正想要的是 在⽇常任务，如清洁⽅⾯获得帮助，以便能够更多地思考、创作艺术和休闲。⼈⼯ 智能机器⼈可以帮助实现这种乌托邦⻆度。 当然，⼈们对机器⼈取代⼯作的更加悲观担忧，正如在挑战章节中讨论的那样。然 ⽽，本报告的副标题‘AI-机器⼈正在追踪你’则是在暗⽰另⼀个潜在结果。⼈⼯智 能从您的数据中获取信息，学到的越多就能为您提供更多价值。专有数据是竞争优 势。个性化AI机器⼈助⼿可能也是如此。在过去30年间，⼤多数数字化企业的证据 Posner 应⽤⼈⼯智能教授 ⼯程科学系 同样，机器学习在机器⼈技术领域的进步已经导致能够执⾏对⼯业和公共领域价值逐渐增 加的任务的能⼒强⼤的机器⼈操作器的出现。在操作和灵巧性⽅⾯取得了稳定的进展，虽 然还远未解决，但能⼒的进步使得移动机器⼈操纵迅速成为即将到来的关键领域。⼤规模 语⾔模型的出现有望填补⼈⼯智能中⼀个基础性挑战，即常识和常规知识的获取。尽管⽬ 前这些模型缺乏明确的推理能⼒，但它们已经可以作为机器⼈感知，⾏动和交互的⽀柱。 术中时仍然是 主要瓶颈之⼀，因为系统通常具有资源约束。我期待在这些领域看到更多激动⼈ ⼼的发展。我是⼀位技术爱好者，我相信机器⼈技术，机器学习和⼈⼯智能等技 术有望帮助我们解决当今⼀些最紧迫的挑战。然⽽，这项技术被⽤于对社会有害 的⽬的，如信息误导和战争，仍然是⼀个重⼤关切。要将这⼀最新技术⾰命转变 为我们所有⼈的成功，需要技术开发⼈员、⽴法者和整个社会共同努⼒。 © 2024 花旗集团 本报告来源于三个皮匠报告站（www

Ā 证券 p 限公 ø 在香港提供 2 请务必阅读正文之后的免 责条款和声明 2 证券研究报告 行业深度 DeepSeek 如何加速金融业数字化转型 ? —— 数字金融系列深度之一 分析师：赵然 zhaoran@csc.com.cn 021-68801600 SAC 编 ÷ ： S1440518100009 SFC 编 ÷ ： BQQ828 分析师：沃昕 ß woxinyu@csc 加速竞争，但搭建体系需要时间 ; 一线业务人员视角 : 个人产能有限，优先实现单一客户服务闭环，再考虑服务更多客户 ; Ā 表 1ÿ 传统营销 vs 数 __ 营销 资料来源 ÿ 中信建投整 理 2.2 分析框架 : 营销生产力提升 依据复旦 & 明略 & 秒针联合发布 2024 《生成式营销产业研究蓝皮书》， 营销生产力 = 洞察 × 创意 × 媒介 洞察能力，包括消费者需求、市 建自定义投资组合的 能力，能够同时将客 户的多种投资打包封 装在一个帐户和一个 报表中 独立账户平 台，以极低的 账户要求提供 多种机构经 理 投资服务 一个集中管理的、基于 算法的投资计划。 GWP 专 有的自动化算法，根据 利 普乐构建的模型组合 生成 投资建议，将数字 投资平 台与顾问的监督、 审查和

AI等影像学辅助诊，涉及到图像处理、勾勒病灶大小、特 征识别、诊断建议。影像学AI辅助诊断商业化落地快，应用场景明确，院端需求较大。数据获取成本较高，行业正在探索AI收费模式。相关 标的：联影医疗、理邦仪器、万东医疗、一脉阳光、祥生医疗、兰卫医学、鹰瞳科技-B、安必平、乐普医疗、福瑞股份、东软医疗、迪安诊 断、北陆药业、达安基因。  AI 基因测序：罕见病大模型优化基因测序筛查，AI助力多助 药物研发 重点在手术 机器人和AI 的融合 01 AI 医学影像 辅助诊断 4 安必平 迪安诊断 联影医疗 鹰瞳科技-B 一脉阳光 万东医疗 祥生医疗 理邦仪器 乐普医疗 东软医疗 兰卫医学 福瑞股份 北陆药业 02 AI 基因测序 华大智造 华大基因 贝瑞基因 03 AI 医疗信息化 辅助决策 塞力医疗 “细胞学试剂+制片染色设备+扫 描仪+AI判读”智能化整体筛查方 案已在医院病理科推广试用，可 以减轻细胞学医生的工作量，提 高诊断效率。  病理AI市场推广：安必平的子公 司医策科技在湖北省的数字化病 理服务体系中签约了70余家医院 ，病理AI市场占有率约为70%， 并提供了超过300万份AI病理诊断 报告 17 祥生医疗（688358）：打造全方位超声影像AI生态链，辅助超声诊断 AI 系统总体构架

