是关键，包括但不限于企业内部的文档数据、互联网公开数据、第 三方数据库以及用户生成内容。对于每种数据来源，需建立明确的 数据采集标准和流程，确保数据的合法性和合规性。 数据采集完成后，需进行初步的数据清洗。这一步骤包括去除 重复数据、纠正明显的错误、填补缺失值以及统一数据格式。例 如，对于日期格式不一致的情况，需将其统一为 ISO 8601 标准格 式。同时，对于文本数据，需进行分词、去除停用词、统一大小写 采集，则可使用批处理工具（如 Apache NiFi、SQL 导出工具）进 行批量处理。 为保证数据采集的效率和准确性，建议采取以下措施：  数据清洗与预处理：在采集过程中，建议对数据进行初步清洗 和预处理，如去除重复数据、处理缺失值、标准化数据格式 等。这能够减少后续数据处理的工作量，并提高数据质量。  数据存储与备份：采集到的数据应按照统一的存储规范进行保 存，并定期备份。建议使用分布式文件系统（如 AI 大模型的训练提供坚实的数据基础。 2.2 数据清洗与预处理 在知识库数据处理中，数据清洗与预处理是确保数据质量的关 键步骤，直接影响后续 AI 大模型训练的效果。首先，需对原始数 据进行初步检查，识别出缺失值、重复数据、异常值以及格式不一 致等问题。针对缺失值，可以根据数据特征选择插值、删除或填充 默认值等策略。对于重复数据，应进行去重操作，确保每条数据的 唯一性。异常值的处理则需结合业务逻辑，采用统计方法（如

。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 其次，在治疗方案的制定过程中，生成式大模型同样具有重要 生成式大模型在医疗场景中的潜力。 首先，在医学图像分析方面，AI 生成式大模型被用于处理和解 读医学影像，如 X 光片、CT 和 MRI。某些医院引入了基于深度学 习的大模型，能够在短时间内提供初步的诊断意见，大幅提高了工 作效率。例如，一家医院通过使用 AI 系统分析胸部 X 光片，发现 早期肺炎病例的准确率达到 95%以上，这一效果显著地提高了医务 人员的工作效率并减轻了负担。 其次，在临床决策支持系统中，AI 的治疗方案和健康管理建议。这样的服务不仅提升了患者的满意 度，也对治疗的有效性产生了积极影响。 此外，在提高医疗效率方面，AI 生成式大模型能够在多个环节 中优化流程。例如，在预约挂号、问诊初步筛查流程中，可以通过 模型自动处理患者的描述-症状匹配，从而安排合适的专家进行进 一步诊疗。这不仅减少了患者的等待时间，也提高了医生的工作效 率。 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

深入人心，绿 色建筑和智能建筑的兴起，工程造价需要考虑的因素更加多元化， 传统的造价模型难以全面覆盖这些新兴需求。 在技术层面，尽管 BIM（建筑信息模型）和云计算等技术在工 程造价中得到了初步应用，但其潜力和效益尚未完全释放。BIM 技 术虽然在项目设计和施工阶段提供了强有力的支持，但在造价管理 中的应用仍需进一步深化，特别是在数据集成和自动化处理方面。 云计算则为大数据分析和远程协作提供了可能，但在实际应用中， 据设计图纸 和技术规范，详细列出工程项目中所有分部分项工程的名称、单位、 数量和计算规则。在此过程中，DeepSeek-R1 大模型可以通过智 能识别技术，自动提取设计图纸中的关键信息，并生成初步的工程 量清单，显著提高工作效率并减少人为错误。 为确保清单的完整性，需对模型生成的清单进行人工复核。复 核内容包括但不限于：项目是否遗漏、工程量计算是否准确、计量 单位是否符合规范等。同时，模型能够根据历史数据和工程类型， 质，自动匹配最合适的清单模板，并根据历史项目数据，推荐合理 的工程量预估范围。对于特殊材料或工艺，模型还可以提供市场价 格趋势和供应商信息，为决策提供支持。 为提高清单编制的透明度和可追溯性，建议采用以下工作流程： 1. 模型初步生成清单并提交给项目团队。 2. 团队进行复核和调整， 重点检查异常数据。 3. 模型根据复核结果进行二次优化，并生成 最终清单版本。 4. 最终清单通过审核后，进入预算编制阶段。 通过上述流

