虚拟电厂 2 分布式源网荷储 3 智慧能源单元 4 电力气象 目 录 Contents biaoti 数字拥抱能源 点亮绿色世界 2015 年 ， 国家发改委出台《关于促进智能电网发展的指导意见》 ， 明确了需进行创新虚 拟电厂商业模式 ， 并率先于江苏试水邀约型虚拟电厂 ， 出台季节性尖峰电价政策 的国家之一。 目前约有占高峰需求的 6% 的需求侧资源参与其中 ， 业务主要基于跟踪 电 力价格、 电力政策的动态变化降低用电负荷或获取用户侧手中的储能来进行。 虚拟电厂 数字拥抱能源 点亮绿色世界 国外虚拟电厂实践案例 国内虚拟电厂实践案例 biaoti 实现可调节负荷、 分布式电源、 储能等资源的特征分析和多能 互 补 ，推动参与需求响应、 辅 助服 务及电力交易。 实现分布式电源及负荷资源的广 泛接入和远程调控 ，提高资源管 理水平。 促进源网荷协调互动 ，助力新 型 电力系统建设 ，促进各类资 源科 学配置 灵活调节 ，促进清洁能源就地 消 纳 ，推动区域能源供需平衡。 数字拥抱能源 点亮绿色世界 虚拟电厂建设目标 biaoti 准入条件满足情况 接入方案 虚拟电厂外特性 虚拟电厂档案 响应信息 准入审核结果 执行认定结果 出清结果 结算信息 注册信息 报价信息

DeepSeek 如何影响银行业 通义智能 PPT 张鲲 conten t目录 01 DeepSeek 为何一夜之间爆火？ 02 银行拥抱 AI 的常见误区 03 DeepSeek 如何重塑银行业？ 04 行业影响：缩小技术鸿沟，推动生态变革 05 挑战与未来展望 DeepSeek 为何一夜 之间爆火？ 01 低门槛优势：大幅降低使用 / 注册门槛， AI 平民化 使用成本低 无脑贬低，毫无技术 含量，蒸馏抄作业。 • 甚至拿汉芯来比，又 是一地鸡毛 • 拿一些偶尔出现的幻 觉和 bug 来完全否 定之。 典型 误解 银行拥抱 AI 的常见误 区 02 银行拥抱新技术误区——为 AI 而 AI 银行拥抱新技术 误区 人无我有 人有我优 不管有没有用，先得有 解不解决问题先不说，新 闻稿先发 照猫画虎 脱离实际 看到他行案例或者供应商 方案，直接复制到本地，

，在 战略上高度认可 ，并确定未来一年在转型支出上增加投入 ，且供应商的选择更关注产品 及服务的实用性； 另一方面则是指面对大模型的热度 ，需求端虽然积极拥抱 ，但是是以 客户洞察与营销管理这一大模型更适用的场景为主。聚焦主要是指需求端对自身的需求 认知更明晰 ，即更加聚焦数据准备、供应链管理、生产管理等紧迫需求场景。 中层管理者执行抵触、一线员 工操作惯性 转型目标与业务战略错配，应 用场景不清晰 数据安全和隐私保护问题 数据质量不达标 沦为摆设，数据资产与数据价 值无法正向循环 技术迭代过快 认为拥抱了技术就是万能的 数据数量不够 实时数据分析算力不足 方案与实际场景的匹配性 与现有产品 / 系统的兼 容 性与可集 成性 投资回报率测算报告 系统可扩展性和可自主操 作 性 0% 软件 硬件 服 务 15.6% • 探索热情度高，但对实用性心存顾虑，未来期望大模型能力提升后，能有效 赋 能企业经营决策 • 企业拥抱大模型的方式多借助外力，即联合开发或者外部成熟产品是首选 企业对大模型的态度探索 25 企业探索大模型落地场景 - 营销销售为主 营销销售、供应链管理、数据服务等是企业探索大模型落地的主要场景

Know-How 等要素，与头部金融机构的长期合作关系有利于补齐数 据、 场景等要素，相关产品有望率先落地。 u 行业受益标的： 我们认为，在各细分领域深耕多年，在 AI 领域早有布局，且积极拥抱大模型技术变革的公司具有先发优势，行业受益标的包括：同花顺、 指南针、恒生电子、财富趋势、新致软件、宇信科技、金证股份等。 u 风险提示 ： 1 ） AI 技术发展不及预期； 2 ）相关政策落地不及预期； 23 2.5 AI+ 银行应用案例：瑞穗金融集团拥抱 AIGC 瑞穗金融集团 新一轮金融科技革命，产品 & 商业模式均有望革新 03 2 4 u AI+ 金融的发展，除需要算力等通用要素外，还需要数据、技术、 Know-How 、场景等要素。 32 3.8 金证股份：打造 AI 智能金融助 理 金证优智业务概览 行业受益标的及风险提示 04 3 3 u 我们认为，在各细分领域深耕多年，在 AI 领域早有布局，且积极拥抱大模型技术变革的公司具有先发优势，受益标的包括：同花顺、指南针、 恒生电子、财富趋势、新致软件、宇信科技、金证股份等。 注： PE 根据 2023 年 7 月 27 日收盘价计算；恒生电子、财富趋势、新致软件、宇信科

