小模型是未來保險行業(yè)AI應(yīng)用的主要支撐技術(shù)—— 中科軟2025年保險科技創(chuàng)新論壇核心觀點
時間：2025-07-29 15:07:04
2025 年 7 月，由中科軟主辦的 “保險科技創(chuàng)新論壇 2025” 盛大開幕。本次論壇聚焦行業(yè)熱議的人工智能技術(shù)，吸引了中科軟眾多保險行業(yè)客戶機(jī)構(gòu)及多家生態(tài)合作廠商參會。論壇分為壽險和財險兩大專場，跨期兩周，包含了合作伙伴與客戶的演講、聯(lián)合解決方案發(fā)布儀式及圓桌對話等多項議程。會上，中科軟的壽險與財險團(tuán)隊的領(lǐng)導(dǎo)也分別就人工智能技術(shù)對保險業(yè)務(wù)的應(yīng)用價值及未來展望分享了觀點。各參會伙伴之間深入交流，共同探討進(jìn)一步推進(jìn)人工智能在保險領(lǐng)域的應(yīng)用落地之策。
在本次論壇中，中科軟董事長左春發(fā)表了題為《小模型是未來保險行業(yè) AI 應(yīng)用的主要支撐技術(shù)》的主旨演講。在演講中，左春系統(tǒng)性地闡述，在人工智能浪潮下，保險行業(yè)無需追逐算力龐大、成本高昂的大模型，而應(yīng)將重點放在研發(fā)與應(yīng)用 “低成本、高精度、強(qiáng)安全” 的垂直領(lǐng)域小模型上。他強(qiáng)調(diào)，小模型將與保險公司現(xiàn)有的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)深度融合、持續(xù)迭代，借助 “搜索、摘要、對比、生成” 等核心能力賦能業(yè)務(wù)流程，最終實現(xiàn)穿透式管理與差異化服務(wù)，甚至能進(jìn)一步形成對關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè) “降維打擊” 的賦能優(yōu)勢。這不僅是一場技術(shù)變革，更是一次深刻的管理升級，關(guān)乎整個行業(yè)生態(tài)的協(xié)作與共同成長。
一、時代命題：保險行業(yè)亟需小模型輔助實現(xiàn)持續(xù)迭代升級的管理變革
人工智能的發(fā)展正從通用大模型轉(zhuǎn)向更具針對性的垂直領(lǐng)域小模型。而在眾多行業(yè)中，保險業(yè)因其獨特的屬性，亟需采用小模型技術(shù)來實現(xiàn)深層的管理變革。
保險業(yè)是一個知識密集型，或者更直接地說是“條款密集型”的行業(yè)。其經(jīng)營管理以內(nèi)容分類復(fù)雜、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形式多樣、精算計算工作量大、監(jiān)管條文錯綜復(fù)雜的文案型合同為核心，并需與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理深度結(jié)合。無論是產(chǎn)品設(shè)計、風(fēng)險管控，還是營銷渠道與客戶服務(wù)，無一不涉及對海量專業(yè)條款、監(jiān)管文件和多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理。這些內(nèi)容的處理，傳統(tǒng)上耗費巨大的人力，且因版本更迭頻繁，在內(nèi)外部審計和監(jiān)管環(huán)節(jié)需要進(jìn)行大量的對比與審查工作。因此，行業(yè)內(nèi)部一直存在利用技術(shù)手段來處理和簡化這些復(fù)雜文本的強(qiáng)烈需求。而小模型正是為處理知識密集型行業(yè)的難題而生的專業(yè)工具，這正是保險行業(yè)對人工智能技術(shù)，特別是小模型抱有高度關(guān)注的根本原因。
人工智能應(yīng)用是一場深刻的管理變革，其過程是持續(xù)迭代、螺旋升級的。任何“一步到位”的想法，在實踐中都被證明是欠缺的。在保險行業(yè)，AI系統(tǒng)并非要取代現(xiàn)有的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，而是作為新的“文案系統(tǒng)”或能力模塊，融入并擴(kuò)展現(xiàn)有的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)群，構(gòu)成“廣義行業(yè)應(yīng)用軟件系統(tǒng)群”，并將隨著管理重點持續(xù)演進(jìn)、螺旋升級。
