.......................................................................................... 14 图表 20 公司部分智能机器人产品 ..................................................................................... 8%20.5% -12.2% 52.1% -20% -10% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 0 2 4 6 8 10 12 14 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 23Q1-3 营业收入（亿元） 营业收入YoY（右轴） -60% -40% -20% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 3.5 4.0 4.5 19Q1 19Q2 19Q3 19Q4 20Q1 20Q2 20Q3 20Q4 21Q1 21Q2 21Q3 21Q4 22Q1 22Q2 22Q3 22Q4 23Q1 23Q2 23Q3 营业收入（单季，亿元） 营业收入YoY（右轴） 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2016

...................................................................................................20 1.3.1 提升客户服务效率................................................................................... 第三，监管科技（RegTech）要求倒逼升级。银保监办发 〔2022〕40 ” 号文明确要求 2025 年前完成关键业务环节智能化监 ” 控全覆盖 ，但行业现状显示：①反欺诈识别准确率普遍低于 65%；②合规审查自动化率不足 20%；③监管报送数据错误率高达 8.7%。 为量化转型需求优先级，我们对头部险企的调研结果显示以下 关键指标差距： | 能力维度 | 当前水平 | 行业标杆水平 | 差距倍 小时 3-5 工作日 跨产品推荐准确率 91.4% 68.9% 复杂场景交互优化 通过强化学习持续优化对话策略，系统可处理保险服务中的长周 期、多线程交互场景： - 核保咨询：支持超过 20 轮次对话的病史 追溯，自动生成结构化问卷 - 理赔指导：根据用户上传的医疗记录 动态生成补充材料清单 - 争议调解：通过情绪识别自动切换沟通策 略，投诉场景解决率提升 40% 实时决策支持能力

..............................................................................................271 20. 总结与建议............................................................................................ 战。传统理赔流程依赖人工审核，不仅耗时耗力，还容易因人为因 素导致误差或纠纷。据统计，2023 年全球保险理赔处理时长平均 为 15-30 天，其中约 30%的案例因资料不全或核损争议需反复沟 通，直接拉高运营成本约 20%。与此同时，客户对快速、透明理赔 服务的需求持续攀升，超过 65% “ ” 的投保人将 理赔效率 作为选择保 险公司的关键指标之一。 在此背景下，人工智能技术为理赔业务优化提供了新的可能 性。DeepSeek 当前保险行业理赔业务普遍面临效率瓶颈与服务质量的双重挑 战。传统理赔流程依赖人工核保、定损及审核，平均处理周期长达 5-7 个工作日，车险案件人工核损环节耗时占比超 40%。根据 2023 年行业白皮书数据，Top20 财险公司理赔纠纷投诉中，67% 源于时效延迟或核损偏差，直接推高运营成本—— 行业理赔管理费 用率中位数达 12.8%，较承保利润率高出 4.3 个百分点。 核心痛点集中在三个维度：首先，海量非结构化数据的处理能

融跨类大场景增多 大平台 + 快速开发 + 迭代升 级 健康码、生产码，一码解决政府底数 不清、管理不精，跨城数据共享。 城市大脑项目疫情期间实现快速升级， 一周上线疫情管理模块。 上海、广州、厦门近 20 城市推出口 罩预约成为疫情期间民生明星应用。 • 大应急 / 大安全 / 大网格 / 大政 务 • 基层治理能力现代化 • 智慧城市四梁八柱 • 跨城市架构 小 应 用 大 能 量 疫情折射出五大城市治理难题 AI 与云、 5G 、边缘计算等结合，将 AI 能力从云延伸至端，实现普惠智 能。 AI 应用融入更多行业，呈现百花齐放态势 5G 应用融入各行业 人工智能 大数据 云计算 边缘计算 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 58.61% 43.81% 38.01% 32.64% ICT 关键技术占比 5G 与 AI 、云等 ICT 关键技术融合水平显 著提升，催生孵化了 行政审批 安全监管… 综合决策指挥中心 居民供水、直饮水 企业供水 综合呈现，统筹全局，实现跨部门业务联动 易涝点 实现预警 预警 及时性提升 85% 80 ％ 网办率 漏损率从 20% 降 低至 5% 98% 75 ％ 管理效 率提升 案件 办结率 办结 时长缩短 60% 80 ％ 违规施工、 非法入侵发现率 90% 线上审批 事务处理 时长 80%

R1，迅速出圈月活破 3000 万。2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。DeepSeek- R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下， 极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。自 1 月 20 日 DeepSeek 发布 R1 模型，该模型的用户数 腾飞，教育场景或将加速落地 1.1 DeepSeek 重塑中国 AI 竞争力，国产大模型百花齐放 DeepSeek 发布开源模型 R1，性能比肩 OpenAI 的 o1 模型。2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。DeepSeek- R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极 大提升了模型推理能力 资料来源：DeepSeek 官网，民生证券研究院 资料来源：DeepSeek 官网，民生证券研究院 DeepSeek 横空出世，国内 AI 应用持续快速发展。自 2025 年 1 月 20 日 DeepSeek 发布 R1 模型，该模型的用户数实现了飞速增长，根据 AI 产品榜的数 据，截至 1 月末 DeepSeek 的月活数量达到 3370 万，迅速成为国内第二位。而 根据

