（二）数字孪生与金融业务联系更加紧密 ...........................38 （三）数字孪生与物联网、5G 等技术的融合逐渐加深 ................ 39 （四）数字孪生与虚拟现实的结合为金融带来了新机遇 ...............39 （五）安全意识提升 .............................................40 附录 A：金融业数字孪生应用实践 的效果。 2.解决业务问题 （1） 提升客户体验 传统金融机构厅堂服务，存在客户排队时间较长，服务 效率较低的问题，可能降低客户的用户体验及客户对金融机 构的满意度评分。数字孪生技术可以结合元宇宙、VR、AR等 先进技术，帮助金融机构创建虚拟厅堂。客户可通过终端设 备进入虚拟环境，或与全息成像技术进行互动，获得个性化 服务。 （2） 提升服务合规性 通过数字孪生技术构建虚拟厅堂，可以实时采集客户操 建模生成数字分身，数字分 身可基于人体扫描或手工建模的方式获取数字人所需的人 体形状和外观信息，设定文本驱动、视频驱动、语音驱动等 多种驱动方式，结合音视频通讯技术，通过渲染引擎合成显 示数字人。 在交互能力方面，通过语音识别技术，结合大语言模型， 进行语音合成、多轮对话等生成，同时，支持文本、语音、 图像等多模态信息人机交互方式。 在应用实现方面，针对交互式数字人和播报式数字人，

DeepSeek 虽好，但也不是“六边形战 ⼠” 幻觉⾼ =“ 创造⼒税“ 底层⼤模型各有所长 在落地过程中，仍需结合⼀定的应⽤框架（ RAG 、⼯作流、 Agent 等）和⼯程优 化 数据来源： 1. Vectara HHEM ⼈⼯智能幻觉测试； 2. 腾讯健康内部测试数据，通过⾼质量医学病历数 据 11 ⼤模型及 数据价值在⼤模型背景下进⼀步被凸显 Ds 推理思考能⼒以及医保控费压⼒ 15 主动权 →⼤模型成为患者信息来源 • “ 数字健康”和⽣态“破壁跨圈”，⽐如可穿戴设备与 AI 分 析相结合 →⼤模型汇聚和分析数据 • 个性化诊疗和健康管理 →获取服务的路径发⽣改变 ⼤模型成为新 的信息来源 患者 • 患者⾏为“消费者化”：医疗信息透明化，患者有更多 个⼈健康助理” ⼩程序 公众号 健康智能体 健康智能体 健康药箱 17 引⽤⽂献 词条⾼亮 以腾讯健康为例 • 分析⽤户现病史，健康状况，推荐关联科室医⽣ • 结合⽤户咨询⽤药信息，提供药事以及药品购买的服 务 识别⽤户现病史、⽤药和健康情况标签，关联就诊 & 药事服 务 患者服务：从“千篇⼀律”到“精准匹配”信息和服务 • 智能分析⽤户病情、并精准推荐宣

医院、企业、监管、患者痛点多，场景丰富， 市场潜⼒巨⼤ 市场前景 DeepSeek创新技术引发新变化 医疗⾏业独特优势 10 DeepSeek虽好，但也不是“六边形战⼠” 在落地过程中，仍需结合⼀定的应⽤框架（RAG、⼯作流、Agent等）和⼯程优化 来保障⼤模型应⽤企业级端到端效果 • DS幻觉率更⾼，另外实际测试应⽤中有指令遵循较弱、 拒答率⾼等问题 • 医疗领域幻觉⽐例甚⾄⾼达20-30%2 DeepSeek对于医疗体系有那些影响？-患者 • 患者⾏为“消费者化”：医疗信息透明化，患者有更多 主动权→⼤模型成为患者信息来源 • “数字健康”和⽣态“破壁跨圈”，⽐如可穿戴设备与AI 分析相结合→⼤模型汇聚和分析数据 • 个性化诊疗和健康管理→获取服务的路径发⽣改变 患者 超级产品 增长1亿⽤户所⽤时间 ⼤模型成为新 的信息来源 16 ⽤户触达 潜在⽤户 “⼤模型会替代搜索引擎， 患者服务：从“千篇⼀律”到“精准匹配”信息和服务 词条⾼亮 引⽤⽂献 以腾讯健康为例 识别⽤户现病史、⽤药和健康情况标签，关联就诊&药事服务 • 分析⽤户现病史，健康状况，推荐关联科室医⽣ • 结合⽤户咨询⽤药信息，提供药事以及药品购买的服务 个性化推荐医疗信息 • 智能分析⽤户病情、并精准推荐宣教 18 ⽤户 数据+ AI⼤模型 内容查看 饮⾷建议 健康/⽤药提醒 运动break

