世 界首富。 " Al 直接注册公司、研发黑 科技 、上市圈钱，你醒来发现银行卡多了 100 亿。 一、人工智能发展简史了解 OpenAl 的 5 级 AGI 量表 二、大模型：人工智能的前沿 2.1 大模型的概念 大模型通常指的是大规模的人工智能模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大的学习能力和泛化 能力，能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型 通常说的大模型的“大 境。这使得它们能够产生更准确、 更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用。这 意味着一次训练就可以将模型应 用于多种任务，无需重新训练 二、大模型：人工智能的前沿 语言生成能力 大模型可以生成更自然、更流利 的语言，减少了生成输出时呈现 的错误或令人困惑的问题 2.2 大模型的发展历程 萌芽期：模型小 ( 参数 <1 亿 ) 、任务单一、依赖人工设计规则。 LLaMA 、 DeepSeek 降低大模型使用门槛。 · 争议焦点：失业风险：编剧、设计师、客服等职业面临替代压力；监管博弈：中 美欧出台 Al 法案，要求透明度与内容审核。 二、大模型：人工智能的前沿 性 能 ( 参数、层数等 ) 萌芽期 迅猛发属期 53008 防个力 18 1950

金融行业数字化需求刚性，投入巨大，是大模型应用落地的大舞台 ：根据艾瑞咨询的数据， 2022 年，以银行、保险、证券为主的金融机 构 技术资金投入预计将超过 4000 亿元。 2022 年中国银行与保险机构前沿科技采购支出将达到 170 亿元。 相关行业已有大量应用案例： Bloomberg GPT 、 Morgan Stanley 、 Lemonade 、苏黎世保险、度小满、瑞穗金融集团等。 u 政治局会议提出“要活跃资本市场”，金融科技迎来强催化 证监会召开 2023 年系统年中工作座谈 会 资料来源：新华社、华西证券研究所 4 u AI+ 金融并非单纯的技术累加，而是针对不同业务场景需求，运用前沿技术成果推出的创新金融产品、经营模式、业务流程，以及推动金融业 务高质量发展的一系列配套解决方案。 u Al+ 金融更侧重于为传统行业的模式创新和流程再造提供新的思路和方法，促进新经济形态的演 AI 金融应用的底层设施建设。 u 与此同时，政策扶持增强，金融科技核心技术不断迭代且与金融业务场景进一步融合，金融机构间科技竞争愈发激烈，前沿技术采购不断 增长。以国内银行与保险机构为前沿科技采购代表， 2022 年中国银行与保险机构前沿科技采购支出将达到 170 亿元。 u 金融机构在科技领域投入的持续增长将为 AI 金融企业的长远发展带来源头活水，推动 AI+ 金融市场持续发展，促进金融业数字化转型升级提

网冲击、客户体验诉求前 ，陷入“效率与温度如何兼得”的思索 ，本质上是在规模扩张与价值深耕的平衡中摸索前行 ，这不仅 关乎企业发展的效能 ，更是影响千万家庭保障质感的社会性课题。 然而 ，当目光锚定科技前沿 ，一个深刻变革正在上演： AI 正以系统性重塑者的姿态 ，重新定义保险行业的运行逻辑。它 不再是概念宣讲里的“未来畅想” ，而是通过智能算法、数据洞察 ，深度融入产品设计、服务流程、风险管控 擎。据测算， 2025 年行业科技总投入将突破 670 亿元，其中前沿技术研发板块表现突出， 以 22.5% 的年均复合增长率持续扩容。从前沿技术投入结构来看，大数据、云、 AI 投入居多，随着 AI 技术迭代加速，未来 AI 与大数据结合将全面优化业务模式， 推动行业 数智化转型升级。 中国保险业科技投入规模 保险业前沿技术投入热度持续 注 释 ： 对 于 未 来 年 份 的 金 融 www.iresearch.com.cn 8 CAGR=22.5% 177.2 17.5 23.8 40.3 88.5 2024-2029 年中国保险业前沿技术投入情况 263.8 24.8 40.6 62.3 126.9 215.3 20.7 31.0 49.9 105.5 144.9 14.6 18.1 32.3 73.7

