能够生成个性化的治疗建议，提高患者的治疗效果。  促进医疗教育：生成式大模型可以被用作医学教育的工具，通 过模拟真实的临床场景帮助医学生和年轻医生提高实战能力。 尽管生成式大模型在医疗领域的应用前景广阔，但也面临诸多 挑战，包括数据隐私、安全性和伦理问题等。对此行业需要在探索 和应用生成式大模型的同时，建立相应的伦理规范和法律框架，以 确保患者的信息安全和隐私保护。 总体来看，生成式大模型在医疗场景的应用具有很高的可行 有望越来越智能化和个性化，最终为患者提供更为优质的医疗体 验。 1.2 研究目的 在医疗领域，AI 生成式大模型的兴起不仅为诊断和治疗方案提 供了新的思路，也为患者管理、医学影像分析、个性化用药等一系 列应用场景带来了广阔的前景。因此，本研究的主要目的在于探索 和验证 AI 生成式大模型在医疗场景中的实际应用可行性，具体可 以概括为以下几个方面： 首先，通过系统调研和分析，以确定 AI 生成式大模型在不同 医疗场景 习模型。与判别式模型不同，生成式模型不仅关注于数据的标签， 而是试图建模数据的生成过程。这些模型能够捕捉到输入数据的结 构和特性，进而生成具有相似特征的新样本。在医疗领域，生成式 模型的应用前景广阔，包括图像生成、数据增强、合成病例生成 等。 生成式模型的核心在于其能够生成新的数据样本，而不仅仅是 进行分类或回归预测。其工作原理通常基于概率分布的学习，通过 对大量样本的分析，生成符合该样本分布的新样本。常见的生成式

2024/4 信息服务 海通综指 资料来源：海通证券研究所 相关研究 [Table_ReportInfo] 《计算机行业跟踪周报 350 期：信创操作 系统持续发展，人形机器人落地前景可 期》2024.08.11 《医疗 IT 订单月度数据跟踪系列：7 月中 标订单表现平淡，政策有望加速医疗 IT 需求释放》2024.08.08 《计算机行业 2024 年 8 月研究观点：各 与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展 AI 科技。智能体发展能推动政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。  投资建议：我们认为未来智能体（AI Agent）的前景十分广阔，随着大模型的发展， 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领 域的问题。技术方面，智 260 亿美元，将在政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等多个领域实现智能化应用。结合国家政策支持以及各 大企业的积极投入，智能体技术将不断进步，特别是在算力快速增长的背景下， AI Agent 的发展前景更加可期。多模态智能体的出现，将进一步推动各行业智能 化应用的升级，智能体的商业化将迎来新的突破。  建议关注：AI 算力、模型和应用：寒武纪-U、海光信息、景嘉微、龙芯中科、浪 潮信息、中

...........................................................................9 1.3 DeepSeek 在金融银行的应用前景.....................................................10 2. DeepSeek 技术基础.......................... 数据安全：保护客户数据隐私，防止安全威胁和数据泄露。 针对这些挑战，金融银行需要采取切实可行的解决方案，以提 升业务能力和市场竞争力。 1.3 DeepSeek 在金融银行的应用前景 随着金融科技的快速发展，DeepSeek 技术在金融银行业的应 用前景日益广阔。其强大的数据处理能力和智能化分析功能，为金 融机构提供了更高效、更精准的解决方案。首先，DeepSeek 可以 通过对海量交易数据的实时分析，帮助银行快速识别异常交易行 银行提供实时的风险评估和预警，帮助其更好地应对市场不确定 性。例如，DeepSeek 可以预测不同经济情景下的贷款违约概率， 从而帮助银行提前制定应对策略。此外，DeepSeek 在智能投顾和 资产管理方面的应用也具有广阔前景。通过分析历史市场数据和客 户风险偏好，DeepSeek 可以为客户提供个性化的投资建议，帮助 其实现资产增值。 为了更直观地展示 DeepSeek 在金融银行中的应用效果，以下 是一些关键数据：