首先，数据采集层负责通过多种传感器和设备收集铁路沿线的 实时数据。这些设备可包括高清摄像头、激光雷达、温度传感器以 及环境监测仪器，数据采集不仅包括视频图像，还包括环境状态、 轨道状态等多种信息。所有的数据将通过边缘计算系统进行初步处 理，以提高后续数据传输的效率，并减少网络带宽的占用。 在数据处理层，收集到的数据将被传输至中央处理单元 （CPU）或云端进行深度学习模型的训练和数据分析。在数据处理 过程中，将使用数据清洗、降噪、特征提取等技术，把原始数据转 标准接口进行通信，确保了系统的可扩展性和可维护性。如表 1 所 示，不同层次的功能模块和责任分配明确，为系统的高效运行奠定 了基础。 层次 功能模块 主要职责 数据采集层 硬件设备、边缘计算设备 采集实时数据，进行初步数据处理 数据处理层 数据清洗、特征提取模块 清洗和转换数据，为模型训练做好准备 模型推理层 AI 模型管理和推理模块 执行 AI 推理，生成决策信息 应用层 用户接口、报告生成模块 提供用户交互，展示分析结果 o 利用列车上的传感器获取动态环境数据。 2. 数据清洗 o 去除低质量影像和点云数据。 o 处理传感器数据中的异常值，确保数据完整性。 3. 数据融合 o 将不同来源的数据进行对齐，制作初步的三维模型。 o 使用深度学习算法，实现数据特征的智能识别与分类。 4. 数据建模 o 基于清洗和融合的数据构建三维环境模型。 o 进行模型的验证与优化，确保其符合实际情况。 在数据处理的

场景识别 提示词组装 知识问答 知识引擎 输入校验 知识向 量 输出 校验 自我反省 实体提取 提示词 检查改正 提示词 关键实体提取 知识语料匹配 知识索引匹配 初步回答 外部模块 提示词生成模块 内部其他模块 底座模型 原始 Query API 判断选 择 提示 词 不需要调用 API API 选择 入参正确 API 调⽤ 底座模型 进行领域知识注入，以增强 其对 领域 Prompt 策略的理解执行能力 BGL HPC Window s … Linux Mac Apache Domain Adaptio n SuperLog: 初步实验结 果 • 任务：日志解析 • 实验设置： 10% 训练， 90% 推理 • Baseline: LLaMA-7B 直接下游任务微调 • 指标： F1-Score

车、轨道、信号系统、供电系统及其他辅助设备。通过在这些关键 节点上安装传感器，收集设备的实时数据，例如温度、振动、压 力、电流等。 其次，监测系统需具备数据采集和传输能力。建议采用边缘计 算设备，以便在设备附近进行初步的数据处理，快速筛选出异常信 号并通过无线网络将数据上传至云平台进行集中分析。最终用户可 以通过移动端或 PC 端系统及时获取数据反馈。 构建监测系统的基本步骤如下： 1. 确定监测目标：根据设备的关键性和故障率评估，明确需要重 和人脸识别技术等。这些技术不仅能够统计进出车站的人流量，还 可以实时分析人流密度情况，进而为乘客安全管理与服务优化提供 依据。 为了确保数据的准确性与可靠性，需建立完备的数据传输与存 储架构。采用边缘计算的方式，在传感器附近进行初步数据处理， 减少传输延迟，并降低网络带宽压力。经过预处理的数据再传输至 云端或本地数据中心进行深度分析。这种模式能够实时、快速响应 异常情况，为 AI 模型的决策提供时效性支持。 在此过程中 输或存 储过程中的错误，而产生的数据点可能会显著影响模型的表现和结 果分析。因此，及时并有效地识别和处理这些异常值将提升数据质 量，提升模型的准确性和鲁棒性。 异常值检测的步骤一般包括数据的初步审查、统计分析方法的 应用以及可视化技术的结合。首先通过数据的分布特征来识别潜在 的异常值，比如使用箱线图、散点图等可视化工具，帮助开发人员 直观了解数据的整体分布情况。 在进行异常值检测时，可以使用以下几种常见的方法：

现，包括准确率、响应时间等指标。 6. 反馈迭代与全面推广：根据试点阶段的反馈，进行系统优化和 功能迭代，最终制定全面推广的计划，确保在更大范围内实施 和应用。 为了更清晰地展示各个阶段的时间安排，以下是一个初步的项 目时间表，假定项目总周期为 12 个月： 阶段 时间范围 主要任务 需求分析与设计 1-2 个月 确认需求、设计架构与功能模块 数据采集与预处理 3-4 个月 数据收集、清洗与标注 模型选择与训练 首先，设备配置方面，我们需要针对视频数据的处理和存储需 求进行合理规划。根据视频监控点的数量和数据流量，计划采购多 台高性能服务器，并配置必要的存储设备，以确保数据存储和快速 处理能力。以下是设备配置的初步计划： 设备类型 数量 规格说明 高性能服务 器 10 台 CPU：16 核，内存：64GB，存储：2TB SSD 存储设备 5 台 10TB 硬盘阵列，支持 RAID 5 网络设备 系统架构师 1 人 系统设计与架构优化 网络安全专家 1 人 数据安全与网络防护 项目管理人员 1 人 整个项目的协调与推进 在资金方面，考虑到设备采购、人员培训、软件开发及运营维 护，我们初步制定如下预算计划，确保资金到位且合理分配。其 中，也要考虑到不可预见的支出，以应对可能出现的技术难题。 费用类别 预算金额 说明 设备采购 100 万元 包括服务器、存储及网络设备 人员工资

