（报告出品方：浙商证券）
AI大模型及行业应用呈现百花齐放局面
世界人工智能大会期间，多家厂商AI大模型及应用产品相继亮相，AI+行业应用生态持续成熟。
AI+金融：保险端AI的应用性更强
银行与券商端：AI能从内部经营至外部业务全方面赋能各个环节，达到降本增效与开疆扩土效果。国内多数银行与券商皆积极在原有架构上融入AI，市场空间主要来自于金融机构自身系统AI升级的存量需求。保险端：AI赋能保险端产品开发、营销、核保承保、理赔等环节。保险行业具有行业融合性，能够嵌入到各行业的应用场景中，从而创造丰富多元的产品和服务。市场空间除了来自保险机构自身AI升级的存量需求，也来自“保险+”应用场景的拓展。我们认为，数据要素的政策落地将加速各行业数据从确权到实现流通的过程。鉴于保险行业的高行业融合性特徵，未来保险市场与其他市场的联系将会更加紧密，通过保险与各行业的数据打通，有望实现广阔的商业价值。
AI+交通：BEV+Transformer引领智能驾驶技术路线新范式
年7月，特斯拉展示了基于BEV+Transformer（BEVFormer）的自动驾驶感知新范式。基于BEV＋Transformer进行的视觉感知任务，可以实现将度环视的时间、空间融合，并输出静态（车道线、红绿灯、道路边缘等）和动态（行人、两轮车、汽车等）信息，使得依靠纯视觉也可以得到准确三维世界信息。自特斯拉提出BEVTransformer技术范式后，理想、蔚来、小鹏、小马智行、百度等多家主流车企、自动驾驶方案解决商推出相关量产方案，在城市场景的智能驾驶实现上，“重感知轻地图”成为业内共识的技术路线。
AI+交通：中科创达发布Rubik“魔方”大模型
5月18日，中科创达举行ThunderWorld发布会，发布“魔方”（即Rubik）大模型，包括RubikDevice、RubikEnterprise、RubikStudio以及RubikAuto等系列产品。以智能汽车领域为例，公司将大模型技术与与汽车HMI设计软件与3D引擎Kanzi进行融合，推出RubikGeniusCanvas（天才画布）产品，可为汽车设计师提供从概念创作、3D元素设计、交互与视觉、特效及场景制作、应用开发集成等方面的智能辅助。在RubikGeniusCanvas辅助下，概念创作周期可缩短70%，从原来的3-4周缩短至1周左右；3D元素设计周期可缩短85%，从原来的4-6周缩短至3天左右，大幅提升创作效率。
AI+交通：佳都科技发布交通行业垂直大模型
佳都科技年6月29日发布佳都知行大模型，为交通行业的垂直大模型。模型采用混合云多模技术，整体上形成“大模型基础设施”、“大模型中间件”、“大模型行业应用”三层架构，从而进行“预训练+精调+基于行业数据反馈”的强化学习。佳都知行交通大模型已经具备面向轨道交通的智能客服、智能运维以及应急指挥三个场景的成熟应用落地能力，有望大幅度促进轨交的数字化转型和智能化提升。以智能轨道交通场景为例，其本质是使用通用大模型，结合行业数据、经验和知识进行进一步训练和微调的模型。佳都知行深度学习轨道交通各类系统的特征、模式和规律，形成“领域知识库”和“领域工具库”，在此基础上提供与该行业相关的特定行业应用功能，如智能客服、智能运维、智慧节能、综合指挥、应急演练等。
AI+网安：AI引发多层次安全需求
类ChatGPT等AI大模型的涌现，会伴随着大量数据的训练、调用，暴露AI大模型自身的安全风险。大模型训练以及调用过程中或存在数据非法获取和信息泄露的风险。大模型对外开放API的过程中，随着开放的API接口增多，可能导致暴露的安全问题增大。大语言模型的自动化生成能力将大大提升安全入侵的效率、降低安全入侵的技术门槛、提升安全入侵自动化能力、降低高级安全入侵的实施成本。大语言模型可同时赋能安全攻击和安全防御，但安全攻击只要找到任何一个突破点就能够取得攻击成果，而安全防御则需要尽可覆盖所有场景才能够防御成功，因此大语言模型在自动化生成能力方面对安全防御的加成远小于对安全攻击的加成，有望进一步激发下游用户的网络安全防护意识。随着大模型被应用得更加广泛，其背后所暴露的信息泄露、利用AI生成内容进行违法犯罪等问题日益突出。AIGC的潜在安全风险已经受到广泛