模型与专业语料库以实现业务创新。AI Agents有望为商业领域注入新活力，展示人工智能的潜力 和商业价值。随着平台的发展，新的AI Agents涌现，提供专业化、高端化、个性化、规模化、持 续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。保险行业 面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。 • 保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖 网，实现更高的效率和价值。 报告摘要 2 一 焦点透视：AI狂潮中的大变革 自1956年人工智能问世以来，历经了多次繁荣与衰退的周期，科学家们将其形象地称为“人工智 能的夏天”和“人工智能的冬天”。尽管每次技术革新都为智能机器的创造指明了新的方向，但最 终都未能实现预期目标。现在，人工智能正迎来另一波浪潮，业界对此充满期待。安永将持续关 注这一领域的最新进展，与各界共同探讨如何利用这一技术，推动创新与发展，为我们的未来创 些技术将引领人工智能技术的新发展方向，助力企业和个人实现更高效、智能的创新应用。随着 平台的发展，新的AI Agents各种涌现，它们各具特色，并提供着专业化、高端化、个性化、规 模化、持续化的服务。人工智能的这一波革新，不仅涵盖了生成内容（AIGC），更拓展到了生成 服务（AIGS）的领域。这正是目前追求的目标：用AI生成服务，改变世界。 目前，保险行业面临着多方面的挑战和困境，包括全球自然灾害风险的增加、风险保障仍然存在

GPT 、 Morgan Stanley 、 Lemonade 、苏黎世保险、度小满、瑞穗金融集团等。 u 新一轮金融科技革命，产品 & 商业模式均有望革新 我们认为，随着大模型技术与业务的深度融合，头部金融科技企业有望实现产品和商业模式的革新，实现从产品 + 服务收费向 SaaS 订阅 收 费、运营分润收费的转变。 我们认为，金融科技细分领域众多，各细分领域龙头具备技术、行业 ）市场系统性风险等。 核心逻辑 1 目录 01 金融科技迎来强催化， AI+ 金融迎来发展良机 02 数据、场景均丰富，大模型走上金融大舞台 03 新一轮金融科技革命 ，产品 & 商业模式均有望革新 04 行业受益标的及风险提示 2 金融科技迎来强催化， AI+ 金 融 迎来发展良机 01 3 u 根据新华社消息，中共中央政治局 24 日召开会议，分析研究当前经济形势，部署下半年经济 & 商业模式均有望革新 03 2 4 u AI+ 金融的发展，除需要算力等通用要素外，还需要数据、技术、 Know-How 、场景等要素。 u 由于银行等金融机构数字化投入大，自身数字化能力强，在传统的产业分工中，我国部分金融科技企业一般承担具体的系统实现任务，按项 目或按人月收费。我们认为，随着大模型技术与业务的深度融合，头部金融科技企业有望实现产品和商业模式的革新，实现从产品 + 服务收

汇报人：王晓峰 2025.4 北 京 人工智能赋能核安全 技术革新与文明守护的双重使命 生态环境部核与辐射安全中心 AI 是如何思 考 这个问题的？ 01 AI 对 AI 赋能核安全监管的思考 02 国际上核安全监管在 AI 的进展 03 核安全监管信息化工作汇报 04 面向未来的进化路径 CONTENTS AI 对 AI 赋能核安全监管的思 考 核安全：文明发展的关键命题 限 性 ， 容易出现疏漏 ， 成本 高、效率低。 03 02 01 数据滞后性 l 传统监管依赖人工采样， 数据获取不及时 ， 难以 及时发现潜在风险。 AI 技术驱动的监管范式革新 02 、三维辐射热力图实时生成技 术 利用融合后的多源数据 ，实时生成三维 辐射热力图。该图能直观展示辐射场的 空间分布和动态变化 ，帮助监管人员快 速掌握辐射场的整体情况 ，及时发现 根据量化评估得到的腐蚀裂纹数据 ，结合设备 的材料特性、运行环境等因素 ，运用机器学习 算法计算设备的剩余寿命。这有助于提前制定 设备维护和更换计划 ，保障核设施的安全运行。 AI 技术驱动的监管范式革新 基于计算机视觉的腐蚀裂纹量化评估 • 借助计算机视觉技术 ，对核设备表面的 腐 蚀和裂纹进行识别和量化分析。通过高精 度的图像识别算法 ，能够准确测量腐蚀和 裂纹的尺寸、深度等参数。