中断愈发频繁和严重的当下尤为重要。 自主化系统仍处于发展的初期阶段，大多数 企业也刚刚踏上这一征程。我们深入研究了领军 企业为获取初步成功所采取的有效行动，并总结 出以下几项关键举措。 这些策略并非必须按顺序执行，但对于那 些在迈向自主智能化系统的过程中践行了其 中一项或多项的企业而言，初步成效已经显 现。我们将在后面的章节中详细阐述每一项 举措。 实现自主智能供应链 8 何为自主 智�供应链？ 和棕榈仁油领域实施“后向整合”项目，节约了物料成本并提升了采购效率。 预测算法和优化器等AI工具能够提供精准的市场价格预测和基于AI的采购情景分析，从而 进一步提升了采购效率。 采购：自主智能化的初步探索 地管理供应商关系，优化数字化成本核算与按成 本设计，并赋能备件采购。例如，通过从旧的用户 手册中检索规格参数，以支持维护、修理和运营相 关的商谈。随着AI智能体的日益普及，它们将通过

，在处理 复杂数学问题上具有天然的优势，这使得量子计算在未来有可能成为大模型训练的重要 工具，有望为大模型的训练提供新的解决方案。例如，IBM和Google等公司已经在量子计 算领域取得了一些初步的成果，展示了量子计算机在特定算法上超越传统计算机的潜力。 （4）云计算资源的扩展 云计算平台如AWS、Azure和Google Cloud不断扩展其计算资源，提供了更灵活、更 强大的计算服务 2024年，大模型浪潮正式迈入应用深化与广泛落地的关键阶段。在保险行业，大模型 的应用同样由初步探索逐渐走向深入发展，其成效与价值日益显现。 1.2 大模型技术在保险行业的应用现状及成效 自ChatGPT震撼登场以来，保险行业迅速响应，纷纷在生成式AI领域精心布局并加速 实践落地。据麦肯锡观点，目前在保险价值链的各个环节，都已出现灯塔用例，大模型应用 的价值和效果初步显现。 1.2.1 应用现状 �� 通过深入追踪 损及办公辅助 方面展现出显著成效，但在产品设计及定价、风险评估与管理等更为核心与复杂的业务环 节中，其应用仍处于起步阶段，但潜力巨大，值得深入探讨与拓展。 （2）初期选择试错风险低的场景 在初步接触并验证大模型技术时，保险企业普遍采取了谨慎而务实的策略，优先选择 那些能够直接带来降本增效的用例进行试点。保险公司在最开始探索大模型时，可以快速 落地这些用例用于大模型的价值验证，然后探索更复杂的业务场景。这些用例包括但不限

模型训练层、考评分析层以及用户交互层，各层之间通过标准化的 接口进行数据流转，确保系统的高效运行和灵活扩展。 数据采集层负责从多种数据源（如传感器、数据库、API 接口 等）获取原始数据，并进行初步的清洗和格式化处理。该层支持多 源数据接入，具备实时数据采集和批量数据导入的能力，确保数据 的完整性和时效性。 数据处理层是整个系统的核心部分，主要负责数据预处理、特 征工程和数据存储。该层对原始数据进行清洗、去噪、归一化等操 系统能够实现高效、安全的运行，满足用户在不同场景下的需求， 为人工智能模型的训练和评估提供全面支持。 3.2.1 数据采集模块 数据采集模块作为人工智能数据训练考评系统的核心组成部 分，主要负责从多种数据源中获取原始数据，并进行初步的清洗和 预处理，以确保数据的质量和可用性。该模块的设计需要充分考虑 数据的多样性、实时性以及安全性，确保能够高效、准确地为后续 的数据训练和考评提供基础支持。 首先，数据采集模块需要支持多源数据的接入，包括但不限于 在数据流设计中，系统的主要数据流动路径从数据采集、预处 理、模型训练、评估到最终的反馈与优化环节。首先，数据通过多 种来源（如传感器、数据库、API 接口等）进入系统，系统会对这 些原始数据进行初步的清洗和标准化处理，以确保数据的质量和一 致性。这一过程包括去除重复数据、填补缺失值、数据格式转换等 步骤。预处理后的数据将被存储在高性能数据库中，供后续使用。 接下来，数据将被分批送入模型训练模块。训练过程中，系统