根据最新的公开信息（截至2026年1月），中科软在AI领域的研发进展非常迅速，已经从早期的“工具应用”阶段，全面升级为“垂直行业大模型+智能体（Agent）”的深度落地阶段。简单来说，他们不再只是简单地买现成的大模型来用，而是把自己几十年积累的行业知识（Know-how）变成了AI的“大脑”，专门解决保险、医疗、政务等领域的复杂难题。以下是中科软在AI研发上的几个核心突破点： 1. 核心战略：从“记录型软件”变为“约束型软件”这是中科软目前最核心的转变。以前的软件主要是用来记录数据（比如记个账、录个单），现在的研发重点是让AI具备“主动决策”能力。* 研发方向：他们正在大力研发“广义行业应用软件”，让AI不仅能处理数据，还能理解业务逻辑、预判风险。* 技术底座：构建了MaaS（模型即服务）平台，作为连接算力、数据和业务的“智能中枢”。 2. 关键技术路径：三大“杀手锏”在具体的技术研发上，中科软主要聚焦于以下三个方向，以此来保证AI的准确性和安全性：* “大模型+小模型”混合架构： * 不盲目跟风：中科软没有去卷通用大模型，而是采用“大模型基座+领域小模型微调”的策略。 * 优势：这样既能利用大模型的通用能力，又能通过自家的“小模型”保证在保险核保、医疗诊断等专业场景下的精准度和数据安全。* 智能体（Agent）闭环： * 自主干活：他们引入了类似Palantir的SDAF模型（感知-决策-执行-反馈），研发了能自主运行的智能体。 * 应用场景：比如在理赔环节，AI不再只是辅助人看单据，而是能自动完成从“发现问题”到“给出赔付建议”再到“反馈结果”的全流程。* “数据织料”与知识库： * 独家优势：中科软拥有海量的行业非结构化数据（如保单条款、病历、监管文件）。他们研发了专门的技术，把这些杂乱的数据提炼成AI能吃的“精饲料”（数据织料），这是他们护城河最深的地方。 3. 具体落地场景（已落地或试点）这些研发成果不是实验室里的摆设，很多已经在实际业务中跑起来了：行业 研发成果/应用案例 核心功能保险 (核心优势) 私域运营报价机器人 能通过自然语言对话，自动完成报价、出单、续保提醒。代理人智能展业助手 基于大模型，帮保险销售写话术、做方案、甚至模拟陪练。智能健康险理赔系统 自动化理算，大幅减少人工核赔的时间。医疗/公共卫生 肺结核智能识别系统 融合医学影像和病历文本，能自动预警传染病风险。免疫智能客服 7x24小时解答疫苗接种等咨询。政务/监管 药械化网络销售违规监测 利用AI模型监测网上的违规销售行为，这套方案入选了2025年的“AI 100应用标杆榜”。智慧执法办案平台 辅助公安或监管部门进行案件分析和决策。 4. 未来新方向：物理AI与出海* 物理AI：虽然中科软不造机器人，但他们正在研发如何让AI与物理世界交互。比如利用行业知识图谱，去封装和集成物理AI模型，应用到工业或城市管理中。* 国际化：虽然目前海外营收有所波动，但他们正在将这套AI解决方案推向国际市场，特别是针对海外的保险和政务场景。总结一下：中科软现在的AI研发非常务实。他们避开了与互联网巨头在通用大模型上的直接竞争，而是死磕“行业垂直应用”。对于投资者或用户来说，最值得关注的是他们“AI+保险”的落地速度，这是目前他们最强的业务基本盘。