通过在 604 个涵盖不同的模态、观测和动作规范的任务上 进行预训练, Gato 可以完成玩游戏、为图像添加字 幕、操控真实机械臂堆叠方块等多种任务. 当 Gato 作为动作策略时, 通过自回归方式逐个标记采样动 作向量, 并将采样的标记解码成具体的动作输出到 环境中以控制游戏角色或机械臂. 类似地, Robo- Flamingo[61] 通过解耦视觉−语言理解和决策制定, 使用模仿学习在语言条件操控数据集上进行微调 ALOHA[37] 通过人类操作员使用一对机器手臂 来演示任务, 在操作员操控时记录下机械臂的关节 位置, 与来自 4 个摄像头 (顶部、前置、左手腕和右 手腕) 的图像流共同构成观测值, 并将这些观测值 用于训练端到端模型, 使得机械臂能仅凭 RGB 图 像输入独立完成复杂任务. 尽管 ALOHA 提供了廉 价的模仿学习方案, 但受限于机械臂系统, 操作只 能在实验室环境内完成. HumanPlus[39] 则探索了人型机器人的数据收

成本变化的趋势和规律。以下是一些常见的成本分析维度： - 材料 成本分析：对不同材料的价格波动进行分析，识别最佳采购时机。 - 人工成本分析：对比不同施工队伍的效率，优化人力资源配置。 - 机械成本分析：评估机械设备的利用率，避免闲置或过度使用。 通过这种多维度的分析，企业可以更好地理解成本构成，并制 定针对性的成本控制策略。 最后，在项目收尾阶段，DeepSeek-R1 能够生成详细的成本 大模型通过其强大的数据处理与分析 能力，能够为企业提供精准、实时的成本控制与分析解决方案。 首先，DeepSeek-R1 可以基于历史项目数据和市场动态，构 建多维度的成本预测模型。通过对材料价格、人工成本、机械设备 使用率等关键因素的实时监控与分析，模型能够动态调整成本预算， 减少因市场波动带来的不确定性。例如，通过对过去五年内某地区 建筑材料价格的波动趋势进行分析，DeepSeek-R1 能够预测未来 方面进行了全面优化。 首先，在预算编制阶段，DeepSeek-R1 大模型通过分析历史 数据和市场趋势，自动生成了准确的预算方案。模型根据项目的特 定需求，考虑了材料价格波动、人工成本变化以及机械设备的使用 率等多个因素，确保了预算的科学性和合理性。例如，模型预测钢 筋价格在未来三个月内将上涨 5%，因此建议提前采购，这一决策 为项目节省了约 120 万元的成本。 其次，在施工过程中的成本控制方面，DeepSeek-R1

敏捷与可持续方面实现突破，从而 开拓新的价值高地。 得益于快速发展的AI技术2，自主化正是通往 这一目标的必由之路。我们的研究亦表明，这是企 业缔造长远价值的全新战略。它将是工业发展的 下一个阶段。从蒸汽机驱动的机械化时代到电力 时代，再到计算与数据分析的早期应用阶段，如今 实现自主智能供应链 我们已经步入技术能够支持自主系统的新时代。 供应链本身具备流程驱动和数据驱动的特性，使 其成为自主化AI等技术的理想应用场景。这些技

辅助设备批发；计算机软硬件及辅助设备零售；计算机系统 服务；信息系统集成服务；数据处理服务；计算机及办公设 备维修；计算机软硬件及外围设备制造；仪器仪表制造；仪 器仪表销售；仪器仪表修理；非居住房地产租赁；企业管 理；机械设备租赁；货物进出口；技术进出口；进出口代 理；网络与信息安全软件开发；商用密码产品生产；电子产 品销售；商用密码产品销售；通讯设备销售；通信设备销 售；通信设备制造；专业设计服务；工程管理服务；人工智

DeepSeek 模 型 提升幅度 促销 ROI 1:3.2 1:4.8 50% 方案生成时效 72 小时 4 小时 94% SKU 匹配准确 率 68% 89% 31% 制造业客户服务场景中，某工程机械厂商的应用具有代表性： - 故障诊断响应时长从平均 45 分钟降至 8 分钟 - 通过图纸自动解析 技术实现备件智能推荐 - 维修知识库自动更新机制使解决方案覆盖 率从 75%提升至

据实际业务需求，初始 配置可包括 16 至 32 块 GPU，并在后续根据用户规模和数据量逐 步扩展。 存储资源的配置需要兼顾容量与速度。建议采用分层存储架 构，包括高速固态硬盘（SSD）和机械硬盘（HDD）。SSD 用于存 储频繁访问的训练数据和中间结果，HDD 则用于冷数据的长期存 储。例如，可配置 20TB 的 SSD 和 100TB 的 HDD 作为初始存储容 量，并通过分布式文件系统（如

噪和标准化 处理，确保数据质量，以便后续分析。 接下来，利用统计分析和机器学习技术，从预处理的数据中识 别故障的特征。通过特征工程，可以提取与故障类型相关的关键特 征。例如，不同类别的故障如机械故障、电气故障、温度异常等， 可能会在不同的特征上表现出独特的模式。 在特征选择完成后，可以采用多种模型进行故障预测，例如决 策树、随机森林、支持向量机（SVM）等传统机器学习算法，或是 卷