技术发展趋势.................................................................................121 13.2 行业应用前景.................................................................................123 13.3 持续改进建议.. 可解释性模块：可视化注意力权重和图结构特征  性能优化：分布式训练、混合精度计算 通过上述架构和技术的综合应用，DeepSeek-R1 大模型在工 程造价领域展现出了强大的预测能力和广泛的应用前景。 2.2 数据处理能力 DeepSeek-R1 大模型在数据处理能力方面表现卓越，其核心 技术在于高效的数据清洗、集成和转换能力。首先，模型具备强大 的数据清洗功能，能够自动识别并处理缺失值、异常值和重复数据， 大模型将在工程造 价领域发挥更大的作用，推动行业的数字化转型和智能化升级。 13.1 技术发展趋势 随着人工智能技术的不断进步，DeepSeek-R1 大模型在工程 造价领域的应用将迎来更加广阔的发展前景。首先，模型的计算能 力将随着硬件技术的提升而显著增强，特别是在 GPU 和 TPU 等专 用计算硬件的支持下，模型的训练和推理速度将大幅提升，从而使 得实时数据处理和预测成为可能。这将极大地提高工程造价的精确

jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 径，使其适应人工智能大模型时代的治理要求。 本文在分析大语言模型的知识获取原理与知识 创新的潜能之上，探讨了其在应急管理信息化建设 中的应用前景，针对当前智慧应急中面临的挑战以 及业务系统智能化水平的局限，提出了基于大语言 模型技术重构智慧应急的知识管理模式以及应急大 脑的概念框架，为应急管理信息化建设提供了新的 视角和技术路径。 1 大语言模型原理 challenges, and future[J]. Intelligent Computing, 2023, 3（2）: 1-45. [24] 柯平 . 应急知识管理: 理论基础、研究领域与应用前景 [J]. 信息资源管理学报, 2021, 11（1）: 8-16. KE P. Knowledge management in emergency management: theories, research

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; 其次, 对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作 级的控制进行了较为全面的总结; 综合全球实验室数据 构造的包含各类机器人、各类任务的数据集也为具 身智能的训练提供了极大便利. 未来如何提高真实 数据收集的便利性、如何增大数据集的规模、如何 像在模拟器中一样自动化地获取数据将是非常具有 前景的研究方向. 2) 推理速度. 大模型的庞大参数量带来了强大 的零样本推理能力, 但也带来了推理速度较慢的问 题, 目前使用大模型进行控制的工作往往无法做到 实时响应, 对实际应用产生了极大限制. 难救援、智慧城市管理、群体机器人协作等高度复 杂的任务, 单一具身智能体往往难以有效应对, 如 何设计有效的通信与协调框架, 使各具身智能机器 人之间高效沟通并综合各局部信息进行整合决策将 是一个具有极大前景的研究方向. 近期, AutoRT[140] 构造了一个自动化数据采集框架作为机器人协调 器, 可以自动地指定一个或多个机器人在环境中执 行适当的任务并收集真实数据, AutoRT 在多个建 筑物中对

模型功能，还能保证其在数据安全、隐私保护等方面的合规性。通 过云端计算资源，企业无需投入大量资金进行基础设施建设，即可 获得强大的 AI 能力，这极大地促进了中小企业的创新和发展。 此外，市场调研显示，大模型的应用前景非常广阔。根据 Precedence Research 的报告，全球人工智能市场在 2022 年达到 了 387 亿美元，预计到 2030 年将增至 1,391 亿美元，复合年增长 率达到 17 的 模型和新技术的集成。同时，友好的用户体验是吸引和留住用户的 必备条件。 最后，本文将通过实际案例、市场调查结果以及定量分析，插 入以下的表格，来阐明大模型 SaaS 平台的市场潜力与发展前景： 项目 数量/比例 市场需求增长率 25%年增长率 目标用户群体数 量 5000+企业 开发者参与度 60%开发者愿意使 用 资金投入 预计 1000 万人民 币 通过以上分析 将在塑造市场地位和赢得客户信任中发挥重要作用。 2.1 目标市场确定 在当前数字经济蓬勃发展的背景下，人工智能行业中的大模型 SaaS 平台作为技术创新的重要体现，展现出巨大的市场潜力和应 用前景。为了准确把握该领域的市场机会，必须细化目标市场的分 析。 首先，目标市场的主要组成部分包括大型企业、中小型企业 （SMB）、教育和研究机构以及政府和公共部门。每一个细分市场 都有其独特的需求和应用场景。大型企业通常需要强大的

