82 分（百分制）。在产品同质化严重的市场环境下，67%的客户 认为保险条款复杂难懂，理赔流程平均耗时达 5.7 个工作日。 行业主要痛点可归纳为： - 服务效率瓶颈：人工坐席日均处理咨询量约 50-80 通，高峰时段 响应延迟超过 30 分钟 - 风险管控滞后：车险骗保识别依赖人工审核，误判率高达 18% - 个性化服务缺失：标准化的产品推荐匹配度不足，转化率低于 12% - 运营成本高企：培训新人代理平均投入超 渐进式部署：优先从高频率、低风险场景（如保单查询）切入， 再逐步扩展至核保等核心业务。 通过上述应用，DeepSeek 驱动的场景化智能体可帮助保险公 司在保持合规的前提下，将服务效率提升 30%-50%，同时降低 20%以上的运营人力成本。 1.3 项目目标与预期成果 通过将 DeepSeek 先进 AI 能力与保险行业核心场景深度融 合，本项目旨在构建具备行业专业度的智能体解决方案，实现业务 提前 3 个月预测保障缺口，推动转化率提升 15-20%。 技术架构上要求实现三个关键能力：一是支持日均 300 万次 API 调用的高并发处理，响应时间控制在 800 毫秒内；二是构建包 含 50 万保险专业术语的领域知识图谱，确保回答准确率达 95%以 上；三是建立持续学习机制，每月自动更新模型参数以适配监管政 策变化。最终交付物包括可私有化部署的智能体中台系统、标准化 API 接口文档以及配套的运营监控看板。

工单转人工率 32% ≤8% Q4 2024 风险误报率 18% ≤5% Q2 2025 文档处理效率 8 页/小时 50 页/小时 Q1 2025 项目实施将分阶段重点突破三个技术难点：第一，解决金融领 域专业术语和监管政策的语义理解问题，通过构建包含超过 50 万 条金融实体知识的领域词典；第二，确保模型输出符合金融合规要 求，建立三级内容过滤机制，包括敏感词库匹配、监管规则引擎和 务 85%标准化业 务 112.5% 合规通过率 人工审核 85% 系统预审 95% 11.8% 项目实施后将产生三层价值体系：操作层实现日均处理能力从 10 万笔提升至 50 万笔，支持同时在线服务客户数从 1 万增至 5 万；管理层通过智能分析平台自动生成 20 类监管报表，管理决策 效率提升 60%；战略层构建 AI 驱动的创新业务模式，预计每年可创 标准，确保模型推理过程全程可审计、 可追溯。 风险控制方面设立双重保障机制：一是建立动态内容过滤系 统，实时拦截 99.9%的敏感信息查询；二是部署人工复核通道，对 涉及大额交易（单笔≥50 万元）的业务强制加入双因素认证。通过 测试验证，系统在压力测试下表现稳定，单节点支持 2000+并发请 求，故障自动切换时间≤30 秒。 2. 业务场景分析与需求梳理 金融银行业务接入

AI 已经在研发领域取得了令人瞩目的成果。一些机构发现，从药物发现到临床前候选阶段的时间最多可缩短 50% ，由于测试候选物的迭代次数减少和设计更优，成本也可实现类似程 度 的下降。 例如 ，重新利用现有分子通常需要三到五年的时间，而流程通过 AI 赋能后、 只需两到三年即可完成，并降低 30%-50% 的成本。 加速创新 AI 正在推动从药物发现到临床前候选阶段的全面变 革 已经证实收益 AI 8-11 5-8 5 AI 在制药领域的应用 25-40 将现有分子重新利用于靶点 5-7 -35-40 % -25-30 % -40-50 % -40-50 % -30-40 % -30-50 % 2-3 10-15 5-7 15-20 情景 企业必须考虑众多因素才能使 AI 实施真正有效。数据可得性问题众所周知，但这只是冰山一角，企业能力和监管框架也十分关键。以监管框架为例：在 节省时间、节降成本 基于 AI 的生产解决方案收 益 例如：基于视觉的自动化质量控制、手动 工作流程自动化、基于视觉的装配自动化 例如：机器参数优化以提高设备综合 效率 (OEE) 并降低能源消耗 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 例如：搭载 AI 车辆、路线规 划优化 例如：通过机器参数优化减 少废弃物料 7 AI 在制药领域的应用

