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 术要点和注意事项，为行业同仁提供理论指导和操作建议。除此之外，成功的落地应用需要 保险公司和科技公司紧密合作，共同构建开放、共享、协同的创新生态。这些内容为保险行 业探索大模型技术的应用提供了宝贵的经验和启示。 在优秀案例展示部分，白皮书通过一系列具有代表性的案例，充分展示了大模型技术 在保险行业的 支持，推动保 险行业从科技赋能向科技引领的转变。同时，我们也呼吁行业同仁和合作伙伴加强交流与 合作，共同推动科技保险和数字保险的发展，共创保险行业的美好未来！ 最后，我们要诚挚感谢所有参与白皮书编写的专家学者、行业同仁和技术伙伴。正是大 家的共同努力和无私奉献，才使得这本白皮书得以顺利问世。我们将继续秉持开放、合作、 创新的精神，与各界携手共进，共同书写保险行业智能化转型的新篇章！ � · · · · · · · 143 6.2.6 强化技术合作与生态建设· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 145 6.2.5 加强数据安全和隐私保护· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 144 6.1.4 大模型与小模型：互相补充，协同合作· · · · · · · · · · · · · 137

116 6.2.1 直销与分销结合.......................................................................118 6.2.2 渠道合作伙伴...........................................................................120 6.3 营销策略......... 的便利。通过云端存储，企业可以随时随地访问数据，实现多设备 的无缝操作。同时，借助于高度集成的 API 接口，SaaS 平台能与 其他应用程序无缝对接，支持数据的流动和分析。 最后，SaaS 平台还在协作和团队合作方面提供了强大的支 持。通过实时的在线编辑和共享功能，团队成员可以跨地域协同工 作，提高了工作效率和沟通效果。 为了进一步对比传统软件和 SaaS 平台的优劣，以下是一个简 单的表格，列出了一些关键的对比要素： 术支持 开发者 工具齐全、API 接口 实时反 应能力 免费试用、 灵活价格 安全的数 据处理 开发者社 区活跃 学术研究 者 创新方法和研究文献的 支持 高计算 性能 大学合作优 惠 遵循学术 道德规范 学术交流 平台 综上所述，通过深入分析目标市场用户的需求，我们可以为大 模型 SaaS 平台的设计方案提供明确的方向和依据。这不仅有助于 提升产品的市场竞

实践需求的深刻理解，以确保所选应用方向具有实用性和必要性。 其次，旨在搭建一个可供临床验证的 AI 生成式大模型框架， 实现医疗数据与模型输出之间的有效整合。通过与医疗工作者和技 术团队的合作，将数据处理流程、模型训练及生成结果的反馈机制 紧密结合，以确保模型在实际应用中的准确性和可靠性。 再者，本研究还将评估 AI 生成式大模型在提升医疗效率及改 善患者体验方面的作用。具体而言，将对比模型应用前后的各项医 数据处理和模型设计需保障技术可行性。 2. 需评估投资回报率，强调长远经济效益。 3. 建立合规机制，确保数据使用合法合规。 4. 尊重伦理原则，确保患者的知情权与选择权。 最终，通过跨学科的合作与整合，我们能够推动 AI 生成式大 模型在医疗领域的成功应用，为患者提供更高效、精准的医疗服 务。 5.1 技术可行性 在进行 AI 生成式大模型在医疗场景的应用可行性研究中，技 术可行 康记录（EHR）、医学影像、基因组数据、临床试验数据以及医疗 文献等。这些数据源提供了丰富的信息，有助于多维度理解患者病 情，提高模型的预测和决策能力。 数据获取的第一步是与医疗机构、研究机构及数据分享平台建 立合作关系，确保数据的合法性和合规性。根据当地法律法规（如 HIPAA 或 GDPR），获取患者同意书和数据匿名化处理至关重要。 此外，医疗数据的共享和集成需要考虑到数据不同源之间的标准 化，例如采用