················································· 30 一、革新教育理念，迈向智慧教育新阶段 ············· 30 二、更新教育内容，树立人才培养新标准 ············· 32 三、构筑未来要素，探索教育变革新路径 ············· 33 结 语 ························· 广泛应用，从学习形式到教学方式、从治理服务到科研 创新，中国教育系统正在经历一场深层次的系统性变革。 以人工智能改变学生学习。鼓励学校运用人工智能 ·23· 构建新型学习空间、革新学习方式。以人工智能促进教 育优质公平，上海市卢湾一中心小学利用人工智能为每 位学生定制培养方案，支撑规模教育下的个性学习。以 人工智能促进教育全纳包容，湖南省常德特殊教育学校 将抽象知识以形象化方式呈现，有效提升学生课堂参与 要树立人才培养新标准，开辟教育高质量发展新路径。 中国政府积极推动智能技术融入教育教学全过程，变革 教育理念、体系、模式、内容、方法和治理，塑造教育 新形态。 一、革新教育理念，迈向智慧教育新阶段 人工智能技术创新突破，正重新定义人类与人造工 具的能力边界，深刻影响社会分工，正革新教育理念、 拓展教育内涵，为教育发展带来了无限可能。 构建伴随每个人一生的教育。人工智能正在改变知 识产生与交流的方式，知识创新加速变化，从发现到发

oT）设备、智能家居、工业自动化、汽车电子以及医疗仪器等领域，能够增强产品的功 能性和用户体验，支持实时决策，并推动各行业向更加智能、高效的方向发展。 新兴技术软件是指那些基于最新科技发展，旨在革新传统工作方式、提升效率和用户体验的软件解决方案。这类软件常常融合了人工智能 （AI）、机器学习、大数据分析、云计算、物联网（IoT）等前沿技术，为用户提供更加智能化、自动化以及互联的功能。它们不仅能够加 渠道端及终端客户 应用与服务 渠道端 上游分析 数据存储需求的增长正驱动存储技术的革新。 预计到2030年，全球每年数据增量将达到惊人的1YB，其中约50ZB的数据具备存储价值。与2020年相比，数据量将激增23倍，预计未 来十年的年复合增长率将逼近40%。面对如此庞大的数据存储需求，存储技术的革新显得尤为关键。当前，相变存储器（PCM）、磁 阻随机存取存储器（MRAM）和阻变存储器（ 年便联合推出了相关产品；MRAM已实现产业化，主要应用于嵌入式存储领域，能大幅降低系统功耗，最高可达90%以上；而RRAM虽 尚未实现大规模商用，但其在存算一体及人工智能领域的潜力值得期待。在全球数据量激增和新型存储技术革新的背景下，智能软件研 发行业将迎来前所未有的发展机遇。 中 产业链中游环节分析 中游分析 智能软件研发企业显现出显著的地域集聚特征，呈现高度集中与区域集群态势。 截至2023年底，中国软件

重新调整适应能 力 内 涵。 有 4 个 二 级 指 标 的 CV > 0. 25, 其中多位专家对 “ 防控备用资源储备能力” 和 “组织革新能力” 2 个指标提出建议与意见, 综 合考虑专家们的意见对 “ 防控备用资源储备能力” 予以删除, 将 “ 组织革新能力” 修改为 “ 优化 能 力”, 其余 2 个指标不变。 有 10 个三级指标的 CV> 0. 25, 主要集中在二级指标 “ 防控备用资源储备能 应对疫情。 恢复能力 [10] 是指能尽快恢复重建, 修复组 织结构, 补齐组织功能, 恢复组织对外提供服务的能 力。 变革能力权重最小的原因是专家认为 “革新或变 革是疾控系统自上而下的行为, 对于基层疾控自身推 动体制、 机制革新的作用有限”, 该指标的可操作性较 弱。 在理论层面, 多数国内外学者 [4, 19] 认为机构在面 临逆境事件时转变或变革能力占据重要地位, 其能利 用危机事件带来的机会

