行业研究〃信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 14 杭 州 市 人 民 政府 《关于支持人工智能全产业 链高质量发展的补充意见》 （征求意见稿） 2024 年 5 月 1）支持算力技术攻关。鼓励企业开展算力关键技术研发攻关，市级科技研发 计划给予专项支持。鼓励企业承担国家、省重点研发任务，加速形成重大科研 成果，对 视其为客户。在任何情况下， 本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致 的任何损失负任何责任。 本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能 会波动。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。 市场有风险，投资需谨慎。本报 市场有风险，投资需谨慎。本报告所载的信息、材料及结论只提供特定客户作参考，不构成投资建议，也没有考虑到个别客户特殊的 投资目标、财务状况或需要。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况。在法律许可的情况下，海通证券及其所属 关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易，还可能为这些公司提供投资银行服务或其他服务。 本报告仅向特定客户传送，未经海通证券研究所书面授权，本研究报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝、复印件或

行业规模 智能软件研发行业规模的概况 智能软件研发行业市场规模历史变化的原因如下： 智能软件研发行业市场规模未来变化的原因主要包括： 7 政策名称 《关于推动未来产业创新发展的实 施意见》 颁布主体 工业和信息化部、教育部、科技 部、交通运输部、文化和旅游部、 国务院国资委、中国科学院 生效日期 2024-01-01 影响 8 政策内容 探索以区块链为核心技术、以数 构，推动智能化与实体经济深度融合，加速培育新兴产业生态，提升行业整体竞 争力和自主创新能力，助力数字化转型。 政策性质 指导性政策 政策名称 《关于推进IPv6技术演进和应用创 新发展的实施意见》 颁布主体 发改委、工信部、交通运输部、中 国人民银行、国务院国有资产监督 管理委员会、国家能源局、教育 部、国家互联网信息办公室 生效日期 2023-01-01 影响 8 政策内容 标准化、安全性与用户体验，促进技术自主可控，鼓励企业加大研发投入，增强国际竞争力，支 持智能软件在各行业的深度融合与应用。 政策性质 指导性政策 政策名称 《关于推动能源电子产业发展的指 导意见》 颁布主体 工业和信息化部、教育部、科技 部、人民银行、银保监会、能源局 生效日期 2023-01-01 影响 7 政策内容 加强面向新能源领域的关键信息技术产品开发和应用，主要包括

 工作流管理：以图形化或卡片的形式展示用户的任务和进度， 提供直观的操作界面，使用户能够随时管理其使用体验。 用户反馈机制也是不可或缺的一部分。应在平台上设计专门的 反馈模块，方便用户提交意见和建议，以持续改善平台体验。 在数据可视化方面，可以采用 ECharts 或 D3.js 等图表库，用 于展示数据分析结果和模型预测。通过动态交互，用户可以点击图 表深入查看数据详情，这增强了用户的理解和使用的便利性。 。这种个性化 体验不仅可以提升用户的舒适感，也能使用户在平台上的使用更为 流畅。 为了确保交互设计的有效性，可以通过用户测试来获取真实的 反馈。设计一个原型并邀请目标用户进行体验，收集他们的意见和 建议，然后根据反馈进行迭代改进。在这个过程中，可以使用以下 方法： 1. 定性访谈：与用户进行面对面的访谈，了解他们对交互设计的 看法和建议。 2. 可用性测试：观察用户在使用原型时的行为，记录其遇到的困 计。 首先，评价和反馈渠道的多样性是关键因素。我们建议平台设 置多种反馈入口，用户可以通过以下方式表达他们的看法：  应用内反馈：用户在使用平台的各个功能时，可以轻松找到反 馈按钮，随时提交意见或建议。  定期用户调查：每季度进行一次全面的用户满意度调查，包括 Likert 量表问卷、开放性问题等。  社区论坛：建立一个专门的用户社区，鼓励用户在这里分享使 用经验和建议，同时也能促成用户之间的互动。

观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响。本公司力求但不保证这些信息的准确性和完整性，且本报告中 的资料、意见、预测均反映报告初次公开发布时的判断，可能会随时调整。本公司对本报告所含信息可在不发 出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本报告所载的资料、工具、意见、信息及 推测只提供给客户作参考之用，不构成任何投资、法律、会计或税务的最终操作建议，本公司不就报告中的内