人工智能技术，政务热线可根据群众诉求的紧急和重要程度对诉求问题进行类型 学划分，对其中紧急且重要的事情（譬如重大舆情事件、公共卫生事件）开展应 急管理，快速回应群众、解决问题。三是施策评估。结合群众回访评价和群众诉 求量的发展趋势，政务热线可对政策执行进行诊断评估，为进一步优化政策及其 执行提供参考。 （二）技术融合下的服务升级——以北京接诉即办为例5 目前，在中央和各地政府的大力推动下，政务热线已成为反映社情民意、提 京市委市政府印发《关于进一步深化“接诉即办”改革工作的意见》，健全全渠 道受理、诉求分类处理等十个机制，推进主动治理、依法治理、多元治理、数据 治理。 三是“主动治理”阶段。2021 年起，北京市结合党史学习教育，把接诉即 办作为“我为群众办实事”实践活动的主抓手，建立“每月一题”工作机制，聚 焦市民反映最集中的民生问题，全面加强主动治理、源头治理，推动接诉即办改 革向主动治理、未诉先办深化。2021 项具体举措。在技术层面，北京市以大模型为技术支 撑，显著提升了热线服务的智能化水平。通过增强算力算法储备，热线系统能够 对海量数据进行趋势研判和模拟预测，为市委、市政府的科学决策提供有力支撑。 同时，结合派单目录优化算法模型，智能推荐的精准性得到进一步提升，显著缩 短了工单分派时间。此外，系统新增了诉求人画像功能，能够在受理来电时自动 13 展示同一号码的历史来电频次及问题类别，帮助话务员快速了解诉求人特点，提

人工智能技术，政务热线可根据群众诉求的紧急和重要程度对诉求问题进行类型 学划分，对其中紧急且重要的事情（譬如重大舆情事件、公共卫生事件）开展应 急管理，快速回应群众、解决问题。三是施策评估。结合群众回访评价和群众诉 求量的发展趋势，政务热线可对政策执行进行诊断评估，为进一步优化政策及其 执行提供参考。 （二）技术融合下的服务升级——以北京接诉即办为例5 目前，在中央和各地政府的大力推动下，政务热线已成为反映社情民意、提 京市委市政府印发《关于进一步深化“接诉即办”改革工作的意见》，健全全渠 道受理、诉求分类处理等十个机制，推进主动治理、依法治理、多元治理、数据 治理。 三是“主动治理”阶段。2021 年起，北京市结合党史学习教育，把接诉即 办作为“我为群众办实事”实践活动的主抓手，建立“每月一题”工作机制，聚 焦市民反映最集中的民生问题，全面加强主动治理、源头治理，推动接诉即办改 革向主动治理、未诉先办深化。2021 项具体举措。在技术层面，北京市以大模型为技术支 撑，显著提升了热线服务的智能化水平。通过增强算力算法储备，热线系统能够 对海量数据进行趋势研判和模拟预测，为市委、市政府的科学决策提供有力支撑。 同时，结合派单目录优化算法模型，智能推荐的精准性得到进一步提升，显著缩 短了工单分派时间。此外，系统新增了诉求人画像功能，能够在受理来电时自动 13 展示同一号码的历史来电频次及问题类别，帮助话务员快速了解诉求人特点，提

