力的重要组成部分，加强应急管理体系和能力建设， 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 门、救援队伍等应急业务对象的主题数据库，以及 监测预警、安全生产、监管执法、指挥救援、社会动 员等重点业务的专题数据库。包括结构化数据、半 结构化数据和非结构化数据。 知识库层：为应急管理业务应用智能化提供知 识服务，主要存储管理法律法规、典型案例、应急预 案、方法和模型等应急知识。 业务应用层：覆盖应急管理全过程，包括监测预 警、社会动员、监管执法、救援处置等应急管理全场 景应用。 决策指挥层：为所有应急管理业务辅助决策。 [19，21]。然而，知识 管理模式不适用无法言明的、复杂的隐性应急知识， 这类重要的应急知识游离在系统之外，这也是制约 辅助决策功能的客观局限。 2.3 环境适应性挑战 应急管理实践需要应对自然环境、政治经济环 境、社会文化环境以及技术环境等多个方面带来的 对公共安全的威胁和挑战。当前系统缺乏适应外部 环境变化的能力，特别是在监测预警和救援处置应 用中，当面临新的、未知风险时，当处于复杂多变的 灾害（难）情境时，现有的业务系统往往表现不佳，

.....................................................134 1. 引言 随着社会经济的发展与城市化进程的加速，公共安全问题日趋 复杂化。各种突发事件的频发，如自然灾害、交通事故和公共卫生 事件等，给社会的安全管理带来了巨大的挑战。传统的公共安全监 控手段往往依赖于人工观察和经验判断，难以及时、准确地应对突 发情况。因此，亟需引入现代化的科技手段来提升公共安全管理的 公共安全管理能力提供了新思路和切实可行的方案，通过智能化手 段有效应对日益复杂的安全挑战，为建设更安全、更和谐的社会环 境奠定了基础。 1.1 背景介绍 随着社会的发展和城市化进程的加快，公共安全问题日益突 出。各类突发事件、公共安全事故频繁发生，给社会和人民生活带 来了沉重的负担。传统的安全管理手段已难以满足现代社会对快速 反应、精准应对的需求。与此同时，信息技术的迅猛发展，特别是 人工智能（AI）技术的崛起，为公共安全领域提供了新的解决方 近年来，世界范围内发生的多起安全事件引发了政府以及企业 对公共安全的高度重视。据统计，自 2010 年以来，城市公共安全 事件的发生率呈逐年上升趋势，尤其是在大型城市，受众多因素的 影响，导致社会治安形势日益复杂。为应对这一挑战，各地纷纷加 大对公共安全设施的投资，努力提升防治能力。 利用 AI 技术进行视频监控，可以针对以下几个核心问题提供 切实可行的解决方案： 1. 实时监测与智能分析：借助

公共参与与教育：搭建公众参与平台，利用 AI 生成的可视化 生态环境数据，为公众提供教育和参与的机会，增强社会对生 态环保的重视。 随着生态环境保护需求的不断增加，采用多模态 AI 大模型， 将科技与环保深度融合，必将为提升生态环境治理能力提供坚实的 技术支持。其应用不仅有助于减轻环境污染、维护生态平衡，还为 社会经济的可持续发展开辟了新的路径，我们期待通过这一系列切 实可行的方案，推动生态环境保护事业的进步。 年中国因空气质量差导致的过早死亡人数接近 100 万 人。这些数字不仅反映了迫切需要解决的环境污染现状，同时也突 显出生态环保工作在保障人类健康、促进可持续发展方面的重要 性。 生态环保不仅是生态系统本身的保护，更涉及到人类社会经济 的可持续发展。在当前和未来的发展过程中，实现经济增长与环境 保护的双赢是各个国家政策制定的目标。为此，必须加强对生态环 境的监测与治理，促进资源的合理利用，推动绿色技术的应用和普 及。 丰富的自然资 源，直接影响经济发展和社会进步。 3. 提升公众健康水平：改善环境质量对降低疾病发生率和增强国 民健康水平具有直接影响。 4. 应对气候变化：生态环保行动是应对全球气候变化挑战的重要 手段，可以降低温室气体排放，缓解全球变暖的问题。 5. 推动社会公正：环境问题往往与贫困和不平等紧密相关，生态 环保有助于实现公平与正义，保证每个社会成员享有良好的生 存环境。 在此背景下，生态环保智慧诊断接入多模态

