报 告 ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ◆ ◆ ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125)

平权，尤其是中文 Al 普惠，激发大众创造力 多 源 数 据 深 度 挖 掘 融合建筑领域各类数据，联动设备 运行指标 、能耗信息及环境监测， 实现精细用户画像，助力科学调度 与资源配置 智 能 故 障 识 别 与 诊 断 结合人工智能算法，自动提 取设备 特 征 ，识别潜在异常，构建以专家 经验为核心的诊断体系，为故障根 源定位和问题处理提 供有力建议 智慧 能耗与碳排管控 测、碳排溯源与节能优化的闭环 辅 助 决 策 与 趋 势 预 测 大模型驱动的数据预测能够提 前预 警 潜在风险，为决策层提 供精准、科学 的策略参考，助力管理优化 人 机 智 能 协 同 互 动 通过大模型驱动对话，实现业务咨询反 馈的迅捷与精准，员工能够自动检索和 获取相关业务知识 自 动 化 报 告 编 制 实现巡检报告 、能耗 评估及故障追 踪报告 实际应用有限，尤其难以突破落地应用的瓶颈 期待发展趋势 — - 现有发展趋势 口主要解决数据采集和信息展示，停 留在“展示大屏”阶段 口学术发表算法成果很多，实际应用 极少，落地“最后一公里”很难 智个 能 化 程 度 → 时 间 范式困境主要原因一：场景多、碎片化、个性化，定制化开发成本高 口有限的人力、物力和财力去应对复杂而多变的需求，最终的平衡点大多位于信息化阶段 可再生能源热力系统

智能体 (AI Agent) 是大模型 (Brain) 的眼 (Observation) 和手 (Tools) 2. 通过智能体 (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 (AI Agent) 可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 4. “ 推理大模型 + 知识图谱（知识库） + 智能体”是否会成为未 来 AI 系统开发和应用的范式？ 总结： 使能技术、赋能社会：人工智能是引领这一轮科技革命、产业变 革和社会发展的战略性技术，具有溢出带动性很强的头雁效应， 其作始也简，其将毕也必巨 致天下之治者在人才，成天下之才者在教化，教化之所本者在学校

告，从而提高市场推广的效率和效果。 在设计和实施商务 AI 智能体应用服务方案时，需要充分考虑 企业的实际需求和资源条件。以下是一些关键的设计原则和实施步 骤：  需求分析：明确企业在业务流程中的痛点和需求，确定 AI 智 能体的应用场景和目标。  技术选型：选择适合企业需求的 AI 技术和工具，如深度学习 框架、自然语言处理引擎等。  数据准备：收集和整理企业历史数据，确保数据的质量和完 整性，为 AI 智能体的训练和优化提供基础。 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 AI 智 能体的核心应用之一。通过自然语言处理（NLP）技术，AI 智能体 可以实现智能客服，自动响应客户咨询，解决常见问题，甚至通过 情感分析了解客户情绪，提供更加个性化的服务。例如，电商平台 可以利用 和匹配发票与采购订单，确保财务数据的准确性和一致性。 人力资源管理中，AI 智能体可以帮助企业进行简历筛选、面试 安排、员工培训等任务。例如，AI 智能体可以通过分析候选人的简 历和面试表现，推荐最合适的候选人，提高招聘效率。此外，AI 智 能体还可以为员工提供个性化的培训建议，帮助其提升职业技能。 最后，AI 智能体在风险管理和合规性方面也发挥着重要作用。 通过分析大量的历史数据和实时信息，AI

中间模糊 事件推送 • 新增事件 • 删除事件 • 定时对帐 应用场景 分布式锁：多节点共享资源并发协调 • 基于CP协议Raft实现分布式锁 功能； 基于CP协议Raft 极简API • 全局lockKey标识 • Lock & Unlock接口 • 断线超时后自动释放锁； Part 2 Nacos3.0 安全零信任 Nacos内核&应用安全零信任 Nacos3

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： 对比要素 传统软件 SaaS 平台 初始投资 高 低 更新维护 用户自主管理 供应商负责 可扩展性 限制多 灵活调整 数据访问 设备绑定 随时随地可访问 协作功能 限制多 实时在线协作 通过以上分析可以看出，SaaS 平台在当今数字化转型的背景 下，为企业提供了更高的灵活性、便利性与经济性，是实现人工智 能行业大模型应 标用户的 需求和在平台上的任务，我们可以设计出更加符合他们使用习惯的 交互方式。例如，对于开发者和数据科学家而言，他们可能更习惯 于使用代码和命令行。因此，在平台中应提供清晰的 API 文档和简 明的命令行操作指南，同时提供支持代码提示和自动补全功能，提 升开发效率。 在设计交互流程时，应引入用户旅程图，识别用户在不同场景 下的交互需求。考虑到用户的多样性，我们可以根据用户的不同角 Kubernetes 在选用这些技术的同时，应建立符合行业标准的 DevOps 流 程，确保持续集成和持续交付的顺利进行。通过利用这些开发工具 与技术栈，我们能够有效地构建一个高效、可扩展、安全的人工智 能大模型 SaaS 平台。 4.1.1 编程语言选择 在设计人工智能行业大模型 SaaS 平台时，编程语言的选择对 于系统的可扩展性、性能以及团队的开发效率均至关重要。以下是 针对该平台的编程语言选择的详细分析。

