行业走势图 资料来源：Wind，华泰研究 2023 年 4 月 04 日│中国内地 动态点评 金融行业坐拥数据富矿，有望成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一 近期，多家金融机构、金融服务机构发布其 AI 大模型：彭博发布支持金融 领域的自然语言处理（NLP）任务的 BloombergGPT，中国农业银行推出类 ChatGPT 的大模型应用 融行业通用模型。我们认为垂直行业的高价值量数据对于 AI 大模型的训练 和垂直领域应用至关重要，金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望 成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解 式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有 潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。 银行：大模型助力数据洞察能力提升，赋能高质量顾问式金融服务 在银行领域，理解式大模型可以用在信贷风险管理、智能获客和产品识别等 得益于大规模金融垂直领域的文件、行业新闻、社交 媒体等文本数据集的训练，能够理解财经新闻背后的市场“情绪”，辅助金 融资讯写作，这解决了通用 NPL 模型在金融领域应用的痛点。 风险提示：AI 及技术落地不及预期；本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个 股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该 股票的推荐或覆盖。 (21) (14) (7) 0 7 Apr-22

技术故障 应急协同机制的探索 目录 技术故障重要性及定义 技术故障的全生命周期 如何落地应急协同机制 G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 X O p s 技 术 创 新 峰 会 2 0 2 4 · 北 京 站 小结及展望 技术故障的重要性及定义 01 G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 X O p s 技 术 创 新 峰 会 2 0 2 4 · 北 京 流程优化 《六维复盘术》 判定 故障级别责任 故障级别 主责部门 次责部门 主责任人 次责任人 责任处罚 发送 故障报告 解决方案 故障反思 通告时效 通告范围 如何落地应急协同机制 03 G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 X O p s 技 术 创 新 峰 会 2 0 2 4 · 北 京 站 G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 X O p 应急的核心是止损，明确各个角色在故 障发生过程中的应急操作流程，报备流 程等。 G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 X O p s 技 术 创 新 峰 会 2 0 2 4 · 北 京 站 标准落地 落地三大障碍 “大事化小、小事化了”，如果老板不 追责，系统就是没问题，能瞒着就瞒着， 你好我好大家好。 低调处理 故障不上报 明哲保身 推脱责任 担心承担不起“P0”级的惩罚，能往下

工程化实践最优解........... 38 （三）MaaS 定义云上服务新范式，赋能 AI 创新与效率提升...................... 41 （四）AISaaS 推动 AI 应用落地实践，加速企业数字化转型进程............... 43 五、建议与展望.......................................................... 5%， 大幅高于全球增速。其中，公有云市场规模 4562 亿元，同比增长 40.1%；私有云市场规模 1563 亿元，同比增长 20.8%。随着 AI 原生 带来的云计算技术革新以及大模型规模化应用落地，我国云计算产 业发展将迎来新一轮增长曲线，预计到 2027 年我国云计算市场规模 将超过 2.1 万亿元。 云计算蓝皮书（2024 年） 17 来源：中国信息通信研究院，2024 年 5 9%，得益于公有云出海业 务及 AI 发展的需求，预计 PaaS 领域产品将持续增加；SaaS 市场渗 透率逐年提升，2023 年市场总额达到 581 亿元，增长率为 23.1%。 未来，随着 AI 大模型进入商业落地阶段，预计大量中小型创新企业 和投资公司涌入 SaaS 领域，商业化应用将全面发展。 云计算蓝皮书（2024 年） 18 来源：中国信息通信研究院，2024 年 5 月 图 5 中国云计算细分领域市场规模及增速（亿元）

活调度、即取即用。二是 AI PaaS，即面向各类 AI 开发者的工具平台服务，提 供覆盖 AI 研发、运营、测试等全环节的工具链和开发环境，显著提升全社会 AI 创新效率。三是 MaaS，即加速 AI 一站式落地的模型服务，汇聚模型、能力、智 能体等资源，推动 AI 在各行业的普及渗透。四是 AI SaaS，即覆盖多样化场景 的 AI 应用服务，赋能生产方式、生活方式、社会治理方式的数智化转型，充分 释放 1 算力芯片 大模型训练和推理对算力芯片提出了更高的要求，如超高带宽互联、极低时 延等。GPU 是智算核心，中国移动以测促研推动国产化 GPU 成熟，同时布局 DPU 芯片，提升智算网络性能、落地自主算法、融合 COCA DPU OS 实现智算互联效能 跃升。 中国移动推出大云磐石 DPU，以云智算场景需求为牵引，与国产芯片厂商深 度合作，提带宽、降延迟、优传输，构建端网协同的高性能互联方案。带宽方面， 中国移动以统一开放互联的自主协议为基础，构建 64 卡互联规模、800GB/s 点对点带宽、微秒级时延的大云磐石超节点。一是以开放式硬件架构为核心构建 跨 GPU 厂商互通兼容的技术体系，并积极推进相关行业标准落地，打破产业壁垒； 二是融合 COCA 智算软件栈实现算力应用一体加速，提升推理吞吐性能，依托大 云磐石 DPU [3][4][5]提升集群通信效率；三是设计 16/32/64 卡等多种产品规格实现

