报 告 ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ◆ ◆ ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125)

所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费 者线上支出增长了30%1，这不仅催生了众多新兴 渠道，也带来了产品个性化定制的新需求。气候变 化、公共卫生危机以及汽车行业等特定领域的深 刻变革，均对企业的敏捷性提出了前所未有的要 求。突发且不可预测的地缘政治变局以及持续变 化的贸易环境，正迫使首席供应链官们迅速调整 其运营网络。更为复杂的是，劳动力老龄化、员工 在职年限的缩短以及技能短缺，正导致宝贵的组 数运营决策。 那么，这对企业员工而言意味着什么？我们 的研究表明，在自主智能供应链的生态系统中， 人力依然是核心要素。事实上，最高效的自主智� 供应链体系将实现人员角色转型⸺从任务执行 者转变为系统决策的指导者与监督者。我们观察 到，这一转变正通过“人机协作”的渐进式发展 在企业中逐步实现，每个阶段都推动着效益提升。 此外，通过将资深团队成员数十年积累的专 业知识和洞察进行系统化梳理与编码标准化，自 这些策略并非必须按顺序执行，但对于那 些在迈向自主智能化系统的过程中践行了其 中一项或多项的企业而言，初步成效已经显 现。我们将在后面的章节中详细阐述每一项 举措。 实现自主智能供应链 8 何为自主 智�供应链？ 供应链的完全自主化不单单指孤岛式的自 动化。传统的自动化系统遵循预设指令，且需要 人工监督。以普通汽车的定速巡航控制功能为 例，它能自动保持设定速度，但仍需人工干预转 向和刹车。

用智慧发现信息价值 Discover information 日志、交易报文 … … 宏观数据 GDP( 国内生产总值 ), 变劢率 ;CPI( 居民消费价格指数 ), 变劢 率 ;PPI( 工业生产价格指数 ), 变劢率 ;M1/M2( 货币流通量 ); 固 定资 产投资变劢 ; 制造业采贩经理人指数 ; 进出口贸易额 ; 外 资投资增 减额 ; 工业总产值 ; 股市交易行情及成交量 ; 宏观经济资讯 2. 国外经济资讯 3. 研究报告推送服务（股票、债券） 4. 行业、地区经济服务 一期建设内容 互联网采集平台 语义分析平台（ DINFO- OEC ） 智享云 基础能力 智能投顾 智能客服 智能资讯 实斲建议 定制化、个性化癿资讯推送服务 用智慧发现信息价值 Discover information 1. 2. 3. 神州泰岳

理，确保数据的质量和可用性。 2. 模型训练与优化：基于收集到的数据，构建深度学习模型，进 行有效的训练与优化。重点针对异常事件的识别，如暴力冲 突、事故发生等，训练模型时需考虑不同场景和光线条件的变 化。 3. 实时监控与预警：通过智能监控平台，实时分析各类视频数 据，并自动识别潜在的安全隐患。一旦监测到异常事件，系统 能够及时发出预警，通知相关管理部门快速响应。 4. 数据存储与回溯 公共安全视频监控系统，能够显著提高应对突发事件的响应速度和 处理能力。同时，整个技术架构设计必须充分考虑数据的安全性， 采用必要的加密和身份验证措施，以防止数据泄露与滥用。 综上所述，该技术架构将为公共安全领域提供强有力的视频智 能挖掘能力，有效提升安全监控、事件识别和决策支持的整体效 率。 3.1 数据源与输入 在公共安全引入 AI 大模型视频智能挖掘应用方案的技术架构 设计中，数据源与输入是核心环节之一。为实现有效的视频智能挖 甚至更高的 4K 分辨 率，确保监控图像清晰。  远程监控：通过网络接口，可以实现远程实时查看与管理，便 于安保人员的监控调度。  便于集成：支持各种视频管理软件和 AI 分析工具，适合与智 能监控系统相结合。 模拟摄像头相较于网络摄像头，成本较低，维护简单，但在画 质和功能上有所限制。通常适用于对视频质量要求不高、预算有限 的场合。 云台摄像头的特点在于其可以进行自动或手动的