智能安 全运营 基于溯源图的终端 行为分析 SecurityGPT 公开 发布 Dex abeam 异常日志识别和分析 AI 小模型 取得明显成 效 全面拥抱 大模型 QRadar Watson ，基 于 AI 的日志分析和处 置 建议 NoDR 云原生行为基 线生成和检测 SAVE 3.0 多内核 AI 文件检测引擎 基于机器学习的加 算法模型迭代运营 模型产品化 训练 / 微调 Prompt tuning LoRA RLHF … 专家 懂安全 懂 AI 懂产品 结语：深信服带来人工智能驱动的安全产品体系 全面拥抱大模型，安全 GPT 赋 能 全产品线 安全 GPT 持续进化，支持安全 建 设的智能驾驶 探索大模型对抗大模型， 改 变游戏规则 持续升级小模型，进行数 据和模型融合 感谢聆听

劳动密集、低效的加工建造 虚拟建筑 建筑大数据 人工智能 通过建设 BIM 平台 构筑建筑 大 数据！ 拥抱 人工 智能新 时 代！ 拥抱新时代 通过在设计建造阶段实施应用 BIM 技术，不仅能提升绿色智慧新城建设期的 管理效率和建设质量，而且能为后续智慧城市运营奠基数据基础。 BIM

文化升维 战略升维 突围 不经意之间 , 我们不仅进入了社交媒体时代 , 也进入了大数据和人工智能 时代 , 这几项技术带给我们的生活以及商业的变化是颠覆性的。 一个拥抱 了这些变化的人和一个没有拥抱这些变化的人 , 如同生活在两个时代 , 好 来 , 一个生活在过去。 己的企业在这样的时代生存下去 , 不让自己像那些被翻篇的企业甚至行业 孙陶然 拉卡拉集团创始人、 望有更宏大的目标和更深度的参与。 新生代不同于思想和行动受束缚的前辈们 , 他们的思维方 式、价值观和认知发生了翻天覆地的变化 , 主要呈现自 我 价值高于一切、 没有大公司情节、 积极拥抱科技 , 向 往高 科技及互联网产业、 愿意与创业公司共成长等特点。 数字时代管理的四大挑战之四 构建智能化数据能力 灵活的企业层级结构 数字时代企业 大 关键因素 衡量和奖励绩效的新方式

细分领域 ，保险业大模型中标项目数量占比 12% 、金额占比 8% ， 相较银 行等金融同业仍存显著差距，既反映当前技术应用深度不足，也预示通过算法优化与场景创新可释放的增量空间。 保险业积极拥抱“ AI+” 趋势 金融行业大模型加速落地，保险领域仍有广阔天地 其他 20% 银行 53% 保险 12% 其他 19% 银行 56% 保险 8% 2024 年金融行业大模型中标项目数量及披露金额 较高；三是技术垂类适配难题，保险场景碎片化 （产品设 计、核保核赔、健康管理等环节差异大），通用模型难以满足细分需求，而中小公司数据积累不足可能制约垂 类模型开 发。 n 谋未来：商涌科技积极拥抱 AI ，通过信息技术、人工智能技术实现医疗风险量 化、费用预测、治疗路径优化等多场景应用，以技术创新谋保险行业新未来 商涌科技已构建三大 AI 产线： 1 ）风控洞察产线：基于机器学习构建医疗风险量化模型超

腾讯全网服务器总量 突破 100 万台 带宽峰值突破 100T 2011.06 发布开放平台战略 腾讯云正式对外提供 云服务 2014.01 腾讯云正式面向 全社会开放 2018.09 战略升级 拥抱产业互联网 2021.09 腾讯成立智慧能源 1999.02 腾讯 QQ 诞 生 • Carbfix: 将二氧化碳变为石头 • 新模式和新技术支持农村屋顶光伏建设 •

AI+ 银行，探寻企业智能服务的痛点和价值 2 原有技术难以进一步提升体验 l 初代客服机器人已难以应对业务快速增长； l 服务可靠性、可拓展性、运营成本已不能满足当 前 需求； 1 拥抱智能化降低成本 l 2017 年五大行累计减少员工 2.7 万人 ； l 行业平均离柜率达到 87.58% ； l 结构化调整大幅进行，智能化、数字化成为趋势； 追一金融科技服务解决方案 银行客户痛点