4.3.1 4.3.2 52 53 54 55 57 58 60 61 61 62 63 64 66 66 67 68 68 69 70 70 71 50 52 1.1 [1] [1]. XR • 2021 Facebook Meta PICO • 2023 Apple Vision ABeam AIGC IP + + ABeam ABeam IP IP 7 24H DeepSeek * ABeam 67 Neuralink 68 4.2.1 ◼ ◼ XR 1 2 3 XR XR 69 4.2.2 XR ◼ XR BMI VR VR BMI VR VR VR BC1 VR VR XR

智能将为人类劳动力创造新的工作——甚至可能是全新的工作类别。例如， 保险公司需要更多的员工，来执行控制和管理的工作，因为虚拟工作者和算 6 法需要人工监督。事实上，根据埃森哲的研究，68%的保险公司高管预计， 智能技术将在未来三年内为他们的公司带来就业机会的净增长。 如果保险公司想要应用人工智能技术，就需要相关员工(数据科学家、人工智 能开发人员等)具备构建、使用和维护这些技术的技能。这意味着要引入一些 及完全符合法规的流程。 调研数据同时显示，52%的保险公司高管认为，人机协作对于实现他们的核 心战略非常重要；61%的保险公司高管预计，未来 3 年，需要与人工智能合 作的员工比例将会上升；68%的保险公司高管认为，人工智能将对他们的工 作产生积极影响。 流程管理：利用智能自动化颠覆商业模式 7 智能自动化不应该仅仅是将现有的人工流程自动化，弥补现有系统的缺点。

（027） 8548 6688 郑州 河南省郑州市中原区中原中路220号 裕达国贸中心写字楼2506房间 邮编：450007 电话： （0371） 6771 9110 长沙 湖南省长沙市五一中路68号 亚大时代写字楼2101, 2101-2室 邮编：410011 电话： （0731） 8446 7770 合肥 安徽省合肥市滩溪路278号 财富广场27层2701、2702室 邮编：230041 电话： （0991） 582 1122 成都 四川省成都市高新区天华二路81号 天府软件园C6栋1/2楼 邮编:610041 电话： （028） 6238 7339 重庆 重庆市渝中区邹容路68号 大都会商厦18层1807 - 1811 邮编：400010 电话： （023） 6382 8919 贵阳 贵州省贵阳市南明区花果园后街 彭家湾E7栋（国际金融街1号） 14 楼01&02

架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 中，审计团队平均需要耗费 42%的工作时间用于数据清洗和基础分 析，而高风险领域的识别准确率仅为 68%。这种现状迫切需要通过 智能化工具实现效率突破。 DeepSeek 等大语言模型技术的成熟为审计变革提供了新的可 能性。相较于通用 AI 模型，审计智能体需要具备三个核心能力维 度：首先是 以下数据直观反映了审计效能瓶颈的关键指标： 指标维度 行业平均值 监管期望值 差距率 异常交易识别时效 72 小时 ≤24 小时 200% 全量数据分析覆盖率 12% ≥90% 650% 审计调整事项回溯准确 率 68% ≥95% 40% 为突破这些限制，领先机构已开始探索智能审计路径。德勤 2024 年技术展望显示，采用机器学习模型的审计项目将关键风险 识别速度提升 3 倍，但模型可解释性不足导致 35%的审计结论难以 提升幅度 | |——————–|————–|——————| ———-| | 数据处理效率 | 100 笔/ 小时 | 800 笔/ 小时 | 700% | | 异常检测准确率 | 68% | 89% | 21pp | | 底稿生成完整性 | 75% | 98% | 23pp | | 监管更新响应时效 | 2-3 周 | 实时 | 99% | 在实际落地

..............65 4.1.1 症状分析与初步诊断..................................................................68 4.1.2 患者分流建议.............................................................................70 4.2 医疗记录自动化生成 启动准确率 在两周内从 62%提升至 85%。 在药物相互作用预警场景的对比测试中，DeepSeek 智能体展 现出显著优势： 指标 传统规则引擎 DeepSeek 智能 体 召回率 68% 92% 误报率 23% 8% 响应延迟 120ms 45ms 支持药物种 类 1,200 6,800 该技术方案已通过国家医疗信息安全三级等保认证，支持国产 化芯片适配，在保证系统稳定性的前提下，可帮助三甲医院将门诊 年，仅 23%支持云原生架构。AI 应用面临三大落 地障碍：临床工作流嵌入深度不足（渗透率<15%）、算法可解释 性欠缺（医生接受度仅 41%）、与现有设备的协议兼容性问题（接 口适配成功率 68%）。这些痛点直接导致智慧医疗建设投入产出比 低于预期，某省级智慧医院项目评估显示，仅有 29%的功能模块达 到预期使用率。 2.1.1 数据孤岛问题 在医疗系统中，数据孤岛问题长期制约着诊疗效率与协同能力

