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)

近年来，AI 技术迅猛发展，算力作为数字经济的基础资源，其重要性与日 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 潜力尚待充分挖掘，亟需通过深化一体化算力网建设，强化统筹协 同与动态优化能力；全面提升算力供给质效，加速推动结构的迭代 升级；夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进；构建绿色低碳 体系，加速基础设施绿色升级；深度开展融合创新实践，助力产业 生态繁荣发展。 《2025 综合算力指数》全面呈现了我国综合算力发展现状，挖 掘各地区综合算力发展问题，并给出发展建议，为我国算力产业“点、 链、网、面”体系化发展提供参考，为数字中国建设实现跨越式发展 .............. 36 （一）深化一体化算力网，强化统筹协同与动态优化.................................. 36 （二）提升算力供给质效，推动结构迭代升级.............................................. 37 （三）夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进.........................

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，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领 域的问题。技术方面，智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动 执行任务的能力。这些能力不仅能提高工作效率，还能为用户提供更好的体验。 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具资源和监督结 果。OpenAI 定义的智能体具有长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动执行任务 的能力，能提高工作效率和用户体验。另外，智能体也分为单智能体和多智能体。单智 能体通过试错学习在单一环境中行动，追求最大奖励，多用于简易任务。多智能体在博 弈环境中行动，追求长期累积奖励，多用于复杂测试。 1.1Agent 模式架构解析 Agent 有效减少人类工作总量，人与 目前的应用大多都在概念层面，但随着大模型竞争加快、政策鼓励研发投 入、更多企业参与 AI 研究等因素，应用层面的 AI Agent 推进速度加快。智能体大致可 以分为六类，根据他们被设计出的特点，可以作用在不同的应用领域上。不同类别的智 能体给予应用层面上更多研发方向，像目前关注度较高的自动驾驶技术、智能电网控制、 能源管理等都能被垂类智能体覆盖。结合多模态大模型，自动化和情感需求类智能体已 落地。但商业化智能体仍需考虑成本问题，由于智能体之间的交互过程可能出现错误循

• 山东省委书记于开年第一天工作会上，明确部署省 数据局研究DS，研究人工智能 • 某央企董事长在开年第一天即召集全管理层会议， 开展 AI 全面赋能生产运营工作部署 • 中石油、中石化、南网、星网、中广核、中铝等央 国企均在拥抱对接或重新研判 DS开源策略全面冲击基础模型商业模式，将大厂在C端、B端过去一年构建的技术优势拉回同一起跑线 ，市场竞争从一阶段比拼模型能力，进入比拼应用、数据、工程化交付能力的第二阶段 博通：在ASIC（专用集成电路）定制芯片领域表现 突出，2024年市值突破万亿美元 l 华为：昇腾系列芯片，产品性能和销量国内领先， 910B性能对标A100 l 其它国产芯片厂商：海光、寒武纪、燧原科技、沐 曦、天数智芯、摩尔线程、壁仞科技、昆仑芯科技 、阿里平头哥等 n 美国企业在GPU芯片领域占据绝对优势，尤其英伟达芯片性能高、生态成熟 n 国产芯片近几年进步很快，但在性能、产能、软件适配和生态方面还有显著差距 5-1210, #17 开放 阿里巴巴 中国 Qwen2.5-Max, #7 Qwen2.5-plus-1127, #16 Qwen2.5-72B-Instruct, #33 不开放 不开放 开放 智谱 中国 GLM-4-Plus-0111, #9 不开放 阶跃星辰 中国 Step-2-16K-Exp, #9 不开放 xAI 美国 Grok-2-08-13, #16 不开放 零一万物 中国 Yi-Lightning

