期》2024.08.11 《医疗 IT 订单月度数据跟踪系列：7 月中 标订单表现平淡，政策有望加速医疗 IT 需求释放》2024.08.08 《计算机行业 2024 年 8 月研究观点：各 地政府积极布局，低空经济进入加速落地 期》2024.08.06 [Table_AuthorInfo] 分析师:杨林 Tel:(021)23183969 Email:yl11036@haitong 年超 6 万亿美元。海外以美国为例，相关政策出台时间较早， 人工智能领域发展更加成熟，许多智能体应用已在服务各类企业。并且美国有意 与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展 AI 科技。智能体发展能推动政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。  投资建议：我们认为未来智能体（AI Agent）的前景十分广阔，随着大模型的发展， 智能体将从概念走向实际应用，成 竞争调整最佳策略。当前，智能体主要应用在自动化和情感需求等领域，但商业 化进程仍面临成本挑战，特别是在智能体交互过程中出现的错误循环和高 token 消耗问题。另外，中国政府积极推动人工智能的发展，各地相继出台相关政策。 预计到 2026 年，中国人工智能市场规模将超过 260 亿美元，将在政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等多个领域实现智能化应用。结合国家政策支持以及各 大企业的积极投入，智能体技术将不断进步，特别是在算力快速增长的背景下，

流量高峰期记录等，能够提供重要的趋势及模式分析。 关于如何收集这些数据，以下是一些切实可行的方案：  传感器与监控系统：在各条线路和车站安装高精度的传感器和 摄像头，实时采集运营数据及乘客行为信息。  与政府及公共机构合作：政府及公共机构拥有大量的交通流 量、环境监测和市民行为的数据，通过合作获取相关数据资 源，以便进行全面分析。  用户调查与数据共享：通过问卷、访谈等方式定期收集用户数 据，同时与其他 获取站点与车辆历史数据的渠道多样，主要包括：  城市轨道交通运营公司自有系统：例如，运营公司通常会建立 中央控制系统和调度系统，这些系统能够记录所有的车辆运行 数据和站点信息，具备较为完善的数据库。  政府交通部门的数据共享平台：相关政府部门通常会对城市交 通数据进行整合，提供开放数据平台以便于研究与分析，这些 数据也可用于站点与车辆的历史分析。  实时监测设备：通过在轨道交通车辆与站点安装传感器，实时 收 市轨道交通行业的实际需求相结合，以确保方案的可行性。会议记 录应详细记录讨论结果，并及时分发给所有项目组成员。 在项目启动之前，需要进行充分的利益相关者分析，识别出所 有可能受到项目影响的群体，包括政府机构、公众、以及其他行业 相关方。进行充分的沟通与协调，确保他们对项目的支持和配合。 项目启动后，可以按照以下关键步骤有效推进： 1. 制定项目章程，明确项目目标与范围。 2. 确立项目管理框架，并选择合适的项目管理工具。

社会保险的保障程度相对较低 , 但覆盖面广 , 适用于大多数人群。商业保险则根据个人需求和风险承受能力 , 提供不同程度和类型的保 障 , 具 有较高的灵活性。 5. 管理机构 : 社会保险由国家政府职能部门及其社会保险机构主管 , 具有强制性和公办性质。商业保险则由保险公司主办 , 属于市场化、私营性质。 总的来说 , 社会保险和商业保险在保障对象、性质、目的、保费负担者和管理机构等方面都存在明显区别。对于个人而言 建立基础 : 社会保险建立在劳动关系基础上 , 只要形成了劳动关系 , 用人单位就必须为职工办理社会保险。而商业保险自愿投保 , 以合同契约形式确立双方 权利 义务关系。 3. 管理体制 : 社会保险由政府职能部门管理 , 而商业保险由企业性质的的保险公司经营管理。 4.对象 : 参加社会保险的对象是劳动者 , 其范围由法律规定 , 受资格条件的限制。而商业保险的对象是自然人 , 投保人一般不受限制 法律基础等方面存在差异。 社会保险和商业保险的区别？ 应用能力评测：保险专业知识问答案例 社会保险和商业保险是两种不同类型的保险 , 它们的主要区别在于 : 1. 性质不同 : 社会保险是由政府主导的强制性保险 , 而商业保险是由私人保险公司提供的自愿性保险。 2. 保障范围不同 : 社会保险通常只提供基本的保障 , 如养老保险、医疗保险、失业保险等 , 而商业保险可以提供更广泛的保障

