展情况，便于展示和监督。 党建大数据中心 特色功能模块建 设 - 红黄蓝预警机制 平台功能  系统采用红黄蓝分类预警功能，实现党务工作量化指 标考核过程的预警，从蓝色提醒到黄色预警，最后红 色告警等不同等级的预警功能有效的告知党务工作者 当下待办任务情况及紧急情况。有助于实现基础党建 标准化开展 红黄蓝预警 特色功能模块建 设 - 五维画像 平台功能  系统分别通过基本信息、日常行为、自我提升、重点 数字管理员，实现 AI 智能提醒、 AI 智能问 答、 AI 智能批单、会议语音智能转文字纪 要等功能。 特色功能模块建设 平台功能 可接入地方红色教育虚拟展厅，供受众参观学习，或通过全景实拍及三维建 模技术进行虚拟展厅建设，针对单位党建成果进行全面、直观、生动的展示。  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 多种部署方案 灵活选用 权威专家合作及把关 方案价值 对党组织的价值 智慧党建标杆 01 集党员管理、党务公开、党员 教育等多种功能的综合服务平 台，应用创新技术打造智慧党 建标杆。 专属运营服务 06 提供专属运营服务，包括专题活 动、数据报告、课程更新、产品 培训、教育模块深度运营、以及 各类活动开展。 提升覆盖面 04 信息技术的应用，实现优质内容

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的OmniCorpus项目，再次将开源多模态 数据集的发展推向了新的高度。OmniCorpus包含86亿张图像与16 管理能力的提升和合规与监管的强化管理 等方面都取得了显著进展，这些进展为保险行业的可持续发展奠定了坚实基础。未来，保 险行业需要在坚持战略导向的同时，不断深化业务和技术的融合，加强数据合规和安全建 设，以及提升基础设施的数字化水平，推动保险行业的数字化转型向更广覆盖、更深层次、 更系统性的方向发展。通过这些努力，保险行业将能够在国民经济和社会生活全面数字化 的历史转折期迎来新的发展机遇。 。例如，科大讯飞推出了重点面 向企业场景的星火企业智能体平台，可一键接入讯飞AI能力、提供企业场景下高频的信 源、工具和技能，以开箱即用的方式快速构建企业智能体应用；并可通过打通内部信源，构 建企业知识大脑，更准确地理解企业需求、合理规划步骤，让企业轻松打造懂行业、懂场 景、知业务、会规划的AI助理。 进行垂直领域大模型的预训练、微调等技术环节，离不开领域内AI可用数据的治理和 应用。

MongoDB 或 Cassandra，以支持非结构化数据的存储和高效检 索。 在表结构设计上，需根据智能体的功能模块进行划分。例如， 用户数据表应包含用户 ID、姓名、邮箱、注册时间等字段，并建 立索引以优化查询速度。行为日志表应记录用户与智能体的交互行 为，包括时间戳、操作类型、操作内容等信息，以便后续分析和模 型优化。对于模型训练数据，可以设计专门的训练数据表，存储样 本数据、标 算法优化 在智能体算法开发中，算法优化是确保系统高效运行和性能提 升的关键环节。首先，针对算法的时间复杂度和空间复杂度进行详 细分析，识别出影响性能的瓶颈。通过引入更高效的数据结构，如 哈希表、红黑树或跳表，可以显著减少查找和插入操作的时间开 销。此外，结合并行计算技术，利用多核处理器或分布式计算资 源，能够加速大规模数据处理和复杂计算任务。 在优化过程中，算法的局部性和缓存友好性也是重要考虑因 修 复和验证。 以下是一个示例的缺陷跟踪表： 缺陷编 号 模块名称 描述 优先 级 状态 责任人 备注 #001 用户管理模 块 用户注册时无法接收验证 码 高 已修 复 张工 修复后已验 证 #002 订单处理模 块 订单状态更新延迟超过 5 秒 中 待修 复 李工 正在分析原 因 #003 支付模块 支付成功后未更新订单状 态 高 已修 复

