权浪潮 的"风暴眼"。各大细分赛道头部企业如学而思、网易有道、中公教育、希沃等纷纷 抢滩接入DeepSeek-R1大模型，并围绕DeepSeek能力开启软件与硬件业务方向的 智能升级、创新，推动行业走向AI原生教育的新生态。 一、教育企业快速拥抱DeepSeek，以其思维链、高性价 比优势掀起新一轮变革 DeepSeek-R1自2025年1月20日正式发布以来，热度快速且持续增长，C端流量爆

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， 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领 域的问题。技术方面，智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动 行业研究〃信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 32 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。当前，智能体主要应用在 自动化和情感需求等领域，但商业化进程仍面临成本挑战，特别是在智能体交互过程中 出现的错误循环和高 token 消耗问题。中国政府积极推动人工智能的发展，各地相继出

… · 临近奇点： AGI 将带来颠覆 结论和展望 引爆这一轮人工智能的新范式：算法 + 数据 + 算力 22/30 ■ 新范式摆脱了对人类专家的大部分依赖，走向了自我迭代升级 2017 年 10 月， AlphaGo Zero 在 3 天内自我对 弈 490 万盘，以 100:0 击败 AlphaGo > 人工智能拥有了从无到有的学习能力，从基于规则的

解决问题，而不仅仅在供应链的某一环节。 最后，企业必须重新审视其治理方式和领导 风格，从被动的危机管理模式，转向主动的风险评 估与预防。那些能够前瞻性地思考未来风险并致 力于提升团队效能的领导者，将引领供应链走向 更具韧性和适应性的未来。 归根结底，自主化系统的兴起将从根本上改 变企业的组织结构，以及人与人、人与技术之间的 协作方式。这同时也是重塑工作方式、重塑劳动 力的契机。只有当企业重塑其组织架构以支持截

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 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 达60秒的 视频，远超之前只能自动生成 2 到3秒； 二是支持多角度镜头并保持一致性，突破了以往单 镜头的限制；三是能部分模拟真实世界和物理规律。这些特点预示着视频生成技术将可能 很快从实验室走向实际应用。 （2）多模态模型的崛起 多模态模型能够处理和理解不同类型的数据，如文本、图像和声音。过去一年中，这一 领域取得了显著进展，尤其是在图像和文本的联合表示学习方面。这些模型不仅提高了任 以实现对医学影像的自动分析和诊断，提高诊断的准确性和效率。这种能力对于提高医疗 水平、保障患者健康具有重要意义。 2024年，大模型浪潮正式迈入应用深化与广泛落地的关键阶段。在保险行业，大模型 的应用同样由初步探索逐渐走向深入发展，其成效与价值日益显现。 1.2 大模型技术在保险行业的应用现状及成效 自ChatGPT震撼登场以来，保险行业迅速响应，纷纷在生成式AI领域精心布局并加速 实践落地。据麦肯锡观点，目

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. 最近的研究表 明, 通过扩大语言模型的规模

优化资源配置，降低成本 综上所述，AI 生成式大模型展现出了在医疗场景中广泛的应用 潜力和良好的实践效果，不仅能够提升医疗质量，还能改善患者体 验与健康管理。随着技术的不断发展与完善，未来的医疗服务将逐 步走向更加智能化、个性化的方向。 8.1 国内外成功案例 在 AI 生成式大模型的医疗场景应用中，国内外已经出现了一 系列成功案例，这些案例为未来的发展提供了重要的参考和借鉴。 首先，国外的一个显著案例是美国的