将历史党员信息永久保存，可供管理 员查询。 党组织信息 基础信息管理 平台功能 党员信息  党员个人信息管理：通过系统后台及前 端 APP 个人中心进行录入、修改党员 个人基本信息、家庭及社会背景、党内 职务、党内奖惩信息。  党员关系转接：与上级管理平台对接， 实现党员关系转接。 党员管理 平台功能 党员个人信息管理 包含党员各项信息档案管理，荣誉与惩罚公示等。 党务工作全流程管理 动，充分发挥党建引领社区共治参与社会公益。  通过图文丰富的展示党员的志愿活动，并且提供志愿 活动发布、报名、心得等全流程管理。  通过图文展示困难党员和老党员的走访慰问记录，体 现党的温暖。  通过党员随手发布图片、音频等，打造党员生活圈， 打破层级，分享心得，提高互动。 志愿者活动管理 参与对象 党员志愿者 + 群众志愿者 + 社会组织企 业 活动发起 党组织发起公益活动 党务工作更高效 03 更专业实用的党务工作工具， 并有标准化规范化的党务工作 指引，指导三会一课、谈心谈 话、公益活动等各项工作开展。 深入的党群服务 05 充分发挥党建引领作用，社区共 治参与社会公益，激发党组织引 领活力。 可视化党建工作成果展示 02 利用大数据技术提取信息库中 的数据，对活动数据、学习数 据进行汇总统计，实现领域内 数据汇集、统一展示，支撑党 建工作精细化管理。

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 创新链产业链融合 科技创新体系优化 产业创新生态营造 技术创新路径规划 数字化转型方案 智能制造升级 绿色低碳发展 技术竞争态势分析 市场机遇识别 产品创新方向 用场景、大规模产业化的时机等方面把握不准，难以做出有效选择。 如何精准感知产业技术态势，科学研判产业发展方向，及时布局产业化应用场景培育 新产品，成为未来产业大变局中区域 / 企业实现竞争突围的关键。 产业发展决策：广阔的社会需求 产业技术监测跟踪 产业技术“弱信号”发现 技术演进路径分析 前沿技术遴选研判 产业发展趋势预测 产业化应用场景研判 产业发展 方向研判 产业经济面临挑战 · 产业基础能力不足 + 6000 万 + 23 万 + 42 万 + 最具权威的产业链、供应链数据资源 海量数据资源 国家工业互联网大数据中心 浙大 CCAI 产业链大数据中心 工信部采购中心 高管信息 法人社会组织 招标采购公告 招投标主体 每日招采公告 标的数据 l SupXmind 基础平台： 充分融合大模型 + 知识图谱的前沿技术 ， 贯穿从“大数据 ”到 “ 大知识”到“大模型”全流程 ，构建人机共生认知决策链路

同比增长(%) 40.3 毛利率(%) 企业分析 11 公司信息 企业状态 存续 注册资本 85017.0397万人民币 企业总部 北京市 行业 软件和信息技术服务业 法人 谌志华 统一社会信用 代码 91110000102043722T 企业类型 其他股份有限公司(上市) 成立时间 762451200000 品牌名称 中国软件与技术服务股份有限公司 经营范围 一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技 中国软件与技术服务股份有限公司 2 用友网络科技股份有限公司【600588】 公司信息 企业状态 存续 注册资本 343632.3835万人民币 企业总部 北京市 行业 软件和信息技术服务业 法人 王文京 统一社会信用 代码 91110000600001760P 企业类型 其他股份有限公司(上市) 成立时间 790358400000 品牌名称 用友网络科技股份有限公司 经营范围 电子计算机软件、硬件及外部设备的技术开发、技术咨询、 化AI技术的 开发和应用，通过其智能软件研发业务为客户提供包括但不限于智能制造、财务管理、供应链管理等领域的智能化解决方案，帮助企业实现业务在线、数据 驱动以及智能运营的能力进阶，成就数智企业，推动社会商业进步。用友还推出了企业服务大模型YonGPT，作为深懂企业服务的垂类大模型，为企业提供智 能助理、虚拟员工等百余项场景化的智能服务，助力企业在新质生产力时代下加速推进数智化进程。 用友网络科技股份有限公司