资料来源：华泰研究预测 2025 年 2 月 10 日│中国内地 动态点评 DeepSeek 带来 AI 行业变革，但对电力行业仍有三个不变的影响 DeepSeek R1 开源模型于 1 月 20 日发布，在更低的成本下实现和 OpenAI o1 相当的数学、代码、自然语言推理能力，不仅推动国内 AI 产业对海外的 快速追赶，也为 AI 相关行业带来较大变化。我们认为 DeepSeek 带来 .......................................................................................... 14 图表 20： 数据中心传统 240Vdc 系统（左）与巴拿马电源布局（右） .................................................................. ................................... 20 图表 31： UPS 和 HVDC 系统类型和主要厂商市占率拆分 ....................................................................................... 20 图表 32： 产业链相关公司估值表（iFinD 和 VisibleAlpha

图表 17 2016-2028 年中国一体化关节模组市场规模及预测(单位:亿元，%) 19 图表 18 协作机器人本体代表厂商 20 图表 19 协作机器人成本结构（单位：万元，%） 20 图表 20 2016-2025 年中国六轴及以上协作机器人均价及预测（单位：万元） 21 图表 21 2022-2025 年中国工业机器人应用细分领域需求变化情况及预测 载、轴数以及结构的不同，可以将协作机器人分为以下类型： 1、根据负载划分 根据负载不同，通常能将协作机器人分为轻负载（负载＜7kg）、中负载（7kg≤L＜12kg）、大负载（12kg≤L＜20kg）、 超大负载（L≥20kg）。 从应用来看，目前轻负载协作机器人凭借较高的性价比以及在 3C 电子、教育科研、商业零售等行业中较高的适用 性占据主要市场地位。中大负载协作机器人则多用于装配、螺丝锁付、包装、搬运、物流、消防救援等场景中。超大 成替代。 图表 1 主要协作机器人厂商产品负载范围对比 企业名称 产品负载范围 轻负载 （L＜ 7kg） 中负 载 （7≤L＜ 12kg） 大负载 （12≤L＜ 20kg） 超大负载 （L≥20kg） 负载 范围 法奥机器人 ★★ ★ ★ ★★ 3- 30kg 遨博智能 ★★ ★★ ★★ ★★★ 3- 35kg 华盛控 / / ★ ★★★★★★ 16- 60kg 里工实业

.................................................................................................. 20 内容目录 图表目录 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 4 行业专题报告/证券研究报告 图 11. AI 坐席驱动产品销售规模 ....... ........................................................................................... 28 图 20. 众安在线研发投入及占总保费比例 ................................................................................. .................................................................................................. 20 表 9. 众安在线对内赋能降本增效 ..............................................................................

Decompose complicated tasks into fine-grained primitive skills, generalizable to new physical skills 19 RH20T-P: A Primitive-Level Robotic Dataset Towards Composable Generalization Agents, IROS 2025 技能泛化：组合泛化实现未知技能的学习 tasks into fine-grained primitive skills, generalizable to new physical skills A baseline of RA-P 20 RH20T-P: A Primitive-Level Robotic Dataset Towards Composable Generalization Agents, IROS 2025 技能泛化：组合泛化实现未知技能的学习 fine-grained primitive skills, generalizable to new physical skills A comprehensive dataset: RH20T-P 21 RH20T-P: A Primitive-Level Robotic Dataset Towards Composable Generalization Agents, IROS 2025 技能泛化：组合泛化实现未知技能的学习

将现有分子重新利用于靶点 5-7 -35-40 % -25-30 % -40-50 % -40-50 % -30-40 % -30-50 % 2-3 10-15 5-7 15-20 情景 企业必须考虑众多因素才能使 AI 实施真正有效。数据可得性问题众所周知，但这只是冰山一角，企业能力和监管框架也十分关键。以监管框架为例：在 2020 年至 2021 年期间，向美 国 内部 物流 广泛收益 AI 能提高一系列生产关键绩效指标 (KPI) 20-40 % 例如： 基于机器视 觉的安全区域 安全性 & 工作时 长 20-40 % 20-40 % 10-35 % 例如：灵活的 自动化解决方案和 工厂布局 5-20 % 生产灵活性 高达 25 % 收入提升 多达 10 % 上市时间缩短 例如：基于视觉的自动化质量控制、手动 工作流程自动化、基于视觉的装配自动化 例如：机器参数优化以提高设备综合 效率 (OEE) 并降低能源消耗 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 例如：搭载 AI 车辆、路线规 划优化 例如：通过机器参数优化减 少废弃物料 7 AI 在制药领域的应用 10-30 % 10-30 % 成本节降