课程实训平台2 大模型应用开发实训系统 • A P I 调 用 练 习 、 竞 赛 赛 题 训 练 • 计 算 机 视 觉 技 能 训 练 、 自 然 语 言 处 理 技 能 训 练 、 A P I 文 档 学 习 与 实 践 • 错 误 处 理 与 调 试 、 安 全 性 与 认 证 课程实训平台3 AI编程实训系统 • 在 线 P y t h o n 编 码 、 A I 代 与 图 像 生 成 • 动 漫 制 作 、 视 频 制 作 、 音 乐 创 作 课程实训平台5 数字人实训系统 • 人 物 设 计 与 概 念 开 发 ， 3 D 建 模 与 纹 理 制 作 • 骨 骼 绑 定 与 动 画 制 作 ， 摄 影 与 视 频 制 作 • 语 音 合 成 与 声 音 设 计 ， 系 统 集 成 与 测 试 专业 基础课 人工智能导论

能 力 的 全 新 开 源模型。 DeepSeek-R1-Lite 预览 版 正式上线 ， 展现了 o1 没有 公开的完整思考过程。 DeepSeek VL 发 布 ， 作 为 自 然语言到多模态初探。 DeepSeek V2 发 布 ， 成 为 全 球最强开源通用 MoE 模 型。 DeepSeek Math 发 布 ， 7 B 模 型逼近 GPT-4 的数学能 力。 推理服务。 2 月 1 日，华 为云 官方发布消息，硅基流动和华为云团队联合首发并上线基于华为云 昇腾云 服务的 DeepSeekR1/V3 推理服务。该服务具备以下特点： 1 ） 得益于自研推 理加速引擎加持，硅基流动和华为云昇腾云服务支持部署 的 DeepSeek 模型 可获得持平全球高端 GPU 部署模型的效果。 2 ）提供 稳定的、生产级服务能 力，让模型能够在⼤规模生产环境中稳定运行，并 表： DeepSeek-R1 API 服务定价 注 1 ： 表 格 中 所 列 模 型 价 格 以 “ 百 万 tokens” 为 单 位 。 Token 是 模 型 用 来 表 示 自 然 语 言 文 本 的 的 最 小 单 位 ， 可 以 是 一 个 词 、 一 个 数 字 或 一 个 标 点 符 号 等 。 公 司 将 根 据 模 型 输 入 和 输 出 的 总 token 数 进

为其注入了新的发展动力。出现大量仿生、类人机器人，帮助机器人 适应自然环境。比如本田的升级版ASIMO机器人能够精确完成抓取物 体和倒液体等精细任务，波士顿动力推出的Atlas可以在复杂的户外自 然环境中行走、奔跑、跳跃，还能在雪地、草地等不同地形上保持平 衡。 2022年至今，为产业应用普及阶段。以ChatGPT为代表的大语言 模型为人形机器人实现智能感知、自主决策乃至拟人化交互，正逐步 依赖。其次，针对端侧算力限制问题，推动端侧智算平台建设，深化技 术研究，解决端云协同中的通信延迟问题。受限于端侧算力瓶颈，短期 内难以将机柜级算力压缩至终端设备。因此，“端云协同计算”成为必 然选择，云端负责复杂模型训练与全局知识更新，端侧聚焦实时性要求 高的感知与控制任务。 二是推动构建虚实融合数据训练场体系，推进人形机器人仿真与真 实数据深度融合。数据是未来人形机器人能力突破的关键壁垒，在数据

万东医疗 AI 医 疗 机 器 人 天智航 微创机器人-B CD SS 与 病 种 质 控 金域医学 医渡科技 久远银海 润达医疗 朗玛信息 AI 健 康 管 理 乐心医疗 九安医疗 AI 智 慧 药 房 益丰药房 大参林 一心堂 老百姓 AI 药 店 分 销 上海医药 九州通 重药控股 柳药集团 AI 制 药 LIS PACS EMR HRP EHR 基于 文献 文献 知识 结 构 化 数 据 文 字 文 档 影 像 非 结 构 化 数 据 数 据 预 处 理 实体发现 关系挖掘 属性提炼 词林构建 机器翻译 系统问答 信息抽取 知识过滤 实体连接 知识合并 本体构建 知识推理 质量评估 神经网络训练 以预测药物分子与靶点结合和未结合时的效应，以及体内安全性分析。基于Web的工具已被开发，如LimTox、pkCSM、 admetSAR和Toxtree等。  分子通路的鉴定与多重药理学：AI和最大似然算法在药物发现和开发中的重要成果之一是预测和估计疾病网络、药物-药物相 互作用和药物-靶点关系的总体拓扑和动力学。数据库如DisGeNET、STRTCH、STRING分别被用于确定基因-疾病关联、药物

