API 。 Prompt Templates ，在提示 词中 引入变量以适应用户输入 的提 示模版。 Chains ，对模型的链式调用， 以上一个输出为下一个输入的 一部分。 Agent ，能自主执行链式调用， 以及访问外部工具。 Multi-Agent ，多个 Agent 共享 一 部分记忆，自主分工相互协作。 Agent System 五层基石理 (AI Agent) 可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 小结三： 四链融合产业大脑案例 如何精准科学地识别并批量形成具有战略意义的 " 卡脖子 " 问题清单 ， 是我国实 现关 键核心技术突破要解决的首要任务 ，直接影响国家产业安全战略决策与创新资 源配置 制高点 关键芯片 基础软件 产业链控制 主导权 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 基础支撑保障 供应风险 政府决策需求 企业创新需求 航空航天、轨道交通、新材料、新能源、电子信息等战略产业、未来产业对产

2035年企业竞争的新高地 实现自主智能供应链 实现自主智能供应链 2 大中华区业务联系人 作者 埃森哲大中华区战略与咨询事业部董事总经理、 供应链与运营业务主管 jane.zheng.pan@accenture.cn 潘峥 麦克斯·布兰切特（Max Blanchet） 埃森哲资深董事总经理、全球供应链与运营战略主管 克里斯·麦迪威特（Chris McDivitt） 埃森哲供应链与运营董事总经理、自主智能供应链全球主管 流程的企业，将能更快地规模化应用技术，更迅 速地适应变革，并加速AI的学习周期。在当今的市 场格局中，这些无疑是一种核心的竞争优势。 我们对全球1000名企业高管的调研进一步 印证了这些关键战略举措的必要性。调研表明， 自主智能供应链正是价值创造的新高地。近三分 之二的受访企业计划在未来十年内大幅提升供应 链的自主化水平。 由此产生的财务效益十分可观。本次调研的 受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 手，待方案验证有效后再进行规模化推广。最后， 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

仅深刻改变了人机交互的方式，更预示着一个由大模型引领的智能新时代的到来。比尔· 盖茨的赞誉、马斯克的断言以及马化腾的深刻洞察，都从不同角度揭示了大模型技术对于 人类社会发展的深远影响。而国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理 暂行办法》，则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业，这一技术革命同样引发了深刻的变革。国内外众多保险公司和保险科技 公司， 集团作为行业的先行者和探索 者，于2023年初率先启动了“阳光正言GPT大模型战略工程”，旨在通过大模型技术的深度 应用，推动保险业务模式的重塑与升级。 经过一年的实践与沉淀，可以看到，2024年是大模型技术在各行各业的应用落地之 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 · · · · 23 1.2.3 面临挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 25 � 2.战略视野与行业篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 3.保险业落地实践篇· · · · · · · · ·

260 亿美元，全球人 工智能市场规模 2025 年超 6 万亿美元。海外以美国为例，相关政策出台时间较早， 人工智能领域发展更加成熟，许多智能体应用已在服务各类企业。并且美国有意 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， 金融交易、价格追踪系统、智 能电网控制 基于目标的 Agent 基于目标的 Agent 会评估和规划行动，以实现它们的目 标。与其他类型的智能 Agent 不同的是，它们能够将前 瞻性和战略规划结合起来，朝着特定的结果前进。 扫地机器人、项目管理软件、 电子游戏 基于模型的 Agent 适用于并非总是可见或可预测的信息时。这个模型会根 据环境中传入的数据不断更新，因此人工智能 260 亿美元，全球人工智能市场规模 2025 年超 6 万亿美元。海外以美国为例， 相关政策出台时间较早，人工智能领域发展更加成熟，许多智能体应用已在服务各类企 业。并且美国有意与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展 AI 科技。 多模态大模型利用异构数据提升应用效率，促进 AI Agent 发展。将智能体赋能于图 片+语音的多模态大模型中，可以减少使用工具和交互的过程，使智能体完成更多复杂