具體而言，在原有保險核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力的基礎(chǔ)上，小模型帶來的持續(xù)演化創(chuàng)新可集中體現(xiàn)在表單管理系統(tǒng)的深度優(yōu)化層面。未來的系統(tǒng)需要對合同文檔、監(jiān)督條款、除外責(zé)任等復(fù)合型文檔進(jìn)行高效管理。這催生了兩個層面的技術(shù)創(chuàng)新：上層，是對傳統(tǒng)文案管理系統(tǒng)增加新功能；底層，則是基礎(chǔ)平臺的巨大變化。
二、范式分野：大模型之困與小模型之道
雖然大模型展示了通用人工智能的強(qiáng)大能力，但在企業(yè)級應(yīng)用，特別是高度規(guī)范的保險行業(yè)，其固有的行業(yè)特性催生了向小模型的技術(shù)范式轉(zhuǎn)移。
（一）大模型在B端AI應(yīng)用的局限
大模型的出現(xiàn)雖然為新一代AI的核心能力奠定了基礎(chǔ)，但同時也伴隨著兩大核心挑戰(zhàn)：
• 高昂的成本：大模型依賴集中的龐大算力，其硬件投入（如英偉達(dá)GPU）動輒上億，對于絕大多數(shù)企業(yè)而言易構(gòu)成沉重的成本負(fù)擔(dān)。
• 嚴(yán)重的安全隱患：大模型通常在遠(yuǎn)端運行，其安全邊界難以清晰界定。企業(yè)員工在使用過程中，可能會無意間將內(nèi)部的敏感業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和核心知識資產(chǎn)泄露出去。因此，企業(yè)對直接訪問遠(yuǎn)端大模型服務(wù)必須施加嚴(yán)格的訪問約束和管理制度。
上述成本和安全困境使得大模型在企業(yè)級的直接應(yīng)用受到極大限制。正如SaaS（軟件即服務(wù)）模式在國內(nèi)面臨的挑戰(zhàn)一樣，其在數(shù)據(jù)安全、深度集成、系統(tǒng)升級等方面的不足，同樣會出現(xiàn)在大模型應(yīng)用中，亟需通過本地化部署來改善。
（二）小模型的“低成本、高精度、強(qiáng)安全”核心優(yōu)勢
小模型的出現(xiàn)，正是為了解決大模型的上述痛點。它并非簡單地將大模型微縮，而是一種不同的應(yīng)用范式，其核心優(yōu)勢可歸納為低成本、高精度、強(qiáng)安全：
• 低成本：小模型追求輕量化的基座和運行環(huán)境。它不追求成為一部無所不包的“百科全書”，而是致力于成為一本本高效實用的“管理手冊”。這意味著在訓(xùn)練模型時，可以將百科全書式的通用知識進(jìn)行提煉，保留精髓，再與具體業(yè)務(wù)場景的管理手冊相結(jié)合，從而大幅降低算力和訓(xùn)練成本。這種成本優(yōu)勢不僅反映在模型基座的構(gòu)建上，更體現(xiàn)在后續(xù)的運行和維護(hù)中。這是一種小規(guī)模、持續(xù)性的投入模式，而非一步到位的巨額投資，更符合企業(yè)管理的實際情況。
• 高精度：高精度是小模型在垂直領(lǐng)域應(yīng)用的核心價值所在。相較于大模型容易產(chǎn)生“幻覺”的泛化回答，小模型更強(qiáng)調(diào)對領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)知識的精準(zhǔn)掌握。在保險業(yè)務(wù)管理中有很多強(qiáng)監(jiān)管、高合規(guī)的標(biāo)準(zhǔn)，即“標(biāo)準(zhǔn)答案”，不容許模型出現(xiàn)“幻覺”或錯誤。小模型通過構(gòu)建針對性的知識體系，引入特定領(lǐng)域的詞根表、知識庫和帶有高權(quán)重指標(biāo)集的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，確保對專業(yè)內(nèi)容的精準(zhǔn)理解和表達(dá)。這種對“正確答案”的聚焦，是小模型能夠成為可靠智能輔助工具的基礎(chǔ)。
