党员纪律处分 换届选举 党务公开 机关党员大会 题库管理 积分管理 主题党日 组织生活会 谈心谈话 民主评议 临时会议 资源中心 示范创建 支部风采 联建共建 指数分析 特色功能 丰富的激励机制、大数据中心、红黄蓝预警、党员五维画像、应用单位品牌特色等定制 2 平台功能 管理员操作面板示例  分级分权管理权限：平台可以设置多级 管理权限，便于层级管理。超级管理员 导文件、流程图、范文、常见问答。 工作指引 党组织生活管理 平台功能 工作流程指引 党务工作问答 会议流程  党组织可以举办家庭、敬老、爱幼、环保、公益等活 动，充分发挥党建引领社区共治参与社会公益。  通过图文丰富的展示党员的志愿活动，并且提供志愿 活动发布、报名、心得等全流程管理。  通过图文展示困难党员和老党员的走访慰问记录，体 现党的温暖。  通过党员随手发布图片、音频等，打造党员生活圈， 学而致用：每个课时学习完成都有匹配课时内 容的考试，时刻了解党员学习成果。  寓益于学：信息展示、交流互动，帮助党员收 获更高价值，多维度的排行榜机制，促进创新 争优。 平台功能 党校及教育学习  权威、专业、丰富、生动的教育资源  支持课程定制和学习，满足专项培训需求  定制任务式学习与自由选修相结合，因材施教  支持栏目、标签定制，满足个性需求  提倡学习过程中互动，激发学习热情 学考评一体化管理

月 ACTA AUTOMATICA SINICA January, 2025 数更新或微调的情况下, 仅通过文本交互来指定任 务和少样本示例就能很好地完成各类任务. 在此之 后, 具有优秀泛化能力与丰富常识的基础模型在计 算机视觉、自然语言处理等领域都展现出令人瞩目 的效果. GPT-4[5]、LLaMA[6]、LLaMA2[7]、Gemini[8]、 Gemini1.5[9] 等大语言模型能与人类进行流畅的对 模型用来自互联网的大量文本、图片数据进行预训 练, 往往包含各种主题与应用场景, 能学习到丰富 的表示与知识, 具有解决各类任务的潜能, 其作为 具身智能的“大脑”能显著弥补机器人领域训练数据 少且专门化的缺点, 为系统提供强大的感知、理解、 决策和行动的能力. 此外, 基础模型的零样本能力 使得系统无需调整即能适应各种未见过的任务, 基 础模型训练数据的丰富模态也可以满足具身智能对 各类传感器信息的处理需求. 无论是视觉信息、听 级这四个控制层级上为具身智能提供的规划; 第 3 节对各类实现大模型结合具身智能的系统架构进行 分类与介绍; 第 4 节从模拟器、模仿学习和视频学 习等方面介绍具身智能训练的数据来源, 探讨大模 型如何为机器人训练带来丰富的数据; 最后在第 5 节对全文进行总结并提出研究方向. 1 感知与理解 在与环境的交互中, 具身智能通过摄像头、麦 克风等传感器接受原始数据, 并解析数据信息, 形 成对环境的认知.

团队成员的选拔严格遵循行业标准与项目需求，确保每位成员 都具备相关领域至少 3 年以上的工作经验。技术研发组成员均拥有 计算机科学或相关专业的硕士及以上学位，其中 60%曾参与过类似 规模的人工智能项目开发。产品设计组成员具备丰富的互联网产品 设计经验，曾主导多项获得市场认可的产品设计。 为确保团队协作效率，采用 Scrum 敏捷开发模式，每两周为 一个迭代周期。团队设置有明确的职责分工和绩效考核体系，具体 如下： 类方法也为后续的迭代开发和功能扩展提供了明确的方向。 3. 技术选型 在技术选型部分，我们需要综合考虑系统性能、开发效率、可 维护性以及未来的扩展性。首先，选择编程语言时，Python 由于 其丰富的生态系统和高效的科学计算库（如 NumPy、Pandas、Scikit-learn）成为首选。对于需要高性能计算 的部分，可以考虑使用 C++或 Rust 进行优化。在框架选择 上，TensorFlow 智能体的开发过程中，选择合适的开发语言至关 重要。开发语言的选择直接影响项目的开发效率、维护成本以及最 终的运行性能。首先，考虑到智能体通常需要处理大量的数据和复 杂的逻辑，Python 因其丰富的库生态系统（如 TensorFlow、PyTorch 等）和易于上手的特性，成为机器学习领 域的首选语言。Python 不仅支持快速原型开发，还能够通过 Cython 等工具进行性能优化，满足高效计算的需求。

