美国7大科技公司市值：均在万亿美元以上，合计约18 万亿美元 n 中国7大科技公司市值：第一名5600亿美元，合计约1.4 万亿美元 n AI独角兽 -14- 中美在AI领域的对比：GPU芯片 中 美 l 英伟达：拥有A100、H100、B200等GPU芯片，性 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 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 、阿里平头哥等 n 美国企业在GPU芯片领域占据绝对优势，尤其英伟达芯片性能高、生态成熟 n 国产芯片近几年进步很快，但在性能、产能、软件适配和生态方面还有显著差距 vs. -15- 中美在AI领域的对比：头部大模型 n 在模型效果上，中国大大缩小了与美国的差 美国商务部长提名人霍华德·卢特尼克：指责 DeepSeek 抄袭美国科技公司 并违反美国芯片出口禁令来建立其模型。“我们需要停止帮助他们。Meta 的开放平台（开源模型Llama）让 DeepSeek 依赖它。他们购买了大量英 伟达的芯片，并找到了自己的方法，推动了他们的 DeepSeek 模型。这种 情况必须结束。” • 美国商务部工业与安全局BIS启动对新加坡芯片转口贸易调查，核查 HS8542类目芯片是否违规流向DeepSeek，拟议对华禁售H20芯片

2001年，来自极限编程、Scrum、DSDM、自适应软件开发、水晶方法、特征驱动开发、实效编程等领域的17位软件开发领域的教授 和推动者共同签署了《敏捷软件开发宣言》。 2005年，中国上网用户总数达1.11亿，其中宽带上网用户激增至6430万，这一数据标 志着中国互联网用户规模跃升至全新高度。 二十一世纪初，互联网普及与计算能力的显著增强，智能软件已广泛渗透至诸如智能家 居、工业制造等多种应用场景中。 产业链分析 智能软件研发产业链的发展现状 智能软件研发行业产业链主要有以下核心研究观点： 上 产业链上游环节分析 5 深圳市科敏传感器有限公司 英伟达芯片科技有限公司 上海韦尔半导体股份有限公司 深圳市腾云芯片技术有限公司 北京奕斯伟计算技术股份有限公司 光谷云计算武汉有限公司 北京云尔计算科技有限公司 深圳市海思半导体有限公司 SK海力士半导体（中国）有限公司 江西兆驰半导体有限公司 软件股份有限公司等。 头部企业融合云服务与软件推出SaaS产品，并专注于各自擅长的领域，从而占据市场领先位置。 在第一梯队企业中，科大讯飞的讯飞听见SaaS服务生态系统用户量已过亿，覆盖用户群体达6,500万，付费用户数量实现了28.5%的同比增幅。 该服务全面融入用户的内容记录、整理及写作流程，同时，科大讯飞聚焦多线布局，打造了一系列SaaS产品矩阵。讯飞听见持续领跑智能转写 行业，稳居

基于大模型的具身智能系统综述 王文晟 1 谭 宁 1 黄 凯 1 张雨浓 1 郑伟诗 1 孙富春 2 摘 要 得益于近期具有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展, 基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的 效果, 展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景. 鉴于此, 对基于大模型的具身智能的工作进行了综述, 首先, 介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; model, LLM) 的具身智能系统面临的挑战与发 展方向进行讨论与总结. 关键词 大语言模型, 大型视觉模型, 基础模型, 具身智能, 机器人 引用格式 王文晟, 谭宁, 黄凯, 张雨浓, 郑伟诗, 孙富春. 基于大模型的具身智能系统综述. 自动化学报, 2025, 51(1): 1−19 DOI 10.16383/j.aas.c240542 CSTR 32138.14 neural networks, Gaussian pro- cesses, scientific computing, and software-hardware de- velopment.) 郑伟诗 教育部“长江学者奖励计划” 特聘教授, 国家自然科学基金优秀青 年科学基金获得者, 英国皇家学会牛 顿高级学者, IAPR Fellow. 主要研究 方向为协同与交互分析理论与方法, 解决人体建模和人工智能机器人学习

