个月前美国模型的性能，成本要低得多（但远不及人们建议的比例） ” Scale AI创始人亚历山大·王：“DeepSeek可能改变中美在人工智能竞赛中的格局” 游戏科学创始人冯骥：”DeepSeek，可能是个国运级别的科技成果。”“如果有一个AI大 模型做到以下任何一条，都是超级了不起的成就，但DeepSeek全部同时做到了：强大、便 宜、开源、免费、联网、本土” 面壁智能首席科学家刘知远：“DeepSeek的意义更像Llama。DeepSeek 广西 不能妄自菲薄、行动迟缓 江西 强化企业科技创新主体地位，推动科研成果向现实生产力转化 安徽 在抢占科技制高点上奋勇争先 江苏 找准“一中心一基地一枢纽” 甘肃 着力提升科技创新效能，深入实施研产融合科技攻关赋能计划 重庆 部署实施“人工智能+”行动 山东 建立科技创新和产业创新融合机制 湖北 到2030年，具有全国影响力的科技创新高地加快形成 -10- DeepSeek影响：格局被打乱，AI竞争进入第二阶段 人工智能领域被引用最多的100篇论文（2020~2022） -13- 中美在AI领域的对比：企业 n 中美头部高科技企业的市值差距非常显著 n 我国AI独角兽的数量和估值落后于美国 n 头部高科技企业 n 美国7大科技公司市值：均在万亿美元以上，合计约18 万亿美元 n 中国7大科技公司市值：第一名5600亿美元，合计约1.4 万亿美元 n AI独角兽 -14- 中美在AI领域的对比：GPU芯片

阳光保险集团股份有限公司 清华大学五道口金融学院 中国保险学会 科大讯飞股份有限公司 2024年10月 PREFACE 前 言 � 在人类科技发展的历史洪流中，2023年无疑是大模型技术取得突破性进展的元年。 ChatGPT的问世，如同一颗石子投入平静的湖面，激起了全球科技领域的滔天巨浪。它不 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 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，如阳光、人保、平安、国寿、泰康、瑞再、安盛、安联等，纷纷投身于大模型技术的研发 与应用，积极探索其在保险业务中的无限可能。阳光保险集团作为行业的先行者和探索 者，于2023年初率先启动 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 术要点和注意事项，为行业同仁提供理论指导和操作建议。除此之外，成功的落地应用需要 保险公司和科技公司紧密合作，共同构建开放、共享、协同的创新生态。这些内容为保险行 业探索大模型技术的应用提供了宝贵的经验和启示。 在优秀案例展示部分，白皮书通过一系列具有代表性的案例，充分展示了大模型技术

修复等功能。嵌入式智能软件广泛应用于物联网（IoT）设备、智能家居、工业自动化、汽车电子以及医疗仪器等领域，能够增强产品的功 能性和用户体验，支持实时决策，并推动各行业向更加智能、高效的方向发展。 新兴技术软件是指那些基于最新科技发展，旨在革新传统工作方式、提升效率和用户体验的软件解决方案。这类软件常常融合了人工智能 （AI）、机器学习、大数据分析、云计算、物联网（IoT）等前沿技术，为用户提供更加智能化、自动化以及互联的功能。它们不仅能够加 深圳市科敏传感器有限公司 英伟达芯片科技有限公司 上海韦尔半导体股份有限公司 深圳市腾云芯片技术有限公司 北京奕斯伟计算技术股份有限公司 光谷云计算武汉有限公司 北京云尔计算科技有限公司 深圳市海思半导体有限公司 SK海力士半导体（中国）有限公司 江西兆驰半导体有限公司 品牌端 智能软件研发与开发 中游厂商 中国软件与技术服务股份有限公司 用友网络科技股份有限公司 北京金山办公软件股份有限公司 北京金山办公软件股份有限公司 上海宝信软件股份有限公司 北京超图软件股份有限公司 东华软件股份公司 金蝶软件（中国）有限公司 邦正科技股份有限公司 科大讯飞股份有限公司 渠道端及终端客户 应用与服务 渠道端 上游分析 数据存储需求的增长正驱动存储技术的革新。 预计到2030年，全球每年数据增量将达到惊人的1YB，其中约50ZB的数据具备存储价值。与2020年相比，数据量将激增23倍，预计未 来十年的年复

