....................................................................................82 5.3.2 系统集成与联调................................................................................................... 审计场景关键能力对照表 | 功能模块 | 技术实现方案 | 审计价 值指标 | |—————–|—————————————| ———————————-| | 异常交易识别 | 基于图神经网络的资 金流向分析 | 可疑交易检出率提升 35% | | 底稿自动生成 | 按照 AS 2201 标准的结构化输出 | 编制时间缩短 60% | | 准则合规检查 | 实时对照 下表典型场景） 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 关联交易舞弊 32% 89% 图谱推理+时序分析 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 收入确认异常 45% 93% 贝叶斯网络+规则引 擎 费用分摊失真 28% 76% 聚类分析+异常值检 测 知识沉淀标准化 设计审计知识图谱架构，解决行业经验碎片化问题： 实现审计准则、监管要求的动态同步更新，确保所有项目自动

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 大模型技术近一年的发展演变 资料来源：集微咨询（JW Insights）整理绘制，本图谱仅列举全球典型企业及相关大模型， 排名不分先后 图1 大模型产业图谱 �� 大模型训练数据通常来自网络获取数据、外部付费/开源数据集、企业自有数据以及AI 合成数据。大模型训练和微调所需数据量快速增长，真实世界数据将在数年内被用尽。研 究机构Epoch估计，机器学习可能会在2026年前耗尽所有“高质量语言数据”。据Gartner 960亿个文本标记的 �� 算力是推动大模型技术发展的基础。随着硬件技术的进步，算力的不断提升，为大模 型的训练和应用提供了强大的支持。 （1）GPU和TPU计算能力提升 GPU和TPU是训练大型神经网络的主要硬件。过去一年中，NVIDIA和Google等公司 不断推出新的GPU和TPU产品，显著提升计算能力。具体来说，NVIDIA Blackwell B200 GPU 和GB200超级芯片显著

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 AI 在千行百业加速渗透，算力赋能数字经济社会的效能，不仅仅取决 于算力、存力、运力以及发展环境本身，模型能力也成为决定人工智能深度赋 14 省级行政区运力分指数-入算网络 Top10......................................................26 图 15 省级行政区运力分指数-算间网络 Top10......................................................27 图 16 省级行政区运力分指数-算内网络 Top10......... 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， 相比于上一年提高 19.2%；2025 年 1 月，美国政府公布“星际之门” 国家级计划，预计将投入

OpenAI 接口规范 复刻 Deep seel 的推理加速能力 一键发起模型部署 推理加速 DeepSeek 模 型 客 户 数 据 训练加速 DeepSeek 联 网 助 手 文档问答 知识摘要 • 模型 + 训练平台 + 应用构建 平台 全链路能力。 • 提供从训练——推理——应 用的一站式丝滑服务体验 • 全面接入 deepseek 大模型工具链支持大模型研发至应用全栈技术 算力 计算集群（ H20/A10 等） 国产算力适配 高性能计算网络架构 客户业务系统 知识引擎应用 数智人 智能客服 多轮改写 文档解析 向量检索 文档拆 分 意图识别 RAG 工具，交互式代码开发工具，专业的通用任务调度工具 分布式稳定训练：支持多机多卡大规模训练，故障自动重启续训 镜像制作：基于 jupyter 的高效自定义镜像制作工具 训练指标监控：丰富的指标监控及告警，覆盖网络及 GPU 算力 内置训练加速：全新升级 Angel 训练框架加速能力，性能提升 30% 精调数据配比训练： 内置 100+ 任务类型精调配比数据 AI 框架 u Pyspark ， pytorch

大模型推理能力快速提 升 • 推理模型和思维链 (CoT) • 智能体是什么？ • 四链融合产业大脑案例 提纲 大模型推理能力快速提升 开始模仿人 脑进行大量 数据的标记 和训练 神经网络 CNN RNN GAN 1990 年开始； 2006 年获得突 破 快速回望历史——大模型的产生 对人脑学习 过程进行重 点关注 Transformer 2017 年 ChatGPT 据处理 1950 年开始 根据一定范 围的数据进 行参数分类 Machine Learning 1980 年开始 n ChatGPT 所能实现的人类意图，来自于机器学习、神经网络以及 Transformer 模型的多种技术模型积累 2019 年 GPT-2 BART RoBERTa ChatGPT 经过多类技术积累 ，最终形成针对人类反馈信息学习的大规模预训练语言模 谁是第一个登 上月球的人 请告诉我独角兽 的历史起源 尤里 · 加加林是第 一 个登上月球的人。 独角兽被记载在大 约公元前 10000 年 漫 游亚特兰蒂斯平 原， 它们经常与皇 室联 系在一起。 模型的回答与事实不符， 因为尼尔 · 阿姆斯特朗 才是第一个登上月球的 人，而尤里 · 加加林是 第一个进入太空的人。 模型的回答是虚构的，因 为没有经过验证的现实世

