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 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 保险业数智化转型进展· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 37 3.1 大模型落地路线· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 43 3.1.1 落地路线方法论· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 139 6.2.1 明确应用场景与目标· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 139 6.2.2 多因素考虑选择落地技术路线· · · · · · · · · · · · · · · · · · 141 6.2.3 分阶段实施与长期持续优化· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 142

⽤ Profile Detector 判断回复中是否需要包含身份属性 • 根据身份属性来生成回复 对话机器人的个性化 - 身份属 性 [Qian 2018] . 行程路线 . 厦门半天的行程路线 . 求推荐厦门 3 到 7 日景点游线路 . 交通出行 . 到云水谣什么交通方式最方 便 . 去鼓浪屿快艇上岛的费用？ . 景点问答 . 去日光岩看日出需要买门票 吗 . 寂庄花园开放时间？

大模型的应用可以实现智能化的运输调度，主要体现在以下 几个方面： 首先，AI 大模型利用历史与实时数据进行客流预测，能够更精 确地预判各个时段的乘客需求。这一预测模型可以根据不同时间 段、不同路线及节假日等因素，计算出各站点的客流量波动。例 如，在高峰时段，AI 模型能够推荐最优的列车发车频率，以缓解乘 客拥挤现象，提升乘客整体出行体验。 其次，AI 大模型可应用于列车调度的实时优化。在实际运营 户进行交互，快速解决用户的需求。 其次，个性化服务是 AI 大模型在客户服务智能化中的另一重 要应用。通过分析用户的历史出行数据和偏好，AI 能够为乘客提供 个性化的出行建议。例如，根据用户的出行习惯，智能推送最优的 出行路线、实时的列车信息以及最佳的出发时间。此外，系统还可 以在节假日或高峰期提前提醒用户，以帮助他们规划出行。 此外，智能推荐系统也能大幅提升客户满意度。AI 大模型可以 基于乘客的出行模式和偏好，推荐周边商家、活动和服务，从而增 变动情况，虚拟客服助手能够实时接入系统数据，及时反馈相关信 息，避免乘客因为等待人工客服回复而浪费时间。此外，虚拟客服 助手还可以提供个性化建议。例如，根据用户的历史出行记录，主 动推送可能感兴趣的活动信息和出行路线，提升乘客的出行体验。 虚拟客服助手的具体功能可以分为以下几个方面：  实时乘车信息查询：乘客可随时询问实时列车到达信息、发车 时间、车次状态等。  票务处理：乘客可以通过虚拟客服进行车票的购买、退票、改

深度。 OpenAI-o 系列推理模 型 逐步思考 ，并分解复杂的问 题 相较于 GPT-4o o1 大幅提 升 要知道从玉泉校区到紫金港校区如何最快出行，首先得 知道有几种交通路线： 1. 89 路公交车，共 17 站，需步行 2 分钟，共用时 50 分 钟 2. 地铁 10 号线转 2 号线，这样就是 2 站 +5 站，共 7 站， 需 步行 20 分钟，共用时 产业资源对接 创新要素匹配 产业生态融 入 产业链安全 转型升级需求 新兴产业培育 市场竞争需求 产业协同需求 创新体系建 设 各地各行业在布局新兴 / 未来产业的过程中，由于对前沿技术、技术路线、应 用场景、大规模产业化的时机等方面把握不准，难以做出有效选择。 如何精准感知产业技术态势，科学研判产业发展方向，及时布局产业化应用场景培育 新产品，成为未来产业大变局中区域 / 企业实现竞争突围的关键。

Programming Language The Rust Programming Language Java Java 从技术出发找场景 不合理的期望管理 大模型团队不了解业务 缺乏清晰的产品 / 技术路线 技术方案过度设计 缺乏对技术发展的认知 沉迷于模型训练 高估项目的成功率 低估评估的重要性 忽略微调的隐藏成本 导致大语言模型项目落地失败的十大潜在风险 系统需要更主动、 更 智能，能够像 AlphaGo 一 样进 行规划和推理，并在现 实 世界 中采取行动。 ~2024 年 11 月 29 日 [AGI 将在 5 到 10 年降临， JEPA 路线将代替 LLM 」 >LeCun 坚信有一种世界模型， 并着力开发一种类似大脑的 Al 架构，通过模拟现实世界来解 决幻觉和逻辑上的缺陷。 未来最大的变数： AGI 距离我们还有多远