一场差距很小的竞争。” 虽然 DeepSeek已证明研发AI所需的资金和算力比之前预想的要少，但Meta不会因此减少AI支 出：“我仍然认为，从长远来看，大力投入资本支出和基础设施建设将成为一种战略优势。” 卷积神经网络之父Yann LeCun: “与其说中国AI正在追赶美国，不如说开源模型正在超越 闭源”。 Anthropic CEO达里奥·阿莫迪：我认为一个公平的说法是“ DeepSeek DeepSeek影响：门槛全面降低，千行百业加速融AI DS作为一款现象级应用，对全社会开展了一次人工智能科普再教育，DS C端应用人人装，人人感受人工 智能，政府、企业管理者认识到人工智能战略意义，由探索尝试，升级为战略布局，市场进入爆发期 DS上线20日，日活超4000万，已达到ChatGPT 74%，成为 C端现象级应用。微信、钉钉等头部应用纷纷接入 截至2月15日，全国10省省委书记将人工智能作为 eta 的开放平台（开源模型Llama）让 DeepSeek 依赖它。他们购买了大量英 伟达的芯片，并找到了自己的方法，推动了他们的 DeepSeek 模型。这种 情况必须结束。” • 美国商务部工业与安全局BIS启动对新加坡芯片转口贸易调查，核查 HS8542类目芯片是否违规流向DeepSeek，拟议对华禁售H20芯片 • 美国国会、得州、NASA、美国海军、美国国防部已禁止使用 deepseek。

AI 基础设施。 3. 自定义功能的需求提升：各行业对 AI 方案的定制化需求增 加，SaaS 平台可以灵活支持不同业务场景。 4. 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 性能需求：用户希望平台在数据处理和模型训练时具备高效性 和实时性，以适应快速变化的市场需求。此外，响应时间和运 行稳定性也是用户重点关注的方面。 3. 成本效益：用户在选择 SaaS 平台时，很大一部分考虑的是成 本效益。合理的定价策略，无论是按需付费还是订阅制，都将 影响用户的选择。同时，用户对免费的试用期或低门槛体验也 有较高的期望。 4. 安全与合规：随着数据隐私和安全的关注度提高，企业用户尤 维，能够快速响应市 场需求。这些企业在专业领域内具有较强的竞争力，能够提供深度 定制化的服务。然而，由于资源有限，它们的市场推广和客户支持 可能相对较弱。我们可以通过与这些企业合作，形成互补的战略联 盟，以便在各自的领域共同发展。 第三类是新兴的 AI SaaS 平台供应商，这些公司通常专注于特 定的应用场景，如自然语言处理、图像识别等。这些以单一功能为 主打的产品虽然在市场上占有一席之地，但缺乏整体解决方案的整

字化进程，从而在全球科技博弈中牢牢把握主动权，保障国家信息 安全与经济稳定发展。 （二）算力发展持续规划，产业亟待提质升级 为了推动算力产业发展，我国出台多项相关政策对算力产业顶 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 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 年，工信部按照“点、链、网、面”的工 作思路体系化推进全国一体化算力网络工作，持续提升算网综合供 给能力，一是稳步推动优化算力布局，实现算力中心“单点提质”； 二是着力强化技术协同创新，促进算力产业“串珠成链”；三是适度 化 相对不足，存在兼容性、安全性和效能发挥等问题。此外，软硬件 的协同适配性也有待提升。三是节能降碳水平亟待进一步提高。算 力中心的高速发展，带动我国能耗和碳排放水平进一步攀升。在“双 碳”战略背景驱动下，亟待加强算力中心“绿色化低碳化”转型，提升 节能降碳水平。四是产业生态亟待进一步完善。我国算力产业生态 建设虽有进展，但仍存在基础设施建设不均衡、算力应用深度广度 不足、产业链各环

