谈心谈话等各项组织生活的各个环 节都内置了各项党务工作的相关指 导文件、流程图、范文、常见问答。 工作指引 党组织生活管理 平台功能 工作流程指引 党务工作问答 会议流程  党组织可以举办家庭、敬老、爱幼、环保、公益等活 动，充分发挥党建引领社区共治参与社会公益。  通过图文丰富的展示党员的志愿活动，并且提供志愿 活动发布、报名、心得等全流程管理。  通过图文展示困难党员和老党员的走访慰问记录，体 党员五维画像 平台功能 特色功能模块建设 - 先锋值展示  系统具有“党员先锋指数”特色功能，对党员 的链接指数、基础指数、规范指数、先锋指 数进行全方位的考评，并将个人指数进行展 示及排名。系统根据支部所有党员的先锋指 数为基础，建立一套独特的支部堡垒指数体 系，通过支部所属党员行为评估支部工作开 展情况分析。 党员先锋指数 支部堡垒指数 平台功能 特色功能模块建设 -AI 话、公益活动等各项工作开展。 深入的党群服务 05 充分发挥党建引领作用，社区共 治参与社会公益，激发党组织引 领活力。 可视化党建工作成果展示 02 利用大数据技术提取信息库中 的数据，对活动数据、学习数 据进行汇总统计，实现领域内 数据汇集、统一展示，支撑党 建工作精细化管理。 4 成功案例 成功案例  项目自推广以来，得到了客户的广泛好评，目前项目已在全国多个 地区为组织客户提供优质服务。

DeepSeek 横空出世，各项指标逼近或超越 ChatGPT o1 9/80 口核心意义：打破 AI 垄断，带来 AI 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 人工 开发 诊 断 软 件 升级 个 性 化 故 验证 障 检 测 诊 断算法 测试 以人工为核心串联开发范式 诊 断 推 理 链 条 人工 构 建 知识库 奔爱 报 告 提 纲 当下 Al 到了哪种程度 … … · 能源领域传统 Al 发展困境 … … DeepSeek 基于诊断准确率自适应调整每类样本需新增的提示量，并基于 SMOTE 算法合成新样本 ·Nadd 为第 i 个类生成的额外微调对话的 数 量 · N₃ 故障类和无故障类的数量 ·Ntotal 原始微调数据集中的对话数 · r 为需生成的新的提示量增加的百分比 ·P; 优化后的模型在第 i 类的诊断准确率 ·Pj 优化后的模型在第

产业链下游环节分析 6 招商银行股份有限公司 中国工商银行股份有限公司 中国农业银行股份有限公司 浙江网商银行股份有限公司 中国银行股份有限公司 山东第一医科大学附属省立医院（山东省立医院） 爱尔眼科医院集团股份有限公司 北京和睦家医院有限公司 中国国家铁路集团有限公司 中国铁路广州局集团有限公司 2019年—2024年，智能软件研发行业市场规模由14,669亿元人民币增长至28,223亿元人民币，期间年复合增长率13 局，打造了一系列SaaS产品矩阵。讯飞听见持续领跑智能转写 行业，稳居苹果应用商城效率转写类别榜首。另一方面，用友网络与国内外顶尖咨询机构的合作模式愈发稳健，合作总规模突破2亿元大关，合 作项目数与合同金额均实现了超100%的同比增长。此外，用友网络的专业服务伙伴队伍壮大至708家，认证顾问人数超过5,800名。云服务的基 础设施支持使得SaaS产品能够轻松跨越地理界限，服务于全球客户。同时 极融入主流大型语言模型，通过统一认证、模型调试等措施，有效管理登录认证、计费、审查日志及监控等功能，并将其与核心产品线如 WPSOffice、金山文档、WPS365深度融合，为用户提供前沿的数智化办公解决方案。截至2023年12月31日，金山办公主要产品月度活跃设备数 达5.98亿，同比增长4.36%，年度付费个人用户数增至3,549万，同比增长18.43%。AI技术，尤其是大型语言模型的应用，通过减轻开发者的手 动编码负