地联动形成政策矩阵，围绕双碳战略纵深推进，构建起多维立体的政策框架。立 足经济社会系统性绿色变革，通过健全碳排放双控制度、强化数字技术赋能绿色 转型等创新机制，加速构建资源集约型空间格局、培育绿色低碳产业体系、革新 清洁化生产模式和倡导简约适度生活方式，推动我国生态文明建设向更深层次、 更广维度迈进。 表 1 2024 年全局性主要双碳政策列表 时间 相关政策 主要内容 2024 年 3 月 因此，未来智算中心将建立智能储能系统，以平衡新能源发电的负荷。这一举措 不仅能够提升能源利用效率，还将促使新能源行业在输电、储能和能源回收利用 等多个环节实现产业升级与发展。 业界正从算法革新、硬件升级、算力协同三向发力破解智算能耗难题。以算 法与架构优化为先导，通过混合精度训练框架、内存优化、负载均衡策略及硬件 利用率提升等综合手段降低算力需求，如深度求索（DeepSeek）2024 能源消费总量大、生产过程 碳排强度高的双重挑战。在国家“双碳”战略目标引领下，该行业正通过技术创 新与系统重构加速绿色转型，率先构建起涵盖清洁能源替代、低碳工艺革新、产 品结构优化的全链条减碳体系。 能源结构转型与低碳工艺革新。石化行业正以绿氢替代与可再生能源耦合为 核心，加速重构能源体系并突破工艺脱碳瓶颈。2024 年合成氨行业绿氢渗透率 已提升至 18%，宁夏宝丰能源投产全球最大绿氢合成氨项目（年产

并显著提升业务成效。我们整合这些内容，旨在让 读者更全面地了解电力行业的挑战、技术需求以及 TDengine 在其中的作用和价值。 随着智能电网和新能源的快速发展，电力行业正面临数智化转型的挑战。这一转型不仅涉及 到技术层面的革新，也关系到整个行业的运营模式和管理方式。新型电力系统强调的是智能 化、自动化和信息化，旨在通过先进的信息技术和通信技术，实现电网的高效运行和能源的 优化配置。这种转型使得电力行业能够更好地适应可再生能源的接入，提高电网的可靠性和 行业背景、业务痛点与需求 行业背景、业务痛点与需求 0 1 当前，电力行业正处于关键转型期，面临着从技术升级到经济适应、从供需管理到数据安全 等多方面挑战。这些挑战要求行业不仅要在技术层面进行革新以融入新能源和智能电网，还 要优化电力调度以应对日益复杂的供需关系，最终在经济层面寻求成本效益的平衡。 在这一转型过程中，电力行业需要面对的不仅是宏观层面的技术、经济、供需管理以及数据 安全等 融入更具创新 性和多元化的技术。 数据管理和分析能力提升 这些挑战和痛点清晰地指出了电力行业在数字化和智能化转型中的关键需求。这些需求不仅 限于技术层面的更新换代，还包括运营策略和管理方式的革新。正是这些需求，引导着电力 行业朝着更高效率和更智能化的未来发展。需求具体如下： 业务需求提炼 随着分布式新能源的大规模并网，电力行业产生的数据量呈井喷式增长。这不仅对数据存储 提出了高要求

最新进展 以大语言模型为核心的人工智能技术正 迈入全新发展阶段。在训练数据和算力资源 逐渐趋于饱和的背景下，研究者开始探索“第 二扩展定律”，即从训练阶段的规模效应延 伸到推理阶段，通过模型架构革新与软硬件 协同设计，实现参数效率的指数级提升 10， 进而大幅降低训练和推理的能耗。这一战略 转变为持续推动模型能力升级提供了新路 径。在技术演进方面，研究者聚焦于多个前 沿方向： 1.2 在应用层面，这些技术的突破正在引领 人工智能迈向爆发性应用期。业界正积极将 大语言模型及其衍生技术推广至办公助手、 自动驾驶、智能教育、智慧医疗等多个领域， 不断拓宽实际应用边界。当前的技术革新和 应用实践预示着未来通用人工智能将不断向 更高层次演进，为全球产业转型和社会发展 带来深远影响。 1.3 前沿科学问题和突破路径 大语言模型需要在深度推理、扩展定律、 高效架构、全模态模型、情感认知和群体智 虚拟现实等领域实现重要突破。复旦大学 加福民团队开发脑脊接口技术，让瘫痪者 重获行走能力；复旦大学类脑院构建千亿 级神经元数字孪生平台 8，推动神经调控 应用发展；VR 技术与具身智能结合，增 强沉浸体验，推动未来人机交互革新。具 身智能正迈向产业化，赋能医疗、制造、 家用机器人及虚拟现实等多个领域。 2.3 前沿科学问题和突破路径 2.3.1 基础模型 现有具身智能基础模型的泛化能力有 限，难以适应不同物体类别、场景和任务。