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， 打破层级，分享心得，提高互动。 志愿者活动管理 参与对象 党员志愿者 + 群众志愿者 + 社会组织企 业 活动发起 党组织发起公益活动 活动预约 希望参加的党员、居民进行活动预约 活动开展 活动开展 / 拍照、视频记录 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 教育学习 平台功能  可通过网页、微信、 VR 眼镜、 AR 党建沙盘等多渠道观看和体验  虚拟展厅程序后续可拓展延伸，打造元宇宙党建展厅  不受空间影响，展陈内容更丰富，宣传、教育面更广  可设置多样化互动，展陈方式更多元  不受地理位置影响，观看更便捷 --VR 虚拟学习展厅 3 方案优势及价值  更专业实用的党务工作工具，并有标准化规范化的 党务工作指引，指导三会一课、谈心谈话、公益活

成这些任务可能更有效率，也更符合成本效益。 生产线机器人、手术机器人、 农业机器人、服务机器人 多 Agent 系统 每个 Agent 都是半自主运行的，但其设计目的是与其他 Agent 互动，形成一个动态的生态系统，从个体行为中产 生集体行为。对于这种 Agent 程序来说，协作是关键。 交通管理系统、用于能源管理 的智能电网、供应链与物流 资料来源：botpress，海通证券研究所 数字和图形格式的输入，以便为战略决策和行动提供信息。其次，认知功能（大脑）内 又包含了：a）角色定义：确定 Agent 在私募股权操作中的角色，使任务与投资策略和 客户目标保持一致。b）记忆：存储和检索过去的投资决策、市场行为和客户互动，促 进自适应学习和知情决策。c）知识：存储私募股权操作中关键的领域特定信息，如财务 分析、风险评估模型和监管框架。d）规划：根据当前市场状况、投资组合目标和监管 要求制定投资策略和运营计划。最后执 智能体提供了彻底改变零售业的库存管理的方案，通过整合先进的 机器学习和神经网络，它可以提供精确的需求预测和库存水平优化，有效地应对现代零 售业的挑战。在整个解决方案中包含了几个重要模块：1）聊天机器人和智能体：使用 大量的客户互动数据对这些智能体模型进行训练，确保智能体能够提供准确和有用的回 复，从而提高用户参与度和效率，开发能够理解和响应各种库存相关查询的人工智能模 型。2）动态数据可视化：结合了先进的图形工具，设计了动态数据可视化功能，用户

市场和大模型技术的发展趋势。 o 政府政策对人工智能行业的支持。 根据当前市场调研，预计未来几年大模型 SaaS 平台的增长将 主要集中在以下几个领域：  智能客服：利用大模型提供人性化的客户互动体验。  文档生成与处理：自动化处理大量文档，提升效率。  个性化推荐系统：利用数据分析为用户提供个性化产品推荐。 提供此类服务的 SaaS 平台可以结合行业特点，开发特定功 能，以满足 域。阿里巴巴的达摩院则聚焦在商业智能与电子商务的结合上，将 大模型赋能于其电商平台，提升用户体验与运营效率。字节跳动则 通过其强大的数据优势，发展出了一系列以内容推荐为核心的 AI 产品，旨在优化用户的在线互动体验。 在竞争分析中，关键的比较维度包括技术优势、市场份额、产 品功能、定价策略以及用户支持。以下是对于主要竞争者的比较： 竞争者 技术优势 市场份 额 产品功能 定价策 略 用户支持 API 文档生成：自动生成详细、易于理解的 API 文档，包括各 个接口的功能、请求参数、响应格式及示例代码，便于开发者 快速上手。文档将采用 Swagger/OpenAPI 格式，为用户提 供互动式的 API 测试环境。  监控与分析：实时监控 API 调用的性能和使用情况，通过仪表 盘展示关键指标，如请求次数、响应时间、错误率等，以帮助 用户优化他们的集成方案。  响应格式规范：统一所有

为了更具体地体现医疗场景的需求分析，可以列出以下几个关 键需求： 1. 数据智能整理与分析 2. 个性化诊疗方案制定 3. 医疗流程优化与效率提升 4. 医极资料的生成与更新 5. 医生-患者互动智能化 另外，AI 生成式大模型在临床辅助决策的需求上同样不容忽 视。在诊断过程中，医生会面临复杂、模糊的信息，AI 模型可以通 过分析海量的临床数据，提供决策支持，增强诊断的精确性。例 如，AI 如，AI 能够通过历史病例对比，辅助医生识别类似病例，预测疾病 发展趋势以及患者预后情况。 综上所述，医疗场景对 AI 生成式大模型的需求主要集中在数 据处理能力、个性化医疗、流程优化、互动智能等多个方面。这些 需求指向了 AI 技术在医疗场景中应用的广阔前景，为技术的落地 提供了坚实的基础。 根据市场调研数据，医疗行业对于 AI 技术的投入持续增长， 预计在未来的五年内，医疗 AI 市场规模将达到千亿元，年均增长 生成式大模型可 以用于持续教育，为医务人员提供个性化的学习材料和病例分析。 这种需求的表现包括：  个性化学习计划：根据医务人员的职业发展阶段和学习需求， 自动推荐合适的学习资源。  互动式学习环境：为医务人员提供虚拟病例讨论和模拟实操的 机会，提高技能水平。 最后，医务人员对于工作效率的追求，使得其对 AI 模型的便 捷性和友好性提出了更高的要求。医务人员期望能通过简单的接口