德赛西威：高算力智驾域控行业的领军企业 3.3.4 Momenta：提供基于端到端技术架构的自动驾驶解决方案 3.3.5 智驾域控芯片市场的竞争格局呈现多极化，SoC高性能更 适应未来趋势 3.3.6 地平线：软硬结合是必由之路 3.3.7 黑芝麻智能：依托技术创新，构建自动驾驶芯片产品矩阵 3.4 执行层 3.4.1 线控底盘结构及优势 3.4.2 智驾渗透加速线控底盘国产放量，行业格局集中，主机厂 粘性高 工程师通过代码制定的规则，难以处理所有复杂场景， 边际效应随着智驾能力的提升呈现几何式骤减。与基于 规则的传统自动驾驶算法结构相比，端到端算法基于数 据驱动，可以实现信息的无损传递。同时，端到端架构 将感知、预测和规划结合为一个可以共同训练的单一模 型，整个系统都针对最终任务进行优化，并且共享的骨 干网络大幅提高了计算效率，使智驾方案具备更高的迭 代效率，有效降低了维护成本。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 通过摄像头图像直接输出转向指令。这是端到端技术的早期 尝试，标志着自动驾驶从模块化向一体化迈进的起点。 2017年：Wayve.AI成立并发布“Learning to Drive in a Day”。Wayve.AI采用强化学习结合深度学习的方法，仅用 一天时间训练即可应对复杂城市驾驶场景，展示了端到端技 术在快速学习和适应能力上的潜力。 2017 年 ： Comma.ai 推 出 OpenPilot 。 Comma.ai 发

设好数字化“地基”并实际落地运营。由于数字化相关内容具有联动性强、横跨多领域多学科、 高度创新以及快速应变等特性，高校授课难以达成与市场同步、与时代同频的预期效果 。岗 位经验的匮乏，也使得高校学生无法将专业技能与专业技术充分结合，所以培育出的数字化人 才不能满足市场和企业的需求。 企业的业务层面往往有较高壁垒，尤其是传统行业，纯粹的数据技术人才不理解业务，和 业务团队沟通协作困难，数字化建设和业务打通困难，因此很难取得显著成效。企业要加强数 或者变革的内生动力。在此情形下，数字化的优势就愈加明显，加速企业数字化转型的步伐、 推进其进程，对数字化人才的迫切需求变得更加明显。 企业数字化转型，归根结底是要解决企业效益问题，数字化人才的培养因此要紧密结合一 线业务场景，坚持从业务中来到业务中去。这就要求数字化人才，既要拥有信息通信技术专业 技能，又要掌握补充技能，还要具备数据化的创造思维，再将技术与业务融合，为企业和社会 创造创新价值。除此之 路径不清晰等， 并根据数字化业务价值盘点岗位，给出针对性的建议。 第三步：人才能力画像 按照数字化人才的种类，数字化管理人才、数字化技术人才以及数字化应用人才的能 力域对照已经规划好的岗位，结合企业自身现状，细化胜任力要求，根据能力要求定制培 训方案。 第 19 页  引：引入多元培训体系 在数字化人才培养的征程中，中培伟业深知不同客户的多样需求，精心打造了丰富多元的 培训形式

