接访问系统，造成身份冒用、恶意篡改或窃取重要数据等严重后果。 整改建议：为每个可登录的账户设置符合要求的口令，禁用或删除弱口令账户； 设置的口令长度应不低于 8 位，并由大小写字母、特殊字符和数字无规律排列 而成；同时应定期排查空口令、弱口令、通用口令的使用情况，及时发现并阻 止账户口令违规行为，确保账户安全。 （2）获取被测系统权限导致非授权人员访问系统和获取重要权限，造成业 务中断、重要数据泄露等严重后果。（已整改） 击类型、攻击时间、攻击流量等。 安全审计 b)应保证云服务商对云服务客户系统和数据的操作可被云服 务客户审计。 数据完整性和 保密性 c)应使用校验技术或密码技术保证虚拟机迁移过程中重要数 据的完整性，并在检测到完整性受到破坏时采取必要的恢复 措施； d)应支持云服务客户部署密钥管理解决方案，保证云服务客 户自行实现数据的加解密过程。 数据备份恢复 b)应提供查询云服务客户数据及备份存储位置的能力； 中测评对象确定原则和方法，结合资产重 要程度赋值结果（重要程度赋值为关键、重要和一般），描述本报告中测评对 象的选择方法和结果。】 2.3.2 测评对象选择结果 2.3.2.1 物理机房 表 被测对象描述-6 物理机房 正文 第 4 页 共 661451 页 报告编号：XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX 【2025 版】 序号 机房名称 物理位置 重要程度 2.3.2.2 网络设备

AI，可以实时监测和分析这些 数据，识别出潜在的瓶颈和优化点。例如，利用 AI 算法预测和调 节炉温、压力等生产参数，从而实现更高的产量和更低的燃料消 耗。 其次，AI 能够在产品质量检测中发挥重要作用。传统的质量检 测往往依赖人工检查，效率低且容易受到主观因素影响。采用计算 机视觉和深度学习技术，AI 能够分析产品表面的缺陷，实时识别出 不合格品。例如，通过机器视觉系统对钢材表面进行扫描，AI 钢铁生产流程概述 钢铁生产流程是一个复杂的工业过程，涉及多个环节，通常包 括原料准备、熔炼、精炼、铸造和轧制等步骤。每个环节都对钢铁 的质量和生产效率有着重要影响。在全球钢铁需求不断增长的背景 下，优化生产流程、提升生产效率与产品质量显得尤为重要。 在传统的钢铁生产中，原材料首先会经过粉碎与筛分，从而得 到适合高炉炼铁的粒度。主要原料包括铁矿石、焦炭以及石灰石 等。焦炭的质和量直接影响炉内的温度和还原反应的效率，因此在 及石灰石发生反 应生成铁水和炉渣。此过程涉及大量的热能转换，还需控制炉温和 气体流量，以确保熔炼效率和产品质量的重要指标。 在精炼阶段，通常通过转炉或真空精炼炉对铁水进行去除杂质 和调整成分。使用不同的合金元素可以改变钢的特性，因此在此环 节，准确地添加和混合合金是至关重要的。这一过程中，常见的设 备有转炉（如 LD 转炉）、电炉等。 铸造阶段是将液态金属铸造成特定形状的过程，通常会使用铸

建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 其次，在治疗方案的制定过程中，生成式大模型同样具有重要 的作用。模型能够整合各类医疗信息，包括患者的病史、当前病情 及最新的医学研究成果，为医生提供个性化的治疗建议。例如，针 对肿瘤治疗，可以通过模型生成多种治疗方案，并对每种方案的有 效性及可能的不良反应进行评估。 泄露，是实现这些应用的前提。此外，对模型进行持续的监测与评 估，确保生成结果的科学性与可靠性，也是医疗应用成功的重要因 素。 综上所述，生成式大模型在医疗场景中的应用，不仅是可能 的，而且是切实可行的。随着技术的成熟和数据的积累，这些模型 将会在提高医疗质量、优化资源配置等方面发挥越来越重要的作 用。 1.1 背景介绍 随着人工智能技术的迅猛发展，生成式大模型（如 GPT、BERT 等） 生成式大模型在医疗中的应用，需要建立一套有 效的数据管理和安全使用框架。这些框架应包括数据隐私保护、合 规性审查以及模型的持续监测。医疗数据通常涉及敏感信息，因此 确保数据安全与病人的隐私至关重要。 通过以下几点，我们可以更清晰地理解 AI 生成式大模型在医 疗场景中的实际可行性：  数据来源：利用电子健康记录（EHR）、医学文献和临床试验 数据进行模型训练。  模型类型：根据应用需求选择合适模型，如

