2025科技趋势雷达

引 言 《2025科技趋势雷达》是由慕尼黑再保险集团与其旗下直保公司安顾集团共同发起的项目，梳理与保险行业相关的技术发展趋势。这份报告从保险行业视角出发，为保险公司提供洞见，助力提升认知、激发讨论，并发现新的商业机会。 本报告结合了慕再及安顾集团多个部门的专业见解，以及Gartner®研究中具有可操作性的客观研究成果，全面展示了最新的技术趋势、它们的发展成熟程度以及对保险行业的相关性，帮助保险公司做出更明智的决策，推动业务增长。 目录 引言2前言4 新型工业67新型工业67作物智能70大规模新能源72商业机密保护74电动汽车76氢经济78仿人机器人80自动驾驶出行83气候韧性85 前 言 CEO寄语 深入理解新兴技术、准确掌握其应用场景与风险要素，并基于扎实的技术专业知识与理性判断为客户定制化保险解决方案，比以往任何时期都更加关键。这直接关系到企业能否在激烈的市场竞争中获得或保持领先优势。 科技早已不再是保险企业的辅助工具，而是驱动企业制胜的核心力量。《2025科技趋势雷达》最新版深度解析了重塑保险业态的关键技术趋势，涵盖AI智能体、空间智能、数字医疗等前沿领域。 新兴技术将彻底改变保险行业的运作模式与竞争格局，更将催生前所未有的风险形态。这种变革犹如双刃剑：既带来效率跃升与创新机遇，也伴随着新的风险，以及如何分配责任的复杂挑战。 我们期望《科技趋势雷达》汇聚的专业知识能够协助客户把握新的商业发展机会，寻找提升运营效率的最优路径，并最终为所有利益相关方创造更大的价值。 历史上，技术的这种双重特性⸺带来创新机遇的同时也带来潜在风险⸺始终是保险解决方案创新的催化剂。例如电动汽车延保保险、网络安全专项保障、人工智能性能责任险等。 诚挚邀请您深入研读《2025科技趋势雷达》，与我们共同开启这一探索之旅。 Sincerely yours, 魏宁慕尼黑再保险集团董事会主席 →数据与人工智能数据与人工智能→人类大健康→互联体验→网络与加密技术→新型工业 1数据与人工智能 数据与人工智能 趋势演变及其对价值链的影响 ਈ޴Њыٗ݇ރ 数据、人工智能与保险业的未来：把握技术与专业知识的融合契机 人工智能领域的技术更新换代日新月异，在基础设施建设、基础模型研发、AI系统搭建以及AI相关投资等方面，重大突破接连不断。这些技术进展正对保险行业的发展产生直接影响。例如，客户搜索保险产品和服务的方式，将被基于AI的解决方案彻底改变。这意味着，仅依靠传统的搜索引擎优化（Search EngineOptimization）策略，已远远无法满足市场需求。 生成式人工智能（Generative AI）正在从根本上革新我们对保险经纪人、评估员以及被保险人提交文件的分类与数据提取处理方式。正如吴恩达（Andrew Ng）在2024年所预测的，这项技术已发展到AI系统具备初步推理和记忆能力的阶段，使得保险公司能够将其应用于更复杂的业务任务，如核保分流和理赔分流。同时，它也推动了法律科技领域的发展，帮助各行业的律师和法律团队更高效地创建和审查法律文件。 预计到2025年，关于AI智能体（AI Agents）的市场热潮将逐渐回归理性。届时，保险公司会意识到，他们需要先明确区分简单的自动化处理、AI流程管理（AI workflows）以及真正具备自主决策能力的AI智能体。当前基于语言的大语言模型（LLMs）、多模态模型（LMMs）以及AI智能体，仍无法理解诸如三维空间（3D）、重力等物理概念。因此，我们将“空间智能（Spatial Intelligence）”纳入技术趋势雷达体系，以观察这项技术的发展演变轨迹。面对媒体、家庭和职场环境中对AI技术的高度关注，我们再次强调，有效实施并持续监管AI治理（AI Governance）至关重要。 