海康威视获得发明专利授权：“一种图像数据处理方法及图像数据处理设备”

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2025月05月03日

证券之星消息，根据天眼查APP数据显示海康威视（002415）新获得一项发明专利授权，专利名为“一种图像数据处理方法及图像数据处理设备”，专利申请号为CN202411975438.1，授权日为2025年5月2日。

海康威视获得发明专利授权：“一种图像数据处理方法及图像数据处理设备”
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专利摘要：本申请实施例提供了一种图像数据处理方法及图像数据处理设备，涉及数据处理技术领域，该方法应用于图像数据处理设备，包括：获取对目标码流进行解码处理所得到的各帧的解码数据；执行辅助编码处理；其中，辅助编码处理为：通过调用目标编码器模块，以按照参考码流格式对各帧的解码数据进行编码得到参考码流的处理；任一帧被编码为参考码流格式时所利用的编码模式信息，与该帧被编码为目的码流格式时所利用的编码模式信息相同；确定各帧对应的第一编码模式信息，得到各帧的参考编码模式信息；根据所获取的参考编码模式信息，对各帧的解码数据进行编码，得到各帧编码后的、目的码流格式的图像数据。通过本方案可以提高码流的编码过程的效率。

海康威视获得发明专利授权：“一种图像数据处理方法及图像数据处理设备”
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今年以来海康威视新获得专利授权347个，较去年同期减少了16.18%。结合公司2024年年报财务数据，2024年公司在研发方面投入了118.64亿元，同比增4.13%。

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数据来源：天眼查APP

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“现象级”产品多地开花 惠民保需走好普惠性与商业性“平衡木”

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　　城市定制型商业补充医疗保险（简称“惠民保”）再出爆款。日前，上海2024年版惠民保产品“沪惠保”投保窗口正式开启，上线2小时参保人数便突破百万，较去年同期提前6小时。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 　　中国证券报记者注意到，自2020年以来，惠民保在全国如雨后春笋般出现，其大多由政府指导、商业保险公司承保，因“政府背书、低门槛、低保费、高保额”等特点，一跃成为保险业顶流。经过多年运行，定价普惠的惠民保并未出现大面积亏损，并且获得了来自药企、医疗机构的更多关注，特药目录持续扩容。截至2023年，超过90%的惠民保产品包含特药责任，国内上市的肿瘤创新药是惠民保目录的核心药品。 　　在如火如荼发展之际，“网红”惠民保也持续面临着“死亡螺旋”的考验。在产品存续时间未定、较大程度依赖政府扶持等挑战犹在的背景下，实现可持续发展成为惠民保的一道必答题。当下，如何同时兼顾普惠性和商业性是惠民保面临的最大考验，在二者之间，惠民保需要走好“平衡木”，保障责任范围、参保率、赔付率、参保人获得感等都是其中的关键指标。 　　多地惠民保保障责任升级 　　4月23日，上海、厦门、东莞三地2024年版惠民保上线推广。其中，上海2024年版惠民保“沪惠保”上线首日表现火爆，投保窗口开启仅2小时参保人数便已突破百万，较去年同期提前6小时。 　　2024年版沪惠保的火爆一方面源自保障责任“扩优增”。据悉，2024年版沪惠保投保金额不变，但基础免赔额从2023年的16000元/年降低至2024年的12000元/年，连续两年或以上投保且无理赔的客户免赔额更低。同时，增加国内外特药种类，并新增健康权益，满足参保人日常轻症医疗等需求。 　　这些变化确实吸引了部分消费者。在上海某互联网企业工作的李女士说，“因为我配置了百万医疗保险，所以一直没购买沪惠保。但今年新增的指定药房自费购药9折优惠和线上优惠问诊让我决定投保，刚好方便平常小病在网上问问医生、买点药。” 　　“我去年住院医保结算后自费花了1万出头一点，没有够上1.6万的赔付线，今年本来不打算续保了。但今年的版本降低了免赔额，觉得这个保障还是有必要的，反正就一顿饭钱。”沪上另一位保险消费者罗先生表示。 　　另一方面，多家保险公司联合加大沪惠保推广力度。2024年版沪惠保依然采用共保体形式，由中国太保寿险首席承保，联合中国人寿、新华人寿、人保健康、平安健康保险、太平财险、建信人寿、交银人寿、工银安盛8家保险公司共同承保。一般而言，险企自身流量和销售能力可以为惠民保产品贡献更多的参保人群。2024年版沪惠保上线首日，记者发现，承保的多家险企相关工作人员均在朋友圈“吆喝”。“我们全公司员工都有指标要完成，不同人员之间指标不一样。像我的总指标是三位数，如果没完成，缺一单要扣几元，然后到一定数量会翻一倍。”沪惠保共同承保单位的某险企内部人士透露。 　　作为全国参保规模最大的惠民保产品，沪惠保近年来的“打法”一定程度上代表了行业趋势。据不完全统计，全国多地迭代上新的2024年版惠民保均对保障内容进行了升级，包括降低免赔额、扩容特药种类、提高保障额度、增加增值服务等，同时提供持续参保优待和无理赔优待，提高健康人群持续参保率。在运营方面，目前多地产品大部分采取共保承保模式，即多家保险公司组成共保体，该模式一方面可以汇聚多方力量，另一方面能够分散风险。 　　提升参保率成为主要难点 　　回顾惠民保发展之路，其先后经历了萌芽、探索、爆发及规范发展四个阶段。中国证券报记者获得的一份业内数据显示，截至2023年，我国共推出了243款惠民保产品，累计1.68亿人次参保，保费约190亿元。 　　从整体运营情况来看，虽然大多数惠民保产品仍在健康运营，但自2023年以来，不少惠民保产品开始逐步调整、优化，甚至退出。这也意味着，随着市场进入平稳推进期，惠民保正站在转型升级的“十字路口”，“死亡螺旋”的挑战也日渐显现。所谓“死亡螺旋”，是一种导致保险产品最终失败的循环过程，反映到惠民保运营产品上，一大典型结果就是赔不出钱。 　　赔不出钱的原因是保险资金池规模不足，参保率不够高。业内人士认为，惠民保若想可持续发展，参保人数需要足够多、资金池规模需要足够大，保持足够的参保率、续保率，尽可能覆盖更广泛的群体，才能形成风险分散机制。 　　相关数据显示，各地惠民保产品的参保率差异很大，部分地区的首年参保率在1%-15%之间，参保率低的地区甚至不足5%。除发达城市外，大多惠民保产品参保率有限。“在实践过程中，我们内部有不成文的共识，如果参保率不高于30%，很难说这是一个普惠的项目。”某深度参与多地惠民保产品的险企内部人士曾对记者表示。 　　对外经济贸易大学创新与风险管理研究中心副主任龙格持有相似...
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人保财险 ,人保有温度_行业分析：国产大模型数量已超200个 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径