对于具体的险种计算清晰易懂， 解答更全面 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化 话术推荐 保险规划 智能核保 智能理赔 实时质检 GPT-3.5 Claude 1 AI 更有爱“暖心 er” GPT-4 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化 话术推荐 保险规划 智能核保 智能理赔 实时质检 Claude 2 亲和自然“新生代” 保险常识

· · · · · · · · · · · · · 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· · · · · · · · · · · · · · · · · · · 地应用。同时，奇富科技、蚂蚁集团等也发布了针对金融行业的专属大模型，如奇富GTP和 AntFinGLM，这些模型在数据整合与分析、风险管理、个性化产品定制、智能投顾等方面展 现出强大的价值。中国人保发布“数智灵犀-人保大模型”，阳光保险发布“阳光正言GPT”， 在客户服务、保险销售、核保理赔等方面展现了极大的应用价值。据报告，2024年金融AGI 市场规模已达到3.8亿元，同比2023年增长7倍以上，显示出金融大模型市场的快速增长

综合算力指数 版权声明 本报告版权属于算力产业发展方阵、2025 中国算力大 会，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报 告文字或者观点的，应注明“来源：《2025 综合算力指 数》”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 综合算力指数 推荐序 近年来，AI 技术迅猛发展，算力作为数字经济的基础资源，其重要性与日 俱增。我们进入了一个计算力驱动创新的时代，这不仅影响着科技领域的演进， 确自身优势与短板，精准布局算力产业，加速数字产业化和产业数 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 与去年相比，河北保持全国领先地位，浙江、内蒙古算力分指 数提升明显。河北算力发展成效显著，利用政策、区位、能源、土 地资源等方面综合优势，承接北京大模型训练、推理等任务，形成 “北京出需求、河北供算力”的协同模式，构建起优势互补、协同发 展的算力产业生态，算力分指数远高于其他省份。在规模方面，在 用标准机架数、在建标准机架数、智算规模均全国第一，在质效方 面，上架率、PUE、算力业务收入指标等均表现良好。浙江、内蒙

成12万个小区数据抽取，形成供水、供电、供 热等6类单位画像  热线数据报告：围绕投诉、求助、建议与举报信 息开展时空定位、问题萃取、颗粒缩放、精细诊 断等多维度分析，输出周期报告和专题报告 大模型赋能政务热线应用 n 联通数智公司联合辽宁产互等打造政务热线大模型，已落地辽宁、北京等多省市12345项目 -22- 大模型辅助政府经济决策  2023年10月，服务北京发改委面向经济领域数据查询及分 析、报告撰写、经济领域知识问答等业务场景，实施经济大 大数据的独特优势，基于全国高质量经济语料，打造经济垂 直领域大模型，模型在查数据、问知识、做推理、快分析等 经济领域任务中都表现良好。 广东政数局 ”粤经济“平台 n 经济运行大模型落地北京发改委、广东政数局等多省市项目 -23- 大模型赋能公安智能化 n 联通数智公司联合北京联通等打造元景公安大模型，在北京西城、安徽省厅等多省市视侦智能化升级项目试点应用  在北京西城区公安局试点，提供以特 件查办效率  利用以图搜图、以文搜图提升检索效率，可服务平安城市、雪亮工程、平安乡村等场景 利用以图搜图、以文搜图，检索监控内容，提升办案效率 -24- 大模型赋能医疗智能应用 n 联通数智公司支撑广东产互/医疗军团打造多款智慧医疗应用，助力中山三院智能化升级 大模型医疗应用服务平台 中山三院私域GPT应用 私域GPT应用和服务平台  私域GPT应用：集医教研管全方位智能助手于