互联网创新推动全球市场繁荣：国内云服务商在互联网创新方面的成果优势，一方面体现在 业务的示范效应，例如在电商、社交媒体、在线教育、远程办公等互联网服务领域，国内云 服务商具有丰富的融合开发和运营经验，可以通过国际合作与交流，输出到全球市场。另一 方面也体现在丰富的技术融合经验，即基于自身的互联网创新业务推动云计算服务能力的发 展和进步，例如综合运用云网络、分布式云架构、负载均衡、CDN等技术，保障全球用户获 ，作为中国智能电动汽车的先锋， 其海量车机视频数据的实时处理与分析能力，直接决定了算法迭代与用户体验优化的速度。面对日 均 PB 级数据的切分、转码等预处理挑战，小鹏汽车选择与阿里云弹性计算深度合作，基于第九代企 业级实例 ECS g�i，构建了高效、稳定的数据处理基座。 业务痛点：海量数据的预处理之难 原始数据体量巨大、格式各异，必须经过高效的切分、转码、标注等预处理，才能“喂食”给后续的 供商，深耕视频编码、深度学习、图像处 理等领域 20 余年。公司拥有自研的核心编码引擎，为长视频、短视频、直播、RTC 等全视频场景提供 智能化解决方案，目前已与国内外 100 多家头部企业达成合作，每月处理视频超 15 亿分钟，覆盖从 云端到终端的全链路视频服务。 业务痛点： 高性能算力需求：释放自研编码内核技术潜力 微帧科技自研的编码内核需要高性能算力平台，满足超高清视频处理的计算强度需求。在视频

03 04 高校合作与人才培养 产业链生态共建 科研机构联合创新 开放平台与创新孵化 与高校建立紧密的合作关系，共 同开展数字金融、大模型技术等 领域的研究和人才培养，为银行 输送高质量的专业人才。 与金融科技公司、技术供应商等 产业链上下游企业建立合作伙伴 关系，共同构建数字化转型生态， 实现资源共享、优势互补和协同 发展。 与科研机构合作，开展前沿技术 研究和创新项目，推动大模型技 术在金融领域的应用和发展，提 升银行的技术竞争力和创新能力。 建立开放的技术平台和创新孵化 机制，吸引外部创新资源和人才， 推动金融科技领域的创新和应用， 提升银行的创新能力和市场竞争 力。 产学研合作与生态共建策略 13 未来演进与持续创新 量子计算与 AI 融合前瞻布局 量子计算加速模型训练 量子计算具有超强并行计算能力，可大幅缩短大模型训练时间，提升模型精度，为银行提 供更快速、更精准的决策支持。 02 01 生态化服务场景延伸 银行可借助大模型能力，深入挖掘客户需求，将金融服务嵌入到生活、医疗、教育等多元场景，打造 全方位服务生态。 数据共享提升服务效率 开放银行模式下，银行与合作伙伴实现数据共享，通过大模型分析，精准识别客户需求，提升服务效 率和客户满意度。 利用元宇宙技术，银行可构建虚拟银行网点，为客户提供沉浸式金融服务体验，突破物理空间 限制。 元宇宙环境下金融服务模式探索

和自动数据传输获得技术数据。这种方法确保数据的实时性和 准确性。 2. 数据集成平台：建设一个集成平台，汇集各类数据源如车载系 统、用户应用、环境监测设备等，确保数据的集中管理与分 析。 3. 与第三方数据服务商合作：借助外部数据服务商，获取更广泛 的用户行为和环境数据，降低数据获取成本。 4. 用户参与：通过应用程序和服务激励用户主动分享乘车行为数 据，如提供积分、优惠等，以此增加数据收集的广度和深度。 关于如何收集这些数据，以下是一些切实可行的方案：  传感器与监控系统：在各条线路和车站安装高精度的传感器和 摄像头，实时采集运营数据及乘客行为信息。  与政府及公共机构合作：政府及公共机构拥有大量的交通流 量、环境监测和市民行为的数据，通过合作获取相关数据资 源，以便进行全面分析。  用户调查与数据共享：通过问卷、访谈等方式定期收集用户数 据，同时与其他出行服务平台（如共享单车、网约车公司）构 收集车辆状态与客流数据，历史数据可以通过一定时间段的汇 总与分析获取。  其他研究、第三方咨询公司：一些企业和机构专注于交通数据 的分析与解决方案提供，可能具备丰富的相关历史数据，可以 通过合作或购买数据的方式获取。 分析站点与车辆历史数据的价值在于，利用这些信息可以构建 预测模型，通过机器学习等方法，对未来的运营情况进行预测，从 而实现动态调度与优化。通过对比历史数据，可以识别出高峰时

域的问题。技术方面，智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动 执行任务的能力。这些能力不仅能提高工作效率，还能为用户提供更好的体验。 单智能体通过试错学习适用于简单任务，而多智能体则在复杂环境中通过合作或 竞争调整最佳策略。当前，智能体主要应用在自动化和情感需求等领域，但商业 化进程仍面临成本挑战，特别是在智能体交互过程中出现的错误循环和高 token 消耗问题。另外，中国政府积极推动人工智能的发展，各地相继出台相关政策。 .................................................................... 19 图 23 LeewayHertz 公司发展历程与合作公司 ........................................................... 19 图 24 LeewayHertz 的智能体产品架构 .... 算法来决策。一些离散动作的训练例如围棋智能体 AlphaGo，可通过 Q-Learning 等算法决策。 多智能体的决策不仅与自身行动相关，还与系统内其他智能体的行动所关联。一个 多智能体系统中会有两个以上的智能体，他们一般存在着合作或竞争关系。这样模型称 为马尔科夫博弈，其状态转换符合马尔可夫决策，关系符合博弈。在多智能体模型中， 每个智能体的目标是找到最优策略来使它在任意状态下获得最大的长期累积奖励。由于 其模型更为复杂，干