年。这一年，我们见证了大模型技术从理论探索走向实际应用，从概念验证进入规模化部 署的关键阶段。因此，本年度《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》的编写，不仅是对过 去一年技术发展的总结与回顾，更是对未来应用前景的展望与规划，旨在为保险行业的智 能化转型提供技术参考和实践建议。 白皮书基于阳光保险的大模型落地实践经验，深入剖析了大模型技术在保险行业的落 地应用路线。我们详细阐述了数据准备、模型精调、工程化适配、模型评测等关键环节的技 客服和个性化 服务等方面。通过大模型技术，企业可以构建智能化的客服系统和服务平台，提升服务质 量和客户满意度。 （5）智慧城市与媒体娱乐 大模型还在智慧城市建设和媒体娱乐领域展现出广泛的应用前景。在智慧城市建设 中，大模型通过数据分析和预测优化城市管理和服务流程；在媒体娱乐领域，大模型则用 于智能推荐系统、内容生成等方面为用户提供更加个性化和精准的服务体验。 最近一年大模型技术在各行 型，可以生成高质量、符合人类写作习惯的文本内容，极大地提高了内容生产的效率和 质量。 （2）图像生成 在图像生成领域，大模型能够生成逼真的图像、视频等内容。这种能力在艺术创作、影 视制作、广告宣传等领域具有广泛的应用前景。例如，通过训练大模型，可以生成具有特定 风格的绘画作品或电影场景。 （3）语音生成 大模型在语音生成领域的应用主要体现在语音合成方面。通过训练大模型，可以生成 自然流畅的语音内容，用于虚拟主播、智能客服等领域。

122 8.2.2 系统功能扩展规划...................................................................123 9. 持续发展与前景展望................................................................................126 9.1 行业趋势分析.. 分和实施步骤，确保在未来的发展中能够顺利执行和落地。持续优 化与升级是提升城市轨道交通服务能力的关键，必须紧密结合实际 运营情况和技术进步，确保系统能够适应未来的多样化需求。 9. 持续发展与前景展望 在城市轨道交通行业，AI 大模型的持续发展与前景展望主要体 现在技术革新、应用深化、市场需求以及政策支持几个方面。随着 科技的不断进步，AI 技术在大数据处理、机器学习和智能优化方面 展现出巨大的潜力，将推动城市轨道交通系统的智能化、精细化管 可持续发展。这一进程中，各种技术的协同作用将形成更强的合 力，提升整体的运营效率和乘客满意度，为构建智能交通体系发挥 关键作用。 9.2.2 新兴功能探索 在城市轨道交通行业，AI 大模型的应用前景广阔，尤其是在新 兴功能的探索方面，能够为行业的持续发展带来革命性的变革。通 过不断优化和扩展 AI 大模型的功能，可以在多个领域实现智能化 管理和服务，提升城市轨道交通的整体运作效率和乘客体验。

（LSTM）等算法，可以对列车的运行轨迹、速度变化等进行建 模，从而预测可能的故障和延误。这种算法的应用，能够在早期对 潜在问题发出预警，保证铁路的顺畅运行。 接着，强化学习算法在铁路调度和资源优化方面具有显著的应 用前景。通过结合历史数据和实时反馈，强化学习能够在复杂的调 度环境中不断优化列车运行策略，提高运力利用率和运输效率。这 一方法将显著减少列车间的等待时间，降低能耗。 此外，针对环境监测的需求，使用机器学习算法分析环境监测 制，不但提高了铁路沿线实景三维 AI 大模型的反应灵活性，也为 项目的长远发展和优化奠定了坚实基础。 10. 未来发展与扩展 随着铁路运输行业的发展与技术的进步，铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用前景愈加广阔。在未来的发展中，这一技术将不仅局 限于基础设施的监测与维护，还将扩展至更为智能化的管理与服务 系统，为铁路运作提供更高效的支持。 首先，通过进一步的智能化升级，可以将三维 AI 模型与物联 维模型被更好地展示。应用 AR/VR 技术，游客能够身临其境地体 验文化遗产。同时，这些模型也可与旅游信息系统结合，促进智慧 旅游的发展。 总结而言，铁路沿线实景三维 AI 大模型将在以下几个领域具 备广阔的应用前景：  城市规划与管理  环境监测与生态保护  智慧交通系统  运营维护  旅游与文化传播 这种扩展不仅将提升铁路沿线地区的管理效率，还将推动相关 行业的技术革新和业务模式转型。随着相关技术的成熟和广泛应