掘各地区综合算力发展问题，并给出发展建议，为我国算力产业“点、 链、网、面”体系化发展提供参考，为数字中国建设实现跨越式发展 筑牢根基。 时间仓促，报告仍有诸多不足，恳请各界批评指正。后续我们 将不断更新完善，如有意见建议请联系中国信通院研究团队： dceco@caict.ac.cn。 综合算力指数 目 录 一、综合算力研究背景....................................... 层规划，明确算力产业的发展目标、战略重点和实施路径，引导算 力资源的合理配置和高效利用。2023 年印发《算力基础设施高质量 发展行动计划》和《关于深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一 体化算力网的实施意见》，旨在不断完善综合算力基础设施，增强 算力赋能成效。2024 年印发《推动工业领域设备更新实施方案》， 提出推动“云边端”算力协同发展，加大高性能智算供给，在算力枢 纽节点建设智算中心。2025 河北省综合算力指数持续领先全国，其他上榜地区以我国中西部地 区为主。省级行政区综合算力指数 Top10 历年情况详见图 3。 其中，河北省充分发挥京津冀枢纽节点算力资源优势，印发 《关于进一步优化算力布局推动人工智能产业创新发展的意见》等 政策文件，促进省内算力、数据、算法协同应用，加速建设协同京 津、国内领先的人工智能产业创新发展高地。江苏、广东、浙江、 北京、上海则依托自身经济、技术、产业、市场等强大优势，在算、 存

动和服务，从而增 加乘客在轨道交通系统内的体验价值。例如，在乘客等候列车时， 可以在屏幕上显示附近的餐饮、购物等服务的信息，用户可通过手 机应用直接联通相关商家进行预定或购买。 在客户投诉和意见反馈处理方面，AI 大模型同样发挥着重要作 用。通过情感分析和语义理解，系统可以自动识别出用户反馈中的 关键信息，迅速分类和指派给相关责任部门，有效缩短响应时间， 并提升问题解决的效率。同时，通过分析历史投诉数据，AI 提升响应速度，减少人力成本 个性化服务 根据历史数据提供出行建议 提升用户满意度，优化出行体验 应用场景 功能描述 带来的效益 智能推荐系统 推荐周边商家和活动 增加乘客附加值，促进消费 投诉意见处理 自动识别、分类和指派反馈 缩短响应时间，改善服务质量 通过以上各项应用，城市轨道交通行业可以在提升客户服务的 同时，优化运营管理，实现可持续发展。在实际应用过程中，通过 持续的数据训练和反馈迭代，AI 享。 5. 设置绩效评估体系：建立团队成员的绩效考核指标，定期进行 评估与反馈。这能够帮助提升团队的积极性和工作效率。 6. 团队文化建设：培养团队的协作精神和创新意识，鼓励成员积 极提出改进意见和创新方案，以达到团队整体目标。 由于团队的成功组建与否直接影响项目的顺利进展，因此在这 一环节需要高度重视并投入足够的时间和资源，确保各个角色的有 效对接和协同工作。通过上述措施，团队成员将能够紧密合作，推

方案。这种个性化的服务体验不仅满足了客户的多样化需求，还增强了客户与保险公司之 间的黏性，提升了客户满意度和忠诚度。 智能化理赔服务：在理赔环节，大模型能够自动化处理索赔申请，快速审核并给出初 步处理意见。对于复杂案件，大模型还能提供智能辅助决策支持，帮助理赔人员更准确地 评估损失情况，提高理赔效率和客户满意度。 （4）创新驱动的未来发展 产品创新：大模型技术为保险公司提供了丰富的数据资源和强大的分析能力，使其能 经过多轮征求意见与修订，该体系于7月2日正式发布，旨在显著提升标准与产业科技创新 的联动性，计划至2026年新制定超过50项国家标准和行业标准，加速构建引领人工智能产 业高质量发展的标准体系。这一系列标准的制定与实施，不仅为行业提供了清晰的技术指 引，也为企业的创新发展奠定了坚实基础。 2024年1月18日，工业和信息化部发布了《关于推动未来产业创新发展的实施意见》， 该意见聚焦新兴产业 5万件，已识别漏报大案累计 金额超过200万元，节省超过200个工时。相比于传统识别方式，小财大模型加持下的大案 识别效果得到了质的提升： 处理快⸺接入实时报案数据流之后，能够非常及时地给出指导性意见，时效甚至先 于查勘员分配； 识别准⸺经过预处理之后，通常能筛选掉80%以上的案件，大大节省业务人员时间； 效率高⸺机器代替人工，AI业务能力提升，提高效率，激活创新思路。 （D）落地经验

