资源效率与成本双重优化：算力成本降低 26%，CPU 资源利用率显著提升，实现 “峰值不卡顿、 低谷不浪费” 的精细化运营。 �� 4.4 蚂蚁集团ZOLOZ 蚂蚁数字科技是蚂蚁集团的技术商业化业务部门，ZOLOZ 是蚂蚁数科的身份安全品牌，产品囊括可 信身份认证、反洗钱、终端安全等，为中国、印尼等 14 个国家和地区的 70 余家合作伙伴提供技术服 务。ZOLOZ RealId 产品 的性能提升，并 将每瓦性能提升高达 1.7 倍。 �� 结语 05 自 2009 年起，阿里云与英特尔就已开启深度技术合作，强化软硬协同和性能挖掘。作为阿里云核心 计算产品，ECS 实例已历经十五年商业化历程。至今，双方合作深度贯穿至强 ® 处理器家族历代产品 迭代和演进，持续为云计算算力升级提供底层支撑。在数字经济蓬勃发展、企业数字化转型加速推进 的时代，阿里云与英特尔的合作成果显著，意义深远

DeepSeek 消费电子行业大模型新型应用最佳实践分享 陈树荣 腾讯云智能商业化 2025.03 LEVEL 1 研发模型结构 LEVEL 2 研发预训练模型 LEVEL 3 基于模型 SFT LEVEL 4 直接调用 大模型产业生态图 大模型产业链上的生态，根据大模型生态上不同企业的定位，分成了四个等级的企业： • 自研大模型结构的企

Bearer Token •API Key(Header) •API Key(Query) 网关侧认证支持 •API Key •JWT •OAuth2 •三方认证 Higress MCP 开源 vs 商业化对比 Higress 开源 公有云阿里云 API Gateway 专有云飞天企业版 API Gateway OpenAPI 转换 MCP 支持 支持 支持 DB 转换 MCP 支持 支持 支持

开源软件达到闭源 80% 以上能 力，就足以压缩闭源的生存空间。 DeepSeek 能力能够比肩 OpenAIo1 ，开源使各行业机构能够轻松获取前沿模型能力， 且可直接进行私有化部署或商业化开发。 开源易获得： DeepSeek 使私有化部署模型也能够追平前沿闭源模型水 平 图表：闭源模型与开源模型的差距正在缩小 资料来源： Epoch AI ，中泰证券研究 所 资料来源： AI

杆应用、示范应用、商业应用等三个维度谋划推动人工智能应用落地，构建大模型赋能经 济社会发展的全景图。行动计划提出，将通过实施5个对标全球领先水平的标杆型应用工 程、组织10个引领全国的示范性应用项目、推广一批具有广泛应用前景的商业化应用成 果，力争到2025年底形成3至5个先进可用、自主可控的基础大模型产品、100个优秀的行 业大模型产品和1000个行业成功案例。力争率先建设AI原生城市，推动北京市成为具有全 球影响力的人工智能创新策源地和应用高地。 在保险行业中，应用大模型来提升业务效率、优化客户体验、增强风险评估能力等方 面，需要根据不同的业务场景和需求，灵活选择上述三种路线之一或结合使用： 直接使用大模型服务适用于不涉及数据安全的场景，可通过引入开源大模型或租赁 商业化的大模型服务，在非敏感场景下进行低成本的场景探索和应用。如营销文案生成、 编程辅助等。 工程化适配这种路线涉及对大模型进行本地化部署和训练，结合自主研发，优化算法 以适应特定的业务需求。当前，

床试验的成功率，节省时间和成本。  智能患者管理系统：结合 AI 技术，开发智能健康监测和管理 系统，实现对慢性病患者的动态追踪与管理。 增加的数据和市场需求，使得 AI 生成式大模型在医疗领域的 商业化可能性不断提升。根据 Forester Research 的分析，未来医 疗 AI 市场中的主要参与者将不再仅是科技公司，而是包括医药、 保险和医院在内的多方联盟，形成一个多元化的生态系统。

法》要求的前提下，通过以下技术组合实现客户风险分析： - 同态 加密处理征信查询数据 - 多方安全计算(MPC) 协议下的联合建模 - 差分隐私保护的审计结论生成 这些技术融合已具备商业化落地条件，建议优先在上市公司年 审、金融机构合规审计等场景开展试点。实施过程中需注意不同技 术栈的接口标准化问题，建议参照 ISO 20546 标准建立跨平台数据 交换协议。 10.2.1 区块链技术结合

政策支持：全球范围内，许多国家和地区已经将人工智能作为 战略重点，相关政策的出台为行业发展提供了良好的环境。 5. 技术的成熟度提升：随着深度学习、自然语言处理等技术的进 步，大模型的性能不断优化，商业化应用日益成熟。 当前，市场上已经出现了一些以大模型为核心的 SaaS 平台， 它们通过 API 接口为企业提供便捷的功能调用，降低了技术门槛。 然而，随着需求的多样化和市场的竞争加剧，这些平台面临着如何

是为企业或研究机构提供一套完整的知识库与 AI 大模型解决方 案，支持其在智能问答、语义理解、图像识别等领域的应用需求。 为明确项目边界，以下列出不在本项目范围内的事项： - 硬件基础设施的采购与搭建； - 模型的商业化推广与运营； - 知识库的长期维护与更新。 1.4 项目团队及职责分工 本项目的团队由项目经理、数据工程师、算法工程师、AI 模型 训练师、质量保证专家和产品经理组成，确保项目在各个环节都能