联动节能在广东移动深圳宝观液冷数据中心的创新实践 面对机楼改造难度大、复杂性高、工期紧、勘测周期长、现网割接风险高、PUE 压降难 度大等难题，广东移动紧扣绿色双碳和算力发展战略，聚焦“节能改造，国 A 改造，智算改 造”三大场景，探索老旧机楼复杂改造升级转型之路。其中较为典型的是深圳宝观智算中心 改造项目（PUE 1.69、中国移动唯一的“一省双池”千卡训推一体智算中心，要求 翼云华南算力枢纽节点，汇聚粤港澳大湾区云、网、边能力，充分发挥算力资源集约共享优 势，为大湾区乃至华南地区的政务服务、相关行业客户提供上云用云以及算力运营、管理、 调度等服务。以打造全国一体化算力网络重要战略节点的制高点，成为全国一体化大数据中 心绿色低碳创新样板标杆为目标，服务华南地区及粤港澳大湾区一体化大数据协同创新体系， 铸牢粤港澳大湾区发展“数字底座”。 为了更好的提升能源效率，降低 PUE，该项目针对 务再提速。 3.2.1.2 华为 ModelMate RAG+Agent 助力海关共启智能政务新篇章 依托国产大模型技术突破，2025 年初 X 海关率先完成 DeepSeek、Qwen 的战略部署，希 望能基于大模型的深度应用，构筑海关领域首个 AI 赋能的智能应用体系，提高工作效率， 促进业务发展。华为提供的 ModelMate RAG+Agent 工具链及 AI 计算使能服务助力

，优化 生态治理措施，确保目标达成。 通过以上具体方案的实施，生态环保工作将得到有效提升，促 进生态可持续发展。 5.1 空气质量监测 多模态 AI 在空气质量监测中的应用正在成为生态环保战略的 重要组成部分。通过结合视觉、声音和环境数据，这一智能技术能 够对空气质量进行全面、高效的监测与分析。 传统的空气质量监测主要依赖固定的监测站点，覆盖范围受 限，数据更新频率较低，难以满足实时监测的需求。而多模态 有效鉴别不同情况下的空气质量。 4. 实时监测与预警：通过构建基于多模态 AI 的大气环境监测系 统，实时监控空气质量的变化。一旦监测到超标污染物或有潜 在危害的空气质量，系统能够及时发布预警信息，并为相关部 门提供决策支持。 5. 数据可视化与决策支持：借助数据可视化工具，将监测结果以 直观的图形展示，便于管理者和公众理解。同时，系统能提供 具体的改善建议，如降低交通流量、合理安排工业生产，推动 基本操作、数据录入和报告生成等，采用互动式的培训工具，如在 线模拟系统和实地操作练习。这种方式可以快速提升用户的操作能 力和界面熟悉度。 领导决策人员的培训将重点讨论系统所提供的数据分析结果的 战略意义和决策支持，课程将结合实际案例进行角色扮演和小组讨 论，促进用户思考如何将技术成果转化为实际决策。 为了提高培训的有效性和学习效果，培训内容将采用模块化的 形式，具体安排如表格所示： 培训模块

智能体自动处理重复性高、规则明 确的任务，如订单处理、库存管理和财务核算，降低人工成本 并减少错误率。  智能决策支持：利用机器学习和大数据分析技术，从海量数 据中提取有价值的商业洞察，协助管理层制定更科学的战略决 策。  智能客服系统：部署基于自然语言处理（NLP）的智能客服， 支持多渠道、多语言的即时响应，解决客户问题并收集反馈， 进一步提升服务质量。  个性化推荐与营销：通过用户行为分析和预测模型，为不同 1. 自然语言处理：通过语义理解和生成，实现人机交互，提升 沟通效率。 2. 机器学习：通过分析历史数据，自动优化算法，提升决策精 度。 3. 数据分析：通过大数据分析，提供商业洞察，支持战略决 策。 4. 自动化流程：通过自动化工具，减少人工干预，提高运营效 率。 在设计商务 AI 智能体时，需要充分考虑企业的具体需求和业 务场景。以下是设计过程中需要关注的几个关键点：   自然语言处理与智能交互  商务文档自动生成与多语言翻译  风险管理与预测分析  系统集成与第三方应用对接 通过上述功能，商务 AI 智能体不仅能够显著提升企业的运营 效率，还能够在战略决策、客户服务、风险管理等多个方面为企业 提供强有力的支持。 2.3 应用场景 在商务领域中，AI 智能体的应用场景广泛且多样化，涵盖了从 客户服务到供应链优化的各个环节。首先，客户服务是商务