请务必阅读报告末页的重要声明 glzqdatemark1 证券研究报告 行业研究|行业深度研究|石油石化 Deepseek+机器人：化工的时代大考 2025年02月14日 |报告要点 |分析师及联系人 证券研究报告 请务必阅读报告末页的重要声明 1 / 29 AI+机器人正深刻变革化工 陈康迪 请务必阅读报告末页的重要声明 2 / 29 行业研究|行业深度研究 glzqdatemark2 石油石化 Deepseek+机器人：化工的时代大考 投资建议： -10% 3% 17% 30% 2024/2 2024/6 2024/10 2025/2 石油石化 沪深300 2025年02月14日 请务必阅读报告末页的重要声明 3 / 29 行业研究|行业深度研究 正文目录 1. 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能 ............... 5 1.1 跨尺度建模误差控制

处理这些信息的信息系统分等级实行安全保 护，对信息系统中使用的安全产品实行按等 级管理，对信息系统中发生的信息安全事件 分等级进行响应、处置。等级保护，即分等 级保护，分等级监管。 系统重要程度有多高，安全保护就应当有多 强，既不能保护不足，也不能过度保护。 三个 分等级 信息系统 安全产品 安全事件 4 等级保护发展历程 等保 1.0 发展情况 1994-2003 2007-2010 工作正式启动 2007 年 6 月，四部门联 合出台《信息安全等级保 护管理办法》。 2007 年 7 月，四部门联合颁布 《关于开展全国重要信息 系统安全等级保护定级工 作的通知》。 2007 年 7 月 20 日，召开全国重要 信息系统安全等级保护定 级工作部署专题电视电话 会议，标志着信息安全等 级保护制度正式开始实施。 2010-2016 工作规模推进 2010 年 我国关键信息基础设施是指关系国家核心利益、人民群众生命 财产安全和社会生产生活秩序，一旦遭到破坏、丧失功能或数据泄 露，可能严重危害国家安全、国计民生和公共利益的网络基础设施、 重要业务系统和生产控制系统以及重要数据资源。 关键信息基础设施 关键信息基础设施的安全保护等级 不低于三级 12 等级保护政策内容  由测评公司、咨询公司提供预测评服务，根据技术要求与测 评要求提出整改意见与方案

力，从而提升企业的核心竞争力。该平台将整合多种先进的自然语 言处理技术、深度学习算法及大数据处理框架，以实现全面的 AI 服务。 1.2 人工智能行业发展现状 近年来，人工智能行业发展迅速，已经成为全球经济结构转型 的重要驱动力。随着技术的进步和计算能力的提升，AI 行业的应用 场景不断扩大，从传统的图像识别、语音识别到近年的自然语言处 理、智能推荐和自动驾驶等领域，均取得了显著进展。这些技术的 突破促使各行各 年，中国人工智能产业的整体规模 已经超过 3500 亿元人民币，预计未来几年将保持强劲增长。 从技术层面来看，当前，大模型（如 GPT、BERT 等）作为深 度学习的重要突破，为各类应用提供了强大的支持。这些大模型以 其卓越的语言理解和生成能力，正逐渐成为 SaaS 平台的重要组成 部分。企业通过先进的大模型技术，可以实现更智能的客户服务、 数据分析和决策支持。 在行业应用方面，AI 技术正逐步渗透至金融、医疗、制造等多 人工智 能行业大模型应用的理想选择。随着技术的进步和市场接受度的提 高，SaaS 平台必将在未来的商业环境中发挥更为重要的作用。 1.4 本文目的和意义 在当前人工智能迅猛发展的背景下，大模型 SaaS（Software as a Service）平台的建设尤为重要。本文旨在通过分析市场需 求、技术现状及未来趋势，制定一套切实可行的大模型 SaaS 平台 设计方案。此方案将为企业和开发者提供灵活、高效且易于集成的