我国上架率较高的省份为新疆维吾尔自治区、浙江省、河南省、 山西省、江苏省、内蒙古自治区、云南省、甘肃省、黑龙江省、辽 宁省，具体情况详见图 9。其中，浙江、山西、江苏、内蒙古四地 在用标准机架数量处于全国前列且上架率高，“建得快、用得满”。 江苏、浙江凭借密集的互联网及制造业企业持续释放算力需求，山 西、内蒙古则依托京津冀外溢需求和冷源、能源优势，实现供需高 效匹配。相比之下，河北、广东、贵州、上海等地机架规模可观， 20。环境分指数 Top10 东、西部省份各占五成，在资源环境和市场环境方面各具特色和优 势。西部地区在政策支持、气候条件、绿色能源供应等方面具有独 特优势；东部沿海地区则在基础设施建设、人才资源和行业生态建 设方面表现突出。同时，各地区面临着基础设施建设、能源供应、 技术人才等方面的挑战，需要进一步加强合作和协同发展。 综合算力指数 32 来源：中国信息通信研究院 图 20 省级行政区环境分指数 量大模型的产业协同性与创新活跃度。 综合算力指数 45 算力产业发展方阵/2025 中国算力大会 “1+4”系列报告 顾问组 2025 综合算力指数 编写组 邬贺铨、张宏科、闻库、魏亮 周建明、曹磊、唐雄燕、何宝宏、曹振强 主编：李洁、郭亮 执行主编：吴美希 编委(按姓氏笔画排序)：王月、王少鹏、邱奔、何适、周曼、常金凤 谢丽娜、韩雨辰、温小振 46 国家正按照“

公布的测试案例集验证，效率提升需经 3 个月并行作业对比测试。 最终形成可复用的智能审计工作台，使项目团队人均产能提升 2-3 倍。 3. 技术方案设计 在技术方案设计中，我们采用模块化架构实现审计智能体的构 建，核心分为数据层、模型层、应用层三层结构。数据层通过 ETL 管道对接企业 ERP、财务系统、合同数据库等多源异构数据，采用 动态字段映射技术解决审计场景下数据标准不统一的问题。例如， 针对不同客户使用的 系网络图谱，识别循环交易等复杂模式。测试数据显示，在千万级 数据量下，隐性关联识别的召回率达到 82%，误报率控制在 5%以 内。 底稿生成模块基于 NLG 技术自动输出审计调整建议、管理建 议书等文档，支持三种输出模式： 1. 标准模板自动化填充（适用 于常规事项） 2. 关键事项重点标注（高风险事项用黄底红字突 出） 3. 多版本差异对比（自动生成调整前后数据对照表） 小时完成的科目匹配任务。典型数据处理效率对比如 下： 任务类型 传统人工耗时 智能体耗时 准确率提升 银行对账 2.5 小时/账户 9 分钟/账户 +12% 发票校验 3.2 小时/百张 18 分钟/百张 +9% 跨系统数据一致性检查 6 小时/系统 25 分钟/系统 +15% 异常检测采用动态阈值技术，通过分析行业基准数据自动调整 预警参数。例如在费用审计中，智能体会结合企业历史数据、同行

撰写和智能校验，提 升管理流程标准化和工作效率 DeepSeek 对行业带来的新技术思路 ( 部分 ) 11/80 DeepSeek 赋能 建 筑能源领域 11 报 告 提 纲 当下 Al 到了哪种程度 能源领域传统 AI 发展困境 … … … … DeepSeek 人 为 中 心 人工 开发 诊 断 软 件 升级 个 性 化 故 验证 障 检 测 诊 断算法 测试 以人工为核心串联开发范式 诊 断 推 理 链 条 人工 构 建 知识库 奔爱 报 告 提 纲 当下 Al 到了哪种程度 … … · 能源领域传统 Al 发展困境 … … 硕士生 浙 大 EnergyX 团队相关作者 49/80 鲁洁 章文恺 冯晨昕 张健 郑泽宇 章超波 荷兰埃因霍温理工大学 王嘉茜 贺佳宁 蒋睿勤 博士后 报 告 提 纲 大语言模型应用的科研案例 …

机器人通过多轮对话满足用户需 求 . 以需求完成率为评估指标 . 用户没有明确目的 . 机器人也没有标准答案 . 以相关性、趣味性为评估指标 任务型对话 闲聊 问答型对话 帮我订张机票 我好无聊啊 什么是人工智能？ s 种不同的对话类 型 知识库 基于知识库的智能问答 知识库由若干个知识点组成， 每个知识点都包含若干个 语 义相同的问题，这些问 题可 以被同样的答案来回 实际系统中会根据具体情况选择不同的方案 问答型对话技术小结 任务型对话 . 用户希望完成特定的任务 . 机器人通过多轮对话满足用户需求 . 以需求完成率为评估指标 帮我订张机票 . 用户希望得到特定问题的答案 . 机器人回复来自特定领域的知识 库 . 以准确率为评估指标 . 用户没有明确目的 . 机器人也没有标准答案 . 以相关性、趣味性为评估指 机器人回复来自特定领域的知识 库 . 以准确率为评估指标 . 用户希望完成特定的任务 . 机器人通过多轮对话满足用户需 求 . 以需求完成率为评估指标 任务型对话 问答型对话 帮我订张机票 什么是人工智能？ s 种不同的对话类 型 检索式的闲聊对话系统 [Zhou 2016] 生成式的闲聊对话系统 [Huang 2016] • 通常以来自互联网的大量句对作为训练数据

