提高人类和机器 的能力，使之远远超出了它们各自工作时的能力。 而人工智能的实际应用则要更进一步，它意味着结合智能技术和人类智慧， 并应用于商业的每一个流程，帮助企业解决最复杂的挑战，开辟新市场或者 创造全新的收入来源。 如果保险公司将人工智能重点应用于人力资源、工作流程和数据管理方面， 那么他们将从中获得最大效益。 在保险公司面临巨大压力之际，人工智能领域正在取得飞速进展。竞争变得 、定价、承 保等方面的决策提供信息。 保险公司应该不仅仅关注自己的数据集，还可以关注外部或公共的数据集， 才能实现持续的增长，开辟新的收入来源，推动商业模式的创新。 人工智能将帮助保险公司从大数据中获得更丰富的洞察力，甚至可能开辟新 的收入来源。55%的保险公司预计，利用人工智能进行数据分析，会给他们 带来额外的效益。52%的保险公司预计，人工智能可以帮助他们增加收入。

效优化的智慧运营 体系。同时，智能超表面、通感算融合、大语言模型、深度学习、图智能、智简 通信、量子通信等新一代信息技术的探索应用，为专网注入了前所未有的进化动 能，为突破传统瓶颈、开拓新场景开辟了广阔空间。本白皮书与案例集基于国家 政策及国内外专网发展情况的梳理，系统解构专网落地方法论：从性能指标、架 构选型 （独立/混合/虚拟专网），到智慧运营平台构建、新兴技术赋能运营创新， 旨在为产业提供可复用的实施框架。

斯·帕斯卡开发了一种按时穿过巴黎街道的马车 系统。1825 年，英国戈尔沃斯·格尼公爵制造出 世界上第一辆装有蒸汽发动机的公交车。1895年， 德国奔驰公司制造出第一辆装有汽油发动机的公 交车。1910—1925 年间，美国最早开辟了多条用 于连接没有铁路地区的长途公共汽车线路。天津 是中国城市公交的发源地。天津电车电灯股份有 限公司是中国内陆城市中最早出现的城市公交运 输企业。1904 年 4 月 26 日，该公司投资兴建了中 便捷性、舒适性、安全性都提出了更高要求。打 造多层次高品质的公交服务系统，特别是针对 “一老一小”设计“适老化车型”“学生定制”公 交方案，实现日益多元化、精细化、便捷化的公交 服务，为公交优先的“大战略”开辟便捷服务民生 的“小场景”，从而满足人民群众多元化出行需求。 3.2 现代公共交通系统转型发展理念 3.2.1 服务理念转变：从重设施到重服务 公共交通作为典型的公共产品，随着人民日益

行业研究|行业深度研究 级精度，也就是从头计算的精度水平。这不仅大幅提升了模拟的准确性，还打破了传 统经典模拟中为防止体系崩溃而设置的人为约束，让模拟结果更贴近真实的生物体 系，为分子动力学模拟开辟了全新路径。 图表8：AI 2BMD 系统流程示意图 资料来源：《Ab initio characterization of protein molecular dynamics with 流程。在 AI 模型的支持下，可 以对材料组分空间进行全局求解，筛选出最佳的材料候选，最终通过现实实验验证， 显著减少了实验次数。AI 的引入使材料研发更为科学、系统，为绿色材料的可持续 开发开辟了新路径。 请务必阅读报告末页的重要声明 27 / 29 行业研究|行业深度研究 图表28：技术驱动加速发现周期 资料来源：《Accelerating materials

协作、创新资源优势互补。 （三）大力发展新兴产业和未来产业。习近平总书记指 出，要引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质 生产力。当前，各国抢占科技制高点、争夺产业主导权的竞 争加剧。要主动作为，开辟新领域、制胜新赛道，建议：一 是建立技术预见机制。加大对发达国家科技发展战略、全球 顶尖咨询机构权威报告、全球高价值专利等的分析力度，加 强对战略性新兴产业和未来产业战略规划、预见预测与发展