• 強(qiáng)安全：強(qiáng)安全的優(yōu)勢切中了保險客戶的核心關(guān)切點。由于小模型可以進(jìn)行本地化或在安全的私有云環(huán)境中“類本地”部署，企業(yè)的所有數(shù)據(jù)和知識資產(chǎn)都保留在內(nèi)部，受到類似核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)級別的強(qiáng)大保護(hù)，根本上解決了遠(yuǎn)端大模型潛在的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。保險公司的知識是其核心資產(chǎn)，開發(fā)商如中科軟也遵循著絕不碰客戶數(shù)據(jù)的監(jiān)管紅線。在“再怎么強(qiáng)調(diào)安全也不為過”的金融行業(yè)，小模型提供的可控、可信賴的安全環(huán)境是其得以應(yīng)用的基礎(chǔ)。
（三）功能再現(xiàn)：在小模型基座上再現(xiàn)和豐富大模型的核心功能
客戶的核心需求是在小模型的基座上，再現(xiàn)并豐富大模型已經(jīng)擁有的核心能力，并與管理流程自動化相結(jié)合，以大幅提升人工處理的效率和質(zhì)量。新一代人工智能技術(shù)相較于傳統(tǒng)搜索引擎的優(yōu)勢，可提煉為四個關(guān)鍵功能，這四個功能同樣需要在小模型中被復(fù)現(xiàn)，它們將構(gòu)成未來保險AI應(yīng)用領(lǐng)域端的重要功能。
• 搜索:這是所有信息檢索技術(shù)的基礎(chǔ)。但AI時代的搜索，不再是簡單的關(guān)鍵詞匹配，而是基于語義理解的深度搜索，能夠更準(zhǔn)確地幫助用戶在海量資料中快速定位所需內(nèi)容，其相似性計算的量級遠(yuǎn)超傳統(tǒng)搜索。
• 摘要:這是AI帶來的巨大變革之一。傳統(tǒng)搜索只能幫用戶找到原文，而新一代的AI技術(shù)則能進(jìn)一步讀懂原文并生成內(nèi)容摘要，自動提煉文本核心內(nèi)容，極大地提升了信息獲取的效率。
• 對比:在獲取了摘要信息后，更深層次的需求是在不同信息源之間進(jìn)行比較，分析多個文本摘要間的共性與差異，對于實現(xiàn)“定性量處”等管理目標(biāo)至關(guān)重要。在保險業(yè)務(wù)領(lǐng)域，此項功能在理賠案例分析、監(jiān)管合規(guī)性審查等場景中有高頻應(yīng)用，例如總公司在評估分公司的理賠工作質(zhì)量時，需將所有理賠案例和管理規(guī)定都輸入系統(tǒng)，通過AI自動進(jìn)行摘要和對比，則可以快速篩選出優(yōu)秀案例或不合規(guī)操作。
• 生成:這是AI能力的進(jìn)一步延伸，可輔助生成結(jié)論性報告等新的文本內(nèi)容。“對比”和“生成”功能相結(jié)合，能有效解決大量文案工作。
上述新功能將深度賦能保險行業(yè)已有的軟件系統(tǒng)，除了核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)外，還將賦能更多管理類子系統(tǒng)，例如影像管理系統(tǒng)過去主要承擔(dān)著存儲、傳輸、讀寫管理等流程化功能，隨著小模型對多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力的提升，這類子系統(tǒng)將從外圍走向更加核心的位置，其功能將從簡單的存儲管理，擴(kuò)展到增加標(biāo)注（含OCR）、交互展現(xiàn)，并最終集成“搜索、摘要、對比、生成”等高級分析功能，與核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)深度融合。
三、落地路徑：工程化與生態(tài)協(xié)同的實踐方法論
小模型的成功落地并非一蹴而就，它是一項長期的、復(fù)雜的軟件工程，需要務(wù)實的態(tài)度、清晰的路徑和生態(tài)各方的通力合作。
（一）生態(tài)重構(gòu)：ISV與眾多生態(tài)伙伴的“長鏈條”協(xié)作