大模型技术在保险行业的应用现状及成效···············21 1.1.1 数据：多措并举缓解短缺状态· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 10 1.1.2 算力：单芯片算力达新高，国产化初具规模· · · · · · · · · · · 12 1.1.3 模型：多模态崛起，端侧模型影响未来终端应用· · · · · · · · 14 2.1 全球保险行业的发展趋势· · · · · 127 5.2.6 第一生命· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 131 5.2.7 好事达保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 132 5.2.8 奥斯卡健康· · · · · · · · · · 纳入了视频平台的内容，确保了数据内容的全面性与丰富性。此外，OmniCorpus还具备 高度的灵活性，能够轻松转换为纯文本语料库或图像文本对的形式，以满足不同领域研究 与应用的多元化需求。 1.1.2 算力：单芯片算力达新高，国产化初具规模 �� （3）量子计算的探索 虽然量子计算在商业应用中还处于早期阶段，但其在某些特定任务上展现出的巨大 潜力已经开始引起关注。量子计算机具有超快的计算速度和巨大的并行处理能力，在处理

问卷，涵盖 用户基本信息、使用习惯、现有智能体的优缺点、对未来智能体的 期望等方面。问卷应简短明了，避免用户因问题过多而产生疲劳 感。访谈提纲应提前准备好，确保访谈过程中能够引导用户深入表 达需求。 在数据收集阶段，需确保样本的代表性和数据的真实性。可以 通过线上平台发布问卷，或者线下组织访谈和小组讨论。收集到的 数据应进行分类整理，便于后续分析。 数据分析是调研的关键环节。通过统计分析方法，对收集到的 容：项目目标回顾、功能演示、测试报告分析、问题和改进建议讨 论、验收结论。通过评审会议，确保各方对项目结果达成一致，并 为后续的维护和优化奠定基础。 最后，根据验收结果，出具正式的验收报告，确认项目是否达 到预期目标。验收报告应包括以下内容：项目概述、验收标准、测 试结果、问题和改进建议、验收结论。验收报告应作为项目的重要 文档存档，供后续参考和审计。 通过以上步骤，可以确保智能体开发项目的顺利验收，并为后 设置的参数，如学习率、网络层数等。 理解这些术语对于开发和优化 DeepSeek 智能体至关重要。开 发者应结合实际应用场景，灵活运用这些概念，以构建高效、可靠 的智能体系统。 15.2 参考文献 1. 王伟, 张强. 智能体开发中的深度学习应用[J]. 计算机科学与技 术, 2022, 37(5): 123-134. DOI: 10.1016/j.jcst.2022.05.001. 2. 李华, 赵敏

查覆 盖率不足 5%的现象普遍存在，隐藏了重大风险盲区。其次，复杂 交易场景（如跨境并购、金融衍生品）的审计依赖专家经验判断， 但资深审计师资源稀缺，全球四大会计师事务所的专家顾问供需缺 口达 37%。最后，实时审计需求与滞后分析能力的矛盾突出，特别 是在区块链、云计算等新技术应用场景中，传统审计方法难以实现 交易链路的全流程穿透。 以下数据直观反映了审计效能瓶颈的关键指标： 指标维度 SAP、Oracle ERP 系统导出的凭证数据）、非结构 化文档（扫描版合同/发票）以及语音记录（审计访谈录音），通 过自适应解析引擎将异构数据统一转化为 JSON 格式的中间表示， 字段映射准确率达 98.6%。 审计知识库构建采用双通道更新机制，包含以下关键组件： - 法规标准库：实时同步财政部最新审计准则、企业会计准则等权威 文件，版本控制精确到修订条款级 - 行业风险特征库：按制造业/金 合审计经 验阈值过滤。转换阶段的关键任务包括： 1. 非结构化数据解析： 使用 OCR 技术提取扫描件中的表格文本，通过 NLP 模型识别关键 字段（如发票代码、金额、日期），解析准确率需达 98% 以上。 2. 数据标准化：将不同系统的科目编码映射到统一审计标准，例如 通过映射表将企业自定义科目转换为财政部标准科目代码。 数据增强环节引入审计领域的特定处理： - 关联关系构建：自

