告》。报告特邀国内知名 高校专家学者、中国大地财产保险股份有限公司、众惠财产相互保险社等共同调研并撰写完成。 《报告》通过保险、法律、医疗等相关领域常规知识问题，测试大模型的基础能力，同时针对部分主要典型的应用能力设计 了保险业务场景设定及问题，以测试大模型的实际应用能力。区别于以底层专业性能指标为评测维度的大模型评测报告， 《报告》以应用场景的视角和维度进行测评，向保险行业呈现更为实 360 科 大讯飞 OpenAI OpenAI Anthropi c Anthropi c 昆仑万 维 * 本报告实测模型包括但不限于上述通用大模型，此处只列举部分效果优异的模型版本信息。排名不分先后 5 分 : 答案较为完美，内容可在实际场景中直接使 用 4 分 : 基本可用，可在实际场景中使 用 3 分 : 调整可用，但需人工进行调整后方可使 用 2 分 受资格条件的限制。而商业保险的对象是自然人 , 投保人一般不受限制 , 只要自愿投保并愿意 履行合 同条款目即可。 5. 保障范围 : 社会保险解决绝大多数劳动者的生活保障 , 而商业业保险只解决一部分投保人的问题。 6. 资金来源 : 社会保险的资金由国家、企业、个人三方面分担 , 而商业保险的资金只有投保人保费的单一来源。 7.待遇计发 : 社会保险的待遇给付原则是保障劳动者基本生活 , 保险待遇一般采取按月支付形式

通过合理利用内部数据来源，并结合高效的采集策略，可以为 知识库的构建提供坚实的数据基础，为后续的 AI 大模型训练提供 优质的数据支持。 2.1.2 外部数据来源 外部数据来源是知识库建设中不可或缺的一部分，能够显著扩 展现有数据的广度与深度，提升模型训练的效果。首先，可以从公 开数据集入手，如政府机构、科研院所、国际组织等发布的开放数 据。这些数据通常经过严格的质量审核，具有较高的可信度和权威 术趋势到市场分析的多维度信息。这些报告通常基于大量调研数 据，能够为知识库提供最新的行业动态和专家视角。通过合法授权 或公开获取的方式，可以将其纳入知识库的范畴。 此外，互联网上的公开信息也是外部数据的重要组成部分。包 括新闻网站、社交媒体、论坛、博客等平台上的文本、图片、视频 等内容。通过合法合规的网络爬虫技术，可以采集这些平台上的公 开数据，并通过自然语言处理技术进行清洗、分类和标注。需要注 意的 录，确保每条数据在知识库中的唯一性。以下是数据去重的具体实 施方案。 首先，数据去重的核心步骤是定义重复数据的标准。通常情况 下，重复数据可以分为完全重复和部分重复。完全重复是指两条或 多条记录在所有字段上完全一致，而部分重复则是指记录在关键字 段（如标题、作者、摘要等）上高度相似，但某些次要字段可能存 在差异。因此，需要根据数据的特点和应用场景，明确哪些字段是 去重的关键字段。

从技术层面来看，当前，大模型（如 GPT、BERT 等）作为深 度学习的重要突破，为各类应用提供了强大的支持。这些大模型以 其卓越的语言理解和生成能力，正逐渐成为 SaaS 平台的重要组成 部分。企业通过先进的大模型技术，可以实现更智能的客户服务、 数据分析和决策支持。 在行业应用方面，AI 技术正逐步渗透至金融、医疗、制造等多 个领域。在金融行业，通过智能风控、智能投顾等应用，提升了风 在当前数字经济蓬勃发展的背景下，人工智能行业中的大模型 SaaS 平台作为技术创新的重要体现，展现出巨大的市场潜力和应 用前景。为了准确把握该领域的市场机会，必须细化目标市场的分 析。 首先，目标市场的主要组成部分包括大型企业、中小型企业 （SMB）、教育和研究机构以及政府和公共部门。每一个细分市场 都有其独特的需求和应用场景。大型企业通常需要强大的 AI 能力 来提升运营效率、支持决策和推动创新，而中小型企业则更关注成 中小型企业 中小型企业通常面临资源有限的问题，因此对云端 SaaS 平台 的需求巨大。这类企业需要低成本、易于使用的解决方案，以 便迅速实现数字化转型。简化的操作流程和灵活的定价模式是 吸引这部分客户的关键。  教育和研究机构 高校和研究机构在教学、科研及知识创新过程中也表现出对 AI 技术的强烈需求。这些机构需要强大的计算能力和丰富的 模型库，以支持不同研究课题和学生学习的需要，同时希望通

