对于防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾 害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 型，通过对海量文本的训练习得语言的统计规律， 从而具有理解和生成自然语言的能力，实现人机之 自然语言处理方向的重大突破，引领了大规模预训 练模型及应用研究的热潮。大语言模型技术的迅猛 进展正深刻地影响着机器系统智能化的轨迹，标志 着进入一个新的人工智能时代。从 BERT 到 GPT [1-2]， 这些模型通过深度学习和海量数据训练，不仅推动了 自然语言处理技术的边界，也正在改变知识获取和创 新的模式，将对应急管理体系发展、能力要求以及实 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 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 龚 晶 1 黄 欢 2，* （1. 暨南大学 公共管理学院/应急管理学院，广州 510632；2. 暨南大学 党委政治保卫部/人民武装部，广州 510632）

大模型技术 深度赋能保险行业白皮书 （2024） 阳光保险集团股份有限公司 清华大学五道口金融学院 中国保险学会 科大讯飞股份有限公司 2024年10月 PREFACE 前 言 � 在人类科技发展的历史洪流中，2023年无疑是大模型技术取得突破性进展的元年。 ChatGPT的问世，如同一颗石子投入平静的湖面，激起了全球科技领域的滔天巨浪。它不 仅深刻改变了人机交互的方式，更预 盖茨的赞誉、马斯克的断言以及马化腾的深刻洞察，都从不同角度揭示了大模型技术对于 人类社会发展的深远影响。而国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理 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 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 应用，推动保险业务模式的重塑与升级。 经过一年的实践与沉淀，可以看到，2024年是大模型技术在各行各业的应用落地之 年。这一年，我们见证了大模型技术从理论探索走向实际应用，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

.........................................................................................18 2.3 生态监测的局限性............................................................................................... .......................................................................................37 4. 智慧诊断的技术框架................................................................................................. ....................................................................................47 4.2.1 数据预处理技术...................................................................................................

...................................12 2. 技术方案概述..............................................................................................14 2.1 实景三维建模技术.......................................... ......................................................................................82 5.1 故障预测与监测..................................................................................84 5.1.1 运营数据分析. 5.2 安全评估与预警系统...........................................................................89 5.2.1 实时监测与报警机制..................................................................91 5.2.2 安全隐患评估流程..........

2.2 设备故障预测与维护...........................................................................20 2.2.1 监测系统的构建.........................................................................22 2.2.2 故障模式识别与预警.. .53 4.1.2 强化学习与组合优化..................................................................55 4.2 训练流程与技术..................................................................................58 4.2.1 数据划分与交叉验证 方案设计与评估..................................................................................98 7.2.1 概要设计与技术评审................................................................100 7.2.2 风险评估与应对策略.............

2.2.3 用户友好性.................................................................................29 3. 技术架构设计..............................................................................................31 ..........................................................................................102 7.1 监测与评估.......................................................................................104 7.1.1 123 9.2 对公共安全领域的影响.....................................................................124 9.3 未来可能的技术创新........................................................................126 10. 参考文献............

使用对象 运维人员分级 全域授权 主要技术 机电技术、组件模块、逻辑编程、工控组态 云计算、云存储、大数据 ( 模型 ) 、 Al 算法、数字孪生 (AR 实景 、 VR 虚拟现实、三维模型、视频空间化 ) 、 APP 、小程序、 Vue/React; 建设特点 与智化子系统 机电设备 步建设并验收 与信息化建设 步 分 验收 集成技术 BMS 以实现建筑物的运营及 管理为目标，形成具有 据、算法、模糊控制、信息化等技术 的综合管理 平台，两者是形成建筑智慧的核心。 BMS 与 IBMS 的概念是相同的，但集成的程度、 数据采集与存储等有些差异 BMS ■ 建筑设备监控系统 、 建筑设备一体化 监控系统和建筑设 备能效监管系统等 实施智能化和数字 化综合管理的系统 BMS 与 iBMS 的 对比 ■ 核心基石 集成技术 BMS 与 IBMS 顶层设计 使用对象 运维人员分级 全域授权 主要技术 机电技术、组件模块、逻辑编程、工控组态 云计算、云存储、大数据 ( 模型 ) 、 AI 算法、数字孪生 (AR 实景 、 VR 虚拟现实、三维模型、视频空间化 ) 、 APP 、小程序、 Vue/React; 建设特点 与智化子系统 机电设备同步建设并验收 与信息化建设同步 分项验收 集成技术 iBMS 以实现建筑物的运营及 管理为目标，形成具有

2.1.2 大模型的优势.............................................................................18 2.2 当前技术发展现状..............................................................................20 2.2.1 主流算法... 1 个性化医疗.................................................................................31 3.1.2 健康监测.....................................................................................33 3.2 医务人员需求 ...........................................................................................62 5.1 技术可行性..........................................................................................64 5.1