建设应急大脑是提高当前应急管理系统智能化 水平、实现智慧应急目标的关键路径。应急管理各 类业务系统建设是面向业务逻辑，在数据层面通过 对业务数据的查询、增加、删除、更新等操作实现业 务功能。与业务系统的建设思路不同，应急大脑建 设面向认知逻辑，在知识层面通过对应急知识的获 取、共享、应用、创新等操作实现认知智能，建设重 点为存储和管理应急知识的应急大模型。 3.2.2 概念模型 大语言模型应急大脑以大语言模型技术带动知 [18] ANAND P. Decision-making when science is ambiguous[J]. Nature, 2002, 295: 1839. [19] 薛耀文, 黄欢, 张国凤, 等 . 基于重大突发事件的即兴决 策 [J]. 系统管理学报, 2013, 22（5）: 708-714. XUE Y W, HUANG H, ZHANG G F, et al. Improvisational

模型能够处理 PDF、CAD 等格式的图纸文件，利用 OCR 技术将图像中的文字和 数字转换为可编辑的文本，并结合上下文语义分析，准确识别出材 料类型、规格、数量和单位等关键信息。例如，对于一张建筑平面 图，DeepSeek-R1 可以自动识别并提取混凝土、钢筋、砌体等材 料的工程量数据，并将其结构化存储。 为了提高数据的准确性，DeepSeek-R1 还支持多源数据融合 功能。通过 为了进一步提高效率，DeepSeek-R1 提供了批量处理功能。 用户可以将多个设计文件同时导入系统，模型会自动并行处理，快 速生成完整的工程量清单。在处理过程中，系统会实时显示进度和 状态，并提供错误日志供用户参考。例如，当某一张图纸中的某些 数据无法识别时，系统会记录下具体位置和原因，方便用户后续手 动修正。 在数据提取完成后，DeepSeek-R1 还会对结果进行智能校验。 模型会结合历史数据和行业经验，对提取的工程量数据进行合理性 能够根据国际或行业标准， 为每个清单项生成唯一的编码。这些编码不仅包括项目类别信息， 还可以包含地理位置、时间戳等其他相关信息，以便于后续的数据 检索和管理。例如，采用统一的编码规则，如 GB50500-2013《建 设工程工程量清单计价规范》中的编码体系，确保编码的规范性和 一致性。 为了提高分类与编码的准确性，DeepSeek-R1 还引入了自学 习机制。模型能够根据用户的反馈和对新数据的分析，不断优化其

field, LERF)[110], 并在1 440 × 1 080 像素分辨率下比 LERF 快 199 倍. 文献 [111] 利用 3D 高斯作为唯一的三维表示形 式进行 SLAM, 实现了精确建图、高效跟踪、映射和 高质量渲染, 显著提高了实时 SLAM 系统能够捕捉 的物体材料的多样性和真实感, 并且在单目和 RGB- D 情况下都取得了最先进的性能. 文献 [112] 则将 语义带入了 3D 行的基于点的运动计划. ViLA[30] 也探索了视觉提 示的使用, 作者发现在某些任务中, 使用一幅表示 期望结果的图片来指导机器人比仅依赖口头指令更 有效. 例如, 要指示机器人整理桌面, 提供一张按期 望方式排列好的桌面照片可能更有效率. 2 控制层级 机器人的控制一般可以粗略地分为高层和低 层. 高层负责全局、长期的目标; 低层负责具体操作 与及时反馈. 虽然基础模型具有丰富常识与较强的 是一个具有极大前景的研究方向. 近期, AutoRT[140] 构造了一个自动化数据采集框架作为机器人协调 器, 可以自动地指定一个或多个机器人在环境中执 行适当的任务并收集真实数据, AutoRT 在多个建 筑物中对 20 多个机器人提出指令, 并收集了 77 k 个真实机器人场景, 这些场景均通过远程操作和自 主机器人策略获得. 解决具身多智能体的协同问题 不仅能在上述复杂的应用领域取得成效, 也能为机