我们将这一趋势领域命名为“数据与人工智能（Data and AI）”，以此突出以下三个关键要点：其一，没有坚实的数据基础，无论是保险定价还是AI解决方案，都无法真正建立和发展起来；其二，缺乏用于评估的数据支撑，AI方案的效果与可靠性也无法得到充分验证；其三，最为关键的是，如果合作伙伴之间能够直接交换数字化数据，就不一定需要AI进行“中间处理”⸺这也让“保险API标准化”这一趋势重新成为行业关注的焦点。 数据与人工智能 空间智能(Spatial Intelligence) 机遇 ﹘通过使用先进的地理空间数据分析技术，提高评风险评估能力﹘利用实时的地理空间数据，提前预测和管理可能发生的灾害﹘针对特定地区的社区和企业，设计更符合他们需求的保险产品 地理空间数据的重要性 概述 在技术的推动下，保险行业正经历风险评估和风险管理方面的重大变革。空间智能，即理解和解读不同实体之间空间关系的能力，正成为一项关键技术趋势。地理空间分析、卫星图像和人工智能（AI）的进步推动了这一趋势的发展。随着自然灾害变得更加频繁和严重，保险公司将采用创新解决方案，以更清晰地了解特定财产相关的风险。 人工智能的技术发展已从传统的语音和文本处理范畴，延伸至图像和视频的理解与生成领域。当前，这项技术正迈向新的发展阶段⸺构建空间智能（Spatial Intelligence），即赋予AI系统对三维空间和环境的理解与导航能力。 该领域的技术前沿正聚焦于“大型世界模型”的研发。这类模型旨在使AI系统能够以3D方式感知真实世界，并融入重力等物理法则的约束条件。然而，这种模型能否以及何时能够成为空间计算的技术基石，目前仍存在较大的不确定性。 人工智能研究领域的顶尖专家，如斯坦福大学首位红杉教授、著名ImageNet数据集的创建者李飞飞，强调了空间智能在使AI系统能够处理视觉数据、做出预测并在现实环境中依据这些预测采取行动方面的重要性。李教授强调，空间智能对于机器与人类及环境进行有意义的互动至关重要。她的研究工作专注于开发能够理解三维空间的AI模型，弥合视觉感知与物理交互之间的差距。李教授断言，空间智能将在医疗保健、机器人技术和城市规划等各个领域开辟新的应用场景。 对于保险行业而言，空间智能技术能够实现对空间关系的可视化呈现与深度理解，还有助于构建更加精准的保险定价模型和风险评估体系。随着自然灾害等灾难性事件发生频率的上升，融合空间智能技术为保险公司提供了更高效的风险管理工具与运营手段。从长远来看，这将有助于提升客户满意度，并降低保险赔付的损失率。 德克萨斯A&M大学的研究人员也探讨了AI空间推理能力的潜力，仍需改进算法以提高机器对复杂三维变换的理解。他们的研究结果表明，尽管当前的AI模型在视觉学习任务中表现出了潜力，但与人类相比，在更高层次的空间推理任务上仍存在困难。 近年来，保险行业在运用人工智能（AI）与自然语言处理（NLP）、大语言模型（LLM）和多模态模型等前沿技术方面取得了显著进展。与此同时，航空影像和无人机技术的突破也大幅提升了数据采集与分析能力。 结论 空间智能有望通过提升风险评估能力、简化核保流程以及提高理赔管理效率，对保险行业产生深远影响。通过将专家研究成果中关于人工智能对空间关系认知的最新进展，与业内其他专家的观点相结合，保险公司能够更有效地应对气候变化和灾难性事件带来的挑战。 尽管已取得这些成就，但要实现真正的空间智能仍面临挑战⸺构建全面整合并理解物理环境复杂性的"世界模型"。这种模型需要完整诠释空间关系、重力作用及动态交互等要素，目前仍处于研发阶段。虽然我们在多个技术领域已取得长足进步，但要打造能够精准模拟和预测现实场景的复杂世界模型，仍是极具挑战性的宏伟目标。行业评估风险的模式正在发生根本性转变：从过去依赖历史数据和宽泛地理分区，转向构建融合实时地理空间数据的精密模型。卫星、无人机和实时数据集等技术正在为保险公司提供前所未有的风险洞察能力。近期技术突破使保险公司能够快速整合多维数据集，例如将雷达卫星影像与无人机采集的视觉数据相结合，并通过创建数字孪生体，使财产评估的效率较传统方式实现指数级提升。 