其二，简化流程。那些善于精简运营、标准化 流程的企业，将能更快地规模化应用技术，更迅 速地适应变革，并加速AI的学习周期。在当今的市 场格局中，这些无疑是一种核心的竞争优势。 我们对全球1000名企业高管的调研进一步 印证了这些关键战略举措的必要性。调研表明， 自主智能供应链正是价值创造的新高地。近三分 之二的受访企业计划在未来十年内大幅提升供应 链的自主化水平。 由此产生的财务效益十分可观。本次调研的 供应链本身具备流程驱动和数据驱动的特性，使 其成为自主化AI等技术的理想应用场景。这些技 术能够以前所未有的速度和效率协调复杂的决 策，众多供应链与技术领域的领导者对此深表 认同。 我们对1000名来自10个行业的首席级高管的 调研显示，未来十年内，近66%的企业将致力于全 面提升其供应链的自主化水平。其中更有约40%的 企业期望达到高级自主化，即由系统处理绝大多 数运营决策。 那么，这对企业员工而言意味着什么？我们 能在未来五年内实现完全自主化，这 反映了业界对技术成熟度、运营复杂性、 监管环境以及人工监督必要性的现实 考量。 来源：埃森哲2024年自主智�供应链全球调研。样本基数：所有企业（样本量=1000）。 第25百分位数 当前中位数 第75百分位数 未来五年内 主要亮点 各行业当前及未来自主化水平概览 化工 5 零售 8 生命科学 9 汽车 1 半导体 2 航空航天和国防

建工作精细化管理。 4 成功案例 成功案例  项目自推广以来，得到了客户的广泛好评，目前项目已在全国多个 地区为组织客户提供优质服务。 覆盖 31 个省、直辖市、自治区 合作 1000 多家客户 服务党员 近 1400 万人 服务党员过千万 积累了丰富经验 成功案例  是中共甘肃省委组织部为创新党建工作新模式精心打 造的省级智慧党建云平台，集学习、组织管理、交流 。作为福建省“两学一做“突出案例登上 《人民日报》头版！ 福建省党员 e 家平台 山东省党员乐 e 学平台  党员“乐 e 学”教育云平台，帮助山东省 莱州市组织部门实现了全市 60000 多个 党员，以及 1000 多个行政村的党员教 育及管理工作全覆盖。  通过大数据中心建设，震撼展示党建成 果。 成功案例 郴州烟草专卖局党建平台“浓香红”通过将线下 党建工作搬运到线上，实现全过程流程，数

，可支持多项基础业务场 景 资料来源： s1: Simple test-time scaling ，中泰证券研究所 9 模型展现出随推理时间增加准确度增加的 Test time Scaling S1 仅使用 1000 个微调示例就达到了类似 r1 的准 确度 资料来源： s1: Simple test-time scaling ，中泰证券研究 所 图表：各模型微调示例数与准确度对比 图表： s1 表现出的 承担部分基础工作， 而开发者则转向更高层次的 架构设计和业务规划，专注于更复杂、更创造性的任务， 如架构设计、算法优化或用户体验创新。 n AI 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看， 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。

大模型能力不断增长 Source: https://lifearchitect.ai/timeline/ 大模型发展迅速，参数量从百亿到万亿规模 大模型能力涌现，多个任务上性能超越人类水平 1000 Billion ）大巴和小车的速度各是多少？ （ 2 ）班主任老师追上大巴的地点 距离博物馆还有多远？ 首个将思维链显式展示的开源模型 DeepSeek-R1 的推理过 程 s1 通过在一个精心构建的小规模数据集上（ 1000 条数据） 进行微调， 并结合预算强制技术，实现了强大的推理能力和测试时计算扩展性 如何低成本实现推理模型？ Less Is More for Reasoning LIMO 假说： 在预训练阶段已经充

Deepseek 大模型时，性能需求是确保系统 高效运行和满足业务需求的关键。首先，系统需要具备高并发处理 能力，以应对银行日常业务中的大量并发请求。根据银行实际业务 量，系统应能够支持每秒处理至少 1000 次并发请求，且平均响应 时间不超过 500 毫秒。此外，系统在高负载情况下的稳定性同样重 要，需确保在峰值时段的响应时间不超过 1 秒，并避免出现系统崩 溃或服务中断。 其次，模型的推理速度直接影响用户体验和业务效 为更直观地展示性能基准的设定，以下是一个示例表格，对比 了不同负载条件下的性能指标： 负载条件 响应时间(ms) 吞吐量(req/s) CPU 利用率(%) 内存利用率(%) 低负载 50 1000 30 40 中负载 100 5000 60 65 高负载 300 10000 85 80 此外，为深入分析系统性能变化趋势，可以使用 mermaid 绘 制性能曲线图，如下所示： 通过上述性能基准的设定与测试，可以为 用情况。下表展示了在不同并发用户数下的响应时间和 CPU 使用率： 并发用户数 平均响应时间 (ms) CPU 使用率 (%) 100 200 30 200 300 50 500 600 80 1000 1200 95 3. 压力测试：在极端负载下，测试模型的最大处理能力和系统崩 溃点。通过此测试，可以识别系统的瓶颈和潜在的故障点。 4. 稳定性测试：长时间运行模型，监控其在高负载下的稳定性。