提升算网综合供 给能力，一是稳步推动优化算力布局，实现算力中心“单点提质”； 二是着力强化技术协同创新，促进算力产业“串珠成链”；三是适度 超前建设网络设施，加快网络升级“连算成网”；四是持续丰富算力 应用场景，引导模式创新“全面赋能”。 然而，在算力产业高速发展过程中，也暴露出一系列亟待解决 的问题。一是跨区域资源协同机制亟待进一步完善。目前，我国跨 综合算力指数 3 区域算力 古算力发展成效显著，算力分指数分别提升 6 名、8 名。浙江数字经 济发达，算力需求旺盛，建成并投运多个智算中心项目，推动算力 规模持续扩大，算力业务收入多，规模与质效均衡发展。内蒙古土 地、风电等能源资源丰富，算力中心建设成本低，智算中心集群化 发展，规模快速增长，算力分指数提升。 北京算力分指数有所下降，一是政策引导算力需求向周边及西 部迁移；二是由于土地资源、电力能源紧张，大规模建设算力基础 我国存力规模 Top10 呈现以东部地区为主导，中西部地区存力 发展水平提升的态势。经济实力雄厚的省份在存力规模上拥有明显 优势。东部地区企业与人口密集，数据生成与存储需求庞大，数字 化应用场景丰富多元，这些因素共同推动存力规模持续提升。其中， 广东、河北的存储总体容量处于全国领先地位，均达到 166 EB，能 够满足海量数据的存储需求。江苏、北京、上海的存储总体容量也 较为可观，均超过了

联网服务领域，国内云 服务商具有丰富的融合开发和运营经验，可以通过国际合作与交流，输出到全球市场。另一 方面也体现在丰富的技术融合经验，即基于自身的互联网创新业务推动云计算服务能力的发 展和进步，例如综合运用云网络、分布式云架构、负载均衡、CDN等技术，保障全球用户获 得流畅的访问体验。 �� 跨境电商形成市场综合服务优势：一些国内大型云服务商具备丰富的跨境电商业务运营经 验，可以整 网络、内存及计算资源的精细化隔离与保障，确保了项目租户间的资源隔离，互不干扰。首先通 过英特尔 ® 资源调配技术 ( 英特尔 ® RDT, Intel Resource Direct Technology) 的能力，提供 了包含丰富组件的框架，可以跟踪和控制平台上同时运行的多个应用程序、容器或 VM 使用的 缓存和内存带宽，确保复杂环境中关键业务负载的性能。英特尔还提供了基于硬件的动态内存 带宽控制技术（HWDRC），相对于静态的内存带宽分配，HWDRC QAT 硬件加速：英特尔 ® 数据保护与压缩加速技术（英特尔 ® QAT）专用加速引擎提供了带外 的独立于 CPU 核心的额外压缩 / 解压算力和加解密算力，有效卸载 CPU 负载。QAT 支持丰富 的压缩算法，既支持传统的 deflate 系列压缩算法，包括 zlib，gzip 等格式，也支持压缩速度极 快的 LZ�，以及速度和压缩率比较均衡的 ZSTD 等新型的压缩算法，能满足客户大多数的算法

模式，为大模型的训练与优 化提供丰富的数据资源。 以AlphaGeometry项目为例，该项目通过生成高达一亿个精准合成的数据点，为解决 复杂几何问题提供了强大的数据支撑，展现了合成数据在特定领域应用的巨大潜力。 DeepSeekMath项目则充分利用深度学习技术的优势，创造性地生成了包含多种难度级 别与问题类型的复杂数学题目及其解答。这一举措不仅丰富了合成数据的维度，还显著提 升了模 MINT-1T⸺一 个规模空前的万亿级交织多模态开源数据集。MINT-1T不仅包含了万亿级别的文本token 与三十亿张图像，还实现了HTML、PDF、ArXiv等多种来源数据的综合集成，极大地丰富了 数据的广度与多样性，为开源多模态大模型的突破性发展注入了新活力。 今年9月，由商汤科技携手清华大学、上海AI实验室、哈尔滨工业大学、香港中文大学、 复旦大学及南京大学等多家科研机构共同推出 庞大数据量，相较于先前的MMC4、OBELICS等数据集实现了超过15倍的增长。更为重要 的是，OmniCorpus在数据质量上同样出色，它不仅覆盖了广泛的英语及非英语网站，还 纳入了视频平台的内容，确保了数据内容的全面性与丰富性。此外，OmniCorpus还具备 高度的灵活性，能够轻松转换为纯文本语料库或图像文本对的形式，以满足不同领域研究 与应用的多元化需求。 1.1.2 算力：单芯片算力达新高，国产化初具规模