人工智能時代的到來，也深刻地改變了軟件產(chǎn)業(yè)的分工與合作模式。
過去，軟件分層分類清晰，基礎(chǔ)軟件和基礎(chǔ)模型是支撐行業(yè)應(yīng)用軟件的獨立主體，盡量回避領(lǐng)域知識，不同層級之間的融合協(xié)作相對較少。如今到了小模型階段，工程化的分工與協(xié)作變得至關(guān)重要。新的分工趨勢是：大廠集中于通用模型基座的供給，而以中科軟為代表的頭部ISV，則側(cè)重于面向垂直領(lǐng)域的小模型的預(yù)訓(xùn)練（與通用模型廠商合作蒸餾模型基座）、后訓(xùn)練和應(yīng)用集成，在各個環(huán)節(jié)補(bǔ)充領(lǐng)域知識和現(xiàn)場技術(shù)遷移的短板。
小模型的應(yīng)用是“長鏈條”合作的場景，考驗著生態(tài)伙伴間的合作精神，涉及多項關(guān)鍵要點：
• 擁抱開源：開源軟件的工具和平臺是小模型研發(fā)的重要支撐環(huán)境。開源軟件數(shù)量繁多，即便保險公司擁有上百人的技術(shù)團(tuán)隊，也難以全面研究，對于任何單一企業(yè)都構(gòu)成了巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)。因此，ISV的價值在于能夠快速學(xué)習(xí)并與保險公司的技術(shù)團(tuán)隊密切合作，能夠熟練運用不斷迭代的、從流程框架到實用工具庫的流行開源軟件系列，熟悉硬件和軟件的配置環(huán)境，以及流行開源軟件的外部調(diào)用方式和函數(shù)庫特性。中科軟作為頭部ISV，不僅通過自身快速學(xué)習(xí)，深入了解封裝之下的各種工具與平臺，還會組織比賽并邀請客戶參與評審交流，進(jìn)一步提升技術(shù)能力。
• 廣泛合作：小模型的應(yīng)用是一個“長鏈條”的合作場景，考驗著所有參與者彼此合作的精神和態(tài)度。實現(xiàn)小模型的落地需要硬件廠商、云平臺、模型基座提供方、ISV以及下游的客戶的緊密合作，共同服務(wù)好最終用戶。其中ISV的角色是細(xì)分領(lǐng)域的應(yīng)用軟件集成者，負(fù)責(zé)將底層技術(shù)與上層應(yīng)用無縫銜接。
• POC（概念驗證）先行：在長鏈條的合作模式下，大量的嘗試性工作和原型驗證（POC）變得必不可少。ISV需要有能力先為客戶搭建好原型系統(tǒng)，待驗證成功后再由客戶下單，從而避免客戶在前期進(jìn)行不必要的設(shè)備投資。中科軟未來也將與客戶建立聯(lián)合實驗室，共同探索前瞻性工作。
（二）工程化要點：要求全面完整的軟件系統(tǒng)工程
將小模型從概念應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境，在具體實施過程中需要系統(tǒng)化的工程方法。從核心能力來看，涉及多個方面的要求：
• 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與標(biāo)注：無論是大模型還是小模型，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”都是基礎(chǔ)。小模型的優(yōu)勢在于可以就地組織數(shù)據(jù)，將企業(yè)長期積累的知識與行業(yè)成果相結(jié)合。這項工作需要大量領(lǐng)域知識作為支撐，且要求持續(xù)投入，因為客戶最終需要的是有價值的內(nèi)容成果物，而非僅僅是工具和平臺。
• 工程化規(guī)范：為了保證模型的可操作性和完整性，需要建立一系列工程化規(guī)范，包括垂直領(lǐng)域知識加持下的數(shù)據(jù)約束與格式、微調(diào)描述框架、提示詞規(guī)范等。
• 封裝與二次開發(fā)：對技術(shù)用戶而言，AI技術(shù)應(yīng)該是被良好“封裝”、便于使用的，而新一代基座軟件接口多、參數(shù)雜，看似靈活，實則在實施交付過程中只是半成品。ISV必須憑借對工具和平臺的熟稔，把高自由度接口重新“封裝”。同時，ISV還需要特別強(qiáng)調(diào)平臺產(chǎn)品的客戶端技術(shù)遷移、組件組裝和針對性的二次開發(fā)能力。
