期待保险行业 数据 + AI开启经验规 模化复制时代 19 December 2023 数据 + AI开启经验规模化复制时代 目录 焦点透视：AI狂潮中的大变革 • AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 • 可能问题头脑风暴 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问 题都有哪些 • 定义核心问题 • 洞见问题本质 洞察问题，探寻本源 • 找到本质解 • 制定解决方案 设定锚点，行动实践 Agents支持平台，结合第4代人工智能 模型与专业语料库以实现业务创新。AI Agents有望为商业领域注入新活力，展示人工智能的潜力 和商业价值。随着平台的发展，新的AI Agents涌现，提供专业化、高端化、个性化、规模化、持 续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。保险行业 面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。 • 保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖 保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对 行业和产业的影响。同时，也强调了AI技术对保险行业的影响深远，将改变保险公司的运营 模式和服务效率和质量，为服务规模化提供重要的支持。未来，随着技术的不断发展，AI技 术将推动科技产业价值规律的变化，更加注重应用的创新与服务的提升。 • 保险公司在应用AI技术方面的优势和能力：保险公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提

增值、农民增收、产业升级 充分积累和挖掘数字资产价值，通过运营实现数据资产增值，促进产业提质增效 数字农业发展路径 农业核心问题：缺乏有效的产业协同 产业化程度低 产业附加值低  标准化、组织化、规模化程度低， 农业产业整体呈现“小、散、弱”；  生产、加工、销售一体化水平低， 产前、产中、产后衔接不紧密；  “ 大资源、小产业、弱效益”问题突 出；  金融资源与产业资源错配：农民和 链接所有涉农主体和产业链各个价值环节的运营服务平台；  核心理念是整合产业资源构建新型产业运行机制，以合伙制经营的模式，通过交易环节的互联网营销和订单生产倒逼农业种植、加工等 环节的标准化和规模化，融合政府产业监管、扶持政策和金融机构的创新服务，发掘产业数据价值，推动产业结构调整和提质增效。 农业产业互联网概述 产业互联网平台 聚合产业生态 合作运营促进农业产业化 基础 设施 ( 云 赋能生产经营主体，它将成为新型农业服务组织的孵化器，现 有专业合作社发展壮大的加速器，提高农村基层组织能力的、推动农业产业化的数字引擎。  中国特色农业现代化道路的最显著特点不是经营规模化，而是服务规模化，合作社处于核心地位。即通过社会化服务带动小农户，提升规模经营 水平和农业现代化水平。农业企业最终要经过合作社与农民建立利益联结机制，因此，合作社是农业产业链中最核心的一环。  “ 农户

”从小 众概念向产业化、规模化迈进。 本轮eVTOL的产业加速并非偶然，而是中国市场四大关键发展要素同步推进的结果： 政策层面中央和地方大力支持，监管逐步从特殊豁免向常态审批转变，关键的基础设施加 速落地，产品及产业链供给能力日益完善。政策支持、监管放宽、基础设施建设与产业链 发展等四大要素协同发力，为中国eVTOL产业的起飞积蓄势能，中国也有望成为全球首批 实现规模化应用的市场之一。 1.3 无人驾驶航空器空管信息服务系统；SILAS = 低空智能融合系统。 图4 | 案例：深圳eVTOL基础设施规划 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 8 1.3.4 产业端——产业链具备规模化，整机量产在即 在供应链本土化、航空先进技术与汽车现代化供应链体系融合创新等独特发展路径下， 历经多年的技术验证与产品迭代，中国多家领先eVTOL企业正加速从研发阶段向量产准备 转型。目前，多款 综合来看，中国在eVTOL多个关键环节上已实现从概念验证向产业体系搭建的跃迁。 随着政策、监管、基础设施与产业链发展等四大要素的协同成熟，中国eVTOL市场正迈入 产品交付与规模放量的结构性拐点。中国不仅有望成为全球率先实现规模化落地的市场， 还具备构建完整生态体系、持续引领产业发展的系统性能力。 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 10 2. 未来可期：中国eVTOL市场规模展望 未来，在

整合进公司流程为制药公司提供了提升营收和利润的巨大潜力，机会正当时。许多行业玩家已经建立了成功的应用案例；创建运营防护机制和合理的内部治理架构可以实现 AI 的 规模化应用。在这种情况下，制药公司需要应对不断增加的监管压力，并确保成功扩展 AI 应用案例。 采用 AI 创建运营防护机制以实现 AI 规模化部署应 用 从基础搭建到广泛应用 AI 成熟度阶段比较 AI 起步 初步建立 AI 卓越 AI 部署 战略转型 能力中 心 建立 AI 治理架 构 试点首批 AI 用 例 制定 AI 运营模 式 启动数据治理 推动数据卓越 资料来源：罗兰贝格 AI 试点 随着行业对 AI 的使用和受益不断推进，在规模化运营和持续升级 AI 用例方面的阻碍也在不断更迭。在罗兰贝格，我们根据每家公司的 AI 发展成熟度，提供一种模块化方法满足不 同公 司需求。从识别和实施 初始用例到建立 IT 架构，我们的定制化解决方案可帮助企业量身打造其