Shen, Kaitao Song, Xu Tan, Dongsheng Li, Weiming Lu, Yueting Zhuang. NeurIPS 2023 • 获得斯坦福客座教授吴恩达、英伟达 GEAR Lab 主任 Jim Fan 、 OpenAI 研究员等科学家的博文推荐； • 论文一年被引 600 余次 ，获得 WAIC 青年优秀论文奖； • 开源仓库获得 2 万多次收藏 斯坦福大学客座教授吴恩 达的推荐和解读 Bengio Y, Hinton G, et al. Managing ai risks in an era of rapid progress[J] 图灵奖获得者一作论文的引用评价 OpenAI 研究员 Lilian 和 Akhaliq 的推荐和解读 英伟达 GEAR Lab 主任 Jim 中国在基础研究和应用研究人才的比例较低 ， 尤 其缺少跨界型、 复合型人才。 以智能制造领域例 ， 预计到 2025 年人才需求将达到 900 万人 ， 面临 高 达 450 万人的人才缺口 ， 中国亟需加强未来 产业 相关领域的人才培养和引进 产业经济面临机遇 · 市场需求是驱动产业经济发展的关键因 素 全球经济发展，产品和服务的需求不断变化和

模型基于 320 亿参数规模，在数学推理、代码生成及通用任务中表现亮眼，综合性能对标 DeepSeek-R1 （ 6710 亿参数，激活量 370 亿）。该模型大幅降低部署成本， 支持在消费级显卡（如英伟达 RTX 4090 ）上 本地运行，满足快速响应及数据安全需求。同时， QwQ-32B 集成智能体（ Agent ）能力，可调用工具并基于 环境反馈调 整推理逻辑，为定制化 AI 方案提供基础。 ，构建起覆盖贷前、贷中、贷后的全生命周期智能风控网络。 18 价值创造场景之二：智能风控 n 智能营销助手：依托知识图谱与大模型的协同合作，银行能够精准捕捉客户信息， 量身定制个性化营销策略，精准触 达客户， 显著提升营销效果。 n 目前多家银行已利用 DeepSeek 布局智能营销场景。北京银行启动“ all in AI” 战略，并已部署 DeepSeek 系列模型，在 业务应用方面，北京银 应用场景：融合“五横六纵”企业级知识库，嵌入数字员工助手应用，赋能智能问答、指标问答、财务分析、报告写作等多个应用场景 江苏银行 技术落地：部署 DeepSeek-VL2 多模态模型和 R1 推理模型 成效展示：合同质检准确率达 96% ，自动化估值对账场景日均节省 9.68 小时人工工作量，风险预警响应速度提升 20% DeepSeek 应用进展 数据来源：中电金信研究院公众号，中泰证券研究所

续迭代， 传统产业数字化转型加速，数字化技术正以前所未有的深度和广度 渗透到各产业领域，区域间的数字经济发展差距却愈发凸显。东部 沿海地区凭借深厚且完备的产业基础、超前的科技创新能力以及发 达的基础设施网络，得以率先深度应用数字化技术，在智能制造、 智慧物流、数字金融等新兴领域取得了显著成效。而中西部地区在 产业数字化转型的道路上相对滞后。尽管国家已出台了多项政策支 持中西部地区的数 能。同时，推动 算力结构多元配置，构建通算、智算和超算占比合理、协同高效的 基础设施架构。中国算力平台监测数据显示，截至 2025 年 6 月底， 我国在用算力中心机架总规模达 1085 万标准机架，智能算力规模达 788 EFLOPS（FP16）。 另一方面，算力技术创新推动算力水平提升。芯片技术方面， 我国自主研发的高性能处理器、加速器等产品不断涌现，为算力设 备性能提升奠定坚实 综合算力指数 6 （二）存储规模与性能结构不断突破 近年来，中国数据存储总量呈现高速增长态势，存力基础设施 建设成效显著。中国算力平台监测数据显示，截至 2025 年 6 月底， 全国存力规模达 1680 EB，相比于 2023 年增长约 40%，存力规模持 续扩大。《全国数据资源调查报告（2024 年）》显示，我国数据存 储总量持续增长，2024 年已达 2.09ZB，同比增长 20.81%。大数据、

深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 完全用机器来理解人类语言仍面临诸 多挑战 模糊的 语义内容 复杂的 知识处理 个性化的表 达方式 歧义 上下文 复杂背景 个性化 错误 同义 明天飞北京，订两晚酒店，老习惯 明天面试，两点和三点各一场。 一在公 司，二在星巴克 [ 前文：订一张上海飞北京的机票 ] 有国航的吗