年协作机器人应用场景分布（以销量计，单位：%） 48 图表 39 协作机器人主要应用行业 49 图表 40 2023-2024 年中国协作机器人下游行业分布（以销量计，%） 50 图表 41 主要协作机器人厂商出海区域 51 第一章 协作机器人市场概述 第一节 定义及分类 一、协作机器人定义 协作机器人，英文名为 Cobots（Collaborative ★★★ 3- 30kg 艾利特机器 人 ★★★ ★ ★★★★ ★★★ 3- 30kg 珞石机器人 ★★★ ★ ★★★ ★★★★ 3- 45kg 华沿机器人 ★★★ ★★ ★★ ★★★★ 3- 50kg 慧灵科技 ★★★★ ★ ★ ★ 1- 20kg 节卡机器人 ★★★★ ★ ★★★ ★★★ 1- 40kg 达明机器人 ★★★ ★ ★★★ ★★★ 4- 30kg 越疆机器人 ★★★★★★★ 5kg 埃斯顿酷卓 ★★ ★ / ★★ 3- 35kg UR ★ ★ ★★★ ★★ 3- 35kg ABB ★★ ★ ★ / 0.5- 12kg FANUC ★★ ★★ ★★ ★★★★ 4- 50kg YASKAWA / ★ ★ ★ 10- 30kg KUKA ★★ ★★★ ★★ / 3- 15kg 注：★ 的数量代表该区间内的产品负载种类数量，同一负载的系列产品不重复计算 数

7B 行业基准模型 提升幅度 文本分类 F1 值 0.923 0.781 +18.2% 实体识别召回率 0.956 0.802 +19.2% 多轮对话连贯性 4.8/5.0 3.2/5.0 +50% 其次，模型内置的风险评估模块通过分析历史理赔数据与实时 ” 信息的关联性，可自动标记高风险案件特征。例如当检测到 夜间 事故+三者车损超 5 万+驾驶员驾龄<1 ” 年 组合特征时，系统会立即 30% 的无效人力投入； 3. 数据闭环反馈：通过持续学习历史理赔 案例，每季度迭代更新风险判定规则。 该技术路径已在健康险和财产险场景完成 POC 验证，关键指 标显示人工干预率下降 50%的同时，客户满意度评分上升 12 个百 分点。未来通过集成区块链存证和物联网数据，模型还可进一步实 现理赔过程的透明化与实时化。 3. DeepSeek 大模型的技术基础 DeepSeek |———————|——————–|—————-| | 并发处理能力 | 1500 请求/ 秒 | 300 请求/ 秒 | | 端到端延迟 | 平均 320ms | 800ms | | 长文本处理上限 | 50 万字文档 | 10 万字文档 | 隐私保护通过联邦学习框架实现，客户数据在加密空间中进行 特征提取，原始数据不出域。模型部署采用容器化微服务架构，支 持动态扩缩容，在业务高峰时段可自动调配

、边缘计算等结合，将 AI 能力从云延伸至端，实现普惠智 能。 AI 应用融入更多行业，呈现百花齐放态势 5G 应用融入各行业 人工智能 大数据 云计算 边缘计算 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 58.61% 43.81% 38.01% 32.64% ICT 关键技术占比 5G 与 AI 、云等 ICT 关键技术融合水平显 著提升，催生孵化了 更加智能的应用场景， 各部门自我监督 管理标准不统一 过去 基于数字平台的智慧城管 83% 主动发现 + 机器智能补 位，提升发现问题效率 立案数量 30% 相同人力日均 处理案例数量 处置效率 同等人力成本投入 50% 运维成本 “ 五位一体” 网格化主动发现 智能感知事件 感知 数据融合高效管理 全方位监督 监察 数据融合看全局 智能分析自动派遣 分析 融合通信 一张图调度 指挥 5% 98% 75 ％ 管理效 率提升 案件 办结率 办结 时长缩短 60% 80 ％ 违规施工、 非法入侵发现率 90% 线上审批 事务处理 时长 80% 90 ％ 50 ％ 内涝事故 管网水 合格率 100% 污染扩 散面积 30 ％ 30% 新底座 新体验 新智能 新融合 新联接 新底座 新体验 新智能 新融合 新联接 智慧环保 : 全省一盘棋，构建省市县一体化智慧大环保监管体系

kW的供电需求，而 面对AI智能算力的需求，如果单机柜达到50kW，只能支持5台机柜AI集群的部署。而采用1250A 电流等级的数据中心末端配电母线，其最大载流可支持单路约866kW的电力输送（以400V三相 核算），则可以充分满足智算中心高密度机柜的电力负荷需求，单机柜50kW情况下，可以支持 单列17台机柜组成冷热通道。 下图以50kW机柜负载为例，分别体现了400A及1250A所能支持的AI集群最大机柜数 每柜配置双路电源以实现冗余，布线多通过底部架空地板或顶部线缆桥架部署。 随着数据中心功率密度持续攀升，供配电 系统面临多重挑战。 首先是可靠性要求显著提高：当前机柜功 率已从10kW、15kW提升至20kW、50kW，部 分应用场景甚至突破100kW，传统电缆在长时 间高负载运行下的安全风险持续加剧。 其次在 IT 设备迭代周期不断缩短的前提 下，系统灵活性不足：回路调整难以主路不断 电状态下灵活实施；同时，双路电源配置与加 采用数据中心末端配电母线方式由于省去了列头柜，原列头柜的位置可增加配置1个IT机柜。 一般每20个左右IT机柜配置1台强电列头柜，去掉列头柜后可增加1/20左右的IT机柜数量，按一个 机房1000个机柜为例，原需要50个列头柜，采用数据中心末端配电母线后机房IT机柜可达1050 个，每个机柜租赁费预计5万元/年计算，每年可增加收入250万元，在城市核心节点机房等空间 溢价较高的场景中，收益提升更为显著。 2.1