略，提升交易效率和收益率。项目范围涵盖从数据采集、模型构建 到策略执行的全流程，具体包括以下几个方面： 首先，数据采集部分将涵盖多源数据的整合，包括但不限于历 史股价、成交量、财务数据、宏观经济指标以及社交媒体情绪数 据。DeepSeek 将用于自动化和智能化数据的清洗、去噪和特征提 取，确保输入数据的质量和准确性。 其次，模型构建部分将利用 DeepSeek 的深度学习算法，设计 并优化量化交易模型。模型将基于历史数据进行训练，并通过回测 并优化量化交易模型。模型将基于历史数据进行训练，并通过回测 验证其有效性。DeepSeek 的自动调参功能将用于优化模型参数， 提高模型的预测精度和泛化能力。 再次，策略执行部分将依托 DeepSeek 的实时数据处理能力， 实现交易信号的快速生成和执行。DeepSeek 将监控市场动态，根 据预设的策略条件自动触发交易指令，确保交易的及时性和准确 性。此外，DeepSeek 还将提供风险控制模块，通过动态调整仓位 和止损机制，降低交易风险。 更多价值。 3.1 当前股票量化交易市场概况 近年来，股票量化交易市场在全球范围内呈现出快速发展的态 势。随着大数据、人工智能和云计算等技术的不断进步，量化交易 逐渐成为金融市场中的重要组成部分。根据国际权威机构的数据显 示，2022 年全球量化交易市场规模已超过 5000 亿美元，预计到 2027 年将达到 8000 亿美元，年均复合增长率保持在 10%以上。 这一增长趋势主要得益于算法交易策略的不断创新以及机构投资者

例，它能自动保持设定速度，但仍需人工干预转 向和刹车。 相较之下，自主化系统虽包含一定程度的自 动化，但其内涵远不止于此。它们由自主化AI驱 动，可在无需人工干预的情况下自主决策并执 行任务。例如，已在部分城市投入使用的全自动 驾驶汽车，具备自主驾驶能力，并能完全掌控车 辆，几乎不需要驾驶员介入。 8 实现自主智能供应链 实现自主智能供应链 9 The journey towards autonomy 作业流程日趋自动化，将人力 从繁琐任务中解放出来。 但是，各项决策和指令均由 人工做出。 • • 作业流程通过智能决策辅 助系统得到增强，该系统能 提供操作建议与洞察以优化 决策。 作业流程可部分实现自动化。 • • 自主化运营流程/自我优化。 AI助手支持人工进行行动规划 与生成。 • • 图2 自主化征程：一场贯穿四大成熟度阶段的真正转型 成熟度 等级定义 自主化指数 现场服务 订单到回款 客户与现场支持 图3 端到端供应链活动被划分为29项具体活动，并根据任务相似性归入9个集群 实现自主智能供应链 12 图4 大多数活动集群将在智能系统的驱动下经历重大转型， 部分集群未来将迈向高度自主化 自主化成熟度 [全球专家组观点] 预警、风险、改进 5 运营采购 8 设置、维修与切换 9 25 50 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进步以及区域协调发展起着不可或缺的作用。首先，铁 路运输具有大容量和高效率的特点，能够在短时间内运输大量的货 物和乘客。在中国这样一个幅员辽阔、人口众多的国家，铁路的角 的高效存储与处理。同时，定期的模型更新与维护也是方案的重要 组成部分，确保技术的持续有效性与环境的动态适应性。 综上所述，本技术方案通过构建高精度的三维模型、应用先进 的 AI 分析技术、提供实时监测平台，将有效提升铁路沿线的环境 管理与安全保障能力，创造现代铁路运输的智能化管理模式。 2.1 实景三维建模技术 实景三维建模技术是铁路沿线实景三维 AI 大模型应用方案的 核心组成部分，主要用于收集、处理和生成铁路沿线的三维空间数 应用至关重要。这些算法不仅提升了数据处理的效率，也为实际的 安全监测和管理提供了强有力的支持。以下将详细讨论若干关健的 人工智能算法及其在铁路沿线的具体应用。 首先，图像识别和处理算法是铁路沿线监测的重要组成部分。 通过计算机视觉技术，监控摄像头捕获的图像可以被自动化分析， 从而识别出潜在的安全隐患，如轨道上的障碍物、设备损坏、人员 异常活动等。这些风险可以通过卷积神经网络（CNN）进行有效的 识别与分类，提升检测的及时性和准确性。

类方法也为后续的迭代开发和功能扩展提供了明确的方向。 3. 技术选型 在技术选型部分，我们需要综合考虑系统性能、开发效率、可 维护性以及未来的扩展性。首先，选择编程语言时，Python 由于 其丰富的生态系统和高效的科学计算库（如 NumPy、Pandas、Scikit-learn）成为首选。对于需要高性能计算 的部分，可以考虑使用 C++或 Rust 进行优化。在框架选择 上，TensorFlow 可以缩短学习曲线，提高开发效率。同时，建议在项目实施初期进 行小规模测试，评估不同云平台的性能和成本效益，从而做出最佳 选择。 4. 系统架构设计 在开发 DeepSeek 智能体的系统架构设计时，首先需要明确系 统的核心组成部分及其相互之间的交互方式。系统架构应采用模块 化设计，以确保各个功能模块的独立性和可扩展性。以下是系统架 构设计的关键要素： 首先，系统的核心模块包括数据处理模块、模型训练模块、推 理引擎模块 去噪和标准化处理。 o 数据存储：将预处理后的数据存储至分布式数据库或数 据仓库中。 该模块的输出为高质量的结构化数据，供后续模块使用。 2. 模型训练与优化模块 该模块是智能体的核心部分，负责构建、训练和优化深度学习 模型。其功能包括特征工程、模型选择、超参数调优及模型评 估。 o 特征工程：通过 PCA、LDA 等方法进行降维，或通过特 征组合等方法提升模型性能。 o 模型训练：支持多种深度学习框架（如