整机组装 终端制造 芯片架构 操作系统等 现在 ：主导权和卡脖子争夺 过去 ：分段互补合作模 式 终端 制造 技术标准 核心专利 核心器件 高端设备 基础支撑保障 供应风险 政府决策需求 企业创新需求 航空航天、轨道交通、新材料、新能源、电子信息等战略产业、未来产业对产 业信息智能分析提出重大需求，呈现广泛、持续增长的发展态势。 产业发展决策：广阔的社会需求 关键核心技术突破 • 强补固拓模型 • 创新主体评 价 应用实例：市域四链融合决策应用实践 特色 创新 特色 创新 术建设中国视谷产业大脑，驱动政府、园区、企业、人才等多元创新主体共谋产业发展 产业集群四链融合决策应用实践：中国视谷产业大脑 围绕“政府精准治理、产业生态培育、企业创新服务”的需求，运用知识计算、大数据等技 产业集群四链融合决策应用实践：萧山机器人产业大脑 以夯实基础、高效上

(对数坐标)100 10 -9- DeepSeek影响：门槛全面降低，千行百业加速融AI DS作为一款现象级应用，对全社会开展了一次人工智能科普再教育，DS 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 云计算服务等 核心硬件和软件，以及版权、专利、商业秘密等知识产权。 ② AI研发合作全面禁止：美国公民、绿卡持有者及机构不得在中国境内从事AI研发， 也不得与中国的“受关注实体”（包括高校、企业、政府机构等）及其海外子公司合 作。 ③ 对华AI投资彻底切断：禁止美国个人或机构投资中国AI企业的公开股票和证券， 防止资金间接支持中国AI发展。 ④ 处罚措施：刑事处罚：个人最高罚款100万美元、监禁20年；企业罚款1亿美元， 息开展时空定位、问题萃取、颗粒缩放、精细诊 断等多维度分析，输出周期报告和专题报告 大模型赋能政务热线应用 n 联通数智公司联合辽宁产互等打造政务热线大模型，已落地辽宁、北京等多省市12345项目 -22- 大模型辅助政府经济决策  2023年10月，服务北京发改委面向经济领域数据查询及分 析、报告撰写、经济领域知识问答等业务场景，实施经济大 模型， 打造“学文件、读数据、出观点、快呈现”的高效 AI工具，

此外，我国的人工智能政策环境也为行业发展提供了强有力的 支持。从国家层面上，政府出台了一系列政策来促进人工智能技术 的研发和应用，涉及资金投入、人才培养和技术创新等多个方面。 这使得人工智能行业的发展得到了良好的土壤。 根据《全球人工智能发展报告》的数据，目前全球主要国家在 人工智能技术上的投入占各国科技预算的比重普遍超过 10%；而中 国政府每年在此方面的投入也不断增加，预计未来将保持在 15%以 上。 自动化客户服务与支持。 o 个性化推荐系统的构建。 3. 竞争分析： o 成熟企业的市场占有率。 o 初创公司的特色与市场切入点。 4. 成长潜力： o AI 市场和大模型技术的发展趋势。 o 政府政策对人工智能行业的支持。 根据当前市场调研，预计未来几年大模型 SaaS 平台的增长将 主要集中在以下几个领域：  智能客服：利用大模型提供人性化的客户互动体验。  文档生成与处理：自动化处理大量文档，提升效率。 平台作为技术创新的重要体现，展现出巨大的市场潜力和应 用前景。为了准确把握该领域的市场机会，必须细化目标市场的分 析。 首先，目标市场的主要组成部分包括大型企业、中小型企业 （SMB）、教育和研究机构以及政府和公共部门。每一个细分市场 都有其独特的需求和应用场景。大型企业通常需要强大的 AI 能力 来提升运营效率、支持决策和推动创新，而中小型企业则更关注成 本效益、可用性以及易用性，以便于快速部署和应用。

