基于人工智能与自然语言处理技术的在线智能助理产 品用户不断增加 虚 拟 个 人 助 理 (VPA) 将改变手机 用户与设备的互动 方式 ，并成为日常 生活的一部分 。 到 2019 年 ，全球 20% 的智能手机 用户将 通过虚拟 个人助理 进行交互。 全球在线智能助理用户数增长预测 Unique Active Enterprise VDA Users Unique Active Embed 2. Encode • 将每个词或字映射为向 量 深度学习的应用：意 图识别 l 基于深度学习，完全数据驱动，无需特征工程 l 效果明显优于传统机器学习模型 l 在 20 多个领域下准确率可达 96% Softmax Attention LSTM LSTM

资料来源：《 Language Models are Few-Shot Learners 》，国信证券经济研究所整 理 23% 22% 22% 21% 21% 20% 20% 19% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% 2021 2022E 2023E 2024E 2025E 2026E 2016 2017 2018 2024E 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 800 700 600 500 400 300 200 100 0 2018 2019 2020E 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E 140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 全球及中国 AI 芯片市场规模不断扩展， GPU GPU 市场出货量占比 图：全球独立 GPU 市场出货量占比 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 资料来源： Jon Peddie Research ，国信证券经济研究所整 理 资料来源： Jon Peddie Research

4 AI 3.5 AI 7 8 10 11 12 13 14 15 16 17 19 20 21 22 23 5 1.0 3.0 1.1 1.0 20 -20 1.0 • 1946 ENIAC Electronic Numerical Integrator And Computer 1946 • AI AI AI PPT AI AI AI YOYO MiLM-6B ppt AI AI AI / / AI AI AI AI [1]. _2025 - 2024-12-20 14 2.2.3 *ABeam 2024-2029 % [1] 2025 53 2029 750 [1] AI *ABeam / 27.6 53 103 200 387 2025-2025-01-02.pdf 2024-12 19 3.1 + [1] [1] ◼ ◼ ◼ ◼ [1]. 2023-10-20 [2]. 2025-2025-01-02.pdf 2024-12, ABeam Consulting 20 3.2 TO B TO C Lv1-Lv5 Lv1 Lv5 [2] 2035 To B 2035 To C 2025 2025

其院外（OOH）软件服务，在院外护理领域建立了全面的解决方案。2024财年公司SaaS收入5.84亿美元，收入占比12.5%。 瑞思迈收入构成（财年，百万美元） 瑞思迈数字管理平台 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 2019 2020 2021 2022 2023 2024 生证券研究所 HIMS用户数量和客单快速增长 HIMS季度销售收入情况 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 线上销售（百万美元） 批发（百万美元） 线上销售同比（右轴） 0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 50 100 2020-2024年公司营收和利润情况 资料来源：Tempus 招股书，Tempus 4Q24季报，Tempus官网，国联民生证券研究所 1.88 2.58 3.21 5.32 6.93 0% 20% 40% 60% 80% -10 -5 0 5 10 2020 2021 2022 2023 2024 营收（亿美元） 净利润（亿美元） 营收同比增速（右轴） 下载日志已记录，仅供内部参考，股票报告网

2024/03 2024/05 2024/06 2024/09 2024/11 2024/12/10 2024/12/26 2025/01/20 图： DeepSeek 模型迭代与发展历史沿革 DeepSeek 成立不到两年颠覆开源大模型格局，性能对标海 外 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 DeepSeek Coder 模型 GPT-4o 及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。 l DeepSeek-V3 模型生成速度提升至 3 倍。通过算法和工程上的创新， DeepSeek-V3 的生成吐字速度从 20TPS 大幅提高至 60TPS ，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提 升，能够 为用户带来更加迅速流畅的使用体验。 l DeepSeek-V3 模型具有更优的模型性能 / 价格比例。随着性能更强、速度更快的 DeepSeek 官网，国信证券经济研究所 整理 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所 整理 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所 整理 l 2025 年 1 月 20 日， DeepSeek-R1 正式发布，并同步开源模型权重，性能对齐 OpenAI-o1 正式版。 DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在 仅有极少 标注数据的情况下，

.......................................................................................... 14 图表 20 公司部分智能机器人产品 ..................................................................................... 8%20.5% -12.2% 52.1% -20% -10% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 0 2 4 6 8 10 12 14 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 23Q1-3 营业收入（亿元） 营业收入YoY（右轴） -60% -40% -20% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 3.5 4.0 4.5 19Q1 19Q2 19Q3 19Q4 20Q1 20Q2 20Q3 20Q4 21Q1 21Q2 21Q3 21Q4 22Q1 22Q2 22Q3 22Q4 23Q1 23Q2 23Q3 营业收入（单季，亿元） 营业收入YoY（右轴） 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2016