TTS 领域内分析及处理 ASR 多领域对话状态分布 自然语言理解 文本或语音 文本或语音 状态更新 特征表示 特征表示 中间结果 终端 19 . . . 聊天技术的前沿研究点 Zhang et al. (2018) Oraby et al. (2018) Zhang et al. (2018) Mazaré et al. (2018) Mo et al (2018) Zhou et al. (2018) Asghar etal. (2018) Sun et al. (2018) Zhou et al. (2017) 情感对话 聊天技术的前沿研究点 Zhang et al. (2018) Luan et al. (2017) 机器人画 复质量 Zhang et al. (2018) 特色 功能 • M ：你今年多大了？ Wu et al. (2017) Tian et al. (2017) 上下文建模 Ghazvininejadetal. (2018) Ke et al. (2018) 聊天技术的前沿研究点 Zhu et al. (2018) Xing et al. (2017) Yu etal. (2017) Song et al. (2017) Li etal. (2017a,b)

究 报 告 | 2 0 2 5 . 03 . 1 3 专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信 中 泰 证 券 研 究 所 n DeepSeek 开源使金融机构能够轻松获得前沿模型能力，且大幅降低部署成本。其通过对训练方式、算法架构和推理方 法 的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模 RL 训练方法的阿里 QwQ-32B 等模型也在缩小规模的同时达到了 源 80% 以上能 力，就足以压缩闭源的生存空间。 DeepSeek 能力能够比肩 OpenAIo1 ，开源使各行业机构能够轻松获取前沿模型能力， 且可直接进行私有化部署或商业化开发。 开源易获得： DeepSeek 使私有化部署模型也能够追平前沿闭源模型水 平 图表：闭源模型与开源模型的差距正在缩小 资料来源： Epoch AI ，中泰证券研究 所 资料来源： AI 产品榜，中泰证券研究

Intelligent product 外壳 { 选配方案： n 产品定制化 整体规划 触摸式 信息技术 思路：通过与学校、研究所展开合作，设立联合试验室，开展科研项目、人才培养和技术交流，对前沿技术进行协同 研 究开发 ，并将技术成果应用到产品上，支撑产品智能化的实现 整体规划 产品模块化 产品定制化 产品智能化 智慧管理 Wisdom management 智能生产 Intelligent 、精益基础提升，最终实现智能生产 全过程。 柔性生产 供方协同 智能制造 DFM + 前沿技术 + 基础工艺 可 制造性提升 新技术研究 新材料研究 基础工艺突 破 整体思路：通过 DFM 、基础工艺突破、前沿技术研究，实现结构最优、制程稳定、工艺领先，并支撑实现智能制造 工艺研究 智能装配 柔性生产 供方协同 精益基础 总装 钣金 智慧管理 Wisdom management 智能生产 Intelligent production 智能物流 Intelligent logistics n 工艺协同——前沿技术研究 阶段 IH 饭煲试点线全自动线导入； 磁炉车间全自动生产线试点导入（无尘）； 玻璃水壶自动打胶； 不锈钢内胆、蒸笼连线自动化； 抛光自动化； 海伦水壶自动化生产线；

能。 ➢ 经测试网络侧平均时延 8.5ms ，网络上行带宽速率 80.24Mbps ；通过差分高精定位 + 激光雷达等融合计算， 实现港区整体定位精度≤ 5cm 。 0 服务器 3 、港区前沿无人理货 远程理货 基于 Web 方式访问的应用程序集和前端硬件设备，改变传统集装箱码 头 理货作业流程，通过 OCR 箱号、车牌识别技术和实时视频流，结合 码头 操作系统的各种数据，实现理货人员从远端控制现场理货作业，有 操作人员资格不符预警（危爆物品作业资格、押运资格） ✓ 非法替班、人员更换预警 ✓ 操作人员缺少预警等 ✓ 基于深度学习算法，利用大量的已标定图像训练深度学习网络，实现目标的检测和分类 码头前沿自动无人巡检 高清摄像头 红外摄像头 传感器 导航 / 定位 数字孪 生基站 控制信号 音视频、传感参数 控制中心 MEC 巡检无人化 监控全天化 视频高清化 分析智能化 数字孪生对业务能力 车辆进港 扫描车牌号，获取 车辆和任务信息 获取船舶信息和任 务信息 自动上传称重数据 上传任务执行情况 和数据 后台实时获取作业 指令，业务流程自 动流转到下一流程 前沿理货 / 前沿调度 / 堆场理货等现场作业人员通过 APP 自动获取计划和任务信息，并在作业过程中随时随地上报作 业情 况和数据，全程线上化无纸化作业，提升作业效率和数据的准确性，有效对散杂货作业环节进行管控和无缝衔接。

