返还型 保障 额度 给谁 投保 5 岁 是 小富机器人优势不特色 智能化：智能机器人和知识库 工具创新战略 小富机器人 — 中国富二代机器 人 》 知识表示标签化 知识结构差异化 知识加工自动化 用智慧发现信息价值 Discover information 》》》 普通型知识 流程型知识 要素型知识 列表型知识 场景化 小富机器人优势不特色 传统一代机器人癿工作过程示意

拥抱人工智能浪潮、实现飞跃的趋势已势不可当。 随着今年 8 月《生成式人工智能服务管理暂行办法》的落实，监管体系日益完善， AIGC 技术在各行业、各领域的 创 新应用将有望迎来爆发期。在业界看来，通过 AIGC 满足不同用户的差异化需求，高度适配不同的应用场景，是 AIGC 真正落地、快速满足商业化需要的重要条件。在这一背景之下，多模型融合模式或是未来 AIGC 为行业赋能的 主流方向。毕竟，对于任何一家上层应用开发者来说，将人工智能“

AI）今年3月18日官宣，旗下产品 Kimi 智能助手在长上下文窗口技术 上再次取得突破，上下文长度由20万字提升至200万字。在大模型竞争极为同质化的当下， 更长的上下文长度处理能力，或将引领大模型进入差异化竞争阶段。紧接着，3月22日，阿 里宣布通义千问开放1000万字长文本能力。 显著提升的长文本处理能力，允许模型在处理长文档、对话历史或复杂语境时保持连 贯性和理解力。但是，增加上下文窗口也意 通过数智化转型，保险公司可以利用大数据和人工智能技术，深入分析客户需求，提 供更加个性化、定制化的保险产品和服务，提升客户体验。例如，通过分析客户的驾驶习惯 和行车记录，保险公司可以为不同风险水平的客户提供差异化的车险产品。 （2）优化风险管理 数智化转型可以帮助保险公司更好地识别和管理风险。通过大数据分析，保险公司可 以更准确地评估风险，制定合理的保险费率，降低赔付率。例如，利用机器学习算法，保险 的历史转折期迎来新的发展机遇。 �� �� 不同的应用场景，其复杂程度和核心诉求都有差异。例如，面向员工的行政知识问答 场景和面向客户的保险产品营销场景，后者要求大模型具有更高的知识覆盖率和回答准 确率。面对差异化的需求，需要选择不同的技术方案，保障业务指标达成。经过一年多来 大模型实践的探索，业界逐渐形成了一套大模型落地方法论，大致可分为直接使用大模 型、大模型的工程化适配、大模型的深度研发三种路线。

|————————-|——————————————-| ——————–| | 首次接触 | 提供行业案例库+ 试用版引导话术 | 需求发现期 | | 竞品对比阶段 | 生成差异化功能对比表+ 价值量化话术 | 方案评 估期 | | 价格谈判 | 自动计算折扣阈值+ 分期付款方案建议 | 决策临界点 | 商机预测与管道管理 通过时序数据分析建立预测模型，以 去除特殊字符（如 HTML 标签、异常空格） o “ ” “ 全角转半角（如 １２３ → 123”） o 地址类数据按省-市-区-详细地址四级结构拆分 4. 缺失值处理策略 根据字段类型采用差异化填充方案： o 数值型：填充行业均值或标记为 NULL o 文本型：填充未知或根据上下文生成占位符（如[公司 名]） o 布尔型：默认填充 False 5. 数据验证规则 部署实时校验机制，异常数据触发清洗流程： 值算法触发预警： 1. 响应时间：API 调用端到端延迟需控制在 500ms 以内，复杂查询场景不超过 2 秒。历史基线数据应存储至 少 90 天用于趋势分析。 2. 吞吐量：按业务时段设定差异化标准， 例如工作日 9:00-11:00 的并发请求处理能力需≥2000 TPS 。 3. 资 源利用率：GPU 显存占用率警戒线为 85%，温度阈值设定为 75℃。需特别关注显存碎片化问题。

20 投资关键AI技术，加速规模化战略布局 要实现AI的规模化应用，需要在技术赋能方 面进行重要投资：受访者预计，要发展自主智� 供应链，每年需投入营收的0.9%。这项投资将成 为关键的差异化优势。一些企业将由此进入持续 改进的良性循环，而另一些企业则可能因财务能 力所限而陷入停滞不前的恶性循环。为有效分配 资源，供应链高管应采用“以终为始”的视角，构 想其AI赋能技术栈的理想未来状态，并回答“何