...................................................................................................20 1.3.1 提升客户服务效率................................................................................... 第三，监管科技（RegTech）要求倒逼升级。银保监办发 〔2022〕40 ” 号文明确要求 2025 年前完成关键业务环节智能化监 ” 控全覆盖 ，但行业现状显示：①反欺诈识别准确率普遍低于 65%；②合规审查自动化率不足 20%；③监管报送数据错误率高达 8.7%。 为量化转型需求优先级，我们对头部险企的调研结果显示以下 关键指标差距： | 能力维度 | 当前水平 | 行业标杆水平 | 差距倍 小时 3-5 工作日 跨产品推荐准确率 91.4% 68.9% 复杂场景交互优化 通过强化学习持续优化对话策略，系统可处理保险服务中的长周 期、多线程交互场景： - 核保咨询：支持超过 20 轮次对话的病史 追溯，自动生成结构化问卷 - 理赔指导：根据用户上传的医疗记录 动态生成补充材料清单 - 争议调解：通过情绪识别自动切换沟通策 略，投诉场景解决率提升 40% 实时决策支持能力

15 17.2% 照顾重叠 0 0 (1) (5) (18) 总计 354 405 749 1,337 4,136 9.7% 人形回收期灵敏度表（单位：周） ⼈形价格（美元） 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 7.25 21.6 28.7 35.9 43.1 50.3 16.00 9.8 13.0 16.3 19.5 22.8 28.00 5.6 7 ，有机会减少死亡⼈数（每年有140万⼈死于⻋祸），增加⽆法驾驶的⼈的出⾏机 会，以及解放⼈们的时间。我们的分析指出到2050年估计将有18亿辆AV。 AV⽬前⾮常昂贵。在价格和⻛险谱的另⼀端，AI智能机器⼈吸尘器已经在美国的20 %家庭和中国的9%家庭中活动。我们的分析显⽰到2050年将有12亿台家庭和2500 万台商业清洁机器⼈。 最新的机器⼈类别是⼈形机器⼈。这些机器⼈旨在适应⼈造环境，并在许多任务中提供多样性。在评估⼈形机器⼈的机会时， 按发展组别细分的人形机器人分析（单位：百万） 来源：Citi GPS 我们还注意到，亚洲对机器⼈的⻛险投资正在增加，根据专利数据，机器⼈创新在亚 洲蓬勃发展。美国可能在⼈⼯智能领域处于领先地位，但我们的专有分析显⽰，过去 20年中国占了所有机器⼈专利的78％。 ⾕歌⾸席经济学家哈尔·⽡⾥安曾经说过：“预测未来的⼀种简单⽅法就是看看富⼈ 今天拥有什么。”在以前的⼏代⼈中，这些包括⾃来⽔、冲⽔⻢桶、汽⻋、洗⾐机 、中等教育

......... 18 2.3.2. 智能耳机：AI 服务向移动化、个人化方向发展 ...................................................... 20 3. B 端：AI+提升生产效率，应用场景发展潜力逐渐释放 ............................................................... 22 ............................................................................................ 12 图 20： XR 设备产业链全景图 ..................................................................................... ............................................................................. 16 图 33： TECNO Camon20 系列 ...............................................................................................

寄语：信息技术的本质在于提高效率，人力资源管理领域的信息技术工具在不 断升级。随着大语言模型和智能代理的出现，AI 的应用范围得到极大拓展， 人们期待通用人工智能（AGI）的问世。然而，完全自主学习和决策的 AGI 在 接下来的 20 年内可能不会实现。在此期间，大语言模型等新技术仍然作为效 率工具，应尽早掌握使用，以便在人力资源管理中发挥其价值。 易路人力资源科技旗下薪智产品总监，曾任 IBM 薪酬顾问 / 项目经理、 Kenexa 到耳熟能详的“深蓝”和“AlphaGo”“AlphaZero”，再到一夜爆红的“ChatGPT”。人工智 能的发展并非一蹴而就，也并非一路坦途，每一次大的技术突破都会带来 AI 的春天，而下一次突 破前又是漫长的冬天。近 20 年，互联网带来的海量数据、算力技术的大幅提升，以及随着数字 化的发展和由于人口结构等因素带来的切实的生产力需求，让 AI 迎来了真正的春天。 13 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 随着最接近通用人工智能 ChatGPT 的前端，在问答、翻译、搜索、内容创作、代码生成、简单推理和分析等众多领域 达到人类的基准水平；其后端，通过“大语言模型”解决了跨行业和跨领域的问题。 20 世纪 40-50 年代 20 世纪 70-80 年代 20 世纪 40-50 年代 1980-1987 1993- 至今 1987-1993 人工智能的 诞生 人工智能的 黄金时代 人工智能的 繁荣期 人工智能 真正的春天