毫秒，以确保客户在使用银行服务时能够快速获得 反馈。为了实现这一目标，可以通过优化模型结构、采用分布式计 算以及使用高性能硬件（如 GPU 或 TPU）来加速推理过程。 数据处理能力也是性能需求的重要组成部分。银行系统中涉及 大量的交易数据和客户信息，系统需要能够实时处理和分析这些数 据。具体来说，系统应具备每秒处理至少 10 万条交易记录的能 力，并能够在毫秒级别完成数据的存储和检索。同时，系统需支持 计，主要包括数据层、模型层、服务层和应用层。数据层负责存储 和处理银行系统中的各类数据，包括客户信息、交易记录、风险数 据等，采用分布式数据库和云存储技术，确保数据的高可用性和高 效访问。模型层是核心部分，部署了 Deepseek 大模型，通过大规 模预训练和微调，实现对银行业务的智能化处理，如风险评估、客 户行为分析、智能客服等。服务层提供 API 接口，与银行现有系统 无缝集成，支持多种业务场景的调用，确保模型的高效运行和实时 性。 o 监控系统资源利用率，包括 CPU、内存和网络带宽，确 保模型在高负载下不会导致系统资源瓶颈。 4. 安全测试： o 进行渗透测试，识别和修复潜在的安全漏洞，特别是涉 及敏感数据的部分。 o 验证模型是否符合银行的安全标准和法规要求，如 GDPR 和 PCI DSS。 5. 合规性测试： o 确保模型的输出结果符合银行业监管要求，如反洗钱 （AML）和反恐融资（CTF）规定。

目 前，许多城市面临着重度的雾霾天气，河流湖泊的水质下降，生物 多样性遭受威胁。 在我国，部分地区的环境质量仍然处于较低水平。以 PM2.5 为例，京津冀地区的平均浓度长期超标，导致当地居民健康风险增 加。根据 2022 年发布的《中国环境状况公报》，90%的城市空气 质量未达标，其中大部分是因为二氧化硫、氮氧化物和挥发性有机 化合物（VOCs）的排放过多。水体污染问题同样严峻，许多河流 缺乏统一的生态监测平台，数据分散在不同部门和系统之间，导致 信息孤岛现象。这不仅增加了数据整合和分析的难度，也影响了对 生态环境的整体把握。 此外，监测设备的精度和可靠性问题也是不可忽视的局限性。 部分设备受到环境条件的影响，可能出现数据偏差或故障，从而影 响监测结果的准确性。这种不确定性可能会对生态环境的管理决策 产生负面影响，进而影响生态保护效果。  人工巡查和样本采集成本高、时间延迟； 通过这些具体措施，图像模态将为生态环保智慧诊断提供强有 力的支持。在未来的生态监测与评估中，图像模态数据将发挥不可 或缺的作用，有效促进可持续发展目标的实现。 3.2.2 文字模态 文字模态是多模态 AI 大模型中的一个重要组成部分，主要涉 及对文本数据的处理与理解。它可以涵盖自然语言处理（NLP）和 信息提取等多种任务，为将不同模态的信息进行有效整合与分析奠 定基础。文字模态不仅可以用于语义理解，还能够支撑知识表示和

应急管理体系和能力是国家治理体系和治理能 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 内。隐性知识通过职业训练和经验积累而在工作中 获得，存在个体的头脑中或某个特定的组织环境中， 较难被机器获取和理解。应急管理知识属于典型的 跨学科知识，为解决应用情境中的问题而生，因此， 其知识默会的部分要比能言明的部分更为重要[25]。 传统知识管理模式是建立在知识的结构化符号 表示之上[11]，这也导致当前信息系统的知识库主要 关注那些可以编码的显性知识，而隐性知识因无法 符号化表示则难以建模。如表 1 大语言模型应急大脑以大语言模型技术带动知 识管理机制的创新，促进知识资源在应急管理系统内 的整合、优化和利用，实现系统智能化发展的突破。 概念模型如图5所示，由以下4个部分组成：应急知识 库系统，感知系统，思维系统和人机交互系统。知识 流将这4个部分有机整合在一起，形成智慧应急的内 核，支撑包括监测预警、社会动员、监管执法、救援 处置、决策指挥等应急管理全过程业务系统。 图5 基于大语言模型应急大脑概念模型