版本发布 69 3.3 OS底座（openEuler系操作系统） 70 3.3.1 openEuler简介 70 3.3.2 openEuler基础能力 71 3.3.3 openEuler工具和社区服务 75 04 行业案例 80 4.1 金融 81 4.1.1 恒生电子：基于鲲鹏原生开发经纪场外业务系统，让证券数据处理更高效 81 4.1.2 宇信科技：基于鲲鹏原生开发金融软件，让金融信息处理更高效 原生开发插件 1 小时接入两大主流（Jenkins、GitLab）CI/CD 流水线，高效提升 鲲鹏流水线搭建及版本发布效率。 » 鲲鹏亲和 & 极致性能：鲲鹏流水线使能鲲鹏亲和分析工具、编译器、性能工具等，实现应用性能提升。 » 多架构兼容：1 套流水线同时支持多样性算力版本构建及测试。 鲲鹏原生开发的核心技术理念： 基于鲲鹏硬件 +openEuler+ 鲲鹏开发套件 DevKit+ 鲲鹏版本发布 X86 版本发布 • 应用迁移 • 亲和分析 • 编码规范检查 • 毕昇编译器 • 毕昇 JDK • GCC for openEuler • 自动反馈优化 • 测试框架 • 测试工具 • 测试样例 • 病毒扫描 鲲鹏兼容 & 亲和， 性能 5%↑ CFGO/LTO/ 自动向量化 / 指 令流水优化，性能 10% ↑ 应用编译调试， 性能 5%~10% ↑ 多样性算力测试套件，

www.iresearch.com.cn 宏观：AIGC带来的生产力革新 AIGC延伸扩展人脑智能，降低使用门槛，应用影响力无限泛化 麦克卢汉提出，媒介是人的延伸。AIGC技术作为一种人造工具（媒介），是对人脑计算、思考、判断、学习等内在能力的延伸，同 时在巨量数据的加持下，AIGC在发现、认识、运用规律上有着明显的优势，是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应， 突破了人类能力的 律上有着明显的优势，是人的智能在机 器形态上的规模化聚集、运作和反应。 菜 单 式 交 互 … … … … … … … xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx 问 答 式 交 互 工具可得性提高 工具易用性提高 • 需环境和软件配置 • 人工智能专家使用 • 使用费用高昂 • 无需下载和配置 • 普通用户可使用 • 模型开源及降价 数据来源多样 模型开源及插件应用生态 用户无限创造力 OpenAI托管插件 第三方海量插件 不同参数、厂商的模型逐渐开源 用户主观能动性得以发挥 人工智能与人类智能共创 AI技术走向平权化、社会化 AIGC技术的生产力革新 传统AI工具 AIGC工具 传统AI工具 AIGC工具 人脑智能 AIGC人工智能 计算、思考、 判断、学习能力 通过模拟人类大脑，具备了思考、判断、学习能力 人类投喂巨量数据和语料，AI能力涌现 AI能够更深入地解析和发现事物特点、问题及规律

从结果导向到过程赋能 亲子关系紧张 01 02 03 04 教育普遍 焦虑 从封闭场景到 OMO （线上 线 下）融合 注：《中国家庭教育现状调研》数据 从传统工具到 AI 赋 能 家 庭 教 育 系 统 结 构 拆 分 分 析 系统模块 子模块 / 要素 核心描述与示例 1. 系统主体 家长 主导者：传递价值观 、行为示范。教育理念（权威 / 民主型） 系统方法 沟通方式 对话与倾听（非暴力沟通） 、非语言互动（拥抱鼓励） 。 激励与约束 正向强化（积分奖励） 、负向反馈（暂停特权） 。 参与模式 共同活动（家庭运动日） 、自主探索（提供实验工具） 。 5. 环境与资源 物理环境 学习角布局 、书籍 / 电子设备配置。 心理环境 民主氛围（允许表达意见） 、情绪安全（接纳失败） 。 外部资源 社区图书馆 、学校合作（家长会） 、心理咨询服务。 经验主义 数据驱动 被动学习 主动探索 线性进程 非线性 、跨界学习 家长单向教导 家长 、孩子 、 A I 三方互动 定义： A I 家庭教育是以人工智能技术为核心支撑， 家长 、孩子与智能工具共同参与的教育生态系统 。它不是 取代 A I 家庭教育特点 什么是 AI 家庭教育？ A I 家庭教育与传统家庭教育的区别 家长的角色， 而是通过多方协同， 为家庭教育带来新的可能性 。