所需关键 要素，为自研模型、第三方模型提供相关算力、算法、数据产品与服务；对内，云厂商借助自研模型、第三方模型升级传统云产 品，深化云产品服务能力，强化运行效率，优化使用体验。 - 商业实践：以落地为目标，推进“模型与行业”深度融合，打造“由点到面”的实践能力。云厂商依托现有行业解决方案，立足 长期客户服务经验，借助行业客户与生态伙伴支持，从行业场景切入，构建行业垂类模型。在商业实践中评估模型效果，探索商 商一方面不断提升自研大模型产品能力，并推出 MaaS 概念，构建全链路模型产品和服务能力。在行业大模型领域，云厂商则依 托其自研基础大模型，结合行业客户服务经验，生态伙伴能力，聚焦典型业务场景，“以点带面”逐步探索大模型商业落地。 1087.5 1639.4 2201.4 2652.7 3121 3607.9 4076.9 4521.3 70.4% 50.7% 34.3% 20.5% 17.7% 15.6% 13 关产品和服务所带来的收益较为有限，大模型发展仍处于 初期。目前更多是基础设施建设及能力提升阶段，稳健的商业模式仍有待积累，虽然在互联网行业，模型开发者为厂商营收贡献 颇丰，但在传统政企行业，大模型落地周期，回款周期仍然漫长，需要更多时间将技术能力转为经济收益 来源：专家访谈、公开资料整理、结合艾瑞云市场模型、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 172.1 241.5 336.9 609.4 1011

与决策支撑 基于大模型的多模态内容生成能力，Google、Microsoft、 WPS、百度如流、钉钉、飞书等推出多文档内容生成、 会议转录与摘要、 智能创作、流程安排等功能。 向垂类场景进发落地应用，开拓财务、人力、政务等场景， 大模型融入原有办公平台工作流，同时在生成式AI助手中深 化办公功能，提高理解准确度、内容丰富度、生成效率等。 在大模型的基础上形成办公智能体，从点状应用实现全面应用 可自主拆解复杂任务、实现工作流程重构；同时，决策大模型 的崛起为数据分析、风险管理等提供决策方面的支撑。 流程辅助 内容处理 决策支撑 效率与资源管理 • 办公大模型备案比例逐渐降低，AI办公领域已经步入成熟落地期，AI功能已经嵌入工作流各环节，提供效率辅助及决策支撑等服务。 数据来源：公开资料，国家互联网信息办公室，极光月狐数据研究院整理。 5 AI简化PPT工作流，在内容质量、美化设计、交互体验上为用户赋能 的用户认为智能 PPT生成速度快，流程简单 52.9% 的用户每天 至少使用一次智能PPT 28.4%的用户使用智能PPT 70.0%的应用用户对智能PPT的 推荐值≥8 • 随着大模型技术的落地应用，智能PPT实现从有到优的演进：从渗透率来看，目前智能PPT的渗透率已接近30%，其中70%的应用用户 高度推荐使用，约50%的使用者认为智能PPT工具易用并频繁使用，约35%的使用者可实现直接使用，为智能PPT工具贴上了好用的标

人工智能技术将重塑城市发展模式，带领人类进入智慧城市新阶段。报告提出“AI CITY” 是AI原生的智慧城市，代表了智慧城市的内核升级、建设路线升维、底层逻辑演进，提出的 “1234MNX”参考架构具有可落地性，值得学界和业界借鉴参考。相信亦希望通过“AI CITY”的探 索实践，汇聚产业链各环节、各方的力量，通过感知、决策、执行等形成全面智能合力，构建具有 竞争力的AI CITY生态体系。 深圳大学智慧城市研究院院长、教授 交互等方式，可以更好实现意图理解、任务分解、任务规划并完成具体任务，有效解决了大模型“有脑无手”的问 题。随着行业对AI应用形态的理解逐步深入，未来将诞生更多高智能化、对业务流程理解更深刻的多智能体系统，并 加速在生产生活各场景中落地应用。 2、人工智能核心三要素全面筑牢数智化转型基础 1. 国际数据公司（IDC）、浪潮信息.《中国人工智能计算力发展评估报告》 2. 国家数据局. 《数字中国发展报告（2024年）》 3. 央视新闻 化转型的指导意见》 主要目的 规范和推动智慧城市健康发展。以智慧城市建 设支撑落实国家创新驱动发展战略、国家新型 城镇化战略规划。 推动智慧城市体系重构、质效提升，推进数字中国 建设在城市全面落地，建设中国式现代化城市。 原则和目标 提出“以人为本、务实推进”“因地制宜，科学有 序”“市场为主，协同创新”“可管可控，确保安 全”的发展原则；提出公共服务便捷化、城市管理 精细化、生活环境宜居化、基础设施智能化、网络