数据将如何被使用（例如，用于模型训练或微调），并有权拒绝。人工智能 开发者必须为那些数据被人工智能/机器学习系统处理的个人提供行使这些 权利的便利。 ● 透明度：欧盟的个人对其个人数据享有访问、更正、删除、限制处 理和数据可携性的权利。组织在人工智能/机器学习系统中使用个人数据时 必须保证其目的、法律依据和数据保留期限的透明，让用户了解他们的数据 是如何贡献到生成的输出结果中的。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 从技术可行性角度看，在复杂的训练数据集中识别并移除单个数据点可能 计算成本高、耗时长，甚至是对于高级人工智能系统（如大语言模型）来说有 时根本不可能实现的。如何处理那些需要移除数据的训练模型这一问题至今仍 然没有答案。 ● 拒绝出售权：如果生成的人工智能输出内容（如“深度伪造技术”）被认为符 合 《加州消费者隐私法案》/《加州隐私权法案》规定的“个人信息”，用户有权 拒绝将这些信息出售或披露给第三方。这涉及在《加州消费者隐私法案》框架 对输出结果进行仔细审查和持续监控：所有由受保护的健康信息或包含 受保护的健康信息训练的生成式人工智能模型生成的输出结果都必须经过彻底 审查，以确保它们不包含任何可识别信息或有可能重新识别个体的信息，这自 然会增加开发时间和对模型输出持续监控的复杂程度。 ● 患者同意和授权：使用生成式人工智能执行诊断或治疗建议等任务需要 获得患者的明确同意和授权，即使这可能会增加输入或输出工作流程的复杂程 度。 ●

o1推理大模 型。 推理大模型 在OpenAI的官网上，OpenAI定义推理模 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 的工作，从而提高工作效率。比如，它可以通过自 然语言处理技术自动回复客户邮件、自动分类垃圾 邮件等等 提高效率 企业AI大模型可以根据历史数据和实时数据来优化 业务流程。比如，它可以通过预测分析来提前发现 潜在的问题，并采取相应的措施来避免这些问题的 发生 优化业务流程 企业AI大模型可以帮助企业更好地理解客户需求， 从而提高产品质量。比如，它可以通过自然语言处 理技术来分析客户反馈意见，并针对性地改进产品 95%以上，客户满意度提升了35% 对话助手 企业常常需要撰写大量报告，这些报 告往往具有固定模板且内容复杂。大 模型技术可以通过分解报告为多个子 问题，分别求解，并将结果整合到预 定框架中，实现报告的自动生成。虽 然这类应用不能保证100%的准确性， 但结合多种技术手段（如大型和小型 模型、专家系统等），可以大大提高 生成效率和准确性 报告生成 审核类场景通常与生成类场景相伴相 生。大模型技术不仅可以辅助生成文

上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此，大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 发展的必然趋势。 大模型增长挑战芯片算力和内存，无法实现完整端侧部署。大模型训练和推 理的三大瓶颈是算力、显存和通信，根据我们的测算，算力方面 GPT-3 训练 所需算力为 121528 TFLOPS，若 30 天内完成，需要 1558 颗 A100。内存角度， GPT-3 训练至少需要 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 算力方面，根据 OpenAI 在 2020 年发表的论文，训练阶段算力需求是模型参数数量与 训练数据集规模乘积的 6 倍：训练阶段算力需求=6×模型参数数量×训练集规模；推 理阶段算力需求是模型参数数量与训练数据集规模乘积的 2 倍：推理阶段算力需求=2 ×模型参数数量×训练及规模。 训练阶段：考虑采用精度为 32 位的单精度浮点数数据进行训练和推理。以 A100 PCle 做 Jarvis 的 项 目 ， 该 系 统 由 LLM 作 为 控 制 器 和 许 多 来 自 HuggingFace Hub 的 AI 模型作为协作执行者组成，该系统让 LLM 充当控制器来管 理现有的 AI 模型，使用语言作为通用接口来调用外部模型，解决实际任务。 图27：钢铁侠和 Jarvis 图28：微软亚洲研究院的 Jarvis 项目 资料来源：漫威，国信证券经济研究所整理 资料来源：《HuggingGPT: