DeepSeek 银行部署加速， AI 金融应用迎来跃迁 分析师：闻学臣 执业证书编号： S0740519090007 分析师：王雪晴 执业证书编号： S0740524120003 分析师：苏仪 执业证书编号： S0740520060001 联系人：蒋丹 Email ： jiangdan@zts.com.cn | 证 券 研 究 报 告 |

《DeepSeek 零基础完全指南》 公众号“AI 跃迁派”出品 一、DeepSeek 全景认知 1.颠覆性定义：人人都能用的认知引擎 DeepSeek（深度求索）是中国首个全栈开源的大语言模型，由杭州深度求索人工智能 公司研发，定位为“认知智能引擎”。简单来说，它是一个能像人类一样思考、学习和解 决问题的超级 AI 工具。 核心能力： ⚫ 复杂推理：像学霸解数学题一样处理逻辑难题（R1 DeepSeek 开发接单优化系统，月收入提升 230% -新疆牧民通过 AI 语音助手实现畜牧疾病远程诊断，死亡率降低 62% 六、未来图景与人类共生 1.技术进化：从工具到伙伴的范式跃迁 DeepSeek 的持续迭代正在重新定义人机关系，其技术发展呈现三大趋势： ①认知协作革命 ⚫ 智能增强：通过脑机接口技术，用户可直接用思维操控 DeepSeek 生成方案，写

《智能世界 2035》所描绘的十大技术趋势，并非孤立的技术罗列，而是构成了一个相互依存、 协同演进的复杂生态系统。从计算范式的革命（突破冯 • 诺依曼瓶颈）、存储范式的改变（数据即 智能），到网络范式的跃迁（迈向智能体互联网），其底层驱动力是一致的：即为了支撑智能体在 物理与数字融合的“镜像世界”中进行大规模、实时、可靠的交互与决策。智能体（Agent）作为 核心载体，其从执行工具到决策伙伴的演进 划、协作并作用于环境的认知主体。这不仅是技术的升级，更是生产力和生产关系的范式革命。 智能革命的真正价值，最终要体现在对千行百业的赋能乃至重塑上。《智能世界 2035》不仅 聚焦于技术本身的跃迁，更用大量篇幅深入剖析了智能体将如何作为新质生产力的核心，驱动医 疗、教育、制造、金融、能源等关键领域发生范式革命。从“AI 协同诊疗”到“设计即制造”，从 “超个性化金融”到“智慧能源网络”， 华为、学术界同仁和行业先锋，共同谱写发展新篇章。我们将以科技之力守护地球家园，激发经济 活力，促进人类繁荣。 香港科技大学首席副校长 回首人类数千年的文明进程，从狩猎文明到农耕文明，从工业文明到数字文明，每一次文明的 跃迁都源自人类对未知的不断探索。没有探索，就没有创造；没有创造，就不会有文明的进步。这 份深植于人类基因的探索精神，推动我们不断突破认知与技术的边界，走向更加繁荣的智能文明。 2021 年，华为发布了《智能世界

泓博医药语言模型具备丰富应用场景 .................................................................. 19 3.3 成都先导具备独家骨架骨架跃迁算法 .................................................................. 19 3.4 药石科技分子砌块结合 AI 技术突破显著 ..................... 20 图 22 骨架跃迁移技术路径概念图 ...................................................................................... 20 图 23 利用 GraphGMVAE 进行骨架跃迁 ................................... 资料来源：舒文韬《大型语言模型：原理、实现与发展》，HTI 图19 大语言模型的发展历程 资料来源：徐月梅《大语言模型与多语言智能的研究进展与启示》，HTI 3.3 成都先导具备独家骨架骨架跃迁算法 成都先导药物开发股份有限公司是一家从事新药研发的快速发展的生物技术公司， 打造了国际领先的 DNA 编码化合物库技术平台。公司拥有多个新药发现平台，包括但不 限于 DNA 编码化合物库平

个性化（专属智能体、私有存储空间） 的 全方位需求。 5 进化路线图：用AI打造企业的“超级员工”，进而推动组织跃迁 一、构建专业知识库 为每个业务领域建立专业的 知识库，包含该领域的专业 知识、最佳实践、案例等 二、开发专属智能体 针对不同的工作任务,开发专 门的智能体。 三、个性化定制 根据不同部门、员工的工作 智能体组合，形成"超级助手"。 四、持续学习和优化 建立反馈机制，不断优化和 更新智能体的能力。 普通员工 + AI工具包 + 智能体组合 —> 超级员工 —> 组织跃迁 ü 能力提升 ü 效率和质量提升 ü 打破职能边界 ü 决策机制升级 ü 组织治理优化 ü 职能分工变革 6 打造专属智能体，只需10分钟：最适合的模型+最优提示词+专业知识 第一步：基础属性

协同合作，加快构建下一代专网生态，推动 5G/5G-A 专网朝着差异化、定制 化、高性能的方向不断发展，支撑网络强国和数字中国的建设。 中国工程院院士 刘韵洁 序 一 当今世界，正经历一场以数字化、智能化为核心的产业跃迁。作为新型基础 设施的战略基石，5G及向5G-Advanced （5G-A） 的持续演进，正突破传统通 信边界，深度融合于千行百业的核心场景，重塑生产力与价值链。在此浪潮中， 5G/5G-A专 （独立/混合/虚拟专网），到智慧运营平台构建、新兴技术赋能运营创新， 旨在为产业提供可复用的实施框架。 我们坚信，当 5G/5G-A 专网深度融入生产核心环节时，它已不仅是通信工 具，而是产业智能化跃迁的使能者、数字经济与实体经济深度融合的连接者，更 是践行新质生产力构建全球竞争新格局的塑造者。期待本白皮书与案例集为千行 百业的数字化征程注入确定性力量，共启“万物智联”的新序章！ 中国通信企业协会副秘书长

数智化产品矩阵，旨在持续降低汽车行业决策和交易成本，为广大 合作伙伴数字化经营和降本增效提供新解法，同时也致力于推动汽 车产业的数字化转型，携手行业迈向更加智能、高效的未来。 CONTENTS 解决方案全景图 助力汽车营销范式跃迁 新竞争，重构市场逻辑 六大数字化实战标杆案例 目 录 价格战白热化，中国车市重塑竞争格局 四大营销痛点，让行业陷入“增量陷阱” 市场与用户洞察 线索评级 智慧门店 比亚迪腾势：邀约效率提升 品牌“文化空间”、车主“共 享空间”。车主从面对单一销售顾问，到面对全网媒体、博主和直播间的“家人们”。 1 人买车，全网帮忙。 从桑塔纳国产化到新能源超车，中国汽车产业用三十年完成了一场跃迁。这场 跃迁只是刚刚开始，远未结束。2025 年，在 AI 技术加持下，汽车营销将不再 局限于流量争夺或技术堆砌，而是数据洞察、用户共鸣与生态协同的复合战。 我们想要探讨的，不是传统汽车和新能源汽车的市场竞争，而是技术变革如何 仅关注燃油车的用户目标更聚集，仅看新能源车的用户选购清单更多 17 数据会说话：AI 时代汽车全域营销实战手册 | 16 | 数据会说话：AI 时代汽车全域营销实战手册 解决方案全景图 助力汽车营销范式跃迁 「 」 Digital-First Paradigm: Reshaping Automotive Value Chains 价格战加剧、用户决策链路碎片化的市场环境下，车企营销正经历从短期销售向价