新的平台、新的产品和技术。因此，政企IT架构的发展演进进程中普遍存在不同架构、不同代 际、不同厂商平台并存的情况。运维人员需要全面了解不同平台的部署、升级、维护等操作，这 不仅增加了运维人员的工作难度，自动化运维工具的推行也变得举步维艰，使得运维工作变得极 为复杂和繁琐。 随着政企数智化进程的加速，混合云作为一种灵活、可扩展且安全的云平台解决方案，已逐渐成 为政企用户数智化转型的首选IT架构。然而，随着云上业务需求不断增加，云服务资源类型日益 为目标，对准业务价 值匹配业务发展和架构演进，实施运维改进和提升。 效能：指服务能力，是支撑运维活动顺利进行并达到预期效果和效率的保障。在运维活动中不 断提升服务能力，包括对新技术的掌握、新的工具的使用等，及时应对新技术架构的挑战。 效率：指在运维活动中，得到的结果与所使用的资源之间的关系。在运维工作中，要不断提升 作业效率，用更少的资源交付更好的结果。 效果：指运维活动达成的结果，衡 云运维团队组建 运维团队管理流程经验 运维人才培养机制 运维团队能力沉淀 运维专家经验知识库 运维脚本、故障模式库 智能客服 运维资产智能转型 统一运维管理平台 远程运维工具平台 数字化运营平台 运维工具持续创新 复等方方面面，华为在每个领域都提出了运维现代 化改进的方案：极简性的运维体验应对政企混合云 运维投入人力有限的场景，保证混合云运维效率； 预见性风险治理帮助政企客户实现风险的提前感知

Dynamics 套件等专业软件在内的生产力工具矩阵，向数据协同、功 能联动的方向发展。如何保护自身私域数据的安全是企业导入微软 Copilot 的主要痛点之一。24 年 5 月，微软推出 Copilot+PC，通过在终端侧部署轻 量级的大模型，在保护隐私的前提下，能够实现会议纪要、文档总结、PPT 智能创作、文生图等企业的基本办公需求，是大模型时代生产力工具的主要 支点。我们认为 2025 年 AI 大模型交互能力，看好智能眼镜等轻量级 AR 发展机遇 .................................................................. 11 大模型应用#2：生产力工具的 AI 化有望推动新一轮 PC 换机周期 ............................................................................ 13 大模型在互联网（搜索+广告营销）、办公、金融等领域率先迎来“iPhone 时刻”。其中最 值得关注的应用包括：1）文本生成在电商、金融、医疗等行业替代传统客服；2）文本和 图像生成在办公、广告营销、金融、影视游戏等领域成为下一代生产力工具；3）蛋白质生 成能力拓宽人类探讨世界的范围，特别是在新药开发上的应用前景。 图表1： AI 大模型如何赋能各行业 资料来源：华泰研究 硬件是大模型的重要载体，什么是 AI

OpenAI 联合发布 Copilot ； 2023 年 Q1 ，微软系产品领航 ChatGPT 化…… sopen AI 2016 发布 Gym 强化学习平台 & Universe 训练工具包 2018.6 GPT-1 1.17 亿参数 无监督预训练 + 有监督微调 2019 GPT-2 15 亿参数 半监督语言模 型效果验证 2020 GPT-3 1750 Fine Tuning 企业数据 借助大模型能力，整合两个世界 2 3 大模型层 行业大模型 工具 & 平台 TI-DataTruth 数据标注平台 TI-ONE 训练平台 TI-Matrix 应用平台 TI-ACC 加速组件 腾讯云 TI 平台，内置多个行业大模型和工具箱，配套标准化流程和落地服务， 支持客户进行行业大模型精调，生成符合需求的定制化模型，并在此 基础上构建智能应用 差异化算法模型构建 l 腾讯云 TI 平台 TI-ONE 提供差异化算法模型构建工具，面向零基 础业务人员，初级算法工程师，高级算法工程师等不同使用人 群，提供自动学习建模工具，可视化拖拽式建模工具，交互式 代码开发环境，训练软件开发包 (SDK) 等不同使用门槛的建模 工具。 丰富的可视化算子库 l 平台可视化拖拽式建模工具中预置了上百种丰富的可视化 算子组件，灵活组合预置算子组件可快速构建训练流程，

