华农财险 全流程数字化研发管理实践 李翔 华农保险技术中心总经理 www.top100summit.com 李翔 华农保险技术中心总经理 “ 12年互联网从业经验 8年自主创业 4年金融保险行业 从19年从0到1按照互联网模式组建了研发团队，逐步建立起了科技团队的数字化管理 体系，对研发流程进行全流程数字化监控和管理，不断提升人员产能，提升研发效 率。 ” 讲师简介 www 持续巩固轻资产优势 www.top100summit.com 数 智 华 农 2 . 0 经营决策 数字化 客户经营 互联化 销售运营 智能化 管理流程 精细化 产品风控线上化 全 面 打 造 数 智 化 运 营 决 策 中 心 数字化对保险的改变已成必然趋势 数字化转型是华农优势，也决定华农未来 自上而下 总分公司 协同发展 建设数智华农，引领重构核心业务价值链 www 为行业科技破局实现差异化高质量发展，提供生动详实的参考样板 • 联合分子实验室发布华农保险科技三年白皮书 • 首次实现对保司的科技能力输出 www.top100summit.com “天仪”全流程数字化管理协作平台 显著提升研发管理质量效能 全流程数字化闭环管理 • 实时采集：监控研发流程中需求、开发、测试、验收、上线等14个关键节点 • 智能决策：建立13个标准指标，涵盖开发延期率、需求变更率、上线延期率和缺陷率等，覆盖了全部40+个项目

回顾更新：2025全球人形机器人量产现状 & 2030展望 3. 聚焦思考：2025全球人形机器人企业能力评估模型 4. 假设展望：未来3-5年各类画像企业成长曲线、商业模式 5. M2具身智能研究院 - 赋能具身智能全产业链企业持续增长 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 人形机器人产业链出海现状（上游零部件） 无框力矩电机、谐 生产组装 本地化 供应链 本地化 产品研发 本地化 公司治理 本地化 Step 1 Step 2 Step 3 Step 4 Step 5 究其根因，在于企业的本地化深入程度 大型外企深入全流程，中小企业多止步于Step2生产组装 企 业 市 场 表 现 本地化进程 … 人形机器人 整机 过去10年，外企在中国市场的表现“两极分化” 大型外企信心与市场表现持续增强 大型外企 （如专精特新小巨人）等 ▪ 市场逐渐饱和：大型外企市场表现稳定、结构性领先 ~2015 中小外企 时间 2016 2024 2025+ … · · 机器人零部件 光伏、锂电 大型外企：全流程本地化 中小外企：止步于生产组装 电气设备/3C For Roundtable M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved

澳门财政局：澳门“智慧财政”平台 深圳市政务服务和数据管理局：深圳市数智化底座 深圳市宝安区政务服务和数据管理局：宝安政务大模型 第七次人口普查：国产数据库支撑14.1178亿人普查 上海银行：国产数据库实践 四川银行：全栈自主创新云原生平台建设项目 中信建投证券：国产数据处理分析体系 瑞众保险：融合创新云和团险核心业务数据库去O 南方电网：云数底座&连接协同助力数字电网 鞍钢集团：国产分布式数仓项目 中国五环工程有限公司：“智改数转”项目 一方面，国产数字化升级正在通过底层技术的自主创新，为人工智能 和数字化转型提供坚实基础：国产云基础设施，为智能计算提供算力 保障，国产操作系统、数据库和中间件，支持AI训练、推理和部署， 全栈国产软件生态，确保数据安全和系统可控，为智能应用提供可靠 环境；另一方面，国产数字化升级正通过与政府、金融、企事业单位 发展所需的数字化转型高度协同，显著提升各领域的效率，这包括了 流程智能化 发展必须 依托自主创新的产业链与健康可持续的生态体系。正因如此，国产数字化升级越来越成为智能化发展的基石，并致力于为人工智能产 业营造更可靠的支撑。与此同时，融合创新相关产业链也正在加速人工智能全产业链的成熟与升级，协同推进AI技术创新与商业化应 用进程。 实践也证明，国产数字化升级与智能化深度融合已经在多个领域落地。以深圳市为例，在推进数字政府建设过程中，在政务信息化中 引入大模型助力

基本原理不同，很多经典互联网的发展模式和技术都无法直接借鉴过 来。现阶段不论是底层的硬件技术，如量子门操作速度和保真度、量 子纠错和量子存储时间等，还是上层的量子互联网体系架构，如运行 模式和协议栈，都不成熟。这也导致在量子互联网的研究中还面临很 多新的问题和挑战。 本白皮书首先简洁地介绍和梳理量子互联网相关的基本原理和 II 技术，包括部分量子信息基础知识和代表性协议等。随后介绍量子互 30 2.2 量子中继及其分类....................................................................33 2.3 量子互联网协议栈....................................................................37 三、量子互联网分组交换技术............... 作系统，整个电脑也无法有效展现出其最好的算力。而对于互联网来 说，协议栈就像是一个操作系统，协调着整个网络的运行。因此量子 互联网协议栈的研究也必不可少。而协议栈的具体架构会受到各层协 议和技术的影响，比如网络运行模式和量子中继的类型就是很重要的 因素。本书主要关注量子互联网体系架构等方面的研究，所以会主要 聚焦于网络运行模式和协议栈等方面的内容。接下来会介绍量子中继、 协议栈和量子数据交换等内容。更多关于量子互联网内容可参考文献