市场趋势分析....................................................................................142 9.3 伦理与社会影响展望........................................................................144 10. 结论............ 化 AI 模型 对医生工作效率及患者健康管理的影响。 最后，针对伦理问题和法规合规性，研究将探讨 AI 生成式大 模型在医疗应用中的伦理框架，以确保技术应用符合医学伦理规 范，促进患者信任与社会接受度。本研究希望通过对以下几个关键 点的讨论，提供切实可行的解决方案：  确定 AI 生成式大模型的应用需求与优先级  设计标准化数据输入与模型训练流程  监测应用效果并制定评价标准 在医疗场景中的应用必须尊重患者的自主权与知 情权。在 AI 决策过程中，患者应被告知数据如何使用以及可能的 风险，确保透明度。在设计和实施 AI 应用程序时，应当坚持以患 者为中心的原则，广泛征集医疗专业人士、患者及社会公众的意 见，以形成良性反馈循环。此外，AI 系统内部应设定道德监管机 制，确保模型的公平性与包容性，避免因算法偏见导致的医疗服务 不平等。 综上所述，进行 AI 生成式大模型在医疗场景中的应用可行性

俱增。我们进入了一个计算力驱动创新的时代，这不仅影响着科技领域的演进， 更深刻地改变着社会的方方面面。目前，国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作，综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 要标尺，相关研究工作意义深远。 随着 AI 在千行百业加速渗透，算力赋能数字经济社会的效能，不仅仅取决 于算力、存力、运力以及发展环境本身，模型能力也成为决定人工智能深度赋 到万亿级，预训练大模型数量迅速增长，技术迭代进一步加快。 综合算力指数 9 大模型技术不断创新，推动应用场景加速向千行百业与垂直场 景渗透延伸，人工智能与实体经济持续深度融合，其催生的经济效 益与社会价值日益凸显。在金融领域，通过大模型技术实现精准分 析海量数据，助力金融机构优化风险评估、提升决策效率，降低运 营成本的同时，为客户提供更个性化的服务体验。在医疗行业，大 模型技术通过深度参与医学影像诊断、疾病预测与药物研发，辅助 投 入和创新，促进产业升级转型，发展具有区域特色的数字经济。 促进区域协调发展。通过比较分析我国各地区的算力、存力、 运力建设现状、模型能力及发展环境，加速提升综合算力效能，推 动地区经济与社会的全面数字化转型，缩小东、西部算力发展水平 差距，促进区域协调发展。 引导资源合理配置。当前我国算力生态仍较“碎片化”，算力的 需求与供给之间不能完全精准适配。对我国进行综合指数分析可以 为

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，更预示着一个由大模型引领的智能新时代的到来。比尔· 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 快自身的创新步伐。 2.战略视野与行业篇 2.1 全球保险行业的发展趋势 2.1.1保险业面临前所未有的挑战 �� （4）风险管理的复杂性 保险业是一个高度依赖风险评估和管理的行业。随着社会经济环境的变化，风险因素 变得更加复杂和多变，传统的风险评估和管理方法已经难以适应新形势的需要。例如，气 候变化带来的极端天气事件增加了保险业的赔付风险，而网络安全问题则给保险公司带 来了新的 同时，为了全面推进数字中国建设，国家发改委于2024年5月21日发布了《数字中国 建设2024年工作要点清单》，该清单明确了数字中国建设的具体任务和目标，包括夯实数 字基础设施、推进数字技术与经济社会的深度融合等多个方面，为数字中国建设提供了全 面的指导和支持。 2.2.1.1 国家部委工作要求 �� 此外，为充分激活数据要素潜能，推动人工智能技术的深度融合与应用，国家发改委 于20

扫码阅读埃森哲小程序 “智能制造与供应链”系列洞察报告 关于埃森哲 埃森哲注册于爱尔兰，是一家全球领先的专业服务公司，致力于帮助世界领先的企业、政府和其他组织构 建数字核心、优化运营、加速营收增长、提升社会服务，快速且广泛地创造切实的价值。作为一家以人才和创新 驱动的企业，我们拥有约79.1万名员工，为120多个国家的客户提供服务。技术是当今变革的核心，我们依托云、 数据和人工智能方面的领先技术优 运营、工业X和Song事业部拥有广泛的服务能力、 解决方案和知识资产，我们基于共享成功的文化和创造360°价值的承诺，帮助客户重塑转型并建立长久互信的 关系。我们为客户、员工、股东、合作伙伴以及社会创造360°价值，并以此为衡量自身的标准。 埃森哲在中国市场开展业务近40年，运营和办公地点分布在北京、上海、大连、成都、广州、深圳、杭州、香 港和台北等城市。 了解更多，敬请访问埃森哲中文主页accenture