力求巩固其领先地位。美国“网络与信息技术研发计划”(NITRD)人工 智能研发投资预算增长至 31 亿美元，占整体年预算的近三分之一， 相比于上一年提高 19.2%；2025 年 1 月，美国政府公布“星际之门” 国家级计划，预计将投入 5000 亿美元用于美国国内人工智能基础设 施建设。日本通过制定相应的法律法规来规范人工智能的应用和发 展。 综合算力指数 2 面对全球算力需求的爆发式增长和国际环境的日益复杂，我国 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、科研机构和用户群体，算力交易频繁，市场供需 两旺。另一方面，在算力基础设施建设和服务水平方面也相对较好。 政府和企业加大对算力中心、网络通信等基础设施的投入，为算力 应用提供了可靠保障；同时，较为完善的算力服务和解决方案能够 满足不同用户的需求，进一步促进了算力市场的繁荣。 综合算力指数 35 四、城市算力 利数量 地区“大模型”相关专利数量 环境 资源环境 电价 算力中心运营平均电价 自然条件 当地年平均气温 清洁能源利用 率 算力中心使用清洁能源耗电量与总耗电量的比值 政策支持力度 政府出台的算力相关政策数量 市场环境 头部企业布局 当地头部企业与业内头部企业的占比值 人才储备 高校毕业生数量 行业交流频次 举办的算力相关会议活动数量 示范荣誉 获得国家荣誉和算力中心绿色等级、低碳等级、

明确具体应用场景，如安全监测、资源调度、旅客服务 等。 o 建立用户反馈机制，定期评估模型效果，进行迭代优 化。 在长期愿景方面，项目不仅关注技术的落地实施，更强调与相 关利益方的合作，通过构建开放的生态系统，形成政府、企业、科 研机构的协同创新，共同推动中国铁路事业向智能化、数字化方向 不断前进，为未来的智慧城市建设奠定基础。实现铁路沿线管理的 自适应、自优化，最终形成一个具备高度智能化、生态友好型的铁 数据的完整性和一致性，需要采取一系列切实可行的步骤， 包括数据源的选择、数据格式的转换、以及数据的清洗与整合。 首先，需要确定适合的 GIS 数据源。铁路沿线的地理信息通常 来源于多个渠道，包括： 1. 政府开放数据平台：如各级政府的地理信息部门发布的公共数 据，包含基础地理要素、土地利用、交通网络等信息。 2. 商业 GIS 数据提供商：例如 ESRI 、 HERE 等公司提供的城市 规划和交通信息数据，具有更高的精度和时效性。 为我们提供了宝贵的成功经验和教训总结。成功的案例表明，技术 的有效应用离不开团队的协作、数据的质量以及项目管理的成熟 度。 首先，明确项目目标和需求是建立成功的关键。在某条铁路沿 线的智能监测项目中，通过与地方政府及铁路管理局的紧密沟通， 项目团队准确梳理了客户需求，确保了最终交付成果与应用场景高 度契合。这种需求协同不仅使得技术方案更加专业化，也使得未来 的维护和升级工作得以顺利进行。 经验表明，数

江森自控、霍尼韦尔。。 文博展馆 博物馆、图书馆、音乐厅、 规划馆、展览馆、体育馆、 文化宫。。 科教 中小学、中职院校、高校、 党校、科研实验室。。。 行政办公 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

的需求尤为迫切。商 务 AI 智能体可以帮助初创企业快速搭建智能化业务系统，尤其是 在项目管理和市场分析方面提供支持，助力其快速响应市场变化。 最后，政府机构和公共服务部门也可以从商务 AI 智能体中受 益。通过引入 AI 技术，政府和公共服务部门可以优化行政审批流 程、提升公共服务质量，甚至在某些领域实现智能化决策支持。 为了更清晰地展示目标客户群体及其需求，以下表格总结了不 同客户群体的主要需求和对应的商务 中小型企业 （SMEs） CRM、自动化营销、智能客服 定制化 CRM 系统、自动化营销工 具、智能客服 初创企业和高科技 公司 项目管理、市场分析 智能化项目管理工具、市场分析 AI 政府机构和公共服 务 行政审批优化、公共服务提升 智能审批系统、公共服务 AI 支持 通过精准定位这些目标客户群体，商务 AI 智能体能够针对不 同的需求和场景提供切实可行的解决方案，从而提升客户的市场竞 2025 年，90%的企业将采 用 AI 智能体进行个性化营销，显著提升客户满意度和忠诚度。 最后，市场将面临更加严格的监管环境。随着 AI 技术的广泛 应用，数据隐私和安全性问题将日益突出。各国政府将出台更加严 格的数据保护法规，企业需要确保其 AI 智能体系统符合相关法律 要求。这将推动市场向更加规范化和标准化的方向发展，同时也为 提供合规解决方案的企业带来新的市场机遇。 表格参考数据：