01 鲲鹏原生开发的 机遇和挑战 鲲鹏计算产业聚焦计算架构创新和开源基础软件的研发，致力于推动鲲鹏生态发展。 通过战略性、长期性的研发投入，吸纳全球计算产业的优秀人才和先进技术，持续 推进全栈计算技术的创新发展，加快构筑面向多样化计算的全球开源体系与产业标 准。基于“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的策略推动鲲鹏计算产业发展。 目前，鲲鹏软硬件联合创新已覆盖国计民生核心场景，主流伙伴核心应用已迁移到鲲 鲲鹏原生开发能力介绍 3.1.1.3 鲲鹏 BoostKit 应用使能套件 1) 鲲鹏 BoostKit 应用使能套件简介 鲲鹏 BoostKit 应用使能套件，基于鲲鹏硬件、基础软件和应用软件的全栈优化，提供高性能开源组件、基础加速 软件包和应用加速软件包，使能应用极致性能，其针对大数据、分布式存储、数据库、虚拟化和 ARM 原生等场景 进行了深度优化鲲鹏架构特性，如内存管理、计算调度等方 高性能开源组件 + 参考实现 数据亲和：数据全处理流程负载优化 大数据 算法加速库 OmniRuntime 特性 分布式存储 智能预取 自研压缩算法 数据库 可插拔 在线向量化分析引擎 机密计算 TrustZone 套件 BoostKit 场景化应用 应用加速软件包 参考 实现 基础加速软件包 高性能开源组件 基础软件 鲲鹏硬件 全 栈 优 化 大数据 分布式存储 数据库

CONTENTS 目录 超节点发展报告 02 当我们站在人工智能大模型技术飞速发展的十字路口，一个清晰的趋势已然浮现：大模型正沿着 “规模定律”不断演进，从预训练扩展到覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程，其参数与集群 规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器集群架构在这场变革中瓶颈愈发明显。千亿级模型一次梯度同步产生的 TB 级数据 让传统以太网带宽难以承受；同时，伴 、高效供给的均衡系统，即对高带宽、低时延 的数据传输能力提出了刚性要求。在这一理论指导下，人工智能大模型正沿着“规模定律”的路径， 从单一的预训练环节，扩展为覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程 。这一全流程的扩展，不仅 全面提升了模型的智力水平，也顺理成章地将基础设施的挑战从过去的“纯算力”问题，升级为“算 力 × 数据供给 × 系统编排”的综合性工程难题。 趋势一：基础模型竞赛——参数与集群规模的“双万”跨越 行策略。训 练集群的总规模（卡数）是数据并行（DP）、张量并行（TP）、流水并行（PP）和序列并行（CP） 等多种并行维度的乘积。随着集群规模增大，单纯扩大数据并行（DP）维度会受到限制。因为在全 局批次大小（GBS）固定的情况下，增加 DP 会减小每张卡的微批次大小（Num_BS），导致计算 效率降低（产生 Bubble）。为了继续扩大集群，必须增加张量并行（TP）、流水并行（PP）和序

AI对传统运维的影响 �.� AI在运维实践中的挑战 �.� 运维应当如何拥抱AI 第二章：稳定可靠运维面临的挑战 �.� 数据快速增长挑战 �.� 需求、逻辑实现不可控挑战 �.� 复杂技术栈挑战 �.� 应急体系建设挑战 �.� 数据安全、合规挑战 第三章：可靠运维服务体系能力建设分析 �.� 建设自主可控的运维团队 �.�.� 具有团队建设预算 � 挑战。机遇方面，自然语言交互让非 技术人员也能便捷操作数据库，智能诊断与预测式运维将被动故障处置转化为主动风险防控，自 动化部署与调优大幅降低人工成本。挑战方面，AI幻觉导致的准确性风险、多技术栈（尤其是国产 数据库与云架构）带来的管理复杂度、数据爆炸式增长对灾备能力的更高要求，以及数据安全合 规的刚性约束，对运维体系提出了更高要求，传统运维模式已难以应对。 在此背景下，ITPUB联合福 据库自主可靠运维》 白皮书，旨在为企业提供一套兼具前瞻性与实践性的运维指南。 白皮书从智能化运维发展趋势切入，剖析AI对运维模式的重塑与落地挑战，展望智能运维发展趋 势。系统梳理数据增长、技术栈复杂、应急体系建设、安全合规等核心痛点。结合福建海峡银行和 腾讯云数据库实践，梳理出从团队建设、权责制度、可观测体系、标准化流程、应急预案、知识库沉 淀六大维度，构建可靠运维服务体系的能力框架，呈

