+ 金融语料训练金融大模型 ，②金融垂类大模型。 1 ）双方优劣具有相对性。通用大模 型 优势：泛用性强、灵活性和利用率高、可迁移性强。劣势：特定领域深度较浅、模型复杂、训练时间长；金融垂类模型优势：领域专业性、针 对 性的解决方案、高精度和合规性。劣势：适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。 2 ）通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模 型 可能性较小。通用大模型在行业数据量 ，应用的场景广泛；月之暗面发布 Moonshot 大模型， 目前位于第一梯 队。 3 ）在金融领域中 ，通用模型应用表现各有 差异。其中 GPT 系列、文心一言、通义千问、腾讯混元以及科大讯飞表现较好。 金融垂类模型国外发展先行 ，国内成品问世。 1 ） 国外彭博 BloombergGPT 率先登场。 BloombergGPT 的混合训练方法使其模型在金融任务上 的表 现大大超过了现有的大语言模型 ，而在通用场景上的表现则与之相当 ，而在通用场景上的表现则与之相当 ，甚至优于现有模型。 AI4Finance Foundation 开发 FinGPT ，为金融大 型语言 模型提供互联网规模的数据 ，以此推动金融领域的开源发展。 2 ） 国内金融垂类模型百花齐放。奇富科技率先宣布推出自研的金融行业 通用大模 型“奇富 GPT” ；度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕” ；腾讯云公布腾讯云金融行业大模型 ， TI-OCR 大模型帮助银行解决

得专业知识不足，并不能满足业务要求； 需要利用本地数据训练垂类行业大模型，大 幅度提升模型性能 • 大模型生成的回复违背了用户输 入中的任务指示或者任务输入； • 大模型生成的回复出现了自我矛 盾； • 大模型生成的回复与公认的事实 知识出现了冲突。 • 需要不断增加高质量的标注数据， 优化模型加以解决 3. 保护数据要素隐私 训练垂类行业模型时，面临 保护各类本地数据隐私的问 机器学习 模型调参 5% 机器学习 算法开发 3% 数据增强 15% 3 AI Agent 如何解决通用大模型短板 知识库检索增强生（ RAG ） 办法： 1. 收集整理垂类相关 的领域数据 / 企业 信息滞后。 4 大模型微调 （ Finetune) 方案 ： 1. 收集整理垂类相关 的领域数据 / 企业 数据 / 专业数据； 2. 利用这些数据修正 （微调）大模型； 效果 ： 1. 微调后的大模型， 更理解垂类应用要 求，性能更优； 2. 微调后的大模型， 事实性更准确，避 免了幻觉。 人工审核 Prompt 优化、反面案例、

引擎 4 第一章：AI 赋能央企数智化转型发展概况 一、AI 赋能央企数智化转型政策导向 主要结论：政策上聚焦场景、算力、数据治理三方面。场景方面专注能源、制造等央 企的垂类场景（如智能巡检、预测性维护等）。算力方面将加快建设智算中心，以国产算 力芯片为主。数据治理方面则关注生成式 AI 的数据标注、合规审核、质量评估等。 2023-2025 年央企 AI 相关政 通运输、信息技术、建筑、民生等关键 领域。从行业属性来看，可划分为 6 个大行业，其中能源电力、煤矿、石油化工可划归到 能源与资源类；钢铁机械没备、汽车、航天军工可划归到工业制造类；信息技术、投资/商 业/服务、旅游划归到信息技术与商务服务，其中能源与资源类央企数量占比最高。 图表 4 国资委下属 100 家央企行业分布 数据来源：科智咨询分析整理 5 7 3 20 农业/医疗 建筑工程 旅游 投资/商业/服务 信息技术 运输物流 航天军工 汽车 钢铁机械设备 石油化工 煤炭/矿冶/黄金/盐业 能源电力 能源与资源类 工业制造类 运输物流类 信息技术与商务服务 建筑工程 农业/医疗 AI 赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 12 图表 5 国资委下属 100 家央企行业描述