從完整的AI垂直應(yīng)用涉及到的自下而上多個層級出發(fā)，具體的工程化實施要點可分劃為以下內(nèi)容：
• 數(shù)據(jù)層：規(guī)范數(shù)據(jù)約束與格式，處理多結(jié)構(gòu)語料（如保險條款切分、多模態(tài)信息提取），強(qiáng)化基于領(lǐng)域知識的數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)注，加強(qiáng)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集建設(shè)；
• 模型層：建立微調(diào)描述框架與提示詞規(guī)范，實現(xiàn)垂直模型的精準(zhǔn)微調(diào)與推理部署；
• 應(yīng)用層：支持客戶端技術(shù)遷移、組件組裝及二次開發(fā)，在“多自由度”工具選擇中形成收斂性落地框架，保證高質(zhì)量的應(yīng)用效果。
四、應(yīng)用價值：穿透式管理與降維打擊
小模型技術(shù)正通過實現(xiàn)“穿透式管理”為保險業(yè)核心業(yè)務(wù)痛點提供解決方案，同時還將為行業(yè)帶來賦能關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的“降維打擊”，進(jìn)一步挖掘更深層的價值潛力。
“穿透式管理”的精髓在于實現(xiàn)“閉環(huán)”，即打通從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的全鏈條，確保管理意圖能夠無損地傳導(dǎo)至執(zhí)行末端并得到有效驗證。
“報行合一”是穿透式管理的典型案例。這不僅是監(jiān)管機(jī)構(gòu)對保險公司的要求，即備案的產(chǎn)品費率、費用規(guī)則等必須與市場實際執(zhí)行完全統(tǒng)一，同時也是保險公司總公司對龐大分支機(jī)構(gòu)進(jìn)行有效管理的核心訴求。費用的透明化管理是其中的關(guān)鍵。通過小模型技術(shù)，系統(tǒng)能夠?qū)⒑诵南到y(tǒng)中的費用計劃（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）與原始單據(jù)、發(fā)票簽字等（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）進(jìn)行自動化的關(guān)聯(lián)、檢索和查驗，從而清晰地展現(xiàn)費用計劃的完成率，并追溯每一個環(huán)節(jié)的負(fù)責(zé)人和確認(rèn)憑證。
類似的應(yīng)用還包括：
• 雙錄質(zhì)檢：當(dāng)出現(xiàn)客戶投訴時，傳統(tǒng)的人工檢查海量錄音錄像的方式效率低下。而新一代AI技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)快速、自動化的檢索查驗，極大提升質(zhì)檢效率和覆蓋面。
• 激勵與成本管理：結(jié)合I17管理會計準(zhǔn)則和積分管理系統(tǒng)，小模型可以更精確地計量激勵費用，進(jìn)一步完善對銷售渠道的管理。例如通過更精準(zhǔn)的追溯管理，優(yōu)化激勵費用的發(fā)放機(jī)制，將過去可能隱性的負(fù)債（如對營銷員的未來承諾）顯性化，從而利用技術(shù)手段加強(qiáng)對基層業(yè)務(wù)壓力的疏導(dǎo)和管控，增強(qiáng)公司的風(fēng)險控制能力。
• 人員培訓(xùn)：針對保險基層人員流動性大的痛點，AI可以作為強(qiáng)大的知識支持工具，為新員工提供即時、準(zhǔn)確的培訓(xùn)和業(yè)務(wù)指導(dǎo)，確保長期險種的服務(wù)不會因人員變動而出現(xiàn)斷層，使保險公司對客戶的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量保持一致性和連續(xù)性。
