我们的调研显示，大多数企业才刚刚开始探 索和部署自主化能力。尽管约25%的受访企业已 开启自主化征程，但在从0（完全人工）到100% （完全自主）的指数体系中，供应链各项活动的自 主化成熟度中位数仅为16%（平均成熟度则为21%）。 预计在未来五到十年内，该成熟度中位数将大幅 提升至42%。 为了更深入地理解如何向更高自主化水平迈 进，我们将典型的供应链流程划分为9个集群和 29项具体活动（见图3）。例如，“生产制造”集 segmented into 28 activities grouped in 9 clusters of similar nature of task 按相似特征划分的 活动集群 20. 21. 生产控制 质量控制 设计、研发与战略采购 1. 创意构思/创新 2. 新产品/新服务的设计、测试与验证 3. 采购寻源、供应商选择及合同磋商 4. 供应商发展与关系管理 计划与排程 标杆，正迅速从当前主要由人工驱动的 运营模式转向增强型人工决策模式，这 对整个行业具有深远的启示意义。 • 流程导向型行业（如石油天然气、化工） 目前相对滞后。然而，其未来可观的成 熟度增长（如油气行业，预计增长超过 21%）预示着这些行业的应用势头日益 增强，有望缩小与离散制造业的差距。 • 尽管取得了显著进展，但尚无行业预计 能在未来五年内实现完全自主化，这 反映了业界对技术成熟度、运营复杂性、 监管环境以及人工监督必要性的现实

....... 19 4.2 Markovate：提供多模态智能体解决方案 .......................................................... 21 4.3 Replika：情感类智能体热度不减 ...................................................................... 22 ........................................................................................... 18 图 21 全球自主人工智能和智能体市场规模 ................................................................ 18 图 22 中国前五大人工智能市场应用 .......................................... 21 图 27 ShopSpot 用户界面展示 ................................................................................... 21 图 28 ShopSpot 库存管理系统 ...................

模型下载量超过Meta的Llama系列 模型厂商 国家 代表性模型及竞技场排名 是否开放 模型权重 谷歌（Google） 美国 Gemini-2.0-Flash-Thinking-Exp-01-21, #1 Gemini-2.0-Pro-Exp-02-05, #1 不开放 OpenAI 美国 ChatGPT-4o-latest (2025-01-29), #1 o1-2024-12-17, #4 (20241022), #16 Claude 3.5 Sonnet (20240620), #23 不开放 Meta 美国 Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-bf16, #21 Llama-3.3-70B-Instruct, #33 开放 Mistral AI 法国 Mistral-Large-2407, #37 Mistral-Small-24B-Instruct-2501 AI图片/视频生成 Stability AI https://stability.ai/ 通用AI助手： 其它类型： -20- 目录 Contents 02 03 01 04 05 -21- 政务热线大模型  全面上线辽宁省热线平台：服务80+坐席人员， 工单填单时间由186s/单下降到133s/单；工单 记录完整度提升30%  在热点事件分析场景：处理90余万张工单，完

. 20 图 10 省级行政区存力分指数 Top10....................................................................... 21 图 11 省级行政区存力分指数-存力规模 Top10......................................................22 图 12 省级行政区存力分指数-存力质量 图 20 省级行政区环境分指数 Top10....................................................................... 32 图 21 省级行政区环境分指数-资源环境 Top10.......................................................33 图 22 省级行政区环境分指数-市场环境 （四）存力分指数 1.整体情况 我国省级行政区存力分指数 Top10 为广东省、江苏省、河北省、 北京市、内蒙古自治区、上海市、贵州省、福建省、山东省、浙江 省，具体情况详见图 10。 综合算力指数 21 存力 Top10 东部地区占八成，仍是数据存力的核心承载区。广 东电子商务、金融科技等产业发达，产生大量数据，企业需提升存 力规模和质量以满足高效存储和快速调用需求。江苏企业数字化转 型程

