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文章核心观点 - 中国平安首席科学家肖京介绍公司科技布局并回应AI热点话题，认为AI应用将带来变革和风险，强调核心技术研发重要性，指出AI适合在中国发展，还阐述了AI与产业融合顺序及平安应用方向和应对风险措施 [1][2][6] AI应用发展阶段 - 第一阶段（ChatGPT推出前）：人工智能是“人工 + 智能”，需人工示范所有可能，训练成本高、覆盖范围有限、交流机械生硬 [4] - 第二阶段（ChatGPT推出后）：AI具备一定自我学习能力，通过预训练大模型技术学习，拟人化程度较高，但缺乏思考能力、可解释性差 [4] - 第三阶段（强思考模型推出后）：AI能自我学习、强思考、发散思维、举一反三，可终身学习、持续成长，可解释性和可控性增强，拟人化程度更高，在专业领域接近或超人类专家水平 [4][5] 核心技术研发 - 市场竞争“胜负手”在于核心技术水平，中国应保障核心技术研发的创新环境和土壤生态，以赶上并超过海外最高水平AI能力 [2][6] - 中国在AI大模型领域与海外各有优劣，算力、芯片等方面有差距但在缩小，数据资源、政策环境等是优势，AI研发应用适合在中国发展壮大 [6][7][9] AI与产业融合 - 本身数字化基础好、产业规模大、利润率高的产业，如金融、医疗、教育等，更容易借助AI实现商业价值 [10] - 以DeepSeek为代表的AI技术将加速金融业业务流程、服务模式、产业生态的颠覆，有科技能力的金融机构可基于开源模型增强垂域模型，推动产业升级 [10] 中国平安AI应用 - 平安大模型平台有三层构架，引入的DeepSeek是底层通用模型选项之一，经测试评估，部分场景替换为DeepSeek，部分场景保留自有模型，部分场景仍在评估 [10][11] - 未来平安将聚焦垂域模型做深做强、打造工具平台、与业务部门深度融合三方面 [11] AI应用风险及应对 - 风险包括AI本身的数据安全等风险、投入产出比风险、社会风险、行业马太效应风险 [12][13][14] - 前两类风险可通过技术和管理提升解决，后两类需国家和行业共同努力 [14] - 平安十多年前建成集团大数据平台，建立数据管理和安全制度，研发蜂巢隐私计算平台，系统本地化、私有化部署，降低数据泄露风险 [14]