R1在展现卓越推理能⼒同时，训练和推理成本极低 BERT BERT在文本分类、命名实体识别等 语言理解任务表现出色。也是医疗AI 小模型年代主要技术路线 “大数据、小算力、专用决策” GPT 为内容创造和自动推理开辟可能性 “大数据、大算力、通用模式” 基于DS-v3构建推理模 型，通过强化学习提升推 理能力，且训练成本极低 AI技术演变路线 5 理解Chatgpt,J⼀个AI领域的“⼯程奇迹” Chatbot：

二是拓宽企业融资渠道。数据资 产可作为担保物获得融资，也可 通过证券化方式实现数据资产价 值提前变现。 三是促进数据要素流通交易。数 据资产化后，电商平台可通过数 据交易场所，合法合规地进行数 据产品交易，开辟新的收入来源。 - 18 - 数据资产化：产业互联网具有先发优势 在产业互联网领域，数据资产化实践已率先开启。企业通过将数据资源确认为无形资产或存货，把过去看不见、摸不着的数字化能力 和资源， 中心到价值创造的转变。在具体的行业实践中，产业龙头和产业互联 平台依托其深厚的行业认知和场景积累，通过数据治理、AI赋能与资本认可，构建“数据-资产-价值”闭环，不仅优化财务报表，更 通过交易与服务开辟新增长曲线，重塑企业估值逻辑，将数据资源转变为推动自身乃至整个产业升级的数智服务。 数据成本资产化 将历史数据治理投入转为资产负债表 上的“数据资产”，优化企业资产结 构。 数据资产价值化 基于人工智能（如产业大 优化燃烧参数。 对内降本增效：该系统使吨钢天然气消耗降低8%，年节省能源成本超亿元。 对外赋能增值：宝钢将能效优化算法、工艺参数模型进行封装，开发成工业APP 或解决方案，向行业内外的制造企业输出，开辟了数据资产交易增长曲线。 宝钢股份：“工业数据”驱动“绿色资产”双循环 • 从卖产品到卖服务：通过根云平台连接全球超过百万台高价值设备，获取运行参数/工时/故 障代码/地理位置信息等数据流；通过

挽回直接经济损失 246 亿元 • 获得部省领导批示 5 件 • 央视《新闻联播》点赞 • 工信部优秀案例 ，全国推广 56 技术模式创新：首个产业链垂域大模型 iChainGPT 为产业智能化服务开辟新模式 服务模式创新： 通过线上线下相结合的 方 式，提供产学研精准合作一站式服务， 打 通了四链融合落地最后一公里 应用实例：市域四链融合决策应用实践 • 构建四链融合指数 •

基因组合成 基因组编辑 微生物组或群落的设计 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 14 资料来源：《人工智能在合成生物学的应用》 - 李敏等，中国科学院，国海证券研究 所 人工智能开辟合成生物学发展的新道路 21 世纪以来 ，人工智能与合成生物学交叉研究驱使元件工程 、线路工程 、代谢工程 、基因组工程等领域取得了一些代表性的进展 ，并使许 多具备 鲜明领域交叉特色的创新研究手段和理论得以成功运用 2018 一 2021 年 为相对 高速发展阶段 ，人工智能在元件工程 、线路工程 、代谢工程 、基因组工程等领域均崭露头角 。这意味着 ，人工智能开始有效地解决合 成生物学各 子领域的技术难题 ，开辟合成生物学发展的新道路。 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 15 图表： 2005-2021 年人工智能应用于合成生物学的代表性进 展 资料来源：《人工智能在合成生物学的应用》 - 李敏等，国海证券研究

Plan利用GPT-3将任务描述解译为抽象行动序列，通过状态空间嵌 入增强分层强化学习智能体的泛化性能。LOFT、T-EBM等模型实 现语言指令到控制策略的端到端映射。在模仿学习方向，视觉-语言 模型开辟新路径。CLIP-ASAP融合CLIP语义编码与因果语言建模， 基于视觉观察与语言指令预测关键动作帧，支持复杂技能的长时程学 习。当前挑战聚焦于实时计算效率、极端环境鲁棒性及决策可解释性 三大