活节奏之下，国民孤独感增加，而陪伴类智能体或受益于这样的大环境。根据 GIA（Global Industry Analysts）的研究，Denny Yin 提出该行业规模预计到 2024 年增长到 1000 亿 美元，到 2026 年增长到 2000 亿美元。 情感沟通类智能体上线，收获大量用户好评。在大模型出现之前，一些利用心理学 CBT 沟通技术的产品已经在市面上广泛存在，例如 Weobot、wysa 万名用户参与，同年 9 月正式面向大众，在不到一年的时间里，积累了 250 万用户。 截止到 2023 年 1 月，Replika 的产品全球流水可以达到 200 万美元/月，在安卓系 统已累计 1000 万次下载，用户平均每天会与其中的智能体聊天 70 条左右，花费时间 2-3 小时。目前用户满意度为 92%，有超过一半的人愿意为后续产品付费。其付费模式 分为按月付款（19.99 美元），按年付款（69 tokens，2.0 版本 0.005 元/千 tokens，价格普遍比 GPT4o 更加划算，但天工 3.0 价格略贵于 GPT3.5 turbo。若按照 2000 个 input tokens，输出 1000 个 output tokens 来计算，GPT4o 花费 0.175 元（汇率按照 1:7），GPT 3.5 turbo 花费 0.028 元，天工 3.0 模型花费 0.030 元，2.0 模型花费

分钟，系统可用性达到 99.9%以上。为此，需 采用分布式架构和负载均衡技术，避免单点故障的发生。 其次，系统性能需满足大规模数据处理的需求。在峰值时段， 系统应能够同时支持至少 1000 个并发用户，数据处理速度应达到 每分钟 1000 条记录的吞吐量。响应时间方面，普通查询操作应在 2 秒内完成，复杂分析任务不超过 10 秒。为达成这一目标，需采 用高性能存储设备和优化的数据库查询算法。 安全性 在不同环境下均能 稳定运行。 2.2.1 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 理能力进行量化评估。例如，在不同并发用户数下测试系统的响应 时间，记录关键指标并生成性能报告：  并发用户数：100，平均响应时间：0.5 秒  并发用户数：500，平均响应时间：1.2 秒  并发用户数：1000，平均响应时间：2.8 秒 安全测试则需重点关注系统的数据加密、权限控制、漏洞防护 等方面。通过模拟攻击场景，如 SQL 注入、跨站脚本攻击 （XSS）、拒绝服务攻击（DoS），评估系统的安全性，并生成安

智能助手在长上下文窗口技术 上再次取得突破，上下文长度由20万字提升至200万字。在大模型竞争极为同质化的当下， 更长的上下文长度处理能力，或将引领大模型进入差异化竞争阶段。紧接着，3月22日，阿 里宣布通义千问开放1000万字长文本能力。 显著提升的长文本处理能力，允许模型在处理长文档、对话历史或复杂语境时保持连 贯性和理解力。但是，增加上下文窗口也意味着模型的计算量和内存需求将大幅增加，因 此在实际应用中必 作目标 与任务，不仅重申了提升标准与产业科技创新联动水平、制定新标准、推动标准实施等目 标，还提出了加强国际标准制定的国际合作，旨在促进人工智能产业的全球化发展。预计 到2026年，将有超过1000家企业参与到标准的宣贯和实施推广中，标准服务企业创新发 展的成效将更加显著，同时我国在国际标准制定中的参与度也将大幅提升。 2024年9月11日， 《国务院关于加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意 出台人工智能政策，包括鼓励平台企业运用生成式人工智能，将生成式AI技术充分应用于 电商领域、长视频领域、医疗领域等。举例来说，北京设立1亿元支持AI发展，上海推进高质 量计算基础设施建设，深圳设立1000亿元AI基金等，各地形成了激烈的“政策竞赛”。 2.2.1.2.1 地方政策 �� 在北京出台政策方面，4月27日，北京市发展改革委在2024中关村论坛年会上发布了 《关于加快通用人工智能产业引领发展的若干措施》。

ASR 转文本后进入文本处理流程 模型架构设计 核心采用微调后的 DeepSeek-R1 审计大模型，其分层架构如下： 其中财务异常检测模块包含三个并行子网络： - 规则匹配子网：加载超 1000 条审计准则（如 GAAP/IFRS 条款） - 时序分析子网：使用 LSTM 检测科目余额异常趋势 - 关联分析子网：构建图神经网络追踪资金流向闭环 系统集成方案 通过 REST API 时任 务批量执行（如每日 0 点至 6 点）。 监控指标 部署 Prometheus+Grafana 监控以下核心指标： - API 平均响应时间≤200ms - 消息队列积压告警阈值=1000 条 - 数据库 QPS 峰值预警线=15000 该方案已在某会计师事务所年审期间验证，成功支撑日均 12 万次审计请求，峰值并发量达 2300TPS，任务平均处理时间从原有 系统的 8.7 建统一的审计数据湖。例如，某制造业客户通过以下字段映射实现 数据标准化： 原始系统字段 标准化字段 校验规则 FICO_AP_AMOU NT payable_amount 数值范围(0-1000 万) HR_ROLE_ID access_role 枚举值(1-5 级权限) PROCURE_APPR OVER approver_employ ee 与 HR 系统人员 ID 交叉验

、江苏阳光以法人股 3500 万股向中国 农 业银行江阴市支行贷款 4200 万元， 并向 江阴支行提供质押担保 3 、江苏阳光为控股子公司宁夏阳光硅业 有限公司提供担保 4 、海润光伏用价值 1000 万元房产为江 苏 阳光向中国银行江苏分行提供连带责 任担 保 案例：某国有银行企业风险预警  担保关系 担保关系识别 用智慧发现信息价值 Discover information