据源提供了丰富的信息，有助于多维度理解患者病 情，提高模型的预测和决策能力。 数据获取的第一步是与医疗机构、研究机构及数据分享平台建

年把这一数字提高到 80 亿美元，增幅 高达 433%。且在 2025 年之后，保持每年投入增长 80 亿美元的趋势。 最高预计在 2030 年投入高达 350 亿美元。美国强调了 AI 盟友的概念，与澳大利亚、加拿大、英国、日 本等国家构建人工智能战略伙伴关系，未来将会吸引更多 AI 强国加入联盟当中。 图15 美国增强型人工智能研发投资 2015-2030 资料来源：清华大学人工智能国际治理研究院，海通证券研究所 访问量板块，海通证券研究所 网站吸引年轻男生和女生，活跃用户粘性较大。网站受众人口的男女比率约为 51% 和 49%，其中 18-24 岁的用户占比超过 56%。前五地区的用户分别是美国、印度尼西 亚、墨西哥、菲律宾和印度。其中活跃用户每天约进行 240 轮对话，平均时长在 2 个小 时。目前网页端的 DAU/MAU 比例为 23%，APP 端 DAU/MAU 比例为 41%。 图35 Character

政府机关、事业单位、公 检法机构 产业园区 工业园、物流园、产业孵 化基地、自贸区。。。 金融商业 银行、证券、购物中心、 大型商超。。 交通枢纽 机场、火车站、汽车 站。。。 医疗 医院、康养园。。。 企业总部 国企、私企 第 转 型 与 创 新 章 HD 智能工程中心 2017 年确定转型目标，从建筑智能化工程设计转入建筑机电 设备 通讯接口、物联网技术、集成技术等领域的研究。编制了湖南地标《湖南省

模型的回答与事实不符， 因为尼尔 · 阿姆斯特朗 才是第一个登上月球的 人，而尤里 · 加加林是 第一个进入太空的人。 模型的回答是虚构的，因 为没有经过验证的现实世 界证据支持独角兽在亚特 兰蒂斯的存在，特别是与 皇室的关联。 违反事实，专业知识不足 https://www.lakera.ai/blog/guide-to-hallucinations-in-

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型的有力助手，助力企业在竞争激烈的市场中脱颖而出。 1.1 项目背景 随着人工智能技术的快速发展，智能体（Agent）在各个领域 的应用日益广泛。从工业自动化到智能家居，从金融服务到医疗健 康，智能体凭借其自主决策、学习和适应能力，正在改变传统行业 的运作模式。然而，智能体的开发与部署仍面临诸多挑战，如复杂 性高、开发周期长、跨领域适应性差等问题。为了应对这些挑 战，DeepSeek