视频分析（71%）、自然语言处理（78%）。 图 1：保险公司 AI 投资方向 4 资料来源：埃森哲 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。 及完全符合法规的流程。 调研数据同时显示，52%的保险公司高管认为，人机协作对于实现他们的核 心战略非常重要；61%的保险公司高管预计，未来 3 年，需要与人工智能合 作的员工比例将会上升；68%的保险公司高管认为，人工智能将对他们的工 作产生积极影响。 流程管理：利用智能自动化颠覆商业模式 7 智能自动化不应该仅仅是将现有的人工流程自动化，弥补现有系统的缺点。 它应该 资料来源：埃森哲报告 智能自动化不仅可以改善客户服务，也能提高工作效率。技术熟练、经验丰 富的员工不用做可以自动化的重复性任务，而是有时间来完成更高质量的工 9 作，专注于需要人工服务或手动操作才能完成的任务。这一转变也会使得他 们的工作变得更加有趣。 多家企业已经将智能决策应用于保险流程。比如，南非的 Santam 保险公司 利用预测分析和机器

智能的融合提供了新的视角和可能性. 文献 [19] 将 上述在大规模数据集上进行训练并能适应广泛任务 的模型统称为基础模型, 意即可作为大量下游任务 训练基础的模型 (目前一般认为基础模型即大模型, 后文将不对二者作区分). 由于涉及到物理环境, 机 器人深度学习模型往往面临数据获取难度大、训练 的模型泛化性差的困境, 传统机器人往往仅能处理 单一任务, 无法灵活面对复杂的真实环境. 而基础 模型用来自互联网的大量文本、图片数据进行预训 SEE-Splat 和 Grasp-Splat. ASK-Splat 是一个 3D 场景表示模块, 利用 CLIP 模型的视觉−语言特征 和 VRB (Vision robotics bridge) 模型的抓取可操 作性, 为机器人任务提供了几何、语义和可操作性 理解; SEE-Splat 则采用实时场景编辑、3D 语义遮 罩和填充技术来可视化机器人交互导致的物体运 动; Grasp-Splat 是一个抓取生成模块 实验 表明, 相比于依赖预训练视觉语言模型或仅采用端 到端视觉运动控制而忽视技能模块的方法, KITE 在演示数据较少或相当的情况下训练效果更优. CoPa[96] 通过部件空间约束实现通用机器人操 作. 该框架利用大规模预训练模型中蕴含的常识知 识来指导机器人在开放世界场景中的低层次控制. 在运动规划阶段, 首先将识别出的关键部件简化为 几何元素表示, 如将细长部分建模为向量, 而将其 他部分建模为表面

达的推荐和解读 Bengio Y, Hinton G, et al. Managing ai risks in an era of rapid progress[J] 图灵奖获得者一作论文的引用评价 OpenAI 研究员 Lilian 和 Akhaliq 的推荐和解读 英伟达 GEAR Lab 主任 Jim Fan 的推荐和解读 Many of that can plan, act in the world, and pursue goals[1] • 学术界、开源社区和工业界影响力： • 图灵奖获得者 Bengio 和 Hinton 一作论文引用： HuggingGPT 智能时代一直没有出现像 Windows 、安卓 /iOS 这样真正的操作系统——能够为用户提供信息系统入口 / 界面 ， 同时 可以管理计算资源并支撑应用开发。而大语言模型 + 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 致天下之治者在人才，成天下之才者在教化，教化之所本者在学校 谢谢！ 肖俊 博士、教授、博士生导师 浙江大学计算机学院人工智能研究所 电子邮件： junx@zju.edu

