硬件设备、嵌入式芯片、传 感器等，软件包括操作系统、开发工具、中间件等；产业链中游为智能软件研发与开发环节，主要包括需求调研、设计、编码、测试和交付等； 产业链下游为应用与服务环节，主要包括行业专用软件、智能硬件以及各种智能解决方案。 智能软件研发企业显现出鲜明的地域集聚特性，高度集中于特定区域并形成集群效应。 截至2023年末，中国软件百强榜单上的企业大多坐落于北京、广东、浙江、江苏、山 管理委员会、国家能源局、教育 部、国家互联网信息办公室 生效日期 2023-01-01 影响 8 政策内容 初步形成以IPv6演进技术为核心的产业生态体系，网络芯片、模组器件、整机设备、安全系统、专用软件等研发能力持续增强，分段路由（SRv6）、网络切片、随 流检测、应用感知网络（APN）和网络智能化等成熟的“IPv6+”技术实现产品化落地。 政策解读 该政策旨在，推动智能软件研发行业加速IP 务；人力资源服务（不含职业中介活动、劳务派遣服务）； 信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；虚拟现实设备 制造；安全咨询服务；教学用模型及教具制造；教学用模型 及教具销售；教学专用仪器制造；教学专用仪器销售；数字 内容制作服务（不含出版发行）；科技中介服务；铁路运输 基础设备销售；高铁设备、配件制造；高铁设备、配件销 售；铁路运输辅助活动；通信传输设备专业修理；通信交换 设备专

片和任务分配，充分利用集群的计算资源，提高处理大规模向量数据的能力。这需要云计算 基础设施提供灵活的适配和资源编排能力，以及严格的资源隔离与共享保障。 利用硬件加速提升数据预处理和AI推理效率：在处理器内部增加专用硬件加速单元和专用指 令集，提升数据清洗、加密与传输效率。对于视觉模型、视频处理、数据库模糊检查询等任 务，云实例基于新一代处理器的向量指令集、矩阵加速指令集等，能够直接支持相关AI算子 执行，简化系统 件，也实现支持处理器双单路硬件架构通过独立供电与运行单元设计，在单路故障时仍可维持 另一单路稳定运行，实现功耗隔离与故障隔离，保障系统持续稳定运行。 QAT 硬件加速：英特尔 ® 数据保护与压缩加速技术（英特尔 ® QAT）专用加速引擎提供了带外 的独立于 CPU 核心的额外压缩 / 解压算力和加解密算力，有效卸载 CPU 负载。QAT 支持丰富 的压缩算法，既支持传统的 deflate 系列压缩算法，包括 zlib，gzip 支持主流的对称加解密和非对称加解密算法，可广泛用于加速 TLS 协议的握手阶段以及后续数据块的加解密，提升 Nginx 服务以及其他使用 HTTPS/TLS 协 议的服务性能，适用于公司网关、加解密专用节点等场景；QAT 还采用了 plugin 的方式，灵活 适配 OpenSSL，让众多使用 OpenSSL 的客户能无缝切换到使用 QAT，轻松启用硬件加速能力。 eRDMA 网络技术：通过弹性远程直接内存访问，端到端网络延迟低至

SAP、Oracle）、电子表格（Excel、CSV）、数据库 （MySQL、SQL Server）、文档（PDF、扫描件）等结构化与非结 构化数据源，需通过以下技术路径实现高效整合： 1. 协议适配层设计 针对不同数据源特性部署专用连接器： o 数据库类：采用 JDBC/ODBC 标准接口，配置白名单 IP 与 SSL 加密传输 o API 类：通过 OAuth2.0 认证获取 Token，设置请求频率 限制（如≤500 中文预训练模型，微调时加入审计术语词典 （覆盖率需达 85%+ ） - 票据识别：CRNN+Attention 结构，支持 增值税发票等 12 类票据的字段抽取 - 问答系统：基于 DeepSeek- 7B 的审计专用微调版本，响应需包含法规条款引用 知识图谱构建 采用动态权重图谱技术，实体关系权重按审计周期自动更新。典型 节点配置示例： - 企业节点：工商信息+财务指标+ 处罚记录 - 交易 节点：金额/时间/ 数值是否一致。 凭证分类规则示例： | 凭证类型 | 特征标识 | 分类优先级 | | —————-|———————————–|————| | 增值税专用 发票 | ” ” 包含 增值税专用发票 标题及 12 位代码 | 高 | | 银行回单 | ” ” 出现 银行业务凭证 及银行 LOGO | 中 | | 采购合同 | ” 包含