•人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程，设计创新产品，提升客户体验； •保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源； •保险公司应该改变现有工作方式，包括采用 RPA(机器人流程自动化)以及智 能决策支持系统； 2 •保险公司要允许人工智能在整个价值链中创造性地利用数据，挖掘所有数据 集中隐藏的价值。 AI 三大应用场景：人力资源+流程管理+数据分析 保险科技初创企业也意识到了这些技术的重要性，许多公司都将人工智能作 为战略核心，他们的员工都能熟练使用人工智能工具。埃森哲分析了全球 450 多起保险科技公司的投融资情况，结果显示，2014 至 2016 年间，与人工智 能或智能自动化相关的投资数量增长了大约两倍。 只有通过智能框架来提高员工的工作效率，利用智能自动化和数据分析实现 产品创新，保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。 5 法需要人工监督。事实上，根据埃森哲的研究，68%的保险公司高管预计， 智能技术将在未来三年内为他们的公司带来就业机会的净增长。 如果保险公司想要应用人工智能技术，就需要相关员工(数据科学家、人工智 能开发人员等)具备构建、使用和维护这些技术的技能。这意味着要引入一些 顶级的技术人才，让他们进入一个发展相对缓慢的传统行业。埃森哲通过对 保险科技的研究发现，三分之一的保险公司认为，“缺乏智能技术的专业人才”

平权，尤其是中文 Al 普惠，激发大众创造力 多 源 数 据 深 度 挖 掘 融合建筑领域各类数据，联动设备 运行指标 、能耗信息及环境监测， 实现精细用户画像，助力科学调度 与资源配置 智 能 故 障 识 别 与 诊 断 结合人工智能算法，自动提 取设备 特 征 ，识别潜在异常，构建以专家 经验为核心的诊断体系，为故障根 源定位和问题处理提 供有力建议 智慧 能耗与碳排管控 测、碳排溯源与节能优化的闭环 辅 助 决 策 与 趋 势 预 测 大模型驱动的数据预测能够提 前预 警 潜在风险，为决策层提 供精准、科学 的策略参考，助力管理优化 人 机 智 能 协 同 互 动 通过大模型驱动对话，实现业务咨询反 馈的迅捷与精准，员工能够自动检索和 获取相关业务知识 自 动 化 报 告 编 制 实现巡检报告 、能耗 评估及故障追 踪报告 实际应用有限，尤其难以突破落地应用的瓶颈 期待发展趋势 — - 现有发展趋势 口主要解决数据采集和信息展示，停 留在“展示大屏”阶段 口学术发表算法成果很多，实际应用 极少，落地“最后一公里”很难 智个 能 化 程 度 → 时 间 范式困境主要原因一：场景多、碎片化、个性化，定制化开发成本高 口有限的人力、物力和财力去应对复杂而多变的需求，最终的平衡点大多位于信息化阶段 可再生能源热力系统

智能体 (AI Agent) 是大模型 (Brain) 的眼 (Observation) 和手 (Tools) 2. 通过智能体 (AI Agent) 可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 小结三： 四链融合产业大脑案例 如何精准科学地识别并批量形成具有战略意义的 " 卡脖子 " 问题清单 ， 是我国实 现关 键核心技术突破要解决的首要任务 ，直接影响国家产业安全战略决策与创新资 本 推理模型 3. 通过智能体 (AI Agent) 可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 4. “ 推理大模型 + 知识图谱（知识库） + 智能体”是否会成为未 来 AI 系统开发和应用的范式？ 总结： 使能技术、赋能社会：人工智能是引领这一轮科技革命、产业变 革和社会发展的战略性技术，具有溢出带动性很强的头雁效应， 其作始也简，其将毕也必巨 致天下之