DeepSeek 为代表的大语言模型（LLM）作为人工智能领域的突 破性技术，不仅重塑了信息交互方式，更通过其强大的语义理解与生成能力，为 金融审计领域带来了新的发展机遇与挑战。如何借助大模型工具挖掘审计线索、 优化工作流程、提升风险预判能力，成为行业亟需探索的课题。本手册基于对银 行、证券及保险业审计场景的调研，结合大语言模型技术，系统梳理了金融机构 1000 个左右审计通用场 依据，仅构 成审计思路与方法参考； l 伦理约束：避免将模型用于客户画像歧视、绩效预测等可能引发公平性 质疑的场景。 “ 我们期待这本手册能成为审计人员在智能时代的 导航仪 ”——既提供工具 “ 使用的 操作杆 ” “ ，也树立风险防范的 警示灯 ” “ ，推动审计职能从 合规守卫 者 ” “ 向 价值发现者 ”跃迁。技术的未来属于善问者，而提问的艺术，终将定义 人类 的不可替代性。 强化党对审计工作的全面领导与风险防控的协同性？（如以政治判断力锚定审计 方向，以领悟力深化政策穿透，以执行力贯通整改闭环。通过党建与业务融合机 制，推动审计从合规检查升维至公司治理效能工具，筑牢风险防控的政治根基。） （3）在落实“如臂使指、如影随形、如雷贯耳”要求下，如何构建审计项目 与金融重大战略部署的动态匹配机制，提升审计立项的精准性和前瞻性？（如 需 “ 建立 战略分解-风险扫描-优先级赋分

01：对AI技术的认知 • 02：对AI教育的思考 • 03：我们的AI教育实践 VUCA时代，AI技术日新月异，所有的认知、思考、实践都在迭代中…… 01 对AI技术的认知  AI是一种工具，也是一种赋能，更是一种思考范式。  我们从三个角度来认知AI技术： • 人工智能的本质 • 大模型的能力边界 • 通向AGI之路 01 对AI技术的认知：人工智能的本质 知识压缩、知识提取、知识组织 • 智能问答 3. 任务执行场景：语言能力+知识能力+逻辑能力 • 任务分解、任务执行 • 操作外部工具或软件接口 • Agent 三种应用类型 1. 模型增强：FT；MaaS；产品包装（ChatGPT） 2. AI赋能：用AI提高原有流程和工具的效率 3. AI原生：新场景、新需求、新应用 三种技术 1. 闭卷考试：RAG 2. 开卷考试：FT 工作替代、角色分工：人的新定位（问题洞察能力、结果鉴别能力） • 新的人机接口：人类自然语言（javis），重做一次应用 • 知识平权：知识分子的优势丧失；科学范式的变化  文本时代结束：文本不再是知识的唯一载体和工具  知识不再代表智能：公开的知识不再有价值，个人数据+三观过滤更有价值 • 法律责任：自动驾驶  思想问题：AIGC • 信息茧房、信息幻象、DIK生成 • 知识平权后的独立思考和辨别能力

也将具有先期优势。 国内外化工行业的软实力差距有望逐步缩窄。经过 20 多年的发展，我国的竞争优势从前期低人力成本、政策驱动的 资本投入向产业链市场配套和系统化的综合赋能进行升级。借助 AI 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： 员培养和再分配等问题的解决仍需考虑。 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 2 扫码获取更多服务 内容目录 一、Deepseek 高效工具，进一步突破化工行业的发展瓶颈 ............................................. 4 1.1、Deepseek 有望加快了实业拥抱 AI 的速度 ... ............. 6 2.1、国内外化工行业的软实力差距有望逐步缩窄................................................. 6 2.2、工具变革带来行业整合契机，商业模式或将有新变化......................................... 9 三、以中石化为例，国内企业已经开启 AI 升级.........

负责领导产品经理和UI/UX工程师团队，从0到1构建数 字化平台和医疗健康数字产品。 科技行业（微软）- 从0到1构建全球Azure Spring Cloud平台服务，从1到 N拓展VS Code Java工具包以及开源软件和微软云计算平台Azure的集成 (如Spring、Kubernetes、Ansible、FreeBSD)等。 研发经理： 职业生涯始于英特尔，担任开发者后晋升为研发经理，负责Linux驱动和开 数字化转型： 核心 vs. 新生 线下 vs. 线上 壁垒 vs. 竞争 问题与挑战 流程： 项目 vs. 产品 瀑布 vs. 敏捷 技术： 新技术 vs. 已有系统 传统IT工具 vs.DevSecOps 团队： 互联网节奏 vs. 行业特点 理念差异 vs. 包容适应 用户： 内部用户习惯 vs. 变革 外部用户习惯 vs. 创新 天 时 地 利 人 和 www 融入到日常开发测试运营中 5. 充分利用每次冲刺或迭代的 回顾会议来评估过往的尝试，制 定优化计划。 Why What How www.top100summit.com 核心实践 – 利用工具链融入合规和安全的要求 Why What How Requirement Design Development Quality Assurance Deployment Feature Story