次，根据抛出的 第一个问题去思考相关的答案。比如，保险公司需要通过布局AI来提高其效率和精准度，个性化 产品和服务，专注创新和长期发展等。在这些可能的答案里，找到专注创新和长期发展是企业需 要布局AI能力的根本因素。然后，再进一步思考保险公司为何要专注于创新和长期发展？进一步 探究是因为目前复杂的经济环境和科技变化让企业的未来充满不确定性。当找到了“未来的不确 定性”是企业需要关注的重要 市场规模和增长：考察保险行业的总 体市场规模、增长率、市场饱和度等。 • 行业趋势：分析行业的长期趋势，如 保险产品的多样化、服务数字化等。 • 竞争格局：研究市场上的主要竞争者、 市场份额分布和竞争策略。 法规与政策环境 02 市场与行业动态 01 技术发展趋势 03 消费者行为与需求 04 风险管理与合规 05 长期视角 06 • 监管框架：了解影响保险行业的法规 和政策，如合规要求、消费者保护法 包括市场风险、信用风险、操作风险 等。 • 合规要求：确保对行业合规要求有深 入理解，以适应监管环境的变化。 • 可持续发展：考虑环境、社会和治理 （ESG）因素如何影响保险行业的长期 发展。 • 战略规划：基于各类参考系综合分析， 制定长期的业务发展战略和规划。 技术成熟、市场趋于饱和； 有闲阶级和资本的出现； 新的投资机会短缺；经济 大概率出现“滞胀”；自满 与失望并存，社会割裂 导入期 转 折 展开期

而批量复制。 传统金融机构的数字化转型面临三大核心矛盾 : —— 矛盾 1 : 顶层设计层面自上而下“以客户中心 + 数字化转型”的长期战略目标，与一线人员层面自下而上短期业绩 KPI 考核的矛盾 ; —— 矛盾 2 : 公司数字化战略转型的长期价值，与短期财报压力的矛盾 ; —— 矛盾 3 : 成熟金融机构优势业务体量巨大但增速放缓，与创新业务增速虽快但占比太小的结构性矛盾。 转型 提供参考。 PAR71 金融机构数字化转型核心痛点与思考 数字金融发展的核心矛盾与痛点 顶层设计层面自上而下“客户中心 + 数字化转型”的长期战略目标，与一线人员自下而上短期业绩 KPI 考 核的矛盾 ; 公司数字化战略转型的长期价值，与短期财报压力的矛盾 ; 成熟金融机构优势业务体量巨大但增速放缓 ，与创新业务增速虽快但占比太小的结构性矛盾。 仅在内容生 r ，还包括需求洞察等多元 ÿ 能性 产品销售以产品为驱动，以交易 为导向，强调产品功能参数与性价 比以促进成交 ; 而客户中心则以需求为起点，以 信任为导向，注重深度理解客户痛 点和长期目标，追求客户生命周期 价值的最大化。 ñ 智 能 ü 服 为 Ï V ÷ , 智 能 客 服 的数字化组织变革，即在于 < 早半 步 = 的洞察 ，将客户需求感知从应 答升级为预判，从被动响应转为主