储银行、浦发银行、江苏银行等也有较为领先布局应用。 AI 一体机的出现为机构提供了全新的解决方案，凭借其开箱 即 用、软硬件一体化设计等优势， 正在成为很多中小银行智能化转型的重要选择。 n 建议关注：宇信科技、京北方、天阳科技、长亮科技、百融云等。 n 风险提示 ： AI 技术落地不及预期、竞争加剧、信息更新不及时等。 2 核心观点 DeepSeek 开源、低成本、强推 理 助推银行业应用 1 n DeepSeek 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% 2022 金融科技投入（亿元） 2023 金融科技投入（亿元） 同比增幅 300 250 200 150 100 50 0 资料来源：信通院、中泰证券研究所 图表：十二家上市银行金融科技投入 图表：部分银行大模型应用场景 n 大模型的本地部署并非易事，从模型训练到推理部署的全链路优化需要专业技术团队支持。 厂商已推出相关解决方案： - 宇信科技：智能营销、信创、监管和 AI 一体机等 - 京北方： AI 软硬一体化解决方案，涵盖 AI 风控、 AI 运维、 AI 投顾、 AI 测试等 - 天阳科技：金融信贷助手一体机 图表：京北方 AI 软硬一体化解决方案 图表：天阳科技 DeepSeek 大模型金融信贷助手训推一体机

视频分析（71%）、自然语言处理（78%）。 图 1：保险公司 AI 投资方向 4 资料来源：埃森哲 保险科技初创企业也意识到了这些技术的重要性，许多公司都将人工智能作 为战略核心，他们的员工都能熟练使用人工智能工具。埃森哲分析了全球 450 多起保险科技公司的投融资情况，结果显示，2014 至 2016 年间，与人工智 能或智能自动化相关的投资数量增长了大约两倍。 流程，并应用“智能自动化”来改进和优化现有流程。 数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务 型数据，来改进算法，并以新的方式组合数据以发现趋势。 人力资源：通过科技提高工作效率，人机协作成未来发展趋势 许多保险公司已经在深度学习、视频分析和自然语言处理等技术上投入巨资。 尽管智能技术的发展十分迅速，但除非保险公司能够使现有劳动力适应人工 智能带来的 味着要引入一些 顶级的技术人才，让他们进入一个发展相对缓慢的传统行业。埃森哲通过对 保险科技的研究发现，三分之一的保险公司认为，“缺乏智能技术的专业人才” 阻碍了人工智能的发展。 为了应对不断变化的业务需求，保险公司还需利用外部资源，来扩充自己的 人力和虚拟员工。新技术使得保险公司与科技企业建立起新的合作关系，因 此，他们可能需要从根本上改变外包的方式。 保险公司

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， 智能体将 建议关注：AI 算力、模型和应用：寒武纪-U、海光信息、景嘉微、龙芯中科、浪 潮信息、中科曙光、神州数码、软通动力、中国长城、科大讯飞、中控技术、海 康威视、大华股份、商汤-W、赛意信息、宝信软件、万兴科技、虹软科技、新致 软件、新国都  风险提示：1.大模型发展不及预期；2. AI 智能体发展不及预期；3.智能体下游需 求不足。 23289 GITM 创新架构 ............................................................................ 27 图 42 解锁科技树的成功率（蓝色是 GITM） ............................................................. 27 图 43 各模型完成任务成功率对比

技术和架构创新，提升AI时代的向量数据处理和协同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 3.4 全球一致的云服务能力体系，全面助力企业国际化战略 优秀实践分析 04 4.1 小鹏汽车 4.2 微帧科技 4.3 嘎嘎射击 4.4 蚂蚁集团ZOLOZ 前言 IDC分析师认为：全球AI基础设施革新的浪潮中， 算力需求的爆发正在驱动云计算与边缘计算深 度融合，行业定制化与智能化服务加速渗透，成 的双单路设计，能够有效降低故障时的爆炸半径，并实现故障时 自动切换，降低业务中断风险，为小鹏 7x�� 小时不间断的数据处理业务提供了坚实保障，确保 了研发进程不受中断。 �� 4.2微帧科技 微帧科技（Visionular）作为领先的视频编码与超高清服务提供商，深耕视频编码、深度学习、图像处 理等领域 20 余年。公司拥有自研的核心编码引擎，为长视频、短视频、直播、RTC 等全视频场景提供 智能化解决方案，目前已与国内外 100 多家头部企业达成合作，每月处理视频超 15 亿分钟，覆盖从 云端到终端的全链路视频服务。 业务痛点： 高性能算力需求：释放自研编码内核技术潜力 微帧科技自研的编码内核需要高性能算力平台，满足超高清视频处理的计算强度需求。在视频 编码前，需要运用降噪、画质增强等 AI 预处理技术对原始视频进行优化，这需要强大的算力支 持，用以在压缩过程中保障画质。

