介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; 其次, 对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作 级的控制进行了较为全面的总结; 然后, 对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了目前具身智能模型的数据来源, 包括 模拟器、模仿学习以及视频学习; 最后, 对基于大语言模型 (Large language model, LLM) 的具身智能系统面临的挑战与发 展方向进行讨论与总结. 关键词 大语言模型, 大型视觉模型 具身智能实现对环境的感知与理解进行介绍; 第 2 节分析大模型分别在需求级、任务级、规划级、动作 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 OVMM) (即机器人能 够在未知环境中识别并操纵任意物体以完成日常 任务) 的挑战, HomeRobot[102] 提出了 HomeRobot 具 身 智 能 数据来源 视频学习 模仿学习 模拟器 系统架构 冻结模型 Transformer 控制层级 动作级 规划级 任务级 需求级 感知与理解 人类反馈 多模态环境建模 可供性与约束 多模态模型理解 3D-VLA[63]

SHAP，提升模型的可解释性，帮助业务人员理 解模型的决策过程，确保其符合银行的合规要求。  剪枝：减少不必要参数，降低计算复杂度  量化：降低模型精度，减少资源占用  知识蒸馏：通过训练小模型模拟大模型行为  并行计算：提升推理速度  对抗训练：增强模型鲁棒性  实时监控：动态调整模型性能 通过上述优化措施，能够确保 Deepseek 大模型在银行系统中 的高效稳定运行，满足业务需求的同时，降低资源消耗和运营成 进行备份以防止数据 丢失。 为了确保模型部署的顺利进行，建议定期组织培训和演练，使 相关技术人员熟悉整个部署流程和应急处理方案。培训内容应包括 模型的基本原理、部署步骤、故障排除等，演练则应模拟实际部署 过程中可能出现的各种场景，以提高团队的应急处理能力。通过以 上措施，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统中的成功部署和稳 定运行。 6. 系统集成 在将 Deepseek 银行系统，为银行业务提供强大的智能支持，同时确保系统的稳定 性和可扩展性。 6.3 集成测试 在 Deepseek 大模型与银行系统的集成测试阶段，首要任务是 确保各模块之间的接口兼容性和数据流畅通。测试环境应模拟真实 的生产环境，包括硬件配置、网络拓扑结构和安全策略。测试过程 中，需验证以下关键点： 1. 数据接口测试： o 检查 Deepseek 模型与银行核心系统之间的数据交换接 口，确保数据格式、传输协议和加密方式符合标准。

数据采集、预处理 模块以及核心算法的初步实现，确保智能体具备基本的多模态数据 处理能力。 - 第二阶段：优化智能体的决策引擎，引入强化学习与迁移学习技 术，提升其在复杂场景中的适应性，并通过模拟测试验证其性能。 - 第三阶段：完成智能体的资源调度与部署优化，确保其在实际生 产环境中能够高效运行，并通过用户反馈持续迭代优化。 此外，项目还将重点关注以下性能指标： - 智能体的多模态数据识别准确率：目标达到 动化测试和发布。 2.3 非功能需求定义 在定义非功能需求时，首先需要确保系统在各种操作条件下的 稳定性。这包括系统在高负载、长时间运行以及多用户并发访问时 的表现。通过压力测试和性能测试，模拟高并发场景，确保系统响 应时间在可接受范围内，并能够处理峰值流量。其次，系统应具备 良好的可扩展性。通过模块化设计和微服务架构，确保在用户数量 或数据量增加时，系统能够方便地进行水平或垂直扩展。例如，采 份则保留一 年以上，主要用于满足审计或法规要求。各级备份应分别存储在不 同的介质中，例如本地磁盘、网络存储和云存储，以提高数据的安 全性。 为了确保备份数据的可用性，需定期进行备份验证。通过模拟 恢复操作，确认备份文件的完整性和可恢复性。同时，建立自动化 监控与报警系统，实时监测备份任务的状态，及时发现并解决备份 失败或异常问题。 在数据恢复方面，制定详细的恢复流程与优先级。根据业务需

实时监控与预警：模块能够实时监控关键业务指标（KPI）， 并通过可视化仪表盘展示。当指标偏离预期范围时，系统自动 触发预警，提醒决策者及时干预。  情景模拟与决策优化：模块支持用户输入不同假设条件，进行 情景模拟分析。例如，在市场营销领域，用户可以通过模拟不 同预算分配方案，评估其对销售目标的影响。  方案对比与推荐：模块能够生成多个备选方案，并从成本、收 益、风险等维度进行对比分析，最终推荐最优方案。 或硬 件故障时仍能快速恢复。备份数据同样需要加密存储，并定期进行 恢复测试，确保备份数据的完整性和可用性。 最后，提升员工的安全意识是数据安全策略中不可忽视的一 环。通过定期开展安全培训和模拟攻击演练，增强员工对潜在安全 威胁的识别能力，降低人为失误导致的安全风险。 综上所述，数据安全策略应涵盖数据传输、存储、访问控制、 审计、备份恢复以及员工培训等多个方面，通过多层次、多维度的 在多用户并发场景下，系统的数据库设计应具有高吞吐量和低 延迟的特性。推荐使用 NoSQL 数据库如 MongoDB 或 Cassandra，它们擅长处理大规模数据和高并发请求。同时，应定 期进行性能测 试，模拟高峰期的负载情况，识别并优化系统中的 瓶颈。例如，通过压力测试工具如 JMeter 或 LoadRunner，可以 在早期发现潜在问题并进行调整。  实施自动扩展策略，根据实时流量动态增减计算资源。