个或多个数字化转型服务伙伴，在商业上深度 合作，共同创新、共同运营、传递能力，以服 务的方式建立共同商业目标，以新的计价方式 谋求共同获得商业利益最大化，是企业的必然 趋势和必经之路，也将是企业在数字化转型这 一长期发展战略中，兼顾价值创造和创新迭代 的主流新模式。 显然，选择合适的合作伙伴对数字化运营 至关重要，需要深入思考其是否具有全球视野、 技术实力、创新能力、行业经验等。 勤达睿历经了信息化时代传统的 方法：四种产业类型的数字化运营方略 过去很长一段时间，运营被戏称为经营里 的“脏活累活”，需要企业进行长期、精细化 的设计。比如企业每年在电商平台重点运营的 双十一，安糖介绍称，早在 9 月初，很多企业 就已经完成了两轮用户的蓄水，这些用户已经 积累在企业的数据池中，并制定好了双十一期 间的采买和运营规则，以保证大促时的高质量 爆发。这是在长期的、大量的数据积累、精算、 规则优化等工作支撑下才得以实现的。 同时，数字化运营还需要深入很多细致的 无法实现数字化资产的价值增值。 • 激励错位：由于难以衡量数智项目的 经济价值，从而难以在部门间进行合理的价值 分配，导致参加数智项目的数智部门和业务部 门无法形成高效协同。 如今，许多企业已经经历了相对长期的数 字化转型过程，基本完成了“数字化基建”的 阶段。然而，当这些企业想要进入下一阶段， 也就是“数字化价值变现”阶段时，上述挑战 便凸显出来。这时，企业需要尽快系统化建设 数智价值链，重塑数字化管理、运营逻辑，从

芯片。接下去的问题就是良率提升速度与 产能爬坡速度，根本上取决于中国建立起一个基本替代西方先进制程芯片的产 业链，解决各个环节卡脖子问题。这需要时间和耐心。 保守来看，如果鸿沟短期内无法逾越，中国的 AI 算力长期依靠较低能效的芯片， 且芯片能效无法持续提升，那么相同算力规模的用电量需求就会大增。电力换 算力成为一种选择，以保证在 AI 领域的竞争力。但就总量而言，中国电力的装 机总量约为美国 2.4 倍，发电总量约为美国的 PUE）降低到 1.3 以下，考虑到市场占比较高的领先云巨头的 PUE 已经做到比这更低，将其视 为一段时间内的全行业基准水平相对合理。此外，考虑到智能算力的供需情况， 国内智算中心使用率可以设定为长期以 100% 的满负载运行。 智算中心当年的用电规模的计算公式可以表示为：芯片数量 * 芯片热设计功率 *2*PUE* 使用率 *365 天 *24 小时。 因此，至2030年，智算中心的总 电功率、负荷能力的精准预测。中长期来看，能计算储 能的充放电计划、风光的削减计划以及整体的风光储聚 合出力曲线。 远景运用智能物联操作系统 EnOS，以高精度预测、多目 标及多时间尺度优化策略，打通微网协同调度系统全链 路，覆盖源网荷储，基于云边一体实现基础数据接入， 提供高阶应用产品套件。 乌兰察布市与远景共建的源荷互动平台，融合市级碳管 理、电力现货及中长期交易终端，结合园区可视化多场

芯片。接下去的问题就是良率提 升速度与产能爬坡速度，根本上取决于中国建立起一个基本替代西方先进制程 芯片的产业链，解决各个环节卡脖子问题。这需要时间和耐心。 保守来看，如果鸿沟短期内无法逾越，中国的 AI 算力长期依靠较低能效的芯片， 且芯片能效无法持续提升，那么相同算力规模的用电量需求就会大增。电力换 算力成为一种选择，以保证在 AI 领域的竞争力。但就总量而言，中国电力的装 机总量约为美国 2.4 倍，发电总量约为美国的 PUE）降低到 1.3 以下，考虑到市场占比较高的领先云巨头的 PUE 已经做到比这更低，将其 视为一段时间内的全行业基准水平相对合理。此外，考虑到智能算力的供需情况， 国内智算中心使用率可以设定为长期以 100% 的满负载运行。 智算中心当年的用电规模的计算公式可以表示为：芯片数量 * 芯片热设计功率 *2*PUE* 使用率 *365 天 *24 小时。 因此，至 2030 年，智算中心的总装机容量将达到 电功率、负荷能力的精准预测。中长期来看，能计算储 能的充放电计划、风光的削减计划以及整体的风光储聚 合出力曲线。 远景运用智能物联操作系统 EnOS，以高精度预测、多 目标及多时间尺度优化策略，打通微网协同调度系统全 链路，覆盖源网荷储，基于云边一体实现基础数据接入， 提供高阶应用产品套件。 乌兰察布市与远景共建的源荷互动平台，融合市级碳管 理、电力现货及中长期交易终端，结合园区可视化多场