2040估 0 3 16 23 个人购买 租赁 低空观光 航校培训 按应用场景划分（2025–2040估，单位：十亿美元） +21% 0.4 18 104 152 0.6 50 380 980 eVTOL年销量 （单位：千台） eVTOL保有量 （单位：千台） 来源：专家访谈；案头研究；BCG分析。 注：基于年销量计算市场规模。 图8 | 中国个人飞行eVTOL市场规模 700 （~19%） 轿车 ~1,600 （~5%） MPV ~0 （~0%） ~30,000 个人飞行 eVTOL产品 个人飞行 eVTOL 产品 总计 x 100% x 100% x 50% x 0% x 0% - - ~26,000 2,900 20,700 2,100 低 低 中 高 高 186万 中国高净值家庭2 2.6万 转化销量 1.3–1 该类产品及服务在目标人群中的渗透率通常在1%–1.7%左右，进一步验证了该测算区 间的合理性。 结合供给和需求趋势分析，我们预计中高端eVTOL销量将在未来三年快速增长。预计 到2040年，年销量将达到约2.4万台，市场规模约为50亿美元。 市场分化：豪华版与入门版出现 随着市场逐步成熟，eVTOL的产品矩阵将遵循“初代验证—分层迭代”规律进一步 分化。伴随首款产品的上市，在产品发售的第五年左右，市场将会出现同类产品的豪华版

，推 动决策转向算法实时优化， 实现精准动 态风险识别。 一、在行业应用方面， DeepSeek 成效显著 制造业中，汽车设计仿真迭代加快， 零 部件参数优化从月级缩至天级，研 发周 期缩短超 50% ；医疗领域，医 学影像 检出率提升 20% ，药物研发 靶点筛选 效率突破，研发周期缩至传 统模式的三 分之一 。 DeepSeek 2 、行业重构：从效率优化到模式改 变 二、资本市场：“砸钱堆参 DeepSeek 投资逻辑彻底转变，过去资本追捧 “万亿参数 ” 的大模型竞赛，如 今聚焦 “能否落地赚钱 ”。寒武 纪、海光信息等国产算力企业利润 涨超 50% ，估值从 30 倍跃升至 80 倍，成资本市场新宠。 DeepSeek 高效算法助力国产芯片商用，性能提升，相关企业股价上涨，中下游 也 各有积极表现。资本市场投资逻辑转变，转向聚焦技术落地效能与商业变现能 、并发需求及性能目标综合规划。 模型规模与硬件需求关系 2 、算力赋能—— 基础设施升 级 注：显存需求基于 FP32 精度，使用量化技术（如 FP16/INT8 ）可降低显存占用 30- 50% 。 核心硬件 推荐部署 说明 GPU NVIDIA A100 80GB / H100 80GB 大显存 、 高带宽， 支持 NVLink 多卡互 联 （推荐训练场景） RTX 4090

近年来，医疗系统面临日益增长的服务需求与资源分配不均的 双重挑战。随着人口老龄化加剧和慢性病发病率上升，传统医疗模 式在效率、准确性和可及性方面逐渐显现瓶颈。根据世界卫生组织 统计，全球范围内约有 50%的医疗服务机构存在诊断延迟问题，而 基层医疗机构因专业人才短缺导致的误诊率高达 15%-20%。这种 现状迫切需要通过智能化技术重构医疗服务流程，实现从被动治疗 到主动健康管理的转型。 人 放长尾价值。 2. 项目背景与需求分析 随着医疗信息化建设的不断深入，医疗机构正面临海量数据处 理、跨系统协作效率低下等核心痛点。根据国家卫健委 2023 年统 计，三甲医院日均产生临床数据超 50TB，但现有系统对非结构化 数据（如影像报告、医患对话记录）的利用率不足 12%，导致三大 典型问题显现：首先，医生平均每天需花费 2.3 小时处理重复性文 书工作，门诊病历书写占接诊时间的 35%；其次，跨科室会诊因数 诊断与决策支持不足 当前医疗系统在诊断与决策支持环节存在显著短板，主要体现 在临床信息处理效率低、知识更新滞后以及个性化决策能力不足三 个方面。 临床信息处理效率低 是首要问题。医生日均需处理超过 50 份 患者病历，其中包含大量非结构化文本（如主诉、病程记录）和多 模态数据（如影像、检验报告）。传统电子病历系统缺乏智能语义 解析能力，关键信息提取依赖人工翻阅，导致 30%以上的诊疗时间