机器认知智能的实现通常从学习和理解能力开 始[22]，即围绕对知识的表示、获取、创新和应用等活 动展开，无法仅通过对数据处理的加强来实现。大 语言模型在知识获取、知识共享、知识创新、知识应 用等方面都取得了革命性突破，如图 4所示，需要抓 住大语言模型技术的发展契机，重构应急管理领域 220 www.jc2.org.cn 2期 的知识管理模式，进一步提升系统智能化水平。 图4 大语言模型的知识管理模式 Proceedings of Advances in Neural Information Pro⁃ cessing Systems, 2022. [7] 米加宁, 刘润泽 . 大算力与知识生产方式的革命—基于 ChatGPT 的技术影响与实践展望 [J]. 中国社会科学评价, 2023（2）: 13-18. MI J N, LIU R Z. High computational power and

了大模型技术对于 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 个性化、高效、便捷的保险服务，推动保险行业向更高质量、更高效率、更高附加值的方向 发展。 在全球金融格局深刻调整、中国经济高质量发展的背景下，保险业作为国民经济的重 要支柱和风险管理的重要力量，必须紧跟时代步伐，把握科技革命的历史机遇。我们希望通 过本白皮书的发布，为保险业做好科技金融和数字金融两篇大文章提供有力支持，推动保 险行业从科技赋能向科技引领的转变。同时，我们也呼吁行业同仁和合作伙伴加强交流与 合作，共 供了相对全面的视角。 图7 S-Eval评测层级 �� �� 大模型在保险行业等多个领域内已展现出超越传统方法的能力水平，为理赔定损、 客户服务、销售支持等方面带来了革命性的改变。然而，纵观技术发展史，每一次新技术 的革命性飞跃都伴随着社会的深刻变革与潜在的不确定性。随着大模型在保险行业应用 的日益广泛，其安全性、可靠性及可控性方面的问题正日益凸显，成为保险行业不可忽视 的重大挑战。

可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 4. “ 推理大模型 + 知识图谱（知识库） + 智能体”是否会成为未 来 AI 系统开发和应用的范式？ 总结： 使能技术、赋能社会：人工智能是引领这一轮科技革命、产业变 革和社会发展的战略性技术，具有溢出带动性很强的头雁效应， 其作始也简，其将毕也必巨 致天下之治者在人才，成天下之才者在教化，教化之所本者在学校 谢谢！ 肖俊 博士、教授、博士生导师

；算力调度与网络协同极大提升资源利用 率；大模型持续进化，推动智算向更高阶发展。 智算产业正重塑全球科技竞争格局，成为数字经济时代的核心基础设施，未来将深度 赋能千行百业，引领新一轮产业革命。 1.2 智算中心高效应用面临挑战 当前智算中心的建设如火如荼。但很多智算中心陷入“重建设、轻服务”、“有算力、 无运营”的困境，导致资源利用率低下，投资回报率不达预期。具体有如下几方面的挑

性能优化，结合英特尔 ® oneDNN 和高效的算子融合、缓存分块等软件优化技术，大幅提升 LLM 推 理性能。内部测试数据显示，至强 ® 6 性能核处理器针对不同 LLM 的推理性能相比上一代处理器均 有革命性提升。 图4 英特尔处理器在中小规模LLM推理性能的表现 来源: Intel Normalized to ����+ (higher is better) Intel GPT-J �B

总之，DeepSeek-R1 大模型在招投标管理中的应用，不仅能 够提升工作效率，降低风险，还能够通过数据驱动的方式，为企业 带来更多的竞争优势。这一方案的实施，将为工程造价领域的招投 标管理带来革命性的变革。 3.5 合同管理 在工程造价过程中，合同管理是确保项目顺利实施、控制成本 和防范风险的核心环节。DeepSeek-R1 大模型通过其强大的数据 分析与自然语言处理能力，为合同管理提供了智能化的解决方案， 的数据处理和计算上。这不仅能提高工作效率，还能降低人为错误 的发生率，确保造价报告的准确性和可靠性。 此外，随着建筑信息模型（BIM）技术的普及，DeepSeek-R1 大模型与 BIM 系统的深度融合将为工程造价带来革命性的变化。 通过实时更新和同步项目数据，该模型能够提供动态的成本分析和 优化建议，帮助项目团队在设计和施工阶段做出更为明智的决策。 这种集成应用将极大地提升项目管理的透明度和协作效率，推动行

大模型在城市轨道交通行业的应用不仅是一种技 术革新，更是推动行业进步的重要力量。通过将 AI 技术与传统轨 道交通运营管理深度融合，可以为提升城市轨道交通的高效性、安 全性和服务质量提供强有力的支持，为城市出行带来革命性的变 化。最终，建设更加智能、高效、便捷的城市轨道交通系统，满足 日益增长的城市出行需求，将是我们努力的方向。 1.1 城市轨道交通行业现状 城市轨道交通行业是现代城市公共交通系统的重要组成部分， 力，提升整体的运营效率和乘客满意度，为构建智能交通体系发挥 关键作用。 9.2.2 新兴功能探索 在城市轨道交通行业，AI 大模型的应用前景广阔，尤其是在新 兴功能的探索方面，能够为行业的持续发展带来革命性的变革。通 过不断优化和扩展 AI 大模型的功能，可以在多个领域实现智能化 管理和服务，提升城市轨道交通的整体运作效率和乘客体验。 首先，新兴的智能调度系统将依赖于 AI 大模型分析复杂的数

性。 o 开发混合加密方案，结合对称和非对称加密优势，优化 数据处理效率。 最后，随着区块链技术的成熟，探索其在金融交易中的应用， 尤其是智能合约的自动化和去中心化特性，可为银行业务带来革命 性变革。通过跨领域合作和技术集成，DeepSeek 将在金融科技领 域持续引领创新，为银行业提供更加智能化、安全化的解决方案。

合其他智能设备，如可穿戴设备和无人机等，形成一个完整的智能 安全生态系统。这不仅有助于提高公共安全的实时监控能力，还可 以增强应急响应的效率，从而更好地保护公共安全。 最后，本项目的成功实施将为公共安全管理带来革命性的变 化，助力社会实现更高水平的安全保障。未来，我们将持续跟踪技 术发展动态，灵活调整项目实施策略，确保持续改进和创新，以适 应全球安全环境的快速变化。 9.2 对公共安全领域的影响 在

要求技术方案必须采用模块化架构，既能继承现有审计方法论的核 心逻辑，又能通过机器学习优化风险评分模型，最终形成人机协同 的审计增强模式。 1.2 人工智能在审计领域的应用前景 近年来，人工智能技术的快速发展为审计行业带来了革命性变 革的可能。通过机器学习、自然语言处理和大数据分析等技术的结 合，人工智能能够显著提升审计效率、准确性和覆盖范围。在传统 审计流程中，约 60%的工作时间耗费在数据整理、异常识别和底稿