生成式模型的核心在于其能够生成新的数据样本，而不仅仅是 进行分类或回归预测。其工作原理通常基于概率分布的学习，通过 对大量样本的分析，生成符合该样本分布的新样本。常见的生成式 模型包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。每种 模型都有其特定的结构和生成方式，适应不同的应用场景。 在具体应用中，生成式模型具有以下几个特点： 1. 高维数据处理：能够处理高维数据，如医学影像等，生成具有 实际临床价值的新图像。 生成、图像修复以及风格转换等领域有着广泛应用。例 如，StyleGAN 就是一种高质量图像生成的 GAN 变体，它能够生成 极为真实的面孔图像，且在医疗图像处理中的应用日益受到关注。 此外，变分自编码器（VAE）也是一种重要的生成模型，其通 过编码器和解码器的组合，学习潜在变量的分布。VAE 在生成任务 中具有良好的表达能力，并且能够有效进行数据的重构或插值。在 医疗数据的生成和去噪方面，VAE 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， 预计还会涌现出更多创新性应用，进而推动医疗行业的发展和变 革。 3. 医疗场景的需求分析 在当前医疗行业中，伴随着技术进步和对高效医疗服务需求的 提升，AI 生成式大模型在医疗场景中的应用展现了巨大的潜力。在 这一部分，我们将分析医疗场景中的具体需求，从而揭示

20年相比，数据量将激增23倍，预计未 来十年的年复合增长率将逼近40%。面对如此庞大的数据存储需求，存储技术的革新显得尤为关键。当前，相变存储器（PCM）、磁 阻随机存取存储器（MRAM）和阻变存储器（RRAM）是较为成熟的新型存储技术。PCM的产业化进程最快，英特尔与美光早在2015 年便联合推出了相关产品；MRAM已实现产业化，主要应用于嵌入式存储领域，能大幅降低系统功耗，最高可达90%以上；而RRAM虽 未来智能硬件出货量增加将带动对与之配套的智能软件的需求增长，从而推动智能软件研发行业市场规模增长。 智能硬件设备的普及与多样化，正不断拓展智能软件的应用场景。智能家居设备依赖于智能家居控制系统软件进行高效管理，而智能汽车则需智 能驾驶辅助系统软件提供有力支撑。这些新兴应用场景的涌现，为智能软件研发行业开辟了更为丰富的市场机遇。未来，伴随人工智能的演进与 智能家居体系的优化，中国智能家居行业将持续发展。预计至2026年， 极融入主流大型语言模型，通过统一认证、模型调试等措施，有效管理登录认证、计费、审查日志及监控等功能，并将其与核心产品线如 WPSOffice、金山文档、WPS365深度融合，为用户提供前沿的数智化办公解决方案。截至2023年12月31日，金山办公主要产品月度活跃设备数 达5.98亿，同比增长4.36%，年度付费个人用户数增至3,549万，同比增长18.43%。AI技术，尤其是大型语言模型的应用，通过减轻开发者的手

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。 白皮书基于阳光保险的大模型落地实践经验，深入剖析了大模型技术在保险行业的落 地应用路线。我们详细阐述了数据准备、模型精调、工程化适配、模型评测等关键环节的技 务模式的深刻变革，还将重塑保险行业的竞争格局和生态体系。通过精准预知风险、主动管 理风险，大模型技术将助力保险公司实现从“粗放预测”向“精准预知”、从“等量管理”向“减 量管理”的转型升级。这一转变不仅将提升保险公司的核心竞争力，还将为消费者提供更加 个性化、高效、便捷的保险服务，推动保险行业向更高质量、更高效率、更高附加值的方向 发展。 在全球金融格局深刻调整、中国经济高质量发展的背景下，保险业作为国民经济的重 · · · · · · · · · · · · 27 2.1.1 保险业面临前所未有的挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择· · · · · · · · · · · · · · · · 28 2.2 国内外相关政策分析· · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·