各地各行业在布局新兴 / 未来产业的过程中，由于对前沿技术、技术路线、应 用场景、大规模产业化的时机等方面把握不准，难以做出有效选择。 如何精准感知产业技术态势，科学研判产业发展方向，及时布局产业化应用场景培育 新产品，成为未来产业大变局中区域 / 企业实现竞争突围的关键。 产业发展决策：广阔的社会需求 产业技术监测跟踪 产业技术“弱信号”发现 技术演进路径分析 前沿技术遴选研判 产业发展趋势预测 国家工业互联网大数据中心 浙大 CCAI 产业链大数据中心 工信部采购中心 高管信息 法人社会组织 招标采购公告 招投标主体 每日招采公告 标的数据 l SupXmind 基础平台： 充分融合大模型 + 知识图谱的前沿技术 ， 贯穿从“大数据 ”到 “ 大知识”到“大模型”全流程 ，构建人机共生认知决策链路 ，帮助用户打造智能决 策 系统。 四链融合知识计算引擎 是以通用大模型为基座 ，面向产业创新咨询服务场景，

基于因特网的计算，按需向其网络提供共享的计算机处理资 源和数据 工业物联网 所有嵌入电子元件和软件的设备的互联，以收集和交换数据 为了实现数字化的抱负，企业正在利用数字“推动者”——一组处于数字颠覆前沿的技术 19 2. 实现这一数字愿景的推动因素和主题是什么？ 数字采购蓝图的核心主题 这些技术可支持 8 个数字平台，这些平台是集团端到端采购范围的核心主题，可作为成功数字采购蓝图的核 心 Matrix 2016 5. 《广告时代报告》 2016 6. HrS 研究蓝图报告 2016 56 我们是世界上最大的采购和供应链组织之一，我们在技术上投入了大量资金，以成为数字、采购和供应链的 前沿。 A. 参考文献和数字化转型经验 60,000+ 65,000+ $138+ B 30,000+ 支出管理 SKU 已管理 管理的供应商 每日订单量 68,000+ 管理的合同 改进了与仓库操作员的接口，以便更好地进行库存管理和风险控制。 • 数字采购套件中的杠杆平台 8 全球消费品公 司 来源支付数字战略 • 咨询公司协助客户定义并建立了一个新的前沿采购数字运营模式。建立新的高效运营模式的前 提条件是建立一个前沿的全球采购技术格局。 • 确定能力差距，推导出支持投资决策的收益案例，估计实施成本并制定实施路线图。 • 采购职能的数字化举措路线图 • 采购职能的技术景观评估

了目标任务： 到 2027 年，构建人形 机器人产业的“ 23456 ” 创新体系和产业生态，建成在国内具有重要影响力的人形机器人产业发展高地。 杭州 场景驱动 AI 商业应用 一是强化前沿技术攻坚与生态培育，重点支持通用与垂直大模型研发，建设国际顶尖开源社区，通过 " 芯模联动 " 突破 AI 芯片瓶颈，构建开源开放 的技术生态； 二是创新要素配置机制，推出算力券分级补贴、智能券叠加补助等政策，建设 现二次开发，支持不同企业 通过二次开发客户可以定制 逻辑实现非标化功能，精准 的卡位产业需求， 目前 G1 和 Gol 平台已在全球多所高 校与研究机构中被广泛用于 前沿课题的实证验证。 宇树科技：公司发展历程 宇树科技：商业化和产品迭代的正循环 2025 年初，宇树 H1 机器 人 登上央视春晚引发行业热 潮； 5 月完成股改并引入北 京国 资背景董事，为 iyiou.com ) 致谢 21 u 团队介绍： 亿欧智库（ EO Intelligence ）是亿欧旗下的研究与咨询机构。为全球企业和政府决策者提供行业研究、投资分析和创新咨询服务。亿欧智库对前沿 领域保持着敏锐的洞察，具有独创的方法论和模型，服务能力和质量获得客户的广泛认可。 亿欧智库长期深耕新科技、消费、大健康、汽车出行、产业 / 工业、金融、碳中和等领域，旗下近 100 名分析师均毕业于名校，绝大多数具有丰富