于应急预案、行动指南、历史案例、法律规范等显性 知识，缺乏诸如专家知识这一类在长期专业工作中 积累的经验、技能、组织记忆等隐性知识。显性知 识通常适用于常规决策中结构化问题的解决，隐性 知识则是临机决策能力提升的关键 [19，21]。然而，知识 管理模式不适用无法言明的、复杂的隐性应急知识， 这类重要的应急知识游离在系统之外，这也是制约 辅助决策功能的客观局限。 2.3 环境适应性挑战 应急管理实践需要应对自然环境、政治经济环 modernization of emergency capabilities[J]. China Emergency Management, 2022（7）: 24-31.（in Chinese） [21] 李振华, 薛耀文 . 应急知识管理、组织记忆与即兴决策能 力提升机理及路径研究 [J]. 科技管理研究, 2017, 37 （20）: 211-218. LI Z H, XUE Y W. Research

1 大模型技术近一年的发展演变· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 9 1.2 大模型技术在保险行业的应用现状及成效···············21 1.1.1 数据：多措并举缓解短缺状态· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 10 1.1.2 算力：单芯片算力达新高，国产化初具规模· · · · · · · · · · · · · · 45 1.2.1 应用现状· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 21 1.2.2 应用成效· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 23 1.2.3 面临挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 125 图14 图15 图16 图17 图18 图19 图20 图21 图22 图23 图24 图25 图26 图27 图28 � � � 2023年被誉为“大模型元年”，在这一年里，中国见证了超过200个大模型的竞相涌 现，正式拉开了“百模大

均使用了基础模型进行赋能, 展现出令人 惊讶的理解、判断和行动能力. 随着大模型的发展, 近年基于大模型的具身智 能工作已经成为研究热点, 各类试图将二者结合的 工作层出不穷. 尽管目前有一些以具身智能为主题 的综述[21−23], 但并未聚焦于大模型. 目前也有综述研 究大模型在机器人上的应用[24−28], 但不同的是, 本文 的内容更倾向于从具身智能的角度介绍二者如何有 机结合, 并加入对模型规划层级的分类探讨 于纯语言输入, 描述性句子用于指定目标对象和动 QT-Opt Pick anything Jaco play Push T TOTO 1M Episodes from 311 Scenes 21 Institutions across 34 Research labs 22 Embodiments 527 Skills Pour Stack 60 Datasets 1 798 Attributes intelli- gence via learning and evolution. Nature Communications, 2021, 12(1): Article No. 5721 21 Liu Hua-Ping, Guo Di, Sun Fu-Chun, Zhang Xin-Yu. Morpho- logy-based embodied intelligence: Historical

用场景下的更多应用，如探索智慧办公场景下的宣传文案、智能周报、文章翻译、会议纪要等细分场景。 n 我们认为，随着 DeepSeek 开源降本， 中小银行有望加速部署应用，快速追赶与大行之间差距。 资料来源：信通院、中泰证券研究所 21 落地进展：大行发力早，中小银行推进更快 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% 2022 金融科技投入（亿元） 2023 金融科技投入（亿元）

......20 2.1.2 外部数据来源.............................................................................21 2.1.3 数据采集工具及方法..................................................................23 2.2 数据清洗与预处理 周：系统集成与接口开发 - 第 18-19 周：功能测试与性能测 试 - 第 20 周：修复 bug 与系统优化 第五阶段：项目交付与维护（第 21-24 周）。在此阶段，项目 将正式交付并进入维护期。主要工作包括： - 第 21 周：用户培训 与文档编写 - 第 22-23b 周：试运行与用户反馈 - 第 24 周及以后： 系统维护与持续优化 整个项目周期为 24 周，为确保项目按时完成，每个阶段都预 15-18 周：开发模型代码，搭建训练环境，进行初步 的模型训练和调试。 o 第 19-20 周：完成模型优化，调整超参数，提升模型的 性能和泛化能力。 4. 模型训练与验证阶段（第 21-28 周） o 第 21-24 周：使用预处理后的数据集进行模型训练，记 录训练过程中的关键指标和结果。 o 第 25-26 周：对训练好的模型进行验证，使用独立的验 证集测试模型的准确性和稳定性。 o