欧洲 中国台湾 / 韩 国 中国大陆 产业竞争从国家间分段互补合作模式转为主导权、制高点和卡脖子的争夺 产业认知决策：国家战略需求 资源优化配置 产业链自主可控 卡脖子技术识别 晶圆制造 存储器制造 整机组装 终端制造 芯片架构 操作系统等 现在 ：主导权和卡脖子争夺 过去 ：分段互补合作模 式 终端 制造 技术标准 核心专利 核心器件 高端设备 • 工信部优秀案例 ，全国推广 56 技术模式创新：首个产业链垂域大模型 iChainGPT 为产业智能化服务开辟新模式 服务模式创新： 通过线上线下相结合的 方 式，提供产学研精准合作一站式服务， 打 通了四链融合落地最后一公里 应用实例：市域四链融合决策应用实践 • 构建四链融合指数 • 构建企业成长模块 • 构建四链融合精准对接模 型 绍兴市创谱数字化应用平台 以夯实基础、高效上线、打造亮点为任务，以机器人产业面临的问题为导向，基于萧山机器人产业发展基础和规 划，结合建设运营方已有的产品和经验，选取机器人产业链招商为切入点，建设全球机器人产业知识中心和产业 链精准合作平台 60 宁波市高新区新材云创新材料科创大脑 • 建立数字化产业监管模式 • 构建综合资源服务体系 • 构建线上产业交流平台 产业集群四链融合决策应用实践 • 家电知识问答大模

5. 利用大数据与人工智能技术：引入 AI 和大数据技术，对环境 监测数据进行综合分析，实时跟踪污染源头，精准制定治理方 案，提升环境治理的科学性和效率。 以上措施需要政府、企业、公众共同合作，通过多方协同形成 合力，才能有效应对当前严峻的环境污染问题，推动生态环境的持 续改善与可持续发展。 2.2 生态破坏的原因 生态破坏的原因主要可以归结为以下几个方面，旨在深入分析 生态系  增强决策支持：通过对多源数据的同观察和分析，为政府、行 业及公众提供及时有效的环保决策建议。  促进数据共享：多模态 AI 可以将来自不同机构和部门的数据 进行标准化和融合，推动跨领域的合作与信息共享。  实现实时响应：集成来自多个渠道的实时数据，支持快速识别 和响应环境变化，为生态保护提供快捷的反应机制。  降低运营成本：通过优化现有监测与分析流程，实现资源的高 效配置， 5 浓度降低了 15%  利用智慧监测系统推送的警报，市民的防护意识提升了 30%  交通管理优化措施实施后，主干道平均通行速度提升了 10% 通过与城市管理、公共卫生、交通管理等部门的紧密合作，智 慧监测不仅提升了城市治理的智能化水平，还为构建绿色、智能、 可持续发展的城市环境奠定了基础。 6.1.1 目标设定 在城市空气污染的智慧监测应用案例中，目标设定是创建一个 全面、实时

3 持续改进建议.................................................................................125 13.4 合作与拓展计划..............................................................................126 14. 结论..... 多维度评估，并生成详细的评审报告。这不仅提高了评审效率，还 减少了人为因素对评审结果的影响，确保了评审过程的公正性和透 明度。此外，DeepSeek-R1 还能够对投标方的历史表现、市场信 誉等进行综合分析，帮助招标方选择最具合作价值的供应商。 在合同管理阶段，DeepSeek-R1 通过智能合同分析功能，能 够自动提取合同中的关键条款（如付款条件、违约责任、交付期限 等），并与招标文件中的要求进行比对，确保合同内容的准确性和 和云端的无缝切换，满足不同场景下的使用需求。 在人才培养与行业推广方面，未来将加强对工程造价人员的培 训，使其能够熟练运用 DeepSeek-R1 模型进行日常工作的辅助决 策。同时，将通过与行业协会、高校合作，推动模型在行业内的普 及应用，提升整体行业的智能化水平。此外，将建立用户反馈机制， 持续优化模型功能，确保其能够紧跟行业发展需求。 以下为未来发展的关键建议汇总： - 提升模型的智能化水平，