此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高 涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能 部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的 透明度。若缺乏端到端的可视性，即使是最先进 的AI系统也难以创造真正的价值。对于诸如自主 化AI（agentic AI）这类新兴系统而言，这一点尤为 关键，因为它们并非简单遵循固定指令，而是需要 后， 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起 强大的运营韧性；而那些固守传统、不愿革新的企 业，则将面临日益严峻的生存挑战，甚至可能被市 场无情淘汰。面对这场席卷而来的自主化变革，是 选择引领未来，还是被动等待？这已是企业决策 所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费 者线上支出增长了30%1，这不仅催生了众多新兴 渠道，也带来了产品个性化定制的新需求。气候变 化、公共卫生危机以及汽车行业等特定领域的深 刻变革，均对企业的敏捷性提出了前所未有的要 求。突发且不可预测的地缘政治变局以及持续变 化的贸易环境，正迫使首席供应链官们迅速调整 其运营网络。更为复杂的是，劳动力老龄化、员工 在职年限的缩短以及技能短缺，正导致宝贵的组 织经验不断流失。

· · · · · · · 14 2.1 全球保险行业的发展趋势· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.1 保险业面临前所未有的挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择· · · · · · · · · · · · · · 2023年被誉为“大模型元年”，在这一年里，中国见证了超过200个大模型的竞相涌 现，正式拉开了“百模大战”的序幕。这一年标志着大模型技术的飞跃式发展，行业格局与 趋势瞬息万变，整个领域经历了前所未有的百花齐放与创新浪潮。 大模型技术在数据积累、算力支撑、模型精进及应用拓展四大维度上，均实现了显著 突破。合成数据的应用，有效克服了现实世界数据在获取难度、规模限制及多样性不足等 方面的挑 16系列是苹果为AI打造的新一代iPhone。2024年，AI PC市场迎来了 快速发展时期，头部厂商如联想和华硕正在积极推动AI与PC的深度融合，以满足市场对智 �� 大模型技术的持续创新与更迭，为众多行业应用场景注入了前所未有的活力与可能。 （1）视频生成模型的进步 视频生成模型是大模型技术中的一个新兴领域，它允许从文本描述直接生成视频内 容。过去一年，这一技术取得了显著的进展，生成的视频质量大幅提高，应用场景也更加广

保险公司为了利用数据进行定价和风险管理，在技术和人员上进行了大量投 资。但他们仍看重传统的保险精算师，这意味着，数据并没有得到应有的充 分利用。所以，保险公司应该利用人工智能来挖掘数据中隐藏的价值。例如， 以前所未有的方式查询和可视化企业以及客户的数据。 这样可以打破现有价值链和数据竖井的局限性，在整个业务中发挥杠杆作用。 客户的索赔数据不仅仅可以用来识别欺诈行为，还可以用来设计出更好的保

智能化变革，为未来的可持续发展提 供了 强大动力 口对于即将到来的 AGI, 无论是 OpenAl 还是 DeepSeek, 以及这个世界，都 还没 有做好充分准备 口这些人工智能在数量和质量上都将超越人类，会以前所未有的速度处理信息，并 生成超出人类理解的新解决方案。 口有可能在短短的 10 年内，人工智能就会复杂和超级智能到我们甚至无法理解 它 是如何运作的地步。 口和届时的 AGI 相比，我们将

储领域，能大幅降低系统功耗，最高可达90%以上；而RRAM虽 尚未实现大规模商用，但其在存算一体及人工智能领域的潜力值得期待。在全球数据量激增和新型存储技术革新的背景下，智能软件研 发行业将迎来前所未有的发展机遇。 中 产业链中游环节分析 中游分析 智能软件研发企业显现出显著的地域集聚特征，呈现高度集中与区域集群态势。 截至2023年底，中国软件百强企业高度集中于北京、广东、浙江、江苏

更高效、更智能、更安全的全栈云服务，帮助企业 客户更从容地应对 AI 时代内部运营效率和外部市场环境的双重挑战，更好地支撑业务创新发展。 面向未来，阿里云依托英特尔高性能处理器的优势技术，正在以前所未有的强度投入 AI 技术研发和 云基础设施建设。双方将继续秉持合作共赢的理念，进一步强化技术研发与产业协同，持续为客户创 造价值，携手谱写 AI 时代的云智能新篇章。 �� 关于 IDC

、高质量发 展注入持久动能。 综合算力指数 4 （三）产业数字化转型加速，区域发展差距明显 随着算力基础设施不断完善、人工智能等新兴技术持续迭代， 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、

Minecraft》，海通证券研究所 图43 各模型完成任务成功率对比 资料来源：机器之心，海通证券研究所 GITM 在《我的世界》主世界中实现了 100%的任务覆盖率，成功解锁了完整的科 技树，而此前所有智能体总和只能覆盖 30%。在备受关注的“获取钻石”任务上，GITM 的 成功率达到 67.5%，比目前最佳成绩（OpenAI VPT）的 20%提高了 47.5%。GITM 的 训练效率也显著提

.................................................................145 1. 引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融银行业面临着前所未有的 挑战与机遇。数字化转型已成为金融银行业提升效率、优化客户体 验、增强竞争力的必由之路。在这一背景下，DeepSeek 作为一款 先进的智能解决方案，凭借其强大的数据分析能力、智能决策支持 和灵活的部署方式，能够为金融机构提供全方位的智能支持，推动 行业向更加高效、智能的方向发展。 1.2 金融银行业务挑战 在金融银行业务中，随着全球经济的快速发展和客户需求的日 益多样化，金融机构面临着前所未有的挑战。首先，市场竞争的加 剧迫使银行不断提升服务质量以吸引和保留客户。传统的业务模式 已无法满足现代消费者的期望，尤其是在数字化和个性化服务方 面。其次，监管环境的复杂性要求银行在合规性和风险管理上投入

.........................................................132 1. 引言 在当今数字化和智能化迅速发展的背景下，工程造价行业面临 着前所未有的机遇与挑战。传统的工程造价方法依赖大量的人工计 算和经验判断，不仅耗时费力，还存在一定的主观性和误差率。随 着建筑项目的复杂性和规模不断增加，传统方法已难以满足高效、 精准的造价需求。因 理的资源配置和专 业的操作培训，DeepSeek-R1 大模型将成为工程造价管理中的一 项强大工具，助力企业在激烈的市场竞争中取得优势。 1.3 工程造价行业现状 当前，工程造价行业正面临着前所未有的挑战与机遇。随着全 球经济的波动和建筑行业的快速发展，传统的造价方法已逐渐显现 出其局限性。首先，信息孤岛现象严重，数据共享和流通效率低下， 导致造价过程中信息不对称，影响决策的准确性和时效性。其次，