.......................................................................................6 1.1 铁路运输的重要性................................................................................7 1.2 现有铁路管理模式的不足 .......................................186 1. 项目背景与目标 近年来，随着我国铁路运输业的快速发展，沿线的基础设施和 周边环境的管理与维护显得尤为重要。优秀的铁路沿线管理不仅能 够提高运输效率，保障安全，还能够促进沿线经济的发展。因此， 本项目旨在通过构建一个实景三维 AI 大模型，提升铁路沿线的管 理能力与服务水平。 该项目的背景主要基于以下几点： 源配置与环境保护。 本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进步以及区域协调发展起着不可或缺的作用。首先，铁 路运输具有大容量和高效率的特点，能够在短时间内运输大量的货 物和乘客。在中国这样一个幅员辽阔、人口众多的国家，铁路的角

...................................................144 1. 引言 在快速发展的城市化进程中，城市轨道交通作为现代城市交通 的骨干力量，其重要性愈发凸显。如何提升城市轨道交通的运营效 率、增强服务质量、降低运营成本，成为了行业亟需解决的关键问 题。近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为城市轨道交通行业 提供了新的解决方案。AI 大模型的应用不仅可以有效提升决策支持 挑战。例如，公共交通的高峰时段客流量剧增，导致了拥挤和不 便；车辆调度管理复杂，需实时响应动态变化的乘客需求；安全隐 患在高密度运营下也日益增多。因此，引入 AI 大模型以实现智能 化、高效化的运营管理显得尤为重要。基于 AI 的大数据分析能 力，能够帮助运营方获取更为精准的客流预测，优化车辆调度方 案，提高整体运营效率。 在这一背景下，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用方案应围 绕以下几个核心方面展开： 术革新，更是推动行业进步的重要力量。通过将 AI 技术与传统轨 道交通运营管理深度融合，可以为提升城市轨道交通的高效性、安 全性和服务质量提供强有力的支持，为城市出行带来革命性的变 化。最终，建设更加智能、高效、便捷的城市轨道交通系统，满足 日益增长的城市出行需求，将是我们努力的方向。 1.1 城市轨道交通行业现状 城市轨道交通行业是现代城市公共交通系统的重要组成部分， 随着城市化进

信息资源的保护、信息化进程的健康是关乎国家安危、民族兴旺的大事；保障网络 安全是国家主权、政治、经济、国防、社会安全和公民合法权益保障的重要保证。 国务院法规和中央文件明确规定，要实行信息安全等级保护，重点保护基础信 息网络和关系国家安全、经济命脉、社会稳定等方面的重要信息系统，抓紧建立信 息安全等级保护制度。 信息安全等级保护制度是国家信息安全保障工作的基础，也是一项事关国家安 全、社会稳定 法， 是促进信息化健康发展，维护国家安全、社会秩序和公共利益的根本保障。国务院 法规和中央文件明确规定，要实行信息安全等级保护，重点保护基础信息网络和关 系国家安全、经济命脉、社会稳定等方面的重要信息系统，抓紧建立信息安全等级 保护制度。 同时，随着时代的发展和技术演进，安全的内涵由早期面向数据的信息安全， 过度到面向信息系统的信息保障(信息系统安全)，并进一步演进为面向网络空间的 网络安全等级保护安全设计要求》已于 2019 年 5 月 10 日发布，并将在 2019 年 12 月 1 日实施。 等保 2.0 标准的发布，对加强中国网络安全保障工作，提升网络安全保护能力 具有重要意义。此系列标准可有效指导网络运营者、网络安全企业、网络安全服务 机构开展网络安全等级保护安全技术方案的设计和实施，指导测评机构更加规范化 和标准化地开展等级测评工作，进而全面提升网络运营者的网络安全防护能力。

保险Ⅱ / 行业专题报告 / 2023.06.28 请阅读最后一页的重要声明！ 保险+AI 深度报告 证券研究报告 投资评级:看好(维持) 最近 12 月市场表现 分析师 夏昌盛 SAC 证书编号：S0160522100002 xiacs@ctsec.com 相关报告 1. 《上市险企 5 月保费点评》 2023- 务基建系列，以及战略轻咨询、全域数字化运营、技术共建等定制化服务，打 -22% -13% -4% 4% 13% 22% 保险Ⅱ 沪深300 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 2 行业专题报告/证券研究报告 造“科技+服务”的价值交付体系，将公司的科技中心打造为销售中心和利润 中心，截至 2022 年，公司科技输出收入 5 数据来源：wind 数据，财通证券研究所 pOxOtRmMqPqMrRoOtPxPnR8O8QbRtRnNtRtQlOmMoQkPtRzQ6MmNrMvPtPmNMYmQyR 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 3 行业专题报告/证券研究报告 1 AI 大模型快速发展赋予 AIGC 产业化应用空间 ..........................