项目围绕一个平台、两种体验及三类应用开展建设。 “一个平台”：建设统一的数字平台，构筑新干大数据与业务使能数字底座，包括 大数据平台、视频云平台、时空数据服务平台、物联网平台、融合通信指挥平台、 人工智能平台、能力开放平台等。 “两种体验”：建设城市运营管理中心和智慧门户。城市运营管理中心主要面向 政府内部协同管理，负责整个城市的运营监测、决策支持。智慧门户主要面向老 百姓，提供公共服务。 “三类应用”： “三类应用”：展开产业发展、城乡治理、民生服务三方面的智慧应用，通 XX 大数据指挥中心建设项目设计方案 36 过智慧城市建设全面提升城市产业服务、政务服务、惠民服务能力。在三类应用 中选取重点建设的应用工程，包括但不限于智慧能源、智慧农业、智慧文旅、智 慧园区、全科网格、智慧社区、智慧应急、平安新干、智慧教育、智慧政务、智 慧医疗等。 3.3.2 总体建设内容 建设内容包括：大数据指挥中心建设、大数据指挥中心大会议室建设、大数 情的监测预警，主要监 测对象包括一大五小 河段。 省 垂 直 系 统 在用 专网 省级平 台 7 水利局 智慧水利 部 门 自建 在建 互联 网 局本地 机房 8 气象局 吉安市天气 雷达监测系 统 市 垂 直 系 统 在用 专网 市级平 台 9 气象局 吉安市智慧 气象服务系 统 市 垂 直 系 统 在用 专网 市级平 台 10 应急局

月截至，乌克兰战场共计使用超过百万架次无人机，无人机不仅用于前线，而 且炸毁了俄罗斯战略轰炸机。 （一）军用市场需求 美空军 敏捷至上计划 第一类场景为运输 4-5 名乘客或同等重量货 物的大型飞行器，第二类场景为 1-2 名乘客或同 等重量货物的小型飞行器，第三类场景为大型无 人货运飞行器。 美陆军 未来战术无人机计划 取代传统轻型固定翼侦察无人机，具 有便于安装部署、发射方式灵活等优点。 500Km/h 200~250 海岛型 抗风 8 级，续航 6h 150~200 外贸型 负载 50kg 以上，速度＞ 300Km/h 200~250 合 计 1100~1350 小型高速垂起需求（ 400kg 级） 当中型无人机像大疆 mavic 一样简单易用，将成为营连级作战能力增长的倍增 器 参考军用直升机保有量（中国约 1500 架，美国约 9000 架）和走访调研估算需求 量 舰载型 有效负载 400kg ，抗风 8 级，续航 8h 150~200 外贸型 有效负载 400kg 150~200 民用拓展 医疗救援 150~200 合 计 1000~1300 中型高速垂起需求（ 2000kg 级） （一）军用市场需求 参考军用直升机保有量、翼龙彩虹等销量、走访调研估算； 参考武直 9 和武直 10 价格，预期售价 3000~4000 万 四、关键技术与创新

............................................................. 3 洞察 3：确定性网络与垂类 AI 模型：面向工业/车路云的"确定性时延+端到端可靠"， 与"可解释+可审计"的垂类 AI 模型并行进化................................................................... 果上传到近边缘节点进行进一步处理，形成了真正的实时闭环。 根据智次方研究院的调研，5G Redcap 出货量在 2025 年突破 1000 万，可穿戴、车 载、MiFi、CPE 等多个领域规模上量，AI 陪伴类的新终端正在孵化。RedCap 技术的 大规模商用，使得原本因成本和功耗限制无法接入 5G 网络的海量中低速物联网设备， 也能够享受到低时延、高可靠的网络服务，极大扩展了端侧 AI 的应用范围。 确定性网络与垂类 AI 模型：面向工业/车路云的"确定性时延+端到端可靠"， 与"可解释+可审计"的垂类 AI 模型并行进化 2026 年，预计确定性网络技术和垂直领域 AI 模型的深度融合，将会重新定义关键行 业的数字化基础设施。这种融合不是简单的技术叠加，而是针对工业互联网、智能交 通、智慧医疗等高可靠性要求场景的系统性创新。确定性网络提供了可预测、可保障 的通信基础，垂类 AI 模型