汽车行业ESG最佳企业实践榜单十强 汽车行业ESG最佳企业实践案例介绍 定义与研究范围 5 关键发现 ESG行业定义 ESG（环境、社会、治理）通过系统化整合环境可持续性、社会责任履行与企业治理效能， 构建企业长期价值创造的核心框架。其本质是通过“非财务指标”量化企业可持续发展 能力，为投资者、监管机构及社会公众提供决策依据，推动经济向包容性、韧性化转型。 ESG的运作是“数据驱动—标准共建—价值转化”的闭环过程，通过持续的指标优化与实 社会维度 涵盖员工权益、社区发展、产 品责任、数据安全等，强化企 业社会责任担当。 治理维度 关注董事会结构、合规管理、 透明度、反贿赂等，构建可 持续的决策机制。 核心目标 通过ESG框架识别企业长期风 险与机遇，促进财务绩效与非 财务价值的平衡，最终实现 “可持续商业”。 ESG目标设定 ESG风险识别与评估 ESG策略制定与执行 企业应根据自身的发展战略和行业特点， 结合利益相关者的期望和要求，制定明确 2014–2024 年间，PRI 追踪的政策工具从 15 类增至 20 类，提及《巴黎协定》的条目从 33 条 飙升至 200 条，监管密度与广度同步放大。 投资者方法论升级 ◼ 为应对监管、重建客户信任并锁定长期回报，投资者必须细化目标、拆解策略、量化影响，把 ESG 从“合规插件”升级为“风险-回报-影响”三位一体的主动管理框架。 监管雄心的三层跃迁 ◼ 第一层：管控组合层面的可持续性风险敞口；

NVMe SSD 和大容量 HDD，以满足不同应用场景的需求。NVMe SSD 用于存储高频访 问的医疗数据和模型参数，提供极致的读写速度；HDD 则用于存 储历史数据和大规模数据集，确保数据的长期保存和低成本管理。 同时引入 RAID 技术，提供数据冗余和故障恢复能力，保障数据的 高可用性。 网络单元设计为高带宽、低延迟的架构，支持 10GbE 甚至 40GbE 以太网接口，确保医疗大数据的高速传输和多节点协同计算 deepseek 智算一体机的硬件架构中，存储系统的 设计至关重要，需兼顾高性能、高可靠性以及扩展性。考虑到医疗 数据的多样性和安全性要求，我们采用分层存储架构，结合多种存 储介质，确保数据的高效访问与长期保存。 首先，存储系统采用全闪存阵列（All-Flash Array, AFA）作为 高速存储层，满足实时数据处理和大规模并发访问的需求。闪存阵 列的 IOPS 峰值可达数百万级别，显著提升医疗影像分析、基因数 峰值可达数百万级别，显著提升医疗影像分析、基因数 据处理等高吞吐量场景的响应速度。同时，通过 NVMe（Non- Volatile Memory Express）协议优化数据读写效率，降低延迟。 其次，为满足大规模医疗数据的长期存储需求，采用分布式存 储系统作为核心存储层。分布式存储系统支持横向扩展，节点间通 过 RDMA（Remote Direct Memory Access）技术实现高效数据 传输，确保集群规模的灵活性与性能的线性增长。存储节点采用高