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 造 新 质 生 产 力 的 重 要 抓手 行业知识更深 业务流程更深 产业网链大模型 招商服务 技术分析 情报服务 产业研究 知识问答 报告生成 面向产业创新领域， 以通用中文大模型为基座， 注入数十亿海量产业数据和数百个产业链知识图谱， 结合工具集、 知识库和指令微调训练得到产业网链大模型 。 • 底层拥有强大的产业数据和知识图谱数据，避免产业基础能力不足； • 实现智能化、精细化的产业治理模式，推动产业创新与发展， 加强产业创新生态完善； • 具备强大的自动化处理产业信息能力、智能分析与预测 ，提升服务效率，降低人力成本。 产业网链大模型训练过程 产业网链大模型 人才库 3000 万 + 专家库 3 万 + 全球海关 20 亿 + 大宗商品交易行情 15 亿 + 政策 590 万 + 资讯 4000 万 + 招投标 14 亿

推动保险公司的 发展，帮助他们持续地盈利。动脉网（微信号：vcbeat）编译了埃森哲发布 的“AI+保险”行业报告，该报告的重点包括： •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 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”

点，该观点认为智能源于大脑神经元的物理结构和 复杂的网络连接，是由大量如神经元的简单元素通 过非线性相互作用产生的集体行为结果，智能行为 的模拟可以通过构建大量简单计算单元组成的大规 模 网 络 ，并 不 断 调 整 网 络 单 元 间 连 接 权 重 来 实 现[9-10]。优势在于从数据中学习的能力，善于处理复 杂的、模糊的问题。 1.1.2 主动学习 与传统结构化的知识获取方式相比，大模型采 平得到了较大提高，例如，视频识别技术应用在安 全监管中实现的安全生产风险智能监测预警，无人 机及快速建模技术在应急救援中实现的灾害环境智 能感知等。这些技术侧重外部世界数据的收集和处 理，加强了系统的视觉、听觉和触觉等感知能力，使 得应急系统能够及时捕捉外部环境变化。按照机器 智能水平由低到高的 4 个层次：数据智能、感知智 能、认知智能和自主智能[22]，应急系统的智能水平达 到了感知智能这一层次。 从认知智能层次来看，当前系统思维能力不足， 和不同的应用场景之中传播。应急管理知识创新依 赖于这样一个开放的知识生产网络，网络中节点联 结密度影响了知识的传播、积累以及最终解决复杂 问题的能力，是影响知识创新能力的关键变量。 利用大语言模型技术建设应急管理知识生产网 络中的超级节点，将各领域的行业专家、各学科的 专业学者、各应急部门的专业人员等各类应急知识 生产者有机联合起来，参与每一轮问题解决中，最 大化网络中节点联结密度，超越跨学科知识生产中 知识生产场所和应用场景的物理局限，实现知识生

借强大的经济实力与浓厚的科技创 新氛围，为软件企业的蓬勃成长提供了得天独厚的环境。 下 产业链下游环节分析 6 招商银行股份有限公司 中国工商银行股份有限公司 中国农业银行股份有限公司 浙江网商银行股份有限公司 中国银行股份有限公司 山东第一医科大学附属省立医院（山东省立医院） 爱尔眼科医院集团股份有限公司 北京和睦家医院有限公司 中国国家铁路集团有限公司 中国铁路广州局集团有限公司 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

以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势：云服务能力持续跃升，加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所做的数字化进程与业务成果调研中，应用的可用性、综合安全性、应用的性能等都成为企业 核心关注的目标。 趋势：云服务能力持续跃升 加速企业数智化转型与创新 01 IDC预计，云数据中心数据增长在2025年为58.1ZB，����年将翻4倍，达到228.9ZB，����-���� 年复合年增长率为40.9%。 图1 全球云数据中心数据增长，2024-2029 一 方面，为满足大数据、数据库、3D视频处理在内的一些单核敏感型业务的需要，云服务仍将 持续提升单核、单实例性能。 多技术融合提升连接性能：云服务商综合利用内存/缓存、PCle、RDMA、IP网、EIP、VPC 等一系列技术升级和软硬件融合优化成果，大幅提升云、边、端不同位置服务之间的协同效 率，这对于保障在线业务的体验至关重要。 存储方案升级应对大数据量冲击：云服务商通过采用更高性能的存储设备和更高效的存储架

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 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 · · · · · · · · · · · · 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· · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·