Agent 协作边界： MCP 打通 “ Agent - 工具” 连接， A2A 实现 “ Agent - Agent” 交互，二者构建智能体生 态 “工具连接 + 主体协作” 基础，为 AI 应用规模化落地与场景拓展提供支撑，加速 “ AI 数字化协作” 从概念到实用的跨越。 MCP 协议示意图 统一设备连接，开发者用一致方式将工具、数据、模型接入 AI 侧，打破平台 / 模型壁垒，推动通用化 AI 应用开发。 低门槛：统一标准降低工具集成与生态构建成本，企业无需重复适配不同协议，用技术标准化推动 Agent 规模化落地。 互操作性： MCP 让 Agent 可便捷对接任意遵循规范的工具，工具开发者仅需支持 MCP ，就能被海量 Agent 调用，替代 Function Calling 自定义模式，从 “工具 协议通过标准化交互规则推动其进化：先为单智能 体提供统一接口连接外部工具，突破个体能力边界；再构建协作框架，让多智能体基于共同规则沟通配合，实现从“独立运行”到“群体协同” 的 跨越；最终支撑系统向规模化、复杂化演进，完成从“局部应用”到“生态级协作”的升级，使 Multi-Agent 释放更大价值。 多智能体 环境 actions feedbacks

解决社会刚需 STAND FIRM WITH APPLICATIONS SERVE NATIONAL STRATEGY AND ADDRESS SOCIAL RIGID DEMAND 人工智能规模化应用 , 服务国家战略 , 解决社会刚 需 Ai + 金融 Ai + 车载 转写 Ai + 城市 Ai 农 业 Ai 工 业 Ai + 司法 + 翻译 Ai + 营销 Ai+ 项目概述：吕梁市润农（国企），三个规模化猪场，建设 智慧生猪养殖示范基地。 建设内容：硬件： 智能巡检机器人 、精准饲喂 、环控 、 料 线 、水线 、栏位 、基础网络及监控； 软件：智慧养殖物联网平台 、生物安全监控平台。 项目模式：润农（国企）投资 + 山西大象农牧（龙头企 业） 租赁还息 + 讯飞牵头承建。该模式解决了资金闭环，同时， 打造了乡村振兴的标杆项目。 规模化养殖场智能化管理，破解企业资金困难，

未反映真实⽔平：培训与拜访脱节，实战能⼒难考察 考试流于形式：通过⾮正常⼿段完成公司任务 代表⼼⽣抵触情绪：影响⼯作积极性 难以规模化：培训⽼师⼈⼒与精⼒有限 反馈更真实：通过真实拜访和⾃讲过程发现问题 激发代表学习的⾃驱⼒：发现问题，⾃发改进 提升代表⼯作效率：代表把⼯作和学习结合在⼀起 可规模化：借助AI规模化打分，不再有培训⼈⼒瓶颈限制 线上线下拜访 AI打分与建议 代表学习改进，在下次拜访中做的更好 语⾳⾃动转录拜访⽂字

联汽车准入和上路通行试点联合体已确定；2）京杭武等重点城市陆续发标， 完整 20 个首批试点城市名录已发布。本次试点在此前车联网先导示范项目 发展的基础上，首次将试点范围拓展至城市全域，我们认为意义在于：探索 并推出一套可跨域使用、可规模化复制、可商业化落地的城市解决方案，以 加速车路云一体化的全国普及。 未来建设重点在于提升“两率”，车路云一体化产业空间可达万亿级 未来车路云建设将主要聚焦于提升：智能路侧基础设施覆盖率和车载终端装 四个方面、十二项具体任务。 2021 年 4 月 住建部、工信部 《关于组织开展智慧城市基础设施与智 能网联汽车协同发展试点工作的通知》 推动云控基础平台、基础地图等技术的研究，加快规模化商用进程。 发布《关于确定智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展第一批试点城市的通知》， 公布首批 6 个试点城市； 同年 12 月，发布《关于确定智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展第二批试点 政策的出台，今年 1 月，工信部等 5 部委也发布了开展智能网联汽车“车路云一体化”应 用试点工作的通知，该政策首次将试点范围拓展至城市全域，而非局限于城市内特定区域 或路段的半开放或全开放试点，车路云规模化落地的顶层政策的支持作用已有所体现。 地方试点：近期车路云一体化企业、城市试点均有推进。在企业试点层面，6 月 4 日工信 部等四部委确认首批 9 个联合体开展智能网联汽车准入和上路通行试点；在城市试点层面，

......................................................................................93 4.2.1 系统规模化部署................................................................................................. 测试策略，为后续规模化推广积累基线数据。所有测试结果需形成 结构化报告，包含量化数据、质性分析和改进建议三部分，作为项 目进入下一阶段的决策依据。 4.2 全面推广阶段 在全面推广阶段，保险行业需通过标准化流程和规模化部署， 将 DeepSeek 智能体深度整合至核心业务场景。此阶段的核心目标 是实现技术赋能的最大化覆盖，同时确保系统稳定性与用户体验的 一致性。 规模化部署与资源调配 保费计算的输 出必须通过精算规则引擎二次校验，关键决策节点保留完整交互日 志以备审计。同时建立熔断机制，当异常请求比例超过 10%时自动 切换至备用模型。 4.2.1 系统规模化部署 在全面推广阶段的系统规模化部署环节，需通过标准化流程实 现高可用、高并发的服务能力。首先建立跨部门协同机制，由技术 运维、业务线负责人及第三方服务商组成联合工作组，采用灰度发 布策略分三阶段推进： 1

工业数字孪生技术推 动数字技术在制造业 规模化应用 ● 群体智能技术将更多被业界讨论，并开始融入制 造业数字化转型的技术攻坚进程。多个智能设备 或系统将通过分布式、去中心化、自组织的方式， 开展实时协作控制、故障检测、自修复任务等， 协同完成复杂任务或解决复杂问题。 · 企业基于工业数字 孪生底座得以有效 构建起工业仿真系 统，进而在系统中 规模化试验诸多数 字技术，提升工业 字技术，提升工业 数字孪生系统面的 复杂经营环境的可 用性，从而规模化 支撑数字技术落地。 计算机视觉趋向高精 度、标准化方向发展 AI 将加速驱动工业 知 识图谱全生命周 期融 合应用 2024-1-11