人工智能拥有了从无到有的学习能力，从基于规则的 专 家系统转向了自我学习与适应的智能体系。 1997 年深蓝战胜人类国际象棋冠军 这一阶段的人工智能主要依赖于预先设定的规则和 逻辑推理，强调专用算法设计实现特定任务。 新范式的本质：替代了人类专家的角色，把人从开发链条中移出 24/30 口重要意义：人的智力和工作时长，与芯片算力和运算时长之间建立了转换关系 ! Al 智 力 开发工具栏子栏 EnergyX 1.0 版 本 EnergyX 2.0 版 本 开发工具栏 浙大经验：在专用软件方面，依然需要死磕的精神 67/80 口赵阳博士有十年国内外带软件开发团队经验，具有出色软件架构能力 口长 期在开发一线，有死磕的工匠精神、永不放弃的热情、有核心团队

客户流失预测 生成式 AI 自动生成开放的文本、图像、音频、视频等内容 短视频片段 广告视频 多模态生成 相对通用的人工智能 一个大模型解决多个问题 自适应地应对复杂外界环境的挑战 专用人工智能 一事一模型，每个模型完成特定智能任务 解决特定的智能问题 里程碑： ChatGPT 的成 功 AI 1.0 时代 AI 2.0 时代 图像分类 文本分类 信用评估 房价预测

能和稳定性遥遥领先，又有CUDA生态加持，在AI芯 片市场牢牢占据主导地位 l AMD：MI300系列 l Google: TPU l Groq：高性能AI推理芯片 l 博通：在ASIC（专用集成电路）定制芯片领域表现 突出，2024年市值突破万亿美元 l 华为：昇腾系列芯片，产品性能和销量国内领先， 910B性能对标A100 l 其它国产芯片厂商：海光、寒武纪、燧原科技、沐 曦、天数智芯、摩尔线程、壁仞科技、昆仑芯科技

在保险行业，特别是在线服务环境中，用户期望的是即时反馈。然而，大模型由于其复 杂的计算过程和庞大的参数规模，往往在处理速度上显得力不从心。这要求技术团队在算 法优化、硬件加速（如使用GPU、TPU等专用处理器）以及分布式计算等方面进行深入研究 和创新，以实现推理速度的显著提升。 此外，还需要考虑系统的并发处理能力，即在高并发请求下仍能保持稳定的推理速 度，这对于保障用户体验至关重要。 （2）精准度局限 从而有效降低了使用成本。业务团队可以绕过复杂的技术细节，快速上手并直接将大模型 集成到现有系统中，迅速体验到大模型带来的效率提升和业务优化。此外，一些第三方服 务提供商针对市场规模较大的行业或通用性较强的业务场景，推出了特定领域的专用大 模型应用解决方案，如智能客服、信息检索、代码生成等，这不仅提升了大模型的使用效果， 3.1.1.1 直接使用大模型服务 �� 也极大丰富了用户体验。 这种直接使用大模型服务的方式，特 64%。 图11 养老陪伴机器人功能示意图 （4）产险智能外呼机器人 产险智能外呼机器人是一款基于阳光正言GPT，通过组合不同大模型分工协作方式， 实现技能水准与坐席相当的外呼机器人。训练百亿参数专用模型，做到对客顺畅交流，快 速响应；利用千亿参数通用大模型编排拨打任务，持续跟进客户，最大程度挖掘和激发客 户意向。系统解决了传统外呼方案需要人工设置意图和编排话术等问题，并大幅提升与客 户交互能力，进而提升外呼名单的客户意向率。

PyTorch 1.10 及以上版本  TensorFlow 2.7 及以上版本（如有需要）  Transformers 库  OpenAI 的 CLIP 模型库  DeepSeek-R1 专用 SDK conda create -n deepseek-env python=3.8 conda activate deepseek-env pip install torch transformers 风险管理能力：模型通过实时数据分析，能够提前识别潜在的 成本超支和工期延误风险，帮助项目团队及时调整策略，规避 重大损失。 此外，项目团队还针对不同工程类型（如建筑、基础设施、工 业厂房等）定制了专用的成本模型，确保了方案的广泛适用性。为 了更好地展示应用效果，以下是部分测试项目的数据对比： 项目类型 传统方法误差 DeepSeek-R1 误 差 时间节省 风险识别率 建筑工程 12%

力。同时，为了保障数据安全性，需配置完善的 访问控制策略、数据加密机制以及定期备份方案。 在网络架构中，采用多层防火墙和入侵检测系统（IDS）来保 护系统的安全性。对于跨区域的通信，建议使用虚拟专用网络 （VPN）或专线连接，确保数据传输的加密性和低延迟。此外， 引入内容分发网络（CDN）可以加速静态资源的访问速度，提升 用户体验。 最后，在成本控制方面，需对资源使用情况进行实时监控和优

先，系统应采用 多层次的安全防护机制，包括网络安全、数据安全、应用安全和物 理安全。网络安全方面，通过部署防火墙、入侵检测系统（IDS） 和入侵防御系统（IPS）来防止外部攻击。同时，采用虚拟专用网 络（VPN）技术确保数据传输的加密性和完整性。 数据安全是系统设计的核心，数据存储应采用加密技术，确保 数据在传输和存储过程中的安全性。对于敏感数据，使用高级加密 标准（AES）进行加密，并在数据访问控制上实施严格的权限管