超节点架构引领技术革新，重构计算能力边界。超节点架构依托高速互联技术，将大带宽的互联 范围，从单台服务器扩展到整机柜以及跨机柜的大规模集群，超节点域内可达百 GB/s 级通信带宽、 纳秒级时延、TB 级超大内存，实现集群能力跃迁。相较“服务器集群”，超节点代表的是弹性、池 化、开放的系统能力：既能以极致吞吐支撑万亿参数训练，也能以低时延满足企业级大规模推理的 刚性需求。 昇腾 AI 坚持架构创新，开源开放，共建产业生态。昇腾 技术架构的国内外演进路径 与生态发展格局，清晰界定了超节点需具备的技术特征与系统属性，为产业界提供了具有前瞻性的 洞见和系统标准参考，助力行业在算力发展中找准技术方向，推动算力从规模堆砌走向效率跃迁。 国家超级计算广州中心主任 卢宇彤 当前，千亿乃至万亿参数的大模型与 MoE 等先进架构的兴起，对计算基础设施提出了前所未有 的苛刻要求。传统的硬件堆叠模式已难以满足其对于算力规模、通信效率及系统稳定性的需求。《超 全面提升了模型的智力水平，也顺理成章地将基础设施的挑战从过去的“纯算力”问题，升级为“算 力 × 数据供给 × 系统编排”的综合性工程难题。 趋势一：基础模型竞赛——参数与集群规模的“双万”跨越 参数从亿级跃迁至万亿级，训练集群从“万卡”走向“十万卡”。从 GPT-1（1.17 亿）到 GPT-3（1750 亿），再到 GPT-4（约 1.8 万亿），2025 年 Llama-4、Kimi K2、xAI

名单。公司聚焦“信 息+互联网”，利用中国移动规模、能力、体系优势，与中国移动的网络、技术、数据相融合，面向算力、大数据、人工智能等“9+6” 科创战新领域布局，推动“号、卡、云、消息、通话”快速跃迁为新型信息基础设施，融合打造个人云服务基座、信创安全基座、超大 AI应用基座，不断延展生态新边界，拓展信息服务新空间，激发CHBN价值增长新动能，为两个“做强做优做大”贡献更大力量。 中移互联网有限公司-中移数盾 属地数据局、数据集团、政企客户、公共企事业单位、金融医疗机构等。 关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 AI赋能数据安全 2025年，AI技术深度融入数据安全领域，推动防护模式从“被动响应”向“主动智能”跃迁。生成式 AI 与嵌入式机器学习 （ML） 已融入 数据安全态势管理 （DSPM--Data Security Posture Management）、数据泄露防护 （DLP）、数据目录和威胁检测等产品， 验证"转型。技术上向实时流式+边缘协同、图神经网络+概率风险量化、假设生成+主动验证 自动化等方向演进；商业上从技术指标转向业务风险量化，推动"检测即服务"模式创新。最终实现从被动告警向主动威胁猎捕跃迁，解决多源数据孤岛、告警冗余、复杂威胁 响应滞后等核心痛点。 关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 深信服科技股份有限公司，成立于2000年，总部位于深圳，是一家企业级网络安全、云计算、AI及物联网领域的创新高科技企业。公

编排提供实时、可信的网络态势支撑。 （3）算力管控层 算力管控层是分布式算力系统的核心控制中枢，聚焦异构算力资 源进行统一池化、智能调度与全局编排，实现资源“从分散部署到统 一编排”的能力跃迁。该层涵盖资源池化、感知监控、信息封装、应 用服务管理、调度引擎、调度策略优化、资源可视化、数字孪生建模、 算网大模型支持、自适应资源调整、智能监控运维、统计分析等功能。 通过构建跨平台、跨设 分解、负载均衡和结果聚合等关键环节。这一阶段的典型场景集中在 科研机构和头部科技企业的内部实验环境中，用于处理高性能计算、 大数据分析等特定领域的需求。 5.2.2 整合阶段 整合阶段标志着行业从技术探索向规模应用的关键跃迁。伴随 5G、软件定义网络等基础设施技术成熟，算力资源实现跨域全局化聚 合，形成覆盖多数据中心与云平台的协同体系。企业通过构建统一资 源池，推动离散算力向可度量、可流通的服务形态转化，智能调度系 系持续深化 ——硬件层依托开放计算推进异构环境兼容，软件层基于云原生规范 62 统一编排范式，为产业集约化发展奠定基础。 5.2.3 智能化阶段 智能化阶段是行业从“量变”到“质变”的关键跃迁。人工智能、 机器学习技术的深度融合，使算力感知与调度具备自主决策能力。感 知层面，系统通过实时监测节点温度、功耗、负载等参数，结合历史 数据预测故障风险，实现预防性维护；调度层面，强化学习算法能够