统：对重大风险事项启动预设审计程序链 应用层构建审计工作台界面，集成三大核心功能：智能抽样模 块采用分层贝叶斯方法，在 95%置信水平下将抽样量降低 40%； 底稿自动生成模块支持按证监会各板块要求一键生成差异化的审计 报告；风险可视化模块通过动态知识图谱展示企业关联交易网络， 节点大小反映交易金额，边权重体现资金流转频率。 系统安全方面实施四重防护：FIPS 140-2 标准的传输加密、基 于 RBAC 100%可追 溯 工作底稿回溯系统 响应延迟 <3 秒（单任务） Prometheus 监控 第三阶段：试点运行与反馈迭代（3-4 个月） 选择 3 个典型审 计项目进行平行试点，配置差异化的智能体工作模式： - 模式 A： 智能体独立完成费用审计 - 模式 B ：人机协同执行存货监盘 - 模式 C：实时监控资金流水 每周召开问题诊断会，重点优化两个维度：一是调整风险阈值 AES-256 加密。 2. 最小权限原则：智能体的数据访问权限按审计项目动态分配，并 通过 RBAC 模型控制。 合规性风险 不同地区的审计准则（如 GAAP 与 IFRS）对数据处理逻辑有差异化 要求。智能体需内置规则引擎，动态适配审计标准。例如，对关联 方交易的识别阈值需根据地域自动调整。可通过定期更新合规知识 库，并与法律团队协同审核模型逻辑。 以上措施需结合技术监控（如 Prometheus

资源配额（算力卡/课题组）、任务资源调度和控制 策略，保障学校师生公平利用算力的同时，也最大支撑课题间的数据安全隔离等。 （三）昇腾软件易用：由于学校用户对 AI 软件栈及模型环境准备、模型训练和框架使 用等差异化明显，AI 模型创新实践经验各异， AI 计算使能服务迫切需要有一个简单易用的 平台，将模型环境准备、昇腾软件配套、主流框架的使用、模型开发或训练任务管理、模型 迁移和调优过程等的复杂活动进行封

司具备强大的技术实力和资源，能够在研发、基础设施、用户支持 等方面提供全方位的解决方案。它们的产品通常包含丰富的功能和 工具，并通过全球化的市场布局快速扩张。与这些公司竞争，我们 必须找到差异化的市场定位，可能通过提供更具个性化的服务或特 定行业的解决方案来实现。 第二类是中小型企业，尤其是专注于垂直行业的 AI 初创公 司。这些公司通常拥有灵活的团队和创新的思维，能够快速响应市 与此同时，根据市场研究机构的数据，全球 AI 市场规模在过 去五年以超过 30%的年复合增长率增长，预计到 2025 年将达到 1500 亿美元。这为新进入者提供了广阔的发展空间，在此背景 下，合理的市场定位及差异化策略显得尤为重要。 总结而言，竞争分析显示出市场中的主要竞争者各具优势，但 也存在一定的市场空白。通过精准的市场定位，灵活的战略合作和 一站式的解决方案，我们有机会在竞争激烈的环境中脱颖而出。同 中，拓宽客户基础。 为了有效地管理和激励渠道合作伙伴，建议实施以下措施： 1. 合作伙伴选择标准：设定明确的选择标准，包括行业经验、市 场覆盖率、技术能力和客户资源等。 2. 根据伙伴类型制定差异化政策：针对不同类型的合作伙伴，制 定相应的合作政策，例如： o IT 咨询公司：提供技术培训及认证，建立合作开发项 目。 o 数据服务提供商：提供数据接口及 API 支持，联合营 销。 o

随算流”的高效协同。三是畅通网络联接，大幅提升网络带宽和可靠 性，降低传输时延。四是政策激励协同，建立“发放-使用-评估-优化” 的闭环管理机制，保障政策精准有效落地；同步构建动态调整、分 级分类的差异化政策框架，鼓励各地立足资源禀赋，培育本地化、 特色化的算力产业路径，激发内生动力。 （二）提升算力供给质效，推动结构迭代升级 聚焦算力供给的质量与效率提升，加快结构迭代升级步伐。一 是支持建设和升级大型

OpenAI 和 DeepMind，以其前沿的 AI 技术和创新 能力，专注于高精度和高定制化的商务智能体服务。初创企业则凭 借其灵活的经营模式和快速的迭代能力，在特定垂直市场中寻找突 破点，提供差异化服务。 市场份额分布方面，技术巨头占据了主导地位，占据了约 60%的市场份额，专业 AI 公司和初创企业分别占据了 20%和 15%，剩下的 5%由其他小型企业和个人开发者构成。市场竞争的 定，确保数据出境符合国家安全和用户隐私保护的要求。 其次，企业应建立完善的合规管理体系，包括但不限于以下方 面： - 数据分类与分级管理：根据数据的敏感程度和重要性进行分 类和分级，实施差异化的安全保护措施。 - 用户同意机制：在收集 和使用用户数据前，明确告知用户数据用途，并获得用户的明确同 意。 - 数据访问控制：严格限制对敏感数据的访问权限，确保只有 授权人员可以访问。 此