行政区的综合算力发展情况，并通过算力分指数评估全国各城市的 算力发展水平。 综合算力指数，河北省、江苏省、广东省、浙江省、北京市等 位居全国前列。其中，算力分指数方面，河北省、浙江省、江苏省 等全国领先；存力分指数方面，广东省、江苏省、河北省等表现优 综合算力指数 秀；运力分指数方面，浙江省、上海市、江苏省等相对靠前；模力 分指数中，北京市、广东省、浙江省等表现出色。环境分指数中， 青海省 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” 涵盖省份不变，均为我国东部地区，且 河北省综合算力指数持续领先全国，其他上榜地区以我国中西部地 区为主。省级行政区综合算力指数 Top10 历年情况详见图 3。 其中，河北省充分发挥京津冀枢纽节点算力资源优势，印发 《关于进一步优化算力布局推动人工智能产业创新发展的意见》等 政策文件，促进省内算力、数据、算法协同应用，加速建设协同京 津、国内领先的人工智能产业创新发展高地。江苏、广东、浙江、

山办公软件股份有限公司、金蝶软件（中 国）有限公司等；第三梯队有北京超图软件股份有限公司、浪潮软件股份有限公司等。 头部企业融合云服务与软件推出SaaS产品，并专注于各自擅长的领域，从而占据市场领先位置。 在第一梯队企业中，科大讯飞的讯飞听见SaaS服务生态系统用户量已过亿，覆盖用户群体达6,500万，付费用户数量实现了28.5%的同比增幅。 该服务全面融入用户的内容记录、整理及写作流程， aaS产品能够不断优化用户体 验，提升服务效率，进一步巩固头部企业在智能软件研发市场的领先地位。 未来智能软件研发行业的市场集中度将提高。 竞争格局 智能软件研发竞争格局概况 智能软件研发行业竞争格局的历史原因 9 领先企业通过AI赋能推动智能软件研发效率和应用体验，将进一步巩固其在市场上的领先地位并提高市场集中度。 在第一梯队中，科大讯飞通过讯飞星火iFlyCode赋能软件研发流 549万，同比增长18.43%。AI技术，尤其是大型语言模型的应用，通过减轻开发者的手 动编码负担以及消费者应用，进一步强化了领先企业在市场中的主导地位。在供给侧，LLM驱动的低代码/无代码平台使开发者能通过自然语言交 互降低开发门槛，自动生成复杂算法并优化架构，助力领先企业指数级扩张技术资产，并通过API经济模式垄断技术红利。在需求侧，基于LLM 的消费级应用凭借多模态交互、情境感知与个性化

supply chains real 21 21 实现自主智能供应链 舍弗勒：运用AI与机器人重塑制造业 正发生在舍弗勒工厂内部的一场变革或将 在不久后重新定义全球供应链的运作方式。这 家领先的运动技术公司已成功打造了一项概念验 证，运用实体AI和机器人技术来创建更自主、更 高效的运营模式，同时全面提升员工能力。 通过与微软、Agility Robotics和英伟达等 合作伙伴携手，该公司正在探索AI辅助的创新应 征程所必需的基础设施。更重要的是，自主化智 能系统提供了推动供应链超越传统职能范畴的 契机，进而实现整个业务端到端的彻底重塑。 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 “智能制造与供应链”系列洞察报告 关于埃森哲 埃森哲注册于爱尔兰，是一家全球领先的专业服务公司，致力于帮助世界领先的企业、政府和其他组织构 建数字核心、优化运营、加速营收增长、提升社会服务，快速且广泛地创造切实的价值。作为一家以人才和创新 驱动的企业，我们拥有约79.1万名员工，为120多个国家的客户提供服务。技术是当今变革的核心，我们依托云、 数据和人工智能方面的领先技术优势，凭借翘楚的行业经验、专业技能以及全球交付能力，并通过强大的生态系

3.5的 超越，同时在与Qwen2-7B、Phi-3.5、GLM4-9B、LLaMa3-8B等国际知名模型的对比中脱颖 而出，展现了其卓越的“以小博大”能力，进一步巩固了面壁智能在端侧AI领域的领先地 位。这一系列创新成果不仅体现了技术实力的飞跃，更为端侧AI模型的广泛应用与深入发 展奠定了坚实基础。 （5）更长的上下文 大模型技术在处理“越来越长的上下文”方面取得了显著进展，通过不断扩展模型的 此在实际应用中必须权衡上下文窗口的大小和计算资源的有效利用。 （6）闭源与开源模型的动态平衡 随着大模型技术的普及，越来越多的企业和研究机构开始开放其模型和算法，以促进 �� 更广泛的研究和应用。然而，一些领先的技术公司仍然选择保持其模型的封闭性，以确保 商业竞争力和知识产权的保护。这种闭源与开源的动态平衡，带来了技术创新的快速迭代， 促进了知识的共享和行业的合作。 闭源模型：一些大型科技公司继续开 ），麦肯锡。 图2 保险业大模型应用成效初现 �� 这些用例之所以成为首选，是因为它们技术成熟度高、实施难度相对较低，且能够迅 速看到成本节约与效率提升的效果。中国人寿财险、阳光保险集团等领先企业正是通过在 这些非敏感且成本可控的场景下开展探索，不仅验证了大模型技术的可行性，还为后续向 更复杂、更高价值的业务场景拓展积累了宝贵经验。 （3）持续深耕高价值场景 在初步验证大模型技术