攻击者进行更深层次的欺骗. Zhou等利用各类高仿真蜜罐、探针、诱饵等部件,针对网 络攻击流程中的信息收集、入侵实现、提权维持、横向移动、痕 迹消除等不同环节设置不同的欺骗防御手段,对网络攻击者 进行深度欺骗[６８].Kyung等设计了一种蜜网系统 HONEYＧ PROXY,支持在低交互和高交互的蜜罐之间进行动态转换, 将恶意攻击流量组播到相关的蜜罐中,并选择回送不包含指 纹的响应,规避了指纹攻击[６９] 攻 击,并主动捕获恶意网络流量 [６４Ｇ６５] 系统层 通过伪造应用服务、应用程序和各种类型的终端设备来构造欺骗 环 境,并 制 定 相应的欺骗策略与攻击者进行交互,对攻击者进行更深层次的欺骗 [６８Ｇ７０] 数据层 在数据层面部署虚假数据文件、虚假口令文件、诱饵文件和虚假补 丁 等 欺 骗 实 体,以达到告警攻击行为、消耗攻击资源、延缓攻击进程等欺骗目的 [６６Ｇ６７] 欺骗资源的部署策略 WANG W,ZENGJJ,etal．AReviewoftheBasicTheＧ oryofMimicDefense[J]．StrategicStudyofCAE,２０１６,１８(６): ６２Ｇ６８． [５] YAOD,ZHANGZ,ZHANGGF,etal．ASurveyonMultiＧVaＧ riantExecutionSecurityDefenseTechnology[J]．JournalofCyＧ

................................... 66 6.3 量子算网协同基础理论和研究方向....................................... 68 七、总结与展望.......................................................................................73 式纠缠产生，待相邻节点之间的纠缠信道形成以后，根据需要来进行 纠缠纯化以保证纠缠态的保真度。随后在中间节点之间做纠缠交换延 长纠缠信道的距离，直到形成端到端的纠缠分发。 （2）第二代量子中继[66-68]如图 15（b）所示，首先在相邻节 36 点之间产生编码的逻辑 Bell 态。然后在中间节点里成对的物理量子比 特之间做 CNOT 门和测量来实现编码的 Bell 态测量。通过以上步骤 就可以实现端到端的编码 特。目前实验中两类量子比特通常采用不同的物理实现，如固态自旋 体系的氮-空穴金刚石色心的量子计算方案采用电子自旋与核自旋分 别承担通信与计算功能。 未来可能实现可以自由划分用途的通用量子比特，这面临算力资 68 源和网络通信资源的权衡问题。若将量子比特投入网络通信，可以并 行执行的远程操作就越多，降低通信开销。但相对的计算量子比特会 减少，降低算力。 6.2.4 早期量子网络资源受限 预计初期的

.............. 67 6.3.2 ೇЦ޳ڕЦ࠿ ................................................................. 68 6.3.3 ࠋၟނၟЦ࠿ ................................................................. 70 6.3.4 ಓൟͬܙ༉؏Ц࠿ ଼d ྑഭ෗ࠚdݦ௜௦ྑഭ൛჌ēඹڶၩ౨ՠԙՠ࣠cڟܣד๥c ᄦટ༪ᄖ༪௕ԉ׻๠ēಬຣ٤ࢗ෉ੜԅිԙc࣠ྜ௣ѻ௾௕ࣖԉ໰ ๯֟ϣēඔغྑഭೇЦܤଅᄢഃ଼ူ෗ࠚ໒৑ēညܤ࿯౥ܬࡂēಬ — 68 — ¤ ¤ ຣᆑ௶ᆇၗॆဈҶҹׂख׎຿ނၟغ໒ᅧέd ߬྾׻๠ူ޳ڕd෗ࠩᆑ௶ᆇၗೇЦྜ๠໘ල͗सcೇЦํဌ ޳ڕူ߬྾ᄦટିޮdݮဟᆑ௶ᆇၗ໰๯ڑ॓෍ୖēґ॓ͧࣳිԙc ࣠ྜ௣c

...................................................................................................68 3.3 智能理赔场景....................................................................................... 据试点数据测算，自动化处理可将单笔保单承保时效从平均 45 分 钟压缩至 8 分钟以内，人工干预率降低至 5%以下。关键预期成果 包括： 指标 基线水平 目标水平 提升幅度 核保通过率 68% 85% +25% 理赔资料退回率 32% 8% -75% 客户等待时长 22 分钟 5 ≤ 分钟 -77% 风险控制方面，部署基于 DeepSeek 的智能风控引擎，建立动 态核保模型和反欺诈识别系统。通过整合 引擎的对话系统可处理 85%以上标准化咨 询，包括保单查询、条款解读、理赔进度跟踪等高频场景。测试数 据显示，响应速度从人工平均 45 秒缩短至 1.2 秒，准确率提升至 92%（传统 IVR 系统为 68%）。 2. 多模态工单处理 通过 OCR+自然语言理解技术，系统可自动解析客户上传的医 疗票据、事故照片等非结构化数据，与传统人工录入相比： 处理环节 传统方式耗时 DeepSeek 方案耗