，大力出奇迹的暴力美学路径已被行业所验证，未来格 局仍会以有着多类型资源积累的大厂占据主要份额，创新企业可以依据特定场景深入理解而切入， 但若没有自主大模型仍然会受制于人。同时，通用大模型与教育垂类大模型的关系，正向着各司 其职、融合发展的方向持续演化，未来可能呈现出通用大模型与N个专家模型多重组合的形态。 在内容层面，基于神经网络技术的AIGC与素养发展具有天然相似的基因，企业可以发力C端小模 识经验的教授范围进一步扩大、教育效果增强 ➢ 条件：在海量数据、更大算力的支撑下 ➢ 特点：大语言模型能更加深入地解析事物， 在更深层次和更广的范围发现事物的新特点 ➢ 优势：在发现、认识、运用规律上相较于人 类有着明显的优势，人造工具突破人类认知 大语言模型 教育 突变 人类把数字语言外化给机器，人工智能在发现、 认识、运用规律上更具优势，带来教育体系变革 语言的发展及其教育影响 ➢ 数字系统：二进制、八进制、十进制等 应学习。随着深度学习技术的进步，人工智能技术步入商业化阶段，AI+教育也进入产业期。近几年大数据、云计算、算力能力提升， 大规模语言模型急速发展，2022年ChatGPT的发布更是引发了海内外LLMs的军备竞赛，2023年各类教育垂类大模型的争相发布， 打开了通向通用人工智能（AGI）之路，帮助师生大幅提升教学效率，推动大规模的因材施教逐步落地。 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 1954 1956 1960 1965

1、数据智能：LLM取得了突破，最被看好 • 概率模型，机器学习（统计学习方法）、数据模型、计算数学 2、学习人脑：当前遇到挑战，可能会成为道路1的一部分 • 抽象模型：杨立昆的世界模型+功能分区 • 类脑计算：意识研究、认识论（哲学物理学）、认知神经科学  包括生物计算，不排斥数据科学方法（mortal computation） 3、具身智能：刚起步，研究热点，可能会成为道路1的未来 • 如何培养AI专业人才和AI赋能人才 • AI如何赋能教育 第一届人工智能教育大会（2019） 02 对AI教育的思考：AI重塑就业岗位和组织结构  从职业角度来看，人工智能将带来三类影响 1. 替代少部分基础岗位 • 一些简单的重复性、模板化、“照本宣科式”的智力劳动可能会被替代，例如：基础客户服务、简单文秘、甚至一些翻译工作 2. 革新大部分岗位的职业技能 • AI实验室建设 • 专业垂类大模型训练 • 教学创新大赛 • AI相关课题转化 • AI+学科教材共研 • AI领域科研论文 • AI技能大赛 人工智能通识课 • 人工智能通识课建设 • 实验设备、系统搭建 • AIGC课程建设 • AIGC技能大赛 • AI+学科交叉融合 03 我们的AI教育实践：青鸟AI实验室 七类主要产品和服务 NovaAI开放平台

大量 FAQ • 指代抽象 • 统一聚类标注 训练 • 语料生成与训练方法 • 知识图谱可视化 运营工具提高效率一倍以上 系统复杂 • 话务系统和架构复杂 性 • 后台业务复杂集成 • 异地双活部署架构 • 能力开放 严苛环境下 SLA 99.99% 系统外围高度可定制 金 融 行 业 垂 直 解 决 方 案 建 立 服 务 生 态 辅助工具 词云组件（基于意图 实体识别生成） 敏感词辅助提示 前端集成定制 主题及 logo 定制 菜单可配置 子路由及页面替换 后端 API 会话中控 API 知识管理类 API WEBHOOK JS 组件 人机协作助手 聊天对话组件 NLU 分析 系统日志 会话日志 系统操作日志 系统集成合作伙伴 合 作 伙 伴 生 态 圈 互

工具，我国有望弥补多年历史积淀带来的国内外 材料研发的差距，实现高端材料的加速突破。 投资建议 Deepseek 的出现加速了 AI 智能化在各个领域的实体应用和优化，在化工行业领域，我们认为可能出现的四类关注点：  破除现有限制瓶颈的方向，将有望最开始明显受益：直接改善效率和提升速度的领域，或将最开始获得切入，目 前对选定方向，重复性测试或者方向性改善的领域，AI 智能化将有望直接缩短研究周期，降低投入成本，建议关 AI 智能化的升级，老旧装置的改造可能性明显较低，有望在新一轮的工具革新的状 态下，形成供给端的产能出清；  材料整合的浪潮或再度引起重视：从目前的情况，国内材料供应型的优质企业大体分 为三大类：①单系列深耕，特点是产品种类不多，但部分产品能够满足市场中端或者 少量高端需求；②产品平台型，开始在部分赛道构建出平台雏形，能够在部分领域把 握新的需求趋势，形成应用或关联产品的衍生；③大化工布局，借助大化工的前段原 取得积极进展，形成国际领先的新材料创新策源与人工智能应用高地。 ——创新能力位居全球前列。产生一批重大原创性成果，突破一批产业亟需关键核心 技术，发布新一代物质科学大原子模型，研发 10 个（套）以上垂类模型和自主核心 软件，形成 15 个人工智能赋能的标杆性新材料产品，实现应用示范。 ——支撑体系基本成型。建成新材料大数据中心主平台服务门户、数据资源节点集群， 建立新材料数据标准规范体系，建成