影响，确保项目的有效性与可持续性。 最后，针对生态环保意识的提升，多模态 AI 可以通过丰富的 交互内容吸引公众的关注与参与。结合虚拟现实（VR）与增强现实 （AR）技术，多模态 AI 能够开展互动性和沉浸式的环保教育活 动，增强公众对生态环保重要性的理解与认同。 通过上述应用，多模态 AI 在生态环保中展现出了其独特的价 值，未来随着技术的不断进步和完善，将进一步推动生态环保工作 的智能化与高效化。 用。通过开发手机应用程序，让公众参与水资源状况报告，收集用 户的反馈和建议。这些非结构化数据结合其他监测数据，可以丰富 AI 模型的训练数据，进一步提升系统的智能水平，促进政府与公众 之间的互动与沟通。 具体的实施方案可以包括以下几个方面：  在重要水域和水源地布置传感器，收集水质和水量数据。  结合天气预报、土壤湿度等气候数据，以及供水和用水的历史 数据，构建多模态 AI 数据分析与解读：培训用户如何解读系统输出的分析结果，了 解数据背后的意义，并做出相应的生态环保决策。 在实施过程中，建议采取多种培训形式，确保培训效果。例 如：  线上培训课程：利用视频和互动课件进行自学，用户可根据个 人时间安排进行学习。  现场培训：定期组织面对面的培训交流，方便用户提问和互 动，强化学习效果。  实操演练：在真实场景中进行系统操作演练，帮助用户更好地 掌握实际应用技巧。

双向交互 更丰富的 价值场景 更长期的 伙伴关系 1,800 基于人工智能与自然语言处理技术的在线智能助理产 品用户不断增加 虚 拟 个 人 助 理 (VPA) 将改变手机 用户与设备的互动 方式 ，并成为日常 生活的一部分 。 到 2019 年 ，全球 20% 的智能手机 用户将 通过虚拟 个人助理 进行交互。 全球在线智能助理用户数增长预测 Unique Active Enterprise

一教师可承担的教学范围明显扩大，尤其是在前沿交叉学科领域，有效突破了教师的能力边 界。 （二）基于 AI 课堂评价的智能巡课助力教学质量监测 为推动课堂教学模式向更高阶互动转型，北京航空航天大学依托智慧教室与讯飞 AI 教 学评价系统，实现了课堂教学全过程的无感巡查、动态监测与精准反馈。数据驾驶舱全景呈 现课堂运行动态，助力资源优化配置与高效督导；《课堂教学 AI 一提的是，学校 在人工智能赋能高等教育教学各环节的卓越实践，已成功入选教育部第二批“人工智能+高 等教育”应用场景典型案例。 （三）大模型全面助力科学教育做加法 采用虚拟教师的形式，实现互动式、启发式、探究式教学，在一定程度上弥补了科学教 育师资与教学知识储备不足等问题。同时，借助大模型的代码能力，助力学校信息科技课程 开展，帮助师生进行代码生成、代码理解、代码纠错等，可解决教师面对编程批改耗时长、

断进步和应用场景的不断拓展，大模型将在未来发挥更加重要的作用，为各行各业带来更 加深远的影响。 具身智能作为大模型之后的下一个人工智能趋势，正在逐渐崭露头角。具身智能是指 能理解、推理并与物理世界互动的智能系统，其实现离不开大模型的赋能。 （1）技术突破 大模型的出现，使得具身智能在感知、理解和规划任务上的泛化能力得到了显著提 升。机器人接入大模型后，能够直接听懂人类指令，结合环境信息，将复杂的指令转化成具 （2）个性化服务：保险产品高度个性化，模型需要能够根据客户的具体情况提供定制 化的服务和建议。 （3）法规和政策适应性：保险行业受到严格的法规和政策约束，模型需要能够快速适 应政策变化。 （4）客户互动：保险行业强调与客户的互动，模型需要能够提供高质量的客户服务和 支持。 （5）数据的多样性和质量：保险行业涉及的数据类型多样，包括医疗记录、财产评估 等，模型需要能够处理和整合这些不同类型的数据。 可见， Ichi（数字助理）的创新型 生成式AI系统，以增强其销售业务。数字伙伴Sophie利用ChatGPT技术生成线索和推荐， 协助专属代理与客户进行互动、生成潜在客户名单和促进成交。另一方面，数字助理Ichi 可 通过 Line 等应用自主与客户和潜在客户互动以生成潜在客户。该 GenAI 解决方案简化了 销售流程、提高了代理效率并提供了有价值的客户洞察。此外，它还使销售经理能够有效 地管理和指导

定义其工作方式，打造创新产品和服务，提升客户体验。与此同时，这一传 统行业接受新技术仍面临多方的挑战。 无论是用智能自动化取代重复性的手动操作，还是帮助员工增强判断能力， 改善与客户之间的互动，抑或是设计出智能产品，技术都将推动保险公司的 发展，帮助他们持续地盈利。动脉网（微信号：vcbeat）编译了埃森哲发布 的“AI+保险”行业报告，该报告的重点包括： •人工智能将帮助保险公

结合原始 日志进行分析排查。 现有方法基于任务数据可以自动映射故障现象，但依然没有完成智能运维的最后一步： 根因分析和故障自恢复。这些系统的交互设计缺乏反馈与互动，离“智慧体”距离遥远。 Gap2: 传统运维系统可解释性差、可交互性弱，智慧有 限 运维智慧体愿景：并非数据驱 动，而是指令驱动，可以进行 根因查找与自我纠偏，充当设 备系统与工程师之间交流沟通