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]

计确保了在高频交易场景中的竞争力。  风险控制与回测：DeepSeek 内置了多层次的风险控制机制， 包括止损、止盈策略以及仓位管理算法，能够有效防范市场波 动带来的风险。同时，其强大的回测功能支持历史数据的模拟 交易，帮助交易者评估策略的稳定性和盈利能力。 以下是一个典型应用场景中 DeepSeek 处理流程的简化描述： 通过上述流程，DeepSeek 技术能够为股票量化交易提供从数 据到决策的全 的捕捉能力，在金融时间序列预测中表现出色。模型的训练过程采 用交叉验证和早停策略，以防止过拟合，并通过调整学习率、批量 大小等超参数优化模型性能。 在模型训练完成后，我们进行回测以评估策略的有效性。回测 过程中，模拟交易环境，考虑交易成本、滑点等实际因素，确保模 型在真实市场中的稳健性。回测结果通过夏普比率、最大回撤、信 息比率等关键指标进行评估。此外，我们还引入滚动窗口策略，动 态更新模型以适应市场变化，提高模型的适应性和预测精度。 超参数调优：利用网格搜索或随机搜索方法，优化学习率、批 量大小等超参数。 此外，为了评估模型的有效性，我们采用交叉验证和回测相结 合的方法。交叉验证用于评估模型在历史数据上的泛化能力，而回 测则用于模拟模型在实际交易中的表现。通过这种方式，我们能够 全面评估模型的性能和可靠性，确保其在实际应用中的可行性。 通过上述步骤，我们能够构建一个高效、稳健的股票量化交易 模型，结合 DeepSeek 的强大计算能力，实现精准的市场预测和交

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

C(推送分期方案话术) B -->|新客 户| D(推送试用版邀请话术) - 合规性校验：内置监管规则库（如金融行业话术禁用词），实时 检测并标注风险内容。 - 实战训练模块：通过模拟对话环境，让销售人员进行话术演练， 系统从清晰度、说服力等 5 个维度评分。 落地价值 - 缩短新销售人员的培训周期至 2 周（原需 6 周） - 试点客户数据显示，优质话术使首次接触的商机转化率提升 3. 全量上线（1 天）：通过蓝绿部署实现零停机切换 该方案已在金融行业标杆客户完成 POC 验证，客户服务响应 效率提升 40%，交叉销售转化率提高 18%。建议在正式部署前进 行压力测试，模拟峰值期间 20000+并发请求下的系统稳定性。 4.1 数据接入与清洗 在 CRM 系统与 DeepSeek 大模型集成过程中，数据接入与清 洗是确保模型训练和应用效果的核心环节。需通过标准化流程实现 202 Accepted 状态码并异步推送结果至 CRM 预设的 webhook 地址。在消息队列中设置优先级策略，确保高价值客户请求优先处 理。 开发阶段需实施严格的测试矩阵： - 边界测试：模拟 2000 字 符超长文本输入 - 故障注入：主动切断模型服务验证降级逻辑 - 幂 等性验证：重复请求 ID 的场景测试 - 数据一致性：对比原始输入 与处理结果的字段映射准确性

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

性。 例如，基于机理模型和 AI 算法，可以在生态管理中识别潜在的环 境风险，实现实时监测和预警。 其次, 借助多模态 AI 大模型的强大分析能力，我们可以对复杂 的生态系统进行深入的分析和模拟。这包括对不同生态因子之间的 关系进行建模，以便识别出影响生态环境的关键因素，从而为政策 制定提供更有力的数据支持。这种模型不仅能帮助我们理解现有的 生态状况，还能预测未来生态环境的变化趋势。 在模型训练阶段，使用高质量的历史水质数据进行训练，结合 水体污染事件的案例，对模型进行监督学习。多模态 AI 大模型通 过自学习能力，不断优化算法，提升分类和预测精度。同时，引入 图神经网络，可以更好地模拟水体流动和污染扩散的动态变化，提 高水质评估的准确度。 运行时，整体流程为：模型接收实时数据流，通过前期训练的 权重进行评估，生成水质等级的预测报告。基于模型评估结果，结 合设定的阈值，系统 恢复项目通常涉及复 杂的生态系统，其恢复效果往往受到多种因素的影响，如气候条 件、土壤质量、水文状况及植被生长情况等。利用多模态 AI 大模 型，我们能够从卫星遥感数据、地面监测数据、生态模型模拟等多 个维度获取信息，从而进行系统化的效果评估。 首先，确定评估指标是生态恢复效果评估的关键。常见的评估 指标包括植被覆盖度、生物多样性指数、土壤质量指标、水质指标 等。可以通过以下方式收集和处理这些数据：