Amazon SageMaker，能够大大加速智能体的开发和部 署。Azure 则在企业级应用和混合云解决方案上表现出色，特别是 其与 Microsoft 生态系统的无缝集成，适合需要与本地系统协同工 作的场景。Google Cloud 在数据处理和机器学习方面具有强大的 计算能力，其 BigQuery 和 TensorFlow 服务为智能体的数据分析 和模型训练提供了强有力的支持。 在成本方面，AWS 友好的界面和简化的操作流程。该模块应支持多种输入方式，如文 本、语音和图像，并能根据用户需求动态调整输出内容。 为确保系统的安全性和可维护性，系统架构还应包括日志管理 模块和监控模块。日志管理模块负责记录系统的运行状态和各项操 作，便于故障排查和性能优化。监控模块则实时监控系统的运行状 态，及时发现并处理潜在问题。此外，系统架构应支持模块间的松 耦合设计，便于后续的功能扩展和系统升级。 在具体实施过程中，可以采用微服务架构，将各个模块独立部 o 数据分析：为用户提供数据可视化及分析工具，帮助其 更好地理解系统输出。 该模块的输出为直观易用的交互界面，提升用户体验。 上述模块之间通过标准化接口进行通信，确保模块间的高效协 作。在实际开发中，各模块可采用微服务架构进行部署，以提升系 统的可扩展性和灵活性。同时，模块划分需结合具体业务需求进行 调整，确保系统能够满足实际应用场景的需求。 4.3 接口设计 在接口设计部

智慧党建平台解决方案 1 方案简介 智慧党建平台  以“互联网 + 云计算 + 智慧党务”为核心，融合 AI 人工智能技术， 打造集党务公开、人才管理与培养、党员发展及管理、党建工 作展示、党员考核、沟通交流等多种功能于一体的综合型党建 党务平台。  依托该平台可实现线上线下各类组织活动的开展和管理，实现 党务工作全过程留痕，助力基层党务工作平台化、数据化、规 范化管理以及党建教育常态化开展。 利用大数据技术提取信息库中的数据，对 党组织党员情况、学习数据、党务工作情 况、平台运营情况等进行汇总统计。  以整个党内生活数据为基础，进行智能分 析，提醒各项工作事务执行情况，指导工 作开展。  以图表形式直观展示应用单位党建工作开 展情况，便于展示和监督。 党建大数据中心 特色功能模块建 设 - 红黄蓝预警机制 平台功能  系统采用红黄蓝分类预警功能，实现党务工作量化指

性能需求 为确保人工智能数据训练考评系统在实际应用中能够高效稳定 运行，系统性能需求需得到充分满足。首先，系统应具备高并发处 理能力，支持至少 1000 个并发用户同时进行数据训练与考评操 作，并在峰值情况下保持响应时间不超过 2 秒。为验证此需求，可 通过压力测试模拟实际使用场景，确保系统在高负载下仍能保持稳 定。 系统在处理大规模数据集时应具备高效的计算能力。例如，对 于 100GB 源数据接入，具备实时数据采集和批量数据导入的能力，确保数据 的完整性和时效性。 数据处理层是整个系统的核心部分，主要负责数据预处理、特 征工程和数据存储。该层对原始数据进行清洗、去噪、归一化等操 作，并通过特征提取和降维技术生成可用于模型训练的高质量数据 集。数据处理层还支持分布式计算框架，能够高效处理大规模数据 集，确保数据处理的效率和准确性。 模型训练层基于数据处理层输出的高质量数据集，采用多种机 不同 角色的用户只能访问其权限范围内的数据。可通过角色基于访问控 制（RBAC）或属性基于访问控制（ABAC）实现精细化的权限管 理。同时，需对数据的使用情况进行日志记录，包括访问时间、操 作类型、操作人员等信息，以便后续的审计和追溯。 数据更新与维护是数据管理方案中不可忽视的部分。需制定数 据更新策略，确保数据的时效性和动态性。例如，对于实时性要求 较高的数据，可采用流式处理技术（如

澳新银行对 1000 名软件开发人员进行了为期六周的 AI 编程助手试 用实验。实验发现，当软件开发人员使用 AI 编程助手时，平均生产率提高 42% ，代码质量提高 12% 。开发人员的工 作满 意度也显著提高。 价值创造场景之一： AI 编程赋能开发，释放开发价 值 资料来源：《采用 AI 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究所 17 资料来源：《采用 AI 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究 的资料、意见、预测均反映报告初次公开发布时的判断，可能会随时调整。本公司对本报告所含信息可在不发 出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本报告所载的资料、工具、意见、信息及 推测只提供给客户作参考之用，不构成任何投资、法律、会计或税务的最终操作建议，本公司不就报告中的内 容对最终操作建议做出任何担保。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。 n 市