生成式大模型在医疗场景中的潜力。 首先，在医学图像分析方面，AI 生成式大模型被用于处理和解 读医学影像，如 X 光片、CT 和 MRI。某些医院引入了基于深度学 习的大模型，能够在短时间内提供初步的诊断意见，大幅提高了工 作效率。例如，一家医院通过使用 AI 系统分析胸部 X 光片，发现 早期肺炎病例的准确率达到 95%以上，这一效果显著地提高了医务 人员的工作效率并减轻了负担。 其次，在临床决策支持系统中，AI 的子模型。此外，需设立专门的数据科学团队负责模型的监控和定 期更新，以适应医疗知识的不断进步和变化。 接下来，在实际应用中，应考虑以下几个步骤： 1. 筹建多学科团队，包括临床医生、数据科学家、软件工程师及 伦理学专家，确保各方意见融入实施方案中。 2. 制定具体的应用场景，如辅助诊断系统、智能健康管理系统或 急救决策支持系统，并明确每个场景的目标、功能和预期效 果。 3. 开展小规模试点项目，通过具体案例验证 AI 生成式大模型的 数据去重：使用数据指纹技术，识别并删除重复的病例记录。 3. 缺失值处理：对于缺失值，采用插补方法或删除策略，根据具 体情况选择最优方案。 4. 异常值检测：应用统计分析和机器学习方法检测异常值，并根 据专家意见进行处理。 数据标注是下一个关键步骤，它确保训练数据能够反映真实的 医疗场景。标注的准确性直接影响模型的性能，因此需要严格的标 注标准和流程。具体实施方案如下：  标注工具选择：选择适合医疗数据特点的标注工具，如使用开

在用户界面设计中，用户反馈机制的设计至关重要，它直接影 响系统的用户体验和后续优化。针对 Deepseek 大模型在银行系统 的部署，我们将设计一个多层次、多维度的用户反馈机制，以确保 用户能够快速、有效地表达他们的意见和建议。 “ ” 首先，我们将在系统的主界面设置一个显眼的 反馈 按钮，用 户可以通过点击该按钮进入反馈页面。反馈页面将提供多种反馈方 式，包括但不限于文本输入、评分系统和单选/多选问卷。用户可 。例 如，对于提供有价值反馈的用户，我们可以给予一定的积分或优 惠，作为对他们贡献的认可和奖励。 通过以上设计，我们相信 Deepseek 大模型在银行系统的用户 反馈机制将能够有效收集用户意见，提升用户体验，并为系统的持 续优化提供有力支持。 10. 测试计划 在部署 Deepseek 大模型至银行系统之前，必须制定一套全面 的测试计划以确保系统的稳定性、安全性和性能。测试计划应涵盖 据的收 集、存储和使用进行了详细规定，要求银行在部署模型时必须确保 用户数据的隐私和安全。 其次，银行还需遵循《中国银行业监督管理委员会关于银行业 金融机构信息科技外包风险监管的指导意见》，该指导意见对外包 服务的安全性、合规性以及风险管理提出了具体要求。银行在与技 术服务提供商合作时，必须确保合同条款中包含明确的安全责任和 合规义务。 此外，中国人民银行发布的《金融科技发展规划（2022-2025

时间段、区域或事件进行分析和观察。 4. 角色权限管理 o 根据不同用户角色设置相应的访问权限和展示内容，确 保信息安全和符合业务需求。 5. 用户反馈机制 o 实现用户反馈通道，用户可以对系统展示层提供意见和 建议，促进系统的持续改进。 以下是展示层的层次结构示意图： 通过上述设计，展示层将能够有效地支持铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用，提升信息的可达性和实用性，确保用户能够快速并 准确 性结合的方法收集数据。问卷包括具体评分项，利用李克特量表 （1-5 级）进行评分，并设置开放性问题以捕捉用户意见。 为了便于分析，用户反馈将进行汇总和分类，主要分为以下几 类：  界面设计  功能完整性  使用感受  错误反馈  提升建议 以下是预计的反馈汇总示例： 类别 反馈数量 反馈意见 界面设计 8 界面信息较多，建议简化导航。 功能完整性 5 某些功能偶尔无法加载，建议检查后端服务稳定性。 数据管理：如何输入、处理和分析数据。  模型反馈：如何根据模型输出结果进行决策支持。  故障排除：常见问题的解决方案及应对策略。 同时，为了保障用户的长效使用体验，建议定期收集用户的反 馈意见，并据此调整培训内容和技术支持策略。通过问卷调查或定 期座谈会的方式进行用户满意度评估，确保技术支持与服务不断提 升。 此外，为了确保系统的稳定性和安全性，技术支持团队还需要 定期进行系统维护和更新。以下是维护计划的建议：