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人保财险 ,人保有温度_行业分析：国产大模型数量已超200个 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径 2024年5月13日 来源：人民日报 央视新闻客户端 百度 405 20 据不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展。大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度，在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言，是一个重要发展机遇。我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 国产大模型数量已超200个 据不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展 当前，我国大模型进入发展加速期，在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下，我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，涌现出一批具有行业影响力的大模型应用，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径：一是打造跨行业通用化人工智能能力平台，即通用大模型，其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透;一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型，发挥其领域纵深优势，提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。 国务院发展研究中心原副主任刘世锦认为，我国超大规模市场优势与新技术应用的交互叠加，在数字经济等领域带来更多的发展机会;更多创新主体通过市场竞争的形式推动创新，为技术和工程化提供更多的应用场景。在国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广看来，我国的大模型发展要坚持应用导向，重视人工智能基础大模型与行业数据知识相结合，基于应用开发与市场需求，人工智能的研发应用不断深化。 据中研产业研究院分析： 大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度，在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言，是一个重要发展机遇。 大模型产业分析 据不完全统计，2023年，在大模型及应用相关领域，国内外共跑出30多家知名“独角兽”公司，它们的业务涉及基础大模型，以及AI绘画、文生视频、AI辅助编程、翻译等方向。 从地域分布来看，美国的大模型及应用相关领域的独角兽占比较多。在26家独角兽中，有17家都是诞生在美国，另外法国2家、德国2家、英国2家、以色列2家，加拿大1家。 据IT桔子数据，目前，中国人工智能领域的独角兽公司共有102家;其中2023年的新晋独角兽有10家。在这10家新诞生的独角兽公司中，AIGC及大模型相关有4家，占比近一半。它们分别是智谱AI、百川智能、零一万物、Minimax 名之梦。这四家公司呈现出了几个共同特点：明星创始团队、融资相对密集、金额巨大，且估值都超过10亿美元。 我们的报告包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。在未来的竞争中拥有正确的洞察力，就有可能在适当的时间和地点获得领先优势。 虽然，2023年中国的大模型及应用独角兽数量与美国相差很多，但并不输于欧洲国家。 中国大模型产业的崛起标志着人工智能领域的新篇章。在不断创新的推动下，它正快速融入各行各业，为商业世界带来了前所未有的机遇。展望未来，我们可以乐观地预见，中国大模型将继续引领创新浪潮。 值得注意的是，大模型也面临着一些挑战。首先，大模型的训练需要大量的计算资源和时间，这使得其训练成本非常高。其次，大模型在处理一些特定任务时可能存在过拟合的问题，即模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。此外，大模型的可解释性也是一个挑战，因为它们通常包含大量的参数和复杂的网络结构，很难解释其决策过程。 报告在总结中国AI大模型发展历程的基础上，结合新时期的各方面因素，对中国AI大模型的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实，图表丰富，既有深入的分析，又有直观的比较，为AI大模型企业在激烈的市场竞争中洞察先机，能准确及时的针对自身环境调整经营策略。 想要了解更多大模型行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11194 2929 3729 4529 5364 6229 推荐阅读 ...

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