另一个方向则是 为机器人提供足够好的传感器, 使之可以像人类一 样学习. 前者的思想出现在后来发展的各类神经网 络如多层感知机、卷积神经网络中, 即离身智能; 后 者则逐渐发展出了具身智能的概念. 现在, 具身智 能一般指拥有物理实体, 且可以与物理环境进行信 息、能量交换的智能系统[2]. 虽然在过去的几十年 间, 离身智能取得了令人瞩目的成就, 但对于解决 真实世界的问题来说, “具身”的实现仍然是必要的 “具身”的实现仍然是必要的, 与强调从经验中学习并泛化的离身智能方法相比, 具身智能更强调与环境的交互, 只有拥有物理身体 才能与世界进行互动, 更好地解决现实问题[3]. 当 前, 随着机器人技术和计算机科学的发展, 具身智 能受到更多的关注, 逐渐从概念走向实际应用, 而如何利用目前飞速发展的计算能力与人工智能 (Artificial intelligence, AI) 技术提高具身智能的表 现则成为学界与产业界的关注重点 H1、特斯拉机器人 Optimus, 以及 Figure AI 的 Figure 01 均使用了基础模型进行赋能, 展现出令人 惊讶的理解、判断和行动能力. 随着大模型的发展, 近年基于大模型的具身智 能工作已经成为研究热点, 各类试图将二者结合的 工作层出不穷. 尽管目前有一些以具身智能为主题 的综述[21−23], 但并未聚焦于大模型. 目前也有综述研 究大模型在机器人上的应用[24−28],

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 · · · · · · · · · · · · 27 2.1.1 保险业面临前所未有的挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择· · · · · · · · · · · · · · · · 28 2.2 国内外相关政策分析· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 34 2.3 保险业数智化转型进展· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 35 2.3.1 保险业数智化转型是一个全方位多层级的渐进过程· · · · 36 2.3.2 保险业数智化转型进展· · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

API。通过用 户接口模块，业务人员可以便捷地使用模型进行数据分析、查 询和决策支持，而客户则可以通过智能客服等渠道获得个性化 的金融服务。 为了更清晰地展示模块之间的关系和功能协作，以下是一个简 化的模块交互图： 通过以上模块的划分与设计，Deepseek 大模型能够在银行系 统中高效、安全地运行，满足金融业务中复杂且多变的需求，同时 为银行提供强大的智能化支持。 3.3 数据流图 流量高峰时能够自动调整资源。 数据集成是大模型与银行系统协同工作的关键。通过数据湖或 数据仓库技术，将银行系统中的结构化与非结构化数据统一存储和 管理。大模型可以通过数据管道实时访问和处理这些数据，生成智 能分析结果，并为银行业务提供决策支持。为了提高数据处理的效 率，建议引入流处理框架（如 Apache Kafka）和分布式计算框架 （如 Apache Spark）。 安全性与合规性是银行系统不可忽视的方面。集成方案中应包 ，确保 其在实际生产环境中能够高效、稳定地运行。 9. 用户界面设计 在 Deepseek 大模型于银行系统的部署中，用户界面设计是确 保系统易用性和用户体验的关键环节。首先，界面设计应遵循简 洁、直观的原则，确保用户能够快速理解并操作。界面布局应合 理，功能模块清晰划分，常用功能应置于显眼位置，减少用户操作 路径。考虑到银行业务的复杂性和多变性，界面应支持个性化定 制，允许用户根据自身需求调整界面布局和功能显示。

公共安全视频监控系统，能够显著提高应对突发事件的响应速度和 处理能力。同时，整个技术架构设计必须充分考虑数据的安全性， 采用必要的加密和身份验证措施，以防止数据泄露与滥用。 综上所述，该技术架构将为公共安全领域提供强有力的视频智 能挖掘能力，有效提升安全监控、事件识别和决策支持的整体效 率。 3.1 数据源与输入 在公共安全引入 AI 大模型视频智能挖掘应用方案的技术架构 设计中，数据源与输入是核心环节之一。为实现有效的视频智能挖 甚至更高的 4K 分辨 率，确保监控图像清晰。  远程监控：通过网络接口，可以实现远程实时查看与管理，便 于安保人员的监控调度。  便于集成：支持各种视频管理软件和 AI 分析工具，适合与智 能监控系统相结合。 模拟摄像头相较于网络摄像头，成本较低，维护简单，但在画 质和功能上有所限制。通常适用于对视频质量要求不高、预算有限 的场合。 云台摄像头的特点在于其可以进行自动或手动的 可能需要更多的带宽 热成像设备 夜视与温度检测能力 夜间监控与火灾预警 成本较高 最终，综合考虑各种视频监控设备的特点和系统的实际工作需 求，将确保公共安全领域内的数据获取更加全面和有效，为人工智 能算法后续的数据处理与分析打下坚实的基础。 3.1.2 社交媒体与用户生成内容 在公共安全引入 AI 大模型进行视频智能挖掘的过程中，社交 媒体与用户生成内容(UGC)作为重要的数据源之一，为分析和监测