【大河财立方 记者 徐兵】“一趟病看下来花了几千块，比我自己😘的医保卡开销还大。”9月27日，在郑州经开区的一家宠物医院内😀，90后上班族刘女士轻轻抚摸着刚完成手术的法斗犬，语气中满是😂感慨，“这会儿才真切觉得，给宠物买份保险真是太有必要了。” 🙄 随着宠物经济的蓬勃发展，宠物险正成为一个新的关注焦点。🔥据统计，在国内现有的89家财险公司中，已有33家布局宠物医疗😜险赛道，累计推出相关产品超过百款，目前仍在销售的约90款。保⭐险公司看中的是消费升级背景下的潜在蓝海，但宠主们的选择心态却😎并不一致。大河财立方记者走访郑州市场发现，需求升温与观望犹豫👏并存，宠物险正处于加速破圈的关键阶段。 年轻人撑起“半🌟壁江山” “以前买宠物险的人少，现在咨询的人越来越多，🎉尤其是90后、00后。”某头部宠物保险平台业务人员张宇告诉记😘者，今年以来，该平台的保单销售额同比增长超过70%。 😘在张宇看来，年轻人对待宠物的态度更接近“家人”，但宠物医疗费🎉用高企，也让他们的消费更趋理性。“一场手术动辄几千元，如果没😁有保险兜底，很容易让人望而却步。” 这种感受，在宠主群😎体中尤为普遍。在走访时，郑州郑东新区的一家宠物医院里，记者遇😂到一位正在走报销手续的程女士。她告诉记者：“养宠物不是一时兴🤔起，而是一种陪伴。以前大家觉得宠物险是‘鸡肋’，但现在，身边😁越来越多的朋友会把它当成日常支出的一部分。” 来自市场😅的统计也印证了这一趋势。艾媒咨询数据显示，2024年中国宠物🤗消费市场规模突破5000亿元，预计2026年将超8000亿元😉。消费端的扩容，直接带动了保险端的关注度提升。众安保险客户经🚀理李宇涵告诉大河财立方记者，他们后台的咨询量和投保率均出现了😂明显增长。“过去一天也就两三通关于宠物险的咨询电话，现在日均😎能达到十多通，且多数来自年轻宠主。” “其实年轻人愿意🌟尝试新鲜事物，不仅是爱宠，也是一种财务管理的方式。”河南一保🙌险公司财险部门负责人在接受大河财立方记者采访时分析称，宠物险😅在年轻人群体中走红，本质上是一种理性养宠的体现，他们愿意通过🥳保险分摊不确定的医疗风险，把情感与经济压力分开。 险企😡试点，宠主观望 然而，并不是所有人都对宠物险抱有同样的🌟热情。在记者走访中，多位保险公司人士提到，市场虽热，但投保率😉并不高。 平安财险郑州分公司相关人士介绍，去年公司在郑🤯州推出了一款针对犬猫的医疗险，年保费在300元～1000元之😉间，但整体投保率仍偏低。“客户有兴趣，但下单的不多，大家普遍🤗还是在观望。”他坦言，一方面是宠主不熟悉保险条款，另一方面则🥳担心理赔繁琐。 宠物医院端的反馈也有类似声音。在走访中😆，一家郑州宠物医院工作人员告诉记者，去年他们与某保险公司合作👍推出了“宠物门诊直赔”试点，但最终签约的宠主不足100人。“😴多数人还是习惯自掏腰包，觉得保险不划算，特别是健康的宠物，主😜人往往低估了未来风险。” 但一些成功理赔案例也在改变一⭐些人的看法。上述程女士回忆，去年她的猫咪因误食异物做了手术，🥳花费6000多元，保险公司赔付了4000多元，“那一刻觉得挺😍值的，关键是心里踏实”。她透露，这份保险是在某电商平台购买，🎉投保和报销都比较便捷。 展开全文 一监管部门人士😴在接受大河财立方记者采访时表示，河南市场仍处在培育阶段。“宠🙌物险的潜在市场很大，但短期内阻力不少。”他分析说，其一是诊疗🙌费用差异大，缺乏统一定价；其二是投保端信息不对称，存在虚报病❤️史等情况；其三是理赔复杂，容易引发纠纷。“所以当前市场表现出🤗冷热不均的状态。” 规范化与数字化之路还需多久 🎉采访中，不少业内人士提到两个关键词：标准化、数字化。 😜“如果有统一的诊疗定价标准，保险公司和消费者之间的摩擦会大大⭐减少。”上述宠物医院工作人员直言，宠物医疗目前存在收费弹性大😁、医院间差异明显的问题，这也成为保险公司最担心的风险之一。 ❤️ 一些保险公司已开始尝试与宠物医院直连，打通处方、病历、😊支付与理赔系统，实现线上直赔。张宇透露：“这种方式能减少客户💯的等待时间，也降低了保险公司的核赔成本。”业内也普遍认为，未😘来宠物险会走向类似健康险的路径，以数字化技术驱动，形成透明高😀效的服务链条。 上述监管部门人士告诉记者：“监管不会一😜刀切，而是希望企业在产品设计上更合规、理赔服务更透明，逐步摸🚀索出规范路径。”他透露，未来不排除出台统一的行业指引，从保障😂范围、费率厘定到信息披露全面加强管理。 记者查阅资料注👍意到，国外的经验也值得借鉴。英国宠物保险渗透率超过25%，瑞🤗典甚至达到40%以上，背后是透明的医疗费用和完善的监管体系。❤️有券商研报分析称，国内还在起步阶段，既没有全国统一价格标准，👍也缺乏成熟的监管制度。中国市场并非没有优势。庞大的宠物数量，👏加上移动支付、智能设备等技术条件，可能让中国走出不同于欧美的🤯道路。 “宠物险的未来一定是一个长期赛道，而不是短期噱😆头。”上述保险行业人士说，“要把握风口，也要看到隐忧。只有在🥳保障责任、服务体验和定价机制上不断优化，宠物险才能真正走得更🥳远。” 责编:王时丹 | 审校:李金雨 | 审核:李震😂 | 监审:古筝返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多