2025 年，全省算力规模超过 40EFLOPS，人工智能核心产业规模超过 3000 亿元。到 2027 年，全省人工智能产业底座进一步夯实，算力规模超过 60EFLOPS，全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成；智能终端产品供 给丰富，在手机、计算机、家居、机器人等 8 大门类，打造 100 款以上大规模 使用的智能终端产品，人工智能核心产业规模超过 4400 亿元；聚焦制造、教 育、养老等领域，打造 公司官网，海通证券研究所 Markovate 打造了一款由智能体集成驱动的虚拟助理零售库存管理解决方案 ShopSpot。结合 AI 智能体提供了彻底改变零售业的库存管理的方案，通过整合先进的 机器学习和神经网络，它可以提供精确的需求预测和库存水平优化，有效地应对现代零 售业的挑战。在整个解决方案中包含了几个重要模块：1）聊天机器人和智能体：使用 大量的客户互动数据对这些智能体模型进行训练，确保智能体能够提供准确和有用的回 资料来源：Markovate 公司官网，海通证券研究所 4.3 Replika：情感类智能体热度不减 Replika 是一款陪伴类智能体，她的创始人将自己与朋友大约 8000 条聊天记录输 入谷歌的神经网络，创建了一个 AI 智能体，让用户获得更加拟人的交流体验。创始人 表示约有 40% 的用户用这款智能体创造恋人角色。2017 年 3 月 Replika 首次公测， 吸引了 10 万名用户参与，同年

脑的概念框架，为应急管理信息化建设提供了新的 视角和技术路径。 1 大语言模型原理 大 语 言 模 型 通 过 词 嵌 入（word embedding）[3]、 Transformer 架构和注意力机制[1，4]、端对端神经网络 训练等方法和技术学习文本数据中的语义和语法规 律，从而具有理解文本并生成语法正确、语义连贯 的文本的能力。当训练的数据足够大，模型的参数 足 够 多 ，模 型 开 始 涌 现 某 些 能 力（emergent 刻的变革，将引领我们进入了一个人机协作的知识 生产新模式 [7-8]。 1.1 知识获取 1.1.1 联结主义学习 大语言模型的知识获取基于联结主义的学习观 点，该观点认为智能源于大脑神经元的物理结构和 复杂的网络连接，是由大量如神经元的简单元素通 过非线性相互作用产生的集体行为结果，智能行为 的模拟可以通过构建大量简单计算单元组成的大规 模 网 络 ，并 不 断 调 整 网 络 单 元 间 连 接 权 重 来 GPT）或填 充缺失单词（如 BERT）的能力，来调整多层神经网络 模型的内部大量神经元连接权重参数，实现对知识 的获取。这一参数调优过程在连续平滑数值空间进 行，与符号化表示的知识获取中的离散符号操作相 比，可以捕捉更为复杂和细致的规律，实现对过往 经验的超越。 1.1.4 知识分布式隐式表示 与符号化知识表示不同，模型获取的知识内嵌 于神经网络模型的海量参数中，无需对其进行显式 表示，这种分布式隐式表示能够处理符号化知识表

、自动化以及互联的功能。它们不仅能够加 速数据处理和决策过程，还支持预测性分析、自然语言处理、增强现实/虚拟现实体验，并且可以通过持续的学习和适应来改进性能。 信息安全软件是专为保护计算机系统、网络和数据免受未授权访问、攻击及泄露而设计的程序工具。它通过提供防火墙、加密技术、入侵 检测、病毒查杀、安全审计等多种功能，构建起一道坚固的防线，确保信息资产的安全性和隐私性。这类软件不仅能够实时监控和防御潜 原则下开发的软件产品和服务，旨在减少对国外技术的依赖并提升国 家信息系统的安全性。这类软件涵盖了操作系统、数据库、办公套件、中间件等基础软件领域，以及行业应用软件，强调采用国产处理 器、服务器、网络设备等硬件平台，并结合国内自主研发的技术标准和协议。 智能软件研发的行业特征包括技术依赖性强、产品迭代周期短、多样化与跨领域应用。 技术依赖性强 智能软件研发深度依赖于多样化的开发工具与环境， 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 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

户关联关系，如：投资关系、担保关系、管理关系、股权关系四维度图谱。 案例：某国有银行企业风险预警 企业关联关系图谱 管理结构 用智慧发现信息价值 Discover information 国美系 北京 黄光裕 三联商社、中关村、山东金泰 厦门当代系 福建 王春芳 国旅联合、当代东方、厦华电子 武汉当代系 湖北 艾路明 三特索道、人福医药、当代明城 横店系 浙江 横店东磁、普洛药业、英洛华 精功系 浙江 金良顺 实斲斱案建议 用智慧发现信息价值 Discover information AppMaket Visulizaion & Discovery SDK Server PaaS 平台 互 联 网 采 集 平 台 FB 采集 接入 服务 数 据 导 入 A PI 应用斱案建议 OpenStack

本。 此外，实景三维 AI 大模型在支持智慧交通体系建设方面表现 出色。通过与其他交通设施（如信号系统、监控摄像头等）的联 动，实景三维模型能够实现对铁路运营的实时监控和管理，提升列 车调度的智能化水平。借助于数据融合技术，铁路部门能够实现对 整个运输网络的最优调度，提高列车的准点率和运输效率。 在保障安全方面，实景三维 AI 大模型能够进行动态监测，实 时识别违章行为和危险因素。例如，利用图像识别技术，系统能够 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 关键特征。在这一过程中，采用卷积神经网络（CNN）等深度学习 模型，能够提高对象识别和场景理解的准确性。这些技术将支持对 铁路环境中潜在风险因素（如塌方、积水、植被生长等）进行智能 识别和预警。 为了实现模型的可视化，我们将开发一个集成的三维可视化平 管理与安全保障能力，创造现代铁路运输的智能化管理模式。 2.1 实景三维建模技术 实景三维建模技术是铁路沿线实景三维 AI 大模型应用方案的 核心组成部分，主要用于收集、处理和生成铁路沿线的三维空间数 据，以支持网络可视化、环境监测及作业管理等多种功能。该技术 方案依托于高精度的传感器与先进的数据处理技术，能够实现快 速、准确的建模。 首先，该技术涉及到数据的采集，主要采用激光雷达 （LiDAR）、高清