大模型。通过系统的数据处理和模型训练，最终实 现从海量异构数据中提取有价值的信息，并将其转化为可支持决策 和创新的知识资产。具体目标包括以下几个方面： 首先，实现知识库数据的高效清洗与整合。针对多源异构数 据，设计并实施数据清洗规则，确保数据的准确性、完整性和一致 性。同时，建立数据标准化流程，统一数据格式和语义表达，为后 续的模型训练提供高质量的数据基础。数据清洗的关键指标包括： - 数据准确率提升至 进一步丰富数据集。 接下来是数据安全与隐私保护。在处理数据时，需严格遵守相 关法律法规，如《个人信息保护法》和《数据安全法》。对于包含 个人敏感信息的数据，需进行匿名化或脱敏处理。同时，需建立数 据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问和操作数据。 数据的存储和管理也是关键环节。对于大规模数据，建议采用 分布式存储系统，如 Hadoop HDFS 或云存储服务，确保数据的高 可用 知识库，为后 续的 AI 大模型训练提供坚实的基础。 2.1 数据来源及采集 在知识库数据处理方案中，数据来源及采集是确保数据质量和 模型训练效果的关键环节。首先，数据来源应多样化，涵盖公开数 据集、行业报告、学术文献、企业数据库以及网络爬虫获取的公开 信息。公开数据集可从 Kaggle、UCI Machine Learning Repository 等平台获取，确保数据的权威性和广泛性。行业报告和

随着人工智能技术的迅猛发展，其在各行各业的应用日益广 泛，尤其在数据驱动的决策支持、自动化流程优化以及智能分析等 领域表现尤为突出。然而，人工智能系统的性能和效果高度依赖于 其训练数据的质量和模型训练的精准度。在当前的技术实践中，数 据训练的效果评估往往缺乏系统性和标准化的考评机制，这导致了 模型训练过程中的效率低下和成果的不确定性。 为了应对这一挑战，本项目旨在构建一个全面的人工智能数据 训练考评系统，该系统将集成数据预处理、模型训练、效果评估等 现数据的访问控制、加密存储和传输等功能，确保数据的机密性和 完整性。针对不同用户角色，系统应设置细粒度的权限管理，限制 对敏感数据的访问和操作。 最后，系统应具备数据监控与日志管理功能，能够实时监控数 据的采集、存储和处理过程，并记录详细的操作日志。日志管理模 块应支持查询、导出和分析，便于系统管理员快速定位和解决问 题。 综上所述，数据管理需求涵盖了数据的采集、存储、预处理、 安全管理 系统的安全 性。 数据管理模块是系统的核心之一，负责数据的采集、存储、清 洗和标注。该模块支持多种数据格式的导入和导出，并提供自动化 的数据清洗和标注工具，确保训练数据的质量和一致性。同时，数 据管理模块还提供数据版本控制功能，便于追踪数据变更历史。 训练管理模块提供模型训练的全流程支持，包括训练任务创 建、资源配置、训练过程监控和模型评估。该模块支持分布式训 练，能够充分利用计算资源，提高训练效率。训练管理模块还提供

监测、分析和决策支持。 首先，本方案的基础是高精度三维地理信息系统（GIS）和三 维模型的构建。通过利用无人机航拍、激光雷达（LiDAR）扫描等 手段，获取铁路沿线的三维空间数据。同时，结合多种传感器的数 据（如气象监测装置、视频监控等），可全面收集并叠加不同维度 的信息，以便形成精细的三维环境模型。 其次，数据处理与分析将是模型应用的核心环节。利用深度学 习和机器学习技术，对收集到的多源数据进行融合与分析，提取出 凭借其机动性 和高解析度的摄像能力，能够在较短的时间内覆盖广泛区域。通过 在不同高度、不同角度拍摄，获得高分辨率的影像数据。同时，结 合机载激光雷达（LiDAR）技术，可以获取高精度的三维点云数 据，准确描绘地形及铁路设施的空间分布。 其次，地面数据采集也至关重要。我们将配备移动激光测量系 统（MLS）在铁路沿线进行拍摄，特别是对复杂结构（如桥梁、隧 道、车站等）的详细测量。MLS 系统通过激光扫描与高分辨率摄影 评估对铁路安全的影响并制定预防措施 为确保算法的最佳性能，这些 AI 模型需要不断地进行训练和 验证，利用大量的历史数据和实时数据相结合进行模型的迭代优 化。在落地实施过程中，部署这些算法的技术团队应具备强大的数 据处理能力，并利用云计算和边缘计算的力量，确保数据处理的实 时性和高效性。 下面是一个概念图示，展示了 AI 算法在铁路沿线监测的核心 应用框架： 通过以上的技术方案设计和算法应用，铁路沿线实景三维