便迅速实现数字化转型。简化的操作流程和灵活的定价模式是 吸引这部分客户的关键。  教育和研究机构 高校和研究机构在教学、科研及知识创新过程中也表现出对 AI 技术的强烈需求。这些机构需要强大的计算能力和丰富的 模型库，以支持不同研究课题和学生学习的需要，同时希望通 过开源或优价模式降低使用成本。  政府和公共部门 政府机构在提高公共服务效率、进行数据分析和决策支持等方 面越发依赖 AI 技术。它们需要安全性高、符合合规性的解决 灵活的定价方案、用户友好 性 教育和研究机构 高性能计算、模型库 成本控制、技术创新 政府和公共部门 数据安全、合规性 安全解决方案、透明性 针对这些市场需求，我们的 SaaS 平台需要设计丰富的功能模 块、灵活的管理后台以及强大的支持服务，以适应不同客户的使用 场景。此外，不同市场所采用的营销策略也需相应调整，以便更好 地覆盖潜在客户。 综合考虑目标市场的特性和需求，我们的市场定位应切合客户 的 具体需求和痛点。这也为大模型 SaaS 平台的产品设计和功能开发 提供了重要的依据。 其次，按照企业规模进行细分，我们可以将市场分为大型企 业、中小型企业和初创公司。大型企业一般具有更为丰富的数据资 源和资金支持，可能倾向于定制化的解决方案；而中小型企业可能 更关注成本效益，希望通过通用型产品来提高效率。初创公司则可 能寻求灵活性和创新性，以适应快速变化的市场。 再次，按照技术应用的不同，市场可以细分为：

速、准确的建模。 首先，该技术涉及到数据的采集，主要采用激光雷达 （LiDAR）、高清摄像机与无人机等设备进行数据收集。激光雷达 可以通过发射激光获取目标物体表面的三维坐标数据，而高清摄像 机则提供丰富的光学信息，二者相辅相成，提高了建模的准确性和 完整性。无人机的使用则有助于在短时间内覆盖大片区域，特别适 合于复杂地形和人力难以到达的地区。 在数据处理阶段，进行数据预处理是确保建模精度的关键步 不同设备（如无人机、激光扫描仪等）的数据，以确保数据处 理的灵活性。  用户友好性：软件界面应简洁明了，并具备丰富的教学资源， 以降低使用门槛，加快学习速度。  功能完备性：软件应该具备强大的数据处理、分析及可视化能 力，支持点云到三维模型的高效转换，并提供丰富的编辑和修 复工具。  成本效益：在预算有限的情况下，选择性价比高的软件工具， 以保证在可控的成本下，提高项目的整体效率与收益。 三维建模 软件 简化建模、快速渲染 用户友好，适合快速概念模型 ArcGIS GIS 软件 空间数据处理、地理分析 强大的空间分析能力 Unity VR/AR 工 具 创建虚拟环境与交互体验 丰富的开发资源，支持多平台发 布 以上综述的建模软件与工具，将为铁路沿线实景三维建模项目 提供坚实的技术支撑，确保在快速变化的环境中，仍能保持高效的 工作流与精确的成果。 2.2 人工智能算法应用

学习场景化 工具，交互式代码开发工具，专业的通用任务调度工具 分布式稳定训练：支持多机多卡大规模训练，故障自动重启续训 镜像制作：基于 jupyter 的高效自定义镜像制作工具 训练指标监控：丰富的指标监控及告警，覆盖网络及 GPU 算力 内置训练加速：全新升级 Angel 训练框架加速能力，性能提升 30% 精调数据配比训练： 内置 100+ 任务类型精调配比数据 AI 框架 u Pyspark 大模型，打造的解析引擎，突破图文混排版面分析、 复杂表格识别等文档解析技术瓶颈，支持超过 20 类文档类型。 业界首个支持 200MB 以上超大文档 vs. 业内普遍 100MB 内 丰富的文档类型，超过 26 类 vs. 业内普遍 10 类以内 支持图文混排（多列排版）版面分析 、图文表 / 公式 / 页眉等元素识别 识别精度高、图片元素不丢失 大模型知识引擎 : 强大

知识获取 在基于大语言模型技术的知识获取中，应急知 识内化于模型的海量参数中，能够处理传统知识管 理模式下无法处理的默会知识，获取这类应急管理 实践中极其宝贵的经验知识、技能知识、部门知识 等，能极大丰富应急管理系统的知识体系，从而加 强系统应对复杂灾难情境的能力。同时，知识的内 化依赖于模型的自监督学习机制通过对海量数据训 练完成，相较于结构化的知识被动获取，大模型对 应急知识的获取不再是信息搜索，而更接近于学习 于大语言模型的多模态数据处理技术，实现文本、 图像、视频等多模态数据的融合处理，分析和挖掘 数据间的潜在关联，识别出围绕各类风险的因果、 时空序列、逻辑等不同关系模式。随着应急大模型 中风险知识结构和内容的不断丰富和深入，感知系 统能够提供准确、及时的突发事件及其风险情境理 解，实现对风险的全面感知和实时监控。 思维系统：思维系统是应急大脑的决策引擎，能 够进行深层的需求理解和复杂的逻辑推理，特别是面 对时效 知识层面的交流，包括应急管理相关部门、研究机 构、企业和公众等各方用户不仅仅是知识的使用者， 更是知识的共同生产者。在人机交互的推动下，应 急知识库是一个开放、共创的知识系统，各方的知 识和经验将汇聚到应急大脑中，共同丰富和完善应 急知识体系，实现应急知识的协同创新。 大语言模型应急大脑是一个集成知识管理、感 知、思维、人机通信的智能系统，具有如下特点：1） 协同创新，在知识共创和协同演进的模式下，极大地 提高应急管理知识体系的活力和创新能力；2）全域感