想其AI赋能技术栈的理想未来状态，并回答“何 为卓越？”，从而明确团队应如何协同达成这一 目标。 我们的研究显示，企业普遍将网络安全、云计 算与SaaS平台、RFID与物联网等先进传感器，以及 供应链数字孪生模拟平台视为自主化的关键赋能技 术。但构建自主化系统绝非各部分的简单叠加。它 需要周密的规划，针对新的工作方式定义和重构 流程，实现数据集成，并进行持续监控。流程成熟 度是一个重要的起点。许多企业若不首先稳定其 证，运用实体AI和机器人技术来创建更自主、更 高效的运营模式，同时全面提升员工能力。 通过与微软、Agility Robotics和英伟达等 合作伙伴携手，该公司正在探索AI辅助的创新应 用，如规划理想的厂房设施。利用预先模拟并确 定设施的最佳布局，缩短调试时间，并为每个设 施确定合适的自动化程度。 另一项应用是基于NVIDIA Omniverse蓝图 打造的Mega平台，用于在工厂和仓库的工业数字 孪生环境中测试机器人集群，包括通用人形机器 人。实体AI（如人形机器人）因其多功能性而备受 青睐。它们能够快速轻松地融入以人为中心的环 境，参与物理空间的重复性工作流程。 机器人运营的实时优化是该概念验证中探索 的另一项创新。利用模拟数据，舍弗勒可以优化仓 库和车间内机器人的物理性能，如避免拥堵。来自 各种模拟场景的数据被输入到微软Fabric，这是 一个统一由AI赋能的数据平台。随后，负责运营的 现场管理人员和工人可以比较这些场景下的可用 性、利用率和整体设备效率等关键绩效指标，从而

运行，系统性能需求需得到充分满足。首先，系统应具备高并发处 理能力，支持至少 1000 个并发用户同时进行数据训练与考评操 作，并在峰值情况下保持响应时间不超过 2 秒。为验证此需求，可 通过压力测试模拟实际使用场景，确保系统在高负载下仍能保持稳 定。 系统在处理大规模数据集时应具备高效的计算能力。例如，对 于 100GB 级别的数据集，系统应在 30 分钟内完成一次完整的训练 任务。此外， 建立一个多层次的安全防护体系，以确保系统在面对各类潜在威胁 时能够迅速响应并有效防范。首先，系统应采用自动化的漏洞扫描 工具，定期对系统进行全面的安全检测，识别并修复已知的漏洞。 同时，结合人工渗透测试，模拟攻击者对系统进行深度测试，以发 现自动化工具可能遗漏的隐蔽漏洞。其次，针对常见的攻击手段， 如 SQL 注入、跨站脚本攻击（XSS）和跨站请求伪造（CSRF）， 系统需在代码层面进行严格的输入验证和输出编码处理，确保用户 减少节点间的通信延迟。例如，使用混合精度训练或梯度压缩 技术，降低通信带宽需求。 此外，建议建立性能基线，通过定期压力测试和性能基准测 试，评估系统在不同负载下的表现，并根据测试结果持续优化系统 架构与参数配置。例如，通过模拟大规模并发训练任务，测试系统 的稳定性和扩展性，确保在高负载环境下仍能保持高效运行。通过 上述措施，可以显著提升系统的整体性能，满足人工智能数据训练 考评系统的高效、稳定运行需求。 9. 系统部署方案

运用空间数据分析，评估铁路沿线不同地块的可开发性及风 险，辅助决策。  对交通流量数据进行空间关联分析，以预测铁路沿线未来的流 量变化，优化铁路运作。  将实时监测数据（如气象、交通状态）与模型进行融合，实现 动态场景的模拟。  提供用户友好的界面，通过可视化手段展示模型结果，增强实 用性和可理解性。 在应用 GIS 技术的过程中，可以使用以下步骤进行操作： 1. 收集和整合所需的地理数据，包括基础地理信息、轨道数据、 过增强细节的技术手段，如：  细节纹理叠加：在基础纹理的上方再叠加一层细节纹理，用于 表现更小尺度的细节，如划痕、污垢或苔藓等。这能够使表面 看起来更加生动，富有层次感。  环境光遮蔽：通过模拟光线在物体表面交互的方式，添加阴影 效果，从而增强立体感，特别是在建筑物和地形接缝处的处理 效果尤为重要。  动态特效：考虑到铁路沿线的环境多变，有必要实施动态特效 的应用，比如随着时间推移改变植物的颜色，随季节变化调整 展开原则，确保纹理图与模型的对应关系清晰合理。常用的 UV 展开工具可以在软件内置的工具箱中找到，参考图如下所示： 另外，需要创建法线贴图和高光贴图，以进一步增强表面细 节。法线贴图可用于模拟表面的微小凹凸，以实现更精细的视觉效 果；高光贴图则可以通过模拟光照与表面反射的变化，为模型的材 质赋予更真实的质感。通过这些贴图的结合，可以使模型在不同光 照条件下展现出丰富的层次感。 最后，在完成纹理贴图的应用后，需要进行渲染测试。通过实