5）全球化战略：面对国内激烈竞争，众多企业积极出海，布局海外市场，在图像、视频和社交 等领域有较多突破。 6）DeepSeek掀起开源开放与应用落地的热潮：DeepSeek刷新了市场对大模型现阶段性能的 认知，其开源策略结合高效、低成本的架构显著加速了中国AI产业向更加高效、开放和自主的 方向迈进，并带动产业链上下游的合作与应用落地。 AI Agent正在重塑大模型的产品应用形态，带领AI产品由简单的对话问答向完成复杂任务的智 割等。在 这些场景中，CNN能够有效地提取图像的特征，从而实现更好的性能。而 RNN 适用于处理时序关系的数据，广泛应用在自然语言处理、语音识别、机 器翻译等领域。在某些任务中，这两者也可以结合使用，形成更复杂的神经网 络结构，目前 CNN 、RNN 不断演进成熟， 以“小模型”架构被广泛应用。 • 2017年，Google颠覆性地提出了基于自注意力机制的神经网络结构Transformer架 大模型应用逻辑：1）替代逻辑-小模型既有场景，但大 模型的效果更好 2）可行逻辑-原本小模型在某些场景能 力无法达到，大模型具备可行性 3）创新逻辑-大模型发 掘了客户需求，在需求侧未提出要求情况下创造新场景 需求 各家积极发展结合强化学习、思维链的“后训练“，推出深度推理模型。在效率优 化方面，稀疏注意力、线性注意力等相关机制可大幅降低内存和计算成本。 正朝着处理更长序列、更大规模数据和实时应用场景的方向发展，新型高效注意力

5）全球化战略：面对国内激烈竞争，众多企业积极出海，布局海外市场，在图像、视频和社交 等领域有较多突破。 6）DeepSeek掀起开源开放与应用落地的热潮：DeepSeek刷新了市场对大模型现阶段性能的 认知，其开源策略结合高效、低成本的架构显著加速了中国AI产业向更加高效、开放和自主的 方向迈进，并带动产业链上下游的合作与应用落地。 AI Agent正在重塑大模型的产品应用形态，带领AI产品由简单的对话问答向完成复杂任务的智 割等。在 这些场景中，CNN能够有效地提取图像的特征，从而实现更好的性能。而 RNN 适用于处理时序关系的数据，广泛应用在自然语言处理、语音识别、机 器翻译等领域。在某些任务中，这两者也可以结合使用，形成更复杂的神经网 络结构，目前 CNN 、RNN 不断演进成熟， 以“小模型”架构被广泛应用。 • 2017年，Google颠覆性地提出了基于自注意力机制的神经网络结构Transformer架 大模型应用逻辑：1）替代逻辑-小模型既有场景，但大 模型的效果更好 2）可行逻辑-原本小模型在某些场景能 力无法达到，大模型具备可行性 3）创新逻辑-大模型发 掘了客户需求，在需求侧未提出要求情况下创造新场景 需求 各家积极发展结合强化学习、思维链的“后训练“，推出深度推理模型。在效率优 化方面，稀疏注意力、线性注意力等相关机制可大幅降低内存和计算成本。 正朝着处理更长序列、更大规模数据和实时应用场景的方向发展，新型高效注意力

特别是在医疗、交通、工业等领域；2024 年，韩国公布了《人工智 能国家战略（2024-2025）》，重点投资人工智能研发，推动人工智 能在医疗、交通、教育等领域的广泛应用。 机器人与人工智能的结合在国家政策层面被提出。自 2016 年起， 中国密集出台关于机器人和人工智能的政策，2023 年以来，国家层 面开始强调二者融合发展。2023 年 1 月，工信部等十七部门发布《“机 器人+” 自主导航类”模型的巡检机器人、配送机器人等。 图 2 机器人产品智能化的三个方向及组合 8 （三）具身智能尤其是人形机器人前沿研究持续火热 1、大模型为具身智能提供模拟人类的“大脑” 具身智能是人工智能与机器人技术的结合，是“具身化的人工智 能”。相较于前文提到的特定目标导向的智能机器人，具身智能更强 调在环境中的交互能力，即通过“感知-决策-控制-反馈”的闭环， 在环境的不断交互中实现环境的重构映射、自主决策和自适应行动 能够通过自然语言与机器人交互完成任务。 大模型是强化学习的辅助工具，为具身智能提供了开展统一决策 的“大脑”。在传统的“感知-推理-控制”模块化框架之下，智能机 器人通过单个或多个“小模型”结合人工介入来完成相应的任务。大 模型出现以后，不同模块的功能融合到一个统一的框架下，机器人能 够通过与物理环境的实时交互，对语言、视觉、触觉等多种感官信息 进行统一处理，利用大模型对语言和物理世界的理解开展自主决策，