强大的运营韧性；而那些固守传统、不愿革新的企 业，则将面临日益严峻的生存挑战，甚至可能被市 场无情淘汰。面对这场席卷而来的自主化变革，是 选择引领未来，还是被动等待？这已是企业决策 者亟需厘清的议题。本篇洞察报告将提供清晰的 路线图，助力您在这场关键的重塑中把握先机。 实现自主智能供应链 5 挑战 催生变革， 供应链 亟待重塑 企业正逐渐意识到，传统商业增效策略的回 报日益递减，无论是规模经济、全球化，还是精益 生 实现自主智能供应链 26 实现自主智能供应链 在当今日新月异的商业环境中，要保持领先地位，就需要拥抱创新，并用好新兴技术。无论您处于 转型的哪个阶段，埃森哲都致力于帮助您实现供应链重塑，提供从战略路线规划到系统构建，从日常 运营到持续优化等全方位的支持。我们的综合解决方案涵盖了流程重塑以发掘高价值机遇、构建现代 化数据基础、运用智能体架构，以及提升员工技能，从而推动可持续增长和卓越运营。

备的合理调 配，提升效率。 接下来的工作流程按照以下步骤进行： 1. 前期准备：进行现场勘察，规划数据采集的路线和时间节点， 确保不会影响正常铁路运营。 2. 设备测试：对所有采集设备进行测试，确保它们处于可用状 态，并调整最优的工作参数。 3. 数据采集：按照规划的路线开始实施数据采集工作，采集的数 据包括但不限于： o 铁路轨道及其配套设施的信息（如座标、尺寸、状态 等） 核，确保数据完整性和准确性。 为了保证采集工作的高效，建议采用数据采集进度表进行管 理，以便实时跟踪采集进度与质量： 日期 工作内容 责任人 备注 2023/11/0 1 现场勘察与路线规划 张三 预估 2 天完成 日期 工作内容 责任人 备注 2023/11/0 3 设备测试 李四 测试通过报告 2023/11/0 5 数据采集（第一阶 段） 王五 预计采集 5 间的可用性和互操作性。例如，使用 GDAL（地理数据抽象库）等 开源工具进行格式转换，提高数据的兼容性。 在数据融合的基础上，建立一个包括多种地理信息层的 GIS 平 台。此平台应具有以下几类基本信息层：  铁路线路层  关键设施（车站、信号机、供电等）位置层  地形与地貌层（如 DEM 数据）  自然资源与环境信息层（如水体、植被分布）  人口分布与社会经济层 通过图层叠加分析，可以获取有关铁路运行环境、潜在风险和

确的目标和标准，以便全面评估大模型在实际业务中的表现。 建立试点过程中的反馈机制，及时收集业务部门和 IT 部门的意见，调整优化模型和实施 方案，确保试点能够顺利过渡到全行推广阶段。 1 2 3 全行级推广路线图（ 2024-2026 ） 分阶段推广 2024 年重点推广试点验证成功的业务场景， 2025 年扩展至更多业务领域， 2026 年实现全行级覆盖， 确保大模型技术在银行各个业务环节中广泛应用。

95% 以上 - 关系抽取准确率达到 90% 以上 - 知识 图谱覆盖率达到 80%以上 再次，设计并训练一个具备强泛化能力的 AI 大模型。基于处 理后的数据，采用预训练-微调的技术路线，训练一个能够适应多 场景任务的 AI 模型。模型的训练过程将注重优化参数效率和数据 利用率，确保模型在有限资源下仍能保持高性能。模型训练的关键 目标包括： - 模型参数量控制在 100 在此阶段，项目团队将与业务部门和技术专家进行深入沟通， 明确知识库数据处理及 AI 大模型训练的具体需求，包括数据 来源、数据规模、模型性能指标、应用场景等。同时，完成项 目整体规划，包括技术路线、资源分配、风险评估和团队分工 等。 2. 数据采集与预处理阶段（第 5-12 周） 数据采集阶段将通过多种渠道获取原始数据，包括开放数据 集、企业内部门数据以及第三方数据。随后进行数据清洗、去 一般问题：响应时间不超过 8 小 时，解决时间不超过 72 小时 为了确保技术支持团队的高效运作，应定期进行技术培训和知 识更新，使其能够熟练掌握最新的数据处理和模型训练技术。 最后，建立一个长期的技术演进路线图，规划未来 1-3 年内的 技术升级和创新方向。这包括但不限于：探索更先进的模型架构、 优化数据处理流程、提高系统自动化程度等。通过持续的技术创 新，保持系统的竞争力和前瞻性。 通过上述措施，可以确保知识库数据处理及

（一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激烈 随着人工智能、大数据、工业互联网等新技术规模化应用，全 球算力需求呈现指数级增长。从智能工厂中精准控制生产设备的工 业机器人，到智能交通里实时规划路线的导航系统，再到个性化推 荐服务背后复杂的算法运算，各类数字化场景都高度依赖强大、稳 定且高效的算力支撑。特别是在智能化进程加速推进的背景下，智 算需求更呈现出一种持续攀升的强劲态势。据国际数据公司（IDC）