支持图文混排（多列排版）版面分析 、图文表 / 公式 / 页眉等元素识别 识别精度高、图片元素不丢失 大模型知识引擎 : 强大 RAG 能力加持，搭建精准的知识问答应用 复杂文档解析、切分、检索、推理、生成准确率保持领先 高准确的综合检索能力 上线基于 LLM 的 embedding 模型，多文档信息召回率从 85% 提升到 92% ；混合检索 +Text2SQL 能力，提升超大表格单表 检索及跨表检索准确率， 满意度分析 适合处理过程复杂且分支较多、对结果准确性要求高的业务场景 员工服务 自动化服务 智能客服 提供 10+ 画布节点，编排复杂应用，复杂 流程的执行准确率和对话完成率效果领先。 通过可视化拖拉拽的方式编排不同的原 子 能力，零代码 / 低代码构建业务流程。 其中参数提取节点，支持多参数同时提取、 基于对话历史进行多轮反问澄清等优势能 力，对话效果更优势。

智能体作为一种集成先进算法和数据分析能力的工具，不 仅能够自动化处理复杂的业务流程，还能通过深度学习和大数据分 析提供精准的商业洞察。因此，设计一套切实可行的商务 AI 智能 体应用服务方案，对于企业在数字化转型中保持领先地位显得尤为 重要。 首先，商务 AI 智能体的核心优势在于其能够通过自然语言处理 （NLP）和机器学习（ML）技术，实现对海量数据的快速处理与分 析。例如，在客户服务领域，AI 智能体可以通过分析客户的历史行 ，还能通过历 史数据分析系统性能趋势，为未来的扩展决策提供依据。总之，通 过上述措施，商务 AI 智能体应用服务能够在满足当前需求的同 时， 具备应对未来增长的能力，确保在竞争激烈的市场中保持领先地位。 9.1 性能指标与测试 在设计和实施商务 AI 智能体应用服务方案时，性能指标的明 确和测试方法的严谨性是确保系统高效、稳定运行的关键。首先， 性能指标应包括响应时间、吞吐量、并发处理能力、资源利用率以 最后，建立长期的维护计划，涵盖硬件升级、软件更新和数据 安全保障等方面。定期进行安全评估和漏洞扫描，确保系统的安全 性和合规性。通过以上措施，确保商务 AI 智能体应用服务能够持 续满足用户需求，并在激烈的市场竞争中保持领先地位。 12.1 反馈机制建立 为确保商务 AI 智能体应用服务的持续优化与高效运行，建立 一套系统化的反馈机制至关重要。该机制旨在通过多渠道收集用 户、内部团队及系统自身的反馈信息，及时识别问题、优化功能，

任务等环节 ，完成交易闭 环 个性化的需求如何更高效的被满足？ 如何提升基于交互的服务效率和服务体验？ 任务型对话机器人 商业智能 智能分组推送 个性化推荐 知识库 问答型对话机器人 领先的知识型交互机器人 最懂你的私人助理 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 • • 对一段文本对应的向量进行转换，

- 任务完成，实现交易闭环 • 日均需求会话数超百万， AI 交互占比 98% • 对接超过 150 个服务商，日程 AI 准确率 99% • 主动交互 DAU 及新增用户数维持高速自增长 领先的企业智能助理 智能对话解决方案赋能企业提升效率 • 具有 AI 能力的机器人平台和智能对话解决方案 • 基于大数据挖掘的用户画像，实现个性化推荐 • 超过 95% 的 AI 准确率，人效优化

，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 云基础设施建设。双方将继续秉持合作共赢的理念，进一步强化技术研发与产业协同，持续为客户创 造价值，携手谱写 AI 时代的云智能新篇章。 �� 关于 IDC 国际数据公司（IDC）是在信息技术、电信行业和消费科技领域，全球领先的专业的市场调查、 咨询服务及会展活动提供商。IDC帮助IT专业人士、业务主管和投资机构制定以事实为基础的技术 采购决策和业务发展战略。IDC在全球拥有超过1100名分析师，他们针对110多个国家的技术和行

的数据挖掘与分析技术不 仅能够帮助银行实现数据驱动的业务决策，还能在多个业务场景中 带来显著的效益提升。其灵活的数据整合能力和强大的分析算法， 使得银行能够更好地应对市场变化和客户需求，从而在激烈的竞争 中保持领先地位。 3. 金融银行应用场景 在金融银行领域，DeepSeek 技术的应用可以显著提升业务效 率、优化客户体验并加强风险管理。首先，DeepSeek 可以用于智 能客服系统，通过自然语言处理技术，自动解答客户的常见问题， 化投资决策：通过市场趋势分析和个性化建议，提高投资回报率。 - 提高运营效率：通过自动化处理和数据分析，加快业务流程，减 少错误。 通过以上应用场景，DeepSeek 技术能够帮助金融银行机构在 激烈的市场竞争中保持领先地位，实现业务增长和可持续发展。 3.1 风险管理 在金融银行业中，风险管理是确保机构稳健运营的核心环 节。DeepSeek 技术通过其先进的数据分析和机器学习能力，能够 有效提升银行在信用 数据整合度 中等 高 客户细分准确度 低 高 响应速度 慢 快 客户满意度 中等 高 通过 DeepSeek 的客户关系管理方案，银行不仅能够实现更高 效的客户服务，还能在竞争激烈的金融市场中保持领先地位。 3.2.1 客户细分与画像 在金融银行领域，客户关系管理的核心在于精准的客户细分与 画像构建。通过 DeepSeek 技术，银行能够基于多维度的客户数 据，进行精细化分类，从而为不同群体提供定制化的金融服务。首