的普及把网络应用扩展到移动视频、移动多方会议、实时定位、传感器智能协同 等；云计算则重新定义了计算资源的获取和使用方式，降低了用户数据处理和存 储的成本，大大缩短了应用建设周期。这一时期，互联网应用层协议栈经历了重 要演进，如 HTTP/2（2015 年）、QUIC（2012 年提出，后成为 HTTP/3 基础） 等新协议的出现，旨在解决传统 TCP/IP 在高延迟、移动环境下的性能问题。 随着全 。 3. 可验证凭证与信任框架（Verifiable Credentials + Trust Graph） 可验证凭证技术基于 JSON-LD 或 JWT 格式构建机器可读的权威声明。其 技术栈包含凭证签发（Issuer）、持有（Holder）和验证（Verifier）三个角色， 通过数字签名链实现端到端验证。进阶方案如 zk-SNARKs 支持凭证属性的选择 面向 Web3.0 的数字实体互联白皮书 计能力，形成可扩展的分布式信任体系。 4.隐私增强技术（Privacy-Enhancing Technologies, PETs） 隐私保护技术栈采用密码学前沿方案实现数据最小化使用：零知识证明系统 （如 zk-STARKs）通过非交互式证明实现无信息泄露的验证；全同态加密（FHE） 允许在加密数据上直接计算（如 IBM HELib）；安全多方计算（MPC）通过秘 密分割技术实现多方联合分析（如 SPDZ

段，应该建设什么样的运维体系适配业务的发展， 包含运维流程规范、运维组织、运维业务、运维知 识库、运维平台、运维安全等多个方面，帮助政企 实现从当前运维体系向现代化运维体系的升级。 平台运维现代化 云平台技术栈的快速增长给云平台运维带来巨大挑 战，这些挑战涉及日常运维、主动预防以及故障恢 图1.1 混合云现代化运维顶层设计参考架构 运维体系 现代化 统一化 运维体系 运维体系升级 IT架构演进升级 确定性 故障恢复 可用性指标构建 全链路可观测 故障感知与快恢 云网定位定界 应用运维现代化 高可用 架构设计 高可用SLA规划 应用高可用设计 高可用治理 端到端 应用运维 应用数据治理 运维故障分析 安全运维现代化 无死角 安全管控 用户授权可控制 作业过程可信赖 合规遵从高等级 体系化 租户安全 云原生安全 全栈端到端安全 智能安全管控 混合云现代化运维设计参考架构 数据库 服务 云管理 服务 计算 服务 存储 服务 网络 服务 现代化云化架构 服务器 存储 网络 服务器 存储 网络 政务 财务 交通 政务 财务 交通 金融 制造 交通 政务 能源 全栈云服务 数据库 | 大数据 | 大模型 | 软件开发工具链 智能中间件 分布式消息 | 微服务引擎 | 分布式缓存 分布式调度 | 单元化管理 现代化基础设施 高安全 | 高可用 | 高性能

微众银行：全栈自主可控的金融级智算 AI 网络建设与实践 湖北农信：智能运维平台 四川银行：新一代工程基于云平台分布式架构下的核心系统测试实践 中国邮政储蓄银行：新核心统一查询——实时数据分析查询的分布式解决方案 中信建投证券：长尾客户普惠数智金融服务平台 安诚保险：保险客户自助服务平台 太平洋寿险：云原生 paas 平台 财信人寿：“吉小星”AI 助手——保险全链路智能增效引擎 码和杂凑算法三类：对称密码，又称私钥密码，是指加 密密钥和解密密钥相同的密码机制，常用于数据加密传 输、数据库加密存储等场景以保障数据机密性，其安全 性首先取决于密钥的安全性，其次才是加解密算法的安 全性；非对称密码，又称公钥密码，是指通信双方使用 一对不同的密钥，即公私钥对，其中公钥用于加密信息、 私钥用于解密信息的密码机制，常用于生成短期的对称 会话密钥、安全证书、数字签名等场景以实现身份验证、 套系统化的策略，即首先实现标准化，确保各项操作和 流程符合统一规范；其次推进自动化，通过技术手段减 少人工干预，提升效率和准确性；最后迈向智能化，利 用先进的人工智能技术，实现自主决策和优化，从而全 面提升智能体的综合性能和智能化水平。这一标准化、 自动化、智能化的三步走策略，是每个智能体实现高效、 稳定、智能运行的关键路径。通过三步走的策略也可以 补上数据治理的短板。 MCP（模型上下文协议）的推出为智能体的协同提