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， 字人、 虚拟空间建设等方面的核心优势，对中国国家博物馆古代中国展部分精品文物 活化展示，以联通元景大模型实现国博数字人线上讲解和互动问答，生动呈现 中华文明优秀成果。 通过文物元素属性创 作，生成民族服饰； 传播与创作中华文化 。 基于大模型创作生 成汉服、游戏、卡 牌等数字文创产品 ，并实现自定义换 脸，支持商业化互 动内容与应用。 文创大模型，助力外文局/文联发展数字文创产业

技术训练多层次神经 网络模型，并进行动态调参和优化。  交易执行模块：实现从信号生成到订单执行的全程自动化，支 持多种交易指令类型。  风险控制模块：实时监控市场风险，自动触发止损或止盈操 作，降低交易风险。 通过以上模块的协同工作，项目将构建一套高效、智能的股票 量化交易系统，为投资者提供更精准的交易决策支持，并有效降低 市场风险，最终实现更高的投资回报率。 2.1 项目目标定义 元/年）、电力消耗（10 万元/年）  风险成本：风险准备金（100 万元） 通过以上成本分析，可以清晰地看到引入 DeepSeek 技术进行 股票量化交易的总体投资规模以及各项支出的分布情况。在实际操 作中，建议根据市场状况和项目进展进行动态调整，以确保成本控 制与收益最大化。 13.1 项目成本估算 在股票量化交易中引入 DeepSeek 应用方案的项目成本估算需 涵盖多个关键方面，以确保方案的可行性和经济性。首先，硬件成 下能够迅速响应。例如，当系统检测到网络攻击或硬件故障时，自 动切换至备用系统，并启动数据恢复流程。 为进一步提升风险管理的有效性，需建立持续的风险监控与反 馈机制。DeepSeek 系统可定期生成风险评估报告，涵盖市场、操 作、合规及技术等各方面风险情况，并向管理层提供决策支持。同 时，通过反馈机制不断优化风险识别与评估模型，提升系统的预测 精度。例如，定期对历史风险评估结果与实际损失进行对比分析， 调整模型参数，确保其准确性。

大模型的诊断能力，全面分析 不同因素对生态破坏的影响，并提出针对性的解决方案，以实现生 态环境的修复与可持续发展。 2.3 生态监测的局限性 生态监测在保障环境安全和可持续发展中发挥着至关重要的作 用。然而，其应用过程中也面临诸多局限性，影响了生态监测的有 效性和全面性。 首先，传统的生态监测方法往往依赖人工巡查和样本采集，这 种方式不仅成本高昂，而且面临时间延迟的问题。监测数据的获取 ≥ ROC- AUC 描述二分类问题中模型的判别能力 0.95 ≥ 通过系统的训练与优化流程，生态环保智慧诊断系统能够以高 效、精准的方式提供决策依据，有效推动生态环境的保护与治理工 作。 4.3.1 数据标注的规范 在生态环保智慧诊断系统中，数据标注的规范化是确保 AI 模 型训练和优化质量的关键环节。高质量的数据标注不仅能够提高模 型的准确性和鲁棒性，还能降低模型训练过程中的误差和偏差。因 模式，为水资源配置提供科学依据。此外，基于多模态 AI 的决策 支持系统能够提供不同场景下的水资源管理策略，帮助决策者在确 保安全的基础上优化水资源的使用。 再者，多模态 AI 还可在公众参与水资源管理中发挥积极作 用。通过开发手机应用程序，让公众参与水资源状况报告，收集用 户的反馈和建议。这些非结构化数据结合其他监测数据，可以丰富 AI 模型的训练数据，进一步提升系统的智能水平，促进政府与公众 之间的互动与沟通。