在賦能保險業(yè)務(wù)自身的穿透式管理的價值之外，還可展望具備更大延展性的應(yīng)用價值——賦能關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的“降維打擊”潛力。保險行業(yè)天然跨場景、跨行業(yè)，其核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的“事實記錄層”已經(jīng)形成了相對完整、實時、顆?；娘L(fēng)險數(shù)據(jù)庫；而與保險業(yè)務(wù)相關(guān)聯(lián)的其他行業(yè)（汽車、醫(yī)療、養(yǎng)老、農(nóng)業(yè)等）的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程普遍滯后于保險業(yè)，因此保險機(jī)構(gòu)軟件中“事實記錄層”的數(shù)據(jù)恰好是對這些關(guān)聯(lián)行業(yè)極具價值而又較為缺乏的“約束層”管理規(guī)則。隨著保險機(jī)構(gòu)不斷提升經(jīng)營管理質(zhì)量，保險核心系統(tǒng)也隨著管理重點螺旋升級，從而形成一套可復(fù)用的知識與技術(shù)范式。當(dāng)保險領(lǐng)域率先完成AI化改造、做好自身的知識管理后，這套成熟的范式可整體平移：把保險公司自身記錄層的數(shù)據(jù)與算法封裝成相關(guān)聯(lián)行業(yè)的約束層能力，反向輸出給信息化投入更低的相關(guān)聯(lián)行業(yè)，實現(xiàn)降維打擊——保險公司及以其技術(shù)伙伴以代建系統(tǒng)、輸出工具等方式，把在風(fēng)險管理、精算、理賠等保險業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中積累的能力嵌入客戶產(chǎn)業(yè)鏈。對保險機(jī)構(gòu)而言既能拓展保險客群，也能更好地提升在對應(yīng)場景的產(chǎn)品創(chuàng)新與風(fēng)險控制能力，完成從技術(shù)應(yīng)用到行業(yè)賦能的閉環(huán)。
五、未來之路：持續(xù)迭代與共同成長
人工智能正以前所未有的深度和廣度融入各行各業(yè)，保險業(yè)的變革已經(jīng)拉開序幕。AI應(yīng)用伴隨著持續(xù)演化的管理升級，以實現(xiàn)整體管理一致性與效率的提升，其推進(jìn)過程是持續(xù)的、螺旋式的，在局部層面甚至是頻繁迭代的。小模型的應(yīng)用，正是真正實現(xiàn)保險行業(yè)數(shù)智化管理范式的關(guān)鍵。當(dāng)基礎(chǔ)的憑證管理、閉環(huán)追溯都通過技術(shù)手段得以實現(xiàn)后，保險公司才能真正地走向數(shù)智化管理。
技術(shù)永遠(yuǎn)是服務(wù)于業(yè)務(wù)價值的工具，必須深刻理解客戶的業(yè)務(wù)痛點和真實需求，才能真正用AI創(chuàng)造價值。引用YC（YCombinator）對AI的理解：“首先要理解業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)和市場競爭，再談AI輔助”。在激烈的市場競爭中，單純依靠壓縮銷售費用進(jìn)行價格戰(zhàn)是不可持續(xù)的。未來保險公司的核心競爭力在于提供差異化的產(chǎn)品與服務(wù)。借助小模型等AI工具，保險公司可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點和客群需求，深度定制差異化的管理模式、服務(wù)流程和產(chǎn)品形態(tài)，最終為客戶創(chuàng)造更大的價值，擺脫低層次競爭。
小模型以其低成本、高精度、強(qiáng)安全的特性，為這場變革提供了切實可行的技術(shù)路徑。它需要企業(yè)、ISV、平臺廠商等生態(tài)各方，秉持開放合作的精神，共同探索與實踐。它更需要行業(yè)內(nèi)的每一位從業(yè)者，從工程師到管理者，都主動升級認(rèn)知，快速學(xué)習(xí)，擁抱變化。這不僅是對技術(shù)的深刻洞察，更是對行業(yè)未來發(fā)展方向的戰(zhàn)略引領(lǐng)。
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