份数据进行加密， 以保障数据在传输和存储过程中的安全性。 备份数据的验证与恢复测试同样不可忽视。定期进行备份数据 的完整性验证，确保备份数据未损坏且可正常读取。每季度至少进 行一次恢复测试，模拟实际数据丢失场景，验证备份数据的可用性 及恢复效率。此外，应建立详细的备份日志，记录每次备份的时 间、范围、介质及操作人员，便于审计与追踪。 为了进一步提升备份策略的可靠性，建议采用以下措施： 在数据安全与权限管理的实施过程中，还需建立完善的安全政 策和培训机制，确保所有相关人员了解和遵守安全规范。例如，定 期开展安全意识培训，提升员工对数据安全风险的识别和应对能 力。同时，通过安全演练和模拟攻击，检验系统的防护能力，及时 发现并修复潜在漏洞，从而构建一个全面、高效的数据安全与权限 管理体系。 3. AI 大模型训练设计方案 在 AI 大模型训练设计方案中，首先需要明确的是数据预处理 句子；随机删除 则是随机移除句子中的部分词语，以模拟不同长度的输入；随机插 入则在句子中随机插入相关的词语，丰富句子的表达；随机交换则 是随机交换句子中词语的位置，增强模型对语序变化的适应性。 对于图像数据，常见的增强方法包括几何变换（如旋转、缩 放、平移、翻转）、颜色变换（如亮度、对比度、饱和度调整）以 及噪声添加等。几何变换可以模拟不同视角下的图像，增加模型对 视角变化的鲁棒性；

AlphaGo 2016 年 3 月， AlphaGo 以 4:1 赢了人类围棋世界冠 军 一些学者坚信世界有一种「世界模型」 , 并着力开发一 种 新的类似大脑的 Al 架构，是通过更真实地模拟现实世 界 ( 多模态输入训练 ) 来解决当前系统的局限性，例如幻 觉 和逻辑上的缺陷。这也是想要 Al 接近人类智力水平， 需要 像婴儿一样学习世界运作的方式。 世界模型 / 数字孪生：让大语言模型能够低成本虚拟演练 SORA 是世界模型 吗 ? 停 从 世界模型 / 数字孪生： SORA 是世界模型吗 ? 真实画面质感 生成复杂场景 视频风格多样 擅 长 Sora 薄 弱 模拟科学规律 理解社会行为 显示可读信息 过程可解释性 视频源： https://www.tiktok.com/@openail 61/80 发布时间： 2024 年 12 月 12 日 世界模型 年 11 月 29 日 [AGI 将在 5 到 10 年降临， JEPA 路线将代替 LLM 」 >LeCun 坚信有一种世界模型， 并着力开发一种类似大脑的 Al 架构，通过模拟现实世界来解 决幻觉和逻辑上的缺陷。 未来最大的变数： AGI 距离我们还有多远 ? 70/80 ■Al 领域各路大咖预测： 5 - 10

在图像识别技术上也具有显著优势，特别是 在支票识别、签名验证等场景中，通过卷积神经网络（CNN）与迁 移学习相结合，实现了高精度的自动化处理。 为提升模型的鲁棒性与适应性，DeepSeek 还引入了增强学习 技术，通过模拟金融市场的动态变化，不断优化算法策略。例如， 在资产配置与风险管理中，DeepSeek 能够通过增强学习模型，自 动调整投资组合，以应对市场波动。以下是一些关键技术的具体应 用场景：  大 指标。这些数据经过清洗和预处理后，输入到深度学习模型中，用 于识别市场趋势和异常波动。模型能够捕捉到非线性和复杂的市场 关系，从而提供更准确的预测结果。 其次，DeepSeek 利用时间序列分析和蒙特卡洛模拟技术，对 市场风险进行量化评估。例如，系统可以计算资产组合在不同市场 情境下的价值变化，并估算其潜在损失。以下是典型的风险评估指 标示例：  在险价值（VaR）：衡量在特定置信水平下，资产组合在未来 效率，减少人为干预，确保交易的客观性和一致性。例如，某金融 机构在使用该系统后，交易执行时间从过去的数分钟缩短至秒级， 交易成本降低了 15%。此外，系统还具备强大的回测功能，能够对 历史交易数据进行模拟测试，验证交易策略的有效性，从而进一步 优化交易逻辑。 通过 DeepSeek 自动化交易系统，金融机构能够实现更加智能 化和高效的交易管理，提升市场竞争力，同时降低运营风险。系统 的模块化