敬请参阅最后一页特别声明 1 本篇文章是 AI 系列深度报告第一篇，着重从 AI 新技术带来的行业改变和可能的演绎路径角度去梳理行业长期趋势。 年初持续受到关注的 Deepseek 带来了一系列的浪潮，对化工行业也将产生巨大冲击，我们从几个维度进行了方向性 梳理：①从不同赛道的竞争重点出发，挖掘 AI 智能化带来的优化和改善空间；②从实际可落地的角度，梳理可率先 .............. 4 1.2、化工行业智能化升级，顺势把握三重机遇................................................... 6 二、长期行业格局或将改变，商业模式亦或将不断演变................................................ 6 2.1、国内外化工行业的软实力差距有望逐步缩窄... 而下针对央企、国企接轨 AI 智能化的指导意见的落实。  资金实力：行业内领军企业，长期穿越周期发展，具有更为雄厚的资金实力，能够率 先尝试不同程度上的改造和优化，形成有效对接口；  有先期基础：领军企业在研发配套、基础研究、应用数据等维度具有一定的研究基础， 对于人才的储备和设备的工程化理解有长期的历史积淀；  有促进动力：新的技术和工具的优化是提升竞争力的重要路径，AI 智能化的发展已

到的数据视图 虽然相同，但缺乏有效的防护机制，容易导致数据泄露。 其次，系统缺乏加密通讯，数据在传输过程中以明文形式存在，容易被窃取或篡改。再者，安全规 则易被篡改，这使得系统的安全性难以得到长期保障，一旦安全规则被恶意修改，系统将面临更 大的安全风险。 此外，数据混合且无隔离的问题也十分突出。不同业务的数据存储在一起，缺乏有效的隔离措施， 一旦某一业务的数据出现安全问题，可能会迅速波及其他业务，导致数据泄露范围扩大。 率自动进行备份。 说明： 备份集的长期保留策略默认关闭。如果所在企业有特殊要求，例如，银行、保险等金融行业，受法 律法规要求需要超长期保留数据备份的安全合规要求，可以根据需要打开和配置长期保留策略。 特别是长期保留策略允许备份集在实例销毁后继续保留，确保数据安全性。 所谓“长期保留策略”，支持保留超长时间的备份集。备份集可设置为长期保留策略，确保长期保 留的备份集不会随着实例销毁而删除 留的备份集不会随着实例销毁而删除，而是过期后自动删除，以满足延期保存备份数据的安全合 规需求。 即主动备份全量数据，您可以根据业务的需求随时进行手动备份，达到即时备份的效果，确保数 据可靠性。手动备份的备份集除非手动删除，否则长期保留 自动备份 手动备份 HDFS： 备份到分布式文件存储系统中。 物理备份： 数据库文件级备份， 备份内容包括操作系统上数据库文件等。 逻辑备份： 数据库对象级备份， 备份内容包括表、索引、存储过程等数据库对象。

据的实时 监控与分析。  优化水资源调度与配置，基于历史数据和实时信息制定更科学 的调度方案。  增强对洪涝灾害、干旱等极端事件的预测与预警能力，降低灾 害风险。  支持水利工程的长期规划与设计，通过模拟与预测为决策提供 科学依据。 从意义来看，DeepSeek 应用方案的引入不仅能够提升水利工 程管理的现代化水平，还将推动水利行业的数字化转型，为实现水 资源的可持续利用 通过本文的详细阐述，读者能够全面了解 DeepSeek 技术在水 利工程中的具体应用场景和实施方案，为相关领域的技术人员和管 理者提供了切实可行的参考依据。 2. 水利工程现状分析 水利工程作为国家基础设施的重要组成部分，长期以来在防 洪、灌溉、发电、供水等方面发挥着不可替代的作用。然而，随着 气候变化、人口增长和城市化进程的加快，水利工程面临诸多挑 战。首先，极端天气事件频发，导致洪涝灾害和干旱问题日益严 重， 布点。此外，还需考 虑数据传输的便利性，尽量将传感器部署在靠近通信网络或数据传 输节点的区域，以降低数据传输的延迟和成本。对于偏远地区的水 利工程，可采用太阳能供电和无线传输技术，确保传感器的长期稳 定运行。 传感器部署完成后，需进行初步测试和校准，确保各传感器的 正常运行和数据准确性。测试过程中应记录传感器的初始化数据， 并与现场实际情况进行比对，必要时进行调整。最终形成的传感器