然而，我们必须认识到，在人类认知和机器学习两个层面，我们对空间关系的理解都还处于初级阶段。真正的空间智能⸺即机器能够像人类一样全面理解复杂环境⸺仍是未来研究和开发的目标。随着时间的推移，我们正朝着这一目标迈进，而提升对空间智能的理解，将成为解锁新机遇的关键，这不仅限于保险领域，还包括所有需要基于精准空间解读进行有效决策的领域。 空间智能在保险行业的应用前景 空间智能在保险领域展现出光明的发展前景，但同时也需清醒认识到，我们仍处于探索空间关系（包括重力作用、动态交互及三维建模）的初级阶段。随着气候变化持续重塑风险格局，掌握先进分析工具的保险公司将率先开发出有效的风险保障解决方案。随着对应对新兴风险的创新产品需求的增长（根据风险建模预测），全球保险市场预计在未来十年将迎来显著扩张。 与此同时，消费者对个性化服务和主动风险管理解决方案的需求日益增长，具备地理空间智能优势的保险公司将更易满足这些期待。李飞飞教授在人工智能领域的研究强调：通过高级算法将视觉数据转化为三维环境认知，是机器理解物理空间的关键。这一技术方向与保险行业提升风险评估能力的需求高度契合。通过地理空间数据与人工智能的深度融合，保险公司可获得前所未有的区位风险洞察力。将地理空间智能深度嵌入日常运营，将使保险机构在应对气候变化带来的复杂挑战时更具战略定力和执行精度。 数据与人工智能 通用人工智能(Artificial General Intelligence) 机遇 通用人工智能的定义 概述 目前，通用人工智能（AGI）还没有一个统一的定义，但通常认为它是指一种能在大多数领域表现出类似人类的能力的人工智能系统。虽然我们还不知道是否或者何时能够实现AGI，但近年来人工智能的发展速度超出了预期，而且大家普遍相信这种快速发展的势头还会持续一段时间。 在谈论人工智能（AI）的时候，越来越多的人开始问这样一个问题：我们什么时候才能实现通用人工智能？其实，目前还没有一个明确的AGI定义。因此，我们可以把它看作是人工智能发展过程中的一个重要阶段或目标。人工智能的发展最早是从一些简单的规则系统和统计方法开始的，后来逐渐发展为今天我们熟知的机器学习技术。 在真正实现AGI之前，专家认为我们会经历五个不同的发展阶段。每一个阶段都会带来新的技术和应用可能。通过这些阶段划分，我们可以更好地了解当前走到哪一步，进展有多快，也能更有准备地面对未来可能出现的机会和挑战。 再往后，出现了所谓的窄域人工智能（narrow AI systems），也就是那些在某一个特定任务上能做到和人类一样好甚至更好的系统，比如下围棋、识别图像等。但这些系统只能做它们被训练的任务，在其他方面就无能为力了。而通用人工智能（AGI）的目标是让机器具备在多个不同领域中都能像人类一样思考、学习和解决问题的能力。也就是说，它不只是会下棋或者识别人脸，还能处理各种复杂任务，比如写文章、设计建筑、甚至进行科学研究。再远一点，人们还设想了一种“超级人工智能”（ASI），那时候AI在几乎所有方面都比人类强大得多。 为了更好地理解AGI，最近几年有些机构提出了新的定义方式。有的强调AI能完成的任务种类有多广（比如OpenAI的观点），有的则更关注它在每个任务中的表现有多强（比如谷歌的看法）。在这里，我们更倾向于采用OpenAI提出的这种更容易理解的定义方式。最后值得一提的是，当前关于人工智能的讨论，正从简单地比较人类和AI谁强谁弱，转向更细致的多方面对比。这种新的分析方式，通常被称为“锯齿状前沿”（jagged frontier）。 新出现的风险 通往AGI的路径 随着人工智能技术不断进步，AI系统变得越来越先进，这导致我们很难确保AI的每一次输出和行为都符合我们的期望和价值观。这个难题被称为对齐问题（alignment problem）。当用户给AI的指令不够明确时，AI可能会根据自己的理解去做事，结果可能与用户的本意大相径庭。这种风险在更高级别的AI系统