4.2 行业应用 对于行业应用信创产业推进，业界提出了 “2+8”体系，“2”指党、政； “8” 指关于国计民生的八大行业：金融、电力、电信、石油、交通、教育、 医疗、航空航天。目前信创产业的落地节奏呈现“2+8+N”的发展态势。作为信 创起步最早的领域，党政部门很早便从电子公文和办公系统开始。在党政部门的 引领下，金融、电信、电力、交通等八大重点行业也开始加快信创步伐。行业信 创中， 国产超融合方案已经在生产环境得到规模化验证。同时，选择国产自主研发 的超融合产品不仅意味着实现 VMware 替换，更能实现从传统 IT 架构到分布式 架构和软件定义数据中心的转型——简化了数据中心硬件的层次结构，落地容易， 弹性很好，按需扩展，风险更低。 超融合架构除了具备软件定义和分布式架构带来的优势，因为包含了虚拟化、 存储和网络多种核心组件，可以同时实现信创替代。从信创角度看，国产超融合 方案普 信创云原生解决方案是一项系统化的工程，而非局部的国产化替代，从底层 的存储、网络，到中间的云原生操作系统核心，再到上层的分布式治理、可观测、 服务编排，都是一个拥有自主技术，且经过了国内大规模场景验证和实践落地， 在全球都具备一定领先性的技术体系。因此，信创云原生解决方案能够在满足企 业信创要求的同时，实现科技创新。 在软硬件的兼容适配方面，基于信创云操作系统在纳管不同 CPU 架构的服 务器方

41 3.1 战略规划：全局规划形成共识，专项和区域规划加速落地 / 42 3.2 数字基建：政府投入数字基础设施建设，带动社会资源投入 / 45 3.2.1 普惠泛在联接 / 45 3.2.2 云优先 / 47 3.2.3 数字服务 / 48 3.3 组织保障：设立跨部门决策委员会保障数字化战略落地 / 51 3.4 环境营造：构建良好市场环境，培育人才生态 全民数字素养与技能提升计划，以保障数字经济发展。 在数字素养和技能养成的基础上，可以探索建立数字 化产业园区，促进数字人才的供需对接，构筑数字化 人才生态发展的使能平台，通过人才聚集效应吸引更 多数字化产业落地，促进本地经济发展。 国家在推进数字化进程时，可以因地制宜，识别 重点行业和产业优先数字化，进而发挥标杆示范作用， 点亮数字化发展的灯塔。作为世界最大樱桃生产国，智 利年出口额近 20 亿美元，85% 的实现。战略规划方面优先形成规划全生命周期管理， 再利用专项、区域规划逐步推广；数字基建方面由政 府先行投入，带动社会资源，逐步形成商业正循环； 组织保障方面建立数字化决策与执行机构，并按需明 确协同机制，以保障数字化战略落地；环境营造方面 政府通过开放市场、培养人才、鼓励创新、引导标准 的方式塑造良好数字化发展环境。 6 国家数字化发展范式与路径 01 第一章 数字化是国家发展机遇 1.1 数字化使能国家综合能力提升

自适应控制技术突破 (20105) 2010 年， 公安部提出 “智能北 + 互联网 ” 战略 ， 推动视频图像处理与信号控制结合。 互联网数据赋能 (2017 年 ) “ 互联网 + 信号控制” 项 目落地，整合导航 APP 数 据 ( 如拥堵指数、出行需求 ) 优北配 时 . 全面升级阶段 (2018 年至今 ) : Al 与车路协同驱动的智慧化 全息路口 (2021 年 ) 华为、腾讯等企业 2 、建设目标和任务 3 、智慧路口总体架构 4 、智慧路口监管平台 一、 智慧路口的发展 二、智慧路口总体思 路 人工智能 + 智慧路口建设需遵循 “顶层统筹、数据驱动、 Al 核心、场景落地、协 同共生、持续迭代” 的总体思路，以破解传统路口痛点为导向，构建从 “ 感知 - 决策 - 执行 - 反馈” 的全闭环智能体系，同时衔接城市交通整体规划与未来出行需求，具 体可拆解为以下六大核心方向。 多模态融合、高可靠传输” 为原则，搭建智慧路口的数据入口，为 Al 分析提供精淮 “燃料” . 四、聚焦场景需求，分层分类落地应用：避免 “技术空转 · 以 “先解痛点、再拓场景” 为原则，结合路口类型 ( 主干道 / 学校 / 医院 / 景区 ) 与用户需求 ( 交管 / 市民 / 车企 ) , 优先落地高价值应用，再 逐步拓展。 · 打破路口 “孤立属性” , 推动与车载