schema， 自动生成标注工具 数据构建 全开源可扩展数据 处理pipeline AI建模和部署 AI资产管理 自研混元大模型 自研行业大模型 开源大模型 通用AI框架 大模型训练 垂类场景模型训练 模型部署与服务运营 算力集约管理与调度 应用场景 国产数字化升级标杆实践报告 19 - 国产数字化升级标杆实践报告 19 - 金融 教育 地产 代理人辅助 内置自研混元大模型和主流开源大模型，部分模型已适配国产算力 模型 框架 算力 底层软件 实用工具链 稳定可控的 训练调度 方式齐全的 模型评测 易用可靠的 模型部署 可灵活扩展的多模态数据标注 4大类场景全面支持 可自定义的任务调度策略 3层机制保障减少中断 可即时发起的模型效果检验 3阶段评测全面覆盖 可自动弹缩的分布式部署 稳定支持高并发 高效灵活的 数据准备 强大内核 模型 "，腾讯电子签致力于帮助企业实现无纸化升级，提升业务流程效率，降低可见的和隐 形的经营成本。 放心签署弹指间 腾讯电子签 应用场景 合同类 采购、人事、销售、合作、物流、金融、加盟等合同或协议 单据类 验收、签收、退货、调货、对账、工时、工资、处方病历、 业务表单等凭证性文件 国内公信力最强联盟链 自有持牌机构 权威机构比对 身份核验 权威机构比对 安全合规 司法认证 「零败诉」司法判例，业内领先

.. ChatGPT 文心一言 1.4 大模型的分类 语言大模型 视觉大模型 多模态大模型 是指在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中的一类大模型，通常 用于处理文本数据和理解自然语言。这类大模型 的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练， 以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。 代表性产品包括GPT系列（OpenAI）、Bard 型是在回答之前进行思考，并在回复用户 之前，在内部生成一长串的思维链过程。 思维链是一种提示大语言模型进行逐步推 理的方法。它让模型在得出最终答案之前， 先显式地写出推理的中间步骤。这就像人 类解决复杂问题时会先把思考过程写下来 一样。 OpenAI定义推理模型 也就是说，如果模型在回复你之前有一长 串的思考过程（这个过程必须可以显示输 出），探索了很多不同的路径之后给出答 案，那么有这个能力的大模型就是推理大 ChatGPT的应用范围广泛，可以用于客服、问答系统、对话生成、文本生成等领域。它能够理解人类语言，并能够回答各 种问题，提供相关的知识和信息。与其他聊天机器人相比，ChatGPT具备更强的语言理解和生成能力，能够更自然地与人 类交流，并且能够更好地适应不同的领域和场景。ChatGPT的训练数据来自互联网上的大量文本，因此，它能够涵盖多种 语言风格和文化背景 2.1 国外的大模型产品 n Gemini Gemini是谷

业务场景简单的非决策类环节 当前大模型在金融行业主要应用于业务场景简单的非决策类环节，在支付、信贷、保险、财富管理 等场景均 有应用落地，但主要赋能对客服务、数据挖掘、业务助手等环节。 图表 19: 大模型在金融领域赋能的各细分场景及业务细分环节 资料来源 : 《 AI 大模型在金融行业的应用前景及潜在影响分析》 中信建 4. 1 大模型金融核心应用场景 ? 业务场景简单的非决策类环节 据英伟达调研， 英国 NatWest 银行 : 虚拟助理 Cora+ 基于 IBM Watson X 平台构建多模态虚拟助理 资料来源 ÿ 官方网站，中信建投证券整 理 多元化场景布局 + + 垂类数据积累 l 私域流量池和会员体系搭建 : 建立完 善的会员制度，用户在使用消费金融 服务后自动成为会员，根据消费金 额、使用频率等维度划分会员等级， 不同等级的会员享受不同的权益和优