专注离散制造在物流、生产、质量与自动化场景的 Al+ 业务协同需求，深度融合数据要素，通过汇聚海量工业数据，结 合 通用大模型及行业垂类大模型 ( 规则、策略、算法等 ), 构建全要素全流程离散制造数智化解决方案。 Al 老厂长 ( 生产管控 Agent) Al 品控卫士 ( 质量管控 Agent) 工业垂类大模型 行业知识图谱 数据要素 X

和投顾或能带来更大的价值增量；2）不同客群：AI或对长尾C端/小B领域 带来更大的颠覆性影响，但对高净值及机构业务更多是提效赋能及渐进式 的变化；3）应用场景：目前的探索集中在业务场景简单的非决策类环节， 而较难直接应用在对金融领域专业能力要求较高、涉及提供强投资建议、 涉及核心分析决策任务的业务环节，但未来随着AI大模型学习能力逐步加 强、我们预计其将展现出一定的预测能力；4）潜在风险：重点关注金融消 用户的影响或更大 ............................................................... 9 维度三：应用场景上，或从简单的非决策类任务向复杂的决策类任务迈进 ........................................................... 9 AI 如何影响财富及资管行业格局？ ........ 成相互合作的关系 .................................................................... 11 图表 5：目前国内代表性金融领域垂类 AI 大模型 ...........................................................................................

通过“风云+北斗”融合技术，利用北斗卫星导航系统的掩星观测数 据，实现大气可降水量（TPW）监测精度±1.2mm，较单一卫星数据提升 30%。 （二）空基层：无人机集群填补中低空监测盲区 2 1. 装备体系与作业模式 垂起固定翼无人机：以航天彩虹 CH-10 为代表，续航时长 12 小时， 载荷能力 50kg，搭载 1.5μm 激光雷达，可对 0-3000 米空域进行垂直分辨 率 50 米的风场扫描，单次任务覆盖面积达 动态同化系统 基于华为云 ModelArts 平台训练的三维卷积神经网络（3D-CNN）， 输入卫星云图（空间分辨率 1km）、无人机剖面（垂直分辨率 50m）、雷 达反射率（时间分辨率 6 秒）三类数据，通过注意力机制（Attention Mechanism）提取微尺度气象特征，输出未来 30 分钟、300m 网格的风切 变、湍流强度预报，深圳试点显示，该模型对突发小尺度涡旋的预警成功 率达 量子雷达技术：中科院团队研发的量子相控阵雷达样机，可实现对 10μm 级水滴的探测，预计 2026 年完成低空场景测试； 生物启发传感器：模仿蜜蜂复眼的多光谱大气探测阵列，可同时感知 温湿、气溶胶、紫外辐射等 8 类参数，体积较传统载荷缩小 60%； 数字孪生驱动预测：南京试点区域构建的低空数字孪生体，基于物理 引擎与 AI 模型，实现每 10 秒更新 50m 网格气象场，支撑每秒 1000 架无 人机的精细化调度。

1) 项目经理，需持有一级注册建造师证书，并取得 B 类安全生产考核合格证，证书在有效 期内。负责统筹智能施工集成装备的整体管理。 2) 技术负责人，需工程师以上职称，具备智能装备技术管理经验。负责审核智能施工集成 装备的技术方案，如安装、拆卸工艺及安全技术措施。 3) 安全管理人员，需持有注册安全工程师证书或 C 类安全生产考核合格证。熟悉智能装备 安全操作规程，负责监督作业全过程，检查安全防护措施落实情况。 时，门下部间隙不 应大于 35 mm 2 层门开闭 如使用自动层门，层门和吊笼门应同 时打开 或关闭 ； 如使用手动层门，吊笼底板离目标层 站的垂 直距离在士 0.15 m 以内才能手 动打开层门 3 层站呼梯系统 各楼层呼梯按钮工作正常，吊笼可以 接收到 层站呼梯信号。吊笼运行状 态显示正常，层 门开关状态显示正 mm;门关闭时，门下部间隙 不应大于 35 mm 2 层门开闭 如使用自动层门，层门和吊笼门 应同时打开或关闭 ； 如使用手动层门，吊笼底板离目 标层站的垂 直距离在±0.15m 以内 才能手动打开层门 3 层站呼梯系 统 各楼层层站呼梯按钮工作正常， 吊笼可以接收到层站呼梯信号。 吊笼运行状态显示正常，层门开 关状态显示正常