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， 更深刻地改变着社会的方方面面。目前，国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作，综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 要标尺，相关研究工作意义深远。 随着 快部署，力求在全球数字经济竞争中抢占先机。IDC 数据显示，目 前，全球超过 70%的组织开始对生成式人工智能技术进行投资或处 于初步测试阶段，已经有 17%的组织将生成式人工智能应用和服务 引入生产环节，保障国家的科技话语权与产业安全。美国、日本等 发达国家和地区也持续加大在智算、超算等算力相关领域的投入， 力求巩固其领先地位。美国“网络与信息技术研发计划”(NITRD)人工 智能研发投资预算增长至 31 亿美元，占整体年预算的近三分之一， 作为数字经济大国，急需突破关键核心技术“卡脖子”环节、实现科 技自立自强。在此背景下，需深入探究我国综合算力发展现状，明 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

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 业信息智能分析提出重大需求，呈现广泛、持续增长的发展态势。 产业发展决策：广阔的社会需求 关键核心技术突破 创新链产业链融合 科技创新体系优化 产业创新生态营造 技术创新路径规划 数字化转型方案 智能制造升级 绿色低碳发展 技术竞争态势分析 市场机遇识别 产品创新方向 竞争优势构建 产业发展战略规划 的 升级和转型提供了强大的动力 · 政策环境对产业经济的发展具有重要影响 在政策的引导下， 一些具有战略意义的新兴产业 和领域将得到重点扶持，从而加速其发展和壮大 AI 推动“科技创新”和“产业创新”的深度融 合 推 动 创 新 链 、 产 业 链 、 资 金 链 、 人 才 链 深 度 融 合 是 解 决 当 前 乃 至 未 来 较 长 时 间 内 加 强 产 业 创 新 发 数据描述 数量 企业库 1.9 亿 + 数据描述 数量 行业舆情 1.3 亿 + 数据来源： 数据来源： 数据来源： 海量数据资源 风险信息 200 万 + 通用产业数据 行业数据 科技数据 • 产业链图谱数据：构建了 10 万级产业节点标准库 ，形成了 100+ 产业链知识图谱， • 进出口贸易数据：全球海关 50 亿条进出口记录 ，覆盖全球 150 多个国家、 80%

银行业面临的竞争压力与市场挑战 国有大行服务下沉 国有大型银行通过下沉服务覆盖更多区域，加剧了中小银行的获客难度，迫使后者加快数 字化转型步伐。 新金融业态冲击 客户需求升级 互联网金融、金融科技公司等新兴业态迅速崛起，凭借灵活的数字化服务模式抢占传统银 行市场份额。 客户对数字化服务的需求日益增长，期望获得更便捷、高效、个性化的金融服务体验，推 动银行必须转型以满足市场需求。 1 报送流程符合监管科技（ RegTech ）的最新要 求。 监管数据标准化 智能合规分析 通过大模型对海量监管政策进行智能分析，提 取关键合规要求，并自动生成合规检查清单， 帮助银行快速识别和解决潜在的合规风险。 通过大模型驱动的自动化工具，帮助银行实现 合规流程的自动化管理，包括反洗钱、反欺诈 等领域的实时监控和预警，降低合规成本。 符合金融行业监管科技（ RegTech ）标准 输送高质量的专业人才。 与金融科技公司、技术供应商等 产业链上下游企业建立合作伙伴 关系，共同构建数字化转型生态， 实现资源共享、优势互补和协同 发展。 与科研机构合作，开展前沿技术 研究和创新项目，推动大模型技 术在金融领域的应用和发展，提 升银行的技术竞争力和创新能力。 建立开放的技术平台和创新孵化 机制，吸引外部创新资源和人才， 推动金融科技领域的创新和应用， 提升银行的创新能力和市场竞争