渡科技、东软集团 、鹰瞳科技等头部企业加速布局，覆盖从辅助诊疗到药物研发的全链条智能化升级。政策端亦为AI医疗注入强劲动能：2024年11月，《卫 生健康行业人工智能应用场景参考指引》发布，明确84类应用方向，涵盖医学影像分析、智能药物研发等核心领域，为技术落地提供了顶层 设计支撑。而2025年2月18日即将发布的华为瑞金病理模型，则进一步凸显了AI在病理诊断这一传统高壁垒领域的潜力，有望缓解我国病理 治疗康复规划的方案尤为重要。  冠脉和头颈类应用的市场前景较好，肺结节和肺炎类应用的市场覆盖率相对较高。乳腺和肝脏的应用目前仍处于研发阶段，商业 化进程正在推进。部分头部企业则主要基于某一临床科室应用起家，发展成为精品后，将业务线拓展至其他临床科室。  数据采集与结构化优势突出，图像标注更易标准化  不同科室对AI影像产品的需求存在差异点。 AI影像中疾病筛查及辅助诊断类应用最为广泛 影像医技科室 辅助诊断为主，助力精准诊疗 14 截至2024年底，NMPA共计批准107张AI三类证 是否用于医疗用途 成熟度 功能 适用政策 是 高低均可 非辅助决策（数据处理和测量等提供临床 参考信息） 二类证 是 低 辅助决策（提供病灶特征识别、病变性质 判定、用药指导、治疗计划制定等临床诊 疗建议） 三类证 是 高 辅助决策 《医疗器械分类目录》和分类界定文件等执行

当前量子科技作为新质生产力的典型代表，其在金融领域的应用逐渐深入 并展现出巨大潜力。本文系统梳理了量子通信技术发展背景、主要原理及 其在金融信息安全中的作用，重点分析了量子密钥分发和量子直接通信两 类核心技术路线在实际金融场景中的应用。在量子计算对传统加密体系带 来挑战的背景下，量子通信凭借基于量子力学原理的高度安全性，为金融 行业提供强有力的安全保障。通过介绍各金融机构实际案例，本文展示了 372 个量子比特就有望破解 RSA-2048 位算法。 一旦该算法效率得到进一步验证，将使经典密码体系抵 抗量子计算攻击的时间窗口变得十分紧迫。 目前能够对抗量子计算攻击的主流信息安全方案有 两类：一是“反其道而行之”，对量子计算在密码破译 方面的优劣势进行有针对性地研究，在量子计算弱势的 方面对经典密码算法进行优化升级，从而使经典密码算 法具备在经典和量子环境下均可抵抗破译的特性，基于 达到信息论意义上的无条件安全性，从而能够为金融机 金融信息安全是金融行业的生命线，其中密码技术 作为金融信息安全的基石发挥着重要作用。当前金融机 构信息系统使用的密码算法主要有对称密码、非对称密 码和杂凑算法三类：对称密码，又称私钥密码，是指加 密密钥和解密密钥相同的密码机制，常用于数据加密传 输、数据库加密存储等场景以保障数据机密性，其安全 性首先取决于密钥的安全性，其次才是加解密算法的安 全性；非

Chatbot 逐渐向 AI Agent 演进。AI Agent 是指大模型赋能的，具备规划、记忆、工具、行 动能力的智能体。我们认为 Chatbot 的演进方向是智能化和自动化程度逐渐提升，需要人 类参与的程度逐渐下降，逐渐过渡到人与 AI 协作的 Copilot，最终形态是 AI Agent，Agent 只需要人类的起始指令和结果的反馈，具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力， 执行任务的过程中并不需要人的介入。 机构均各自有自己的定义。我们认为广义来说，处理器具有 NPU 提供的边缘算力能力，以 及具有内置大模型，就可以称之为一款 AI PC。以联想 4/18 推出的 AI PC 系列产品看，目 前 AI PC 主流功能可以分为 8 类，PPT 智能创作、文生图、文档总结、智能问答、AI 识图、 会议纪要、智会分身、设备调优，我们认为这是公司在 AI PC 的初期尝试，预计 24 年底全 新一代 AI PC 随着处理器升级而推出后，全球 内随着大模型技术进 步、传感器成本的下降，2024 年小鹏、华为、理想等在全国多城市开始推送城市 NOA 高 阶智驾，小米、比亚迪、蔚来等也积极布局高阶智能驾驶，行业迎来快速发展。机器人方 面，垂直类场景机器人如无人运送机、扫地机器人、工厂机械臂等在加速渗透，但通用型 人形机器人由于其多模态感知、高精准运控、以及对泛化和涌现能力等要求高，受限于软 件难度和硬件高成本压力，或尚难以在短期内实现快速降本及大规模应用。特斯拉研发的