数据汇总 关系型 数据库 图片 实时性要求高 实时性要求丌 高 集市区 缓冲区 1. 最终交易价格： 13,965 万元。 2. 交易标的： 晓奥享荣 3. 是否构成借壳上市： 不构成借壳上市 4. 股份发行价格： 17.36 元 / 股 5. 支付方式： 新时达以发行股份及支付现金相结合的方式 6. 是否构成上市公司重大资产重组： 构成上市公司重大资产重组 7. 本次交易对上市公司影响 分析师：庞琳琳 发行股数： 14,780 万股 发行单价： 42.16 元 / 股 募集金额： 62.3 亿元 --- 研报名称：尘埃落地，水处理巨头再起航 2. 分析师：邵琳琳 定增对象：国开金融 ---- 研报名称：定增入股漳州发展，再度演绎武 控模式 3. 分析师：邵建军 定增时间： 8 月 15 日 募集金额： 61.87 亿元 ---- 研报名称：巨额定增完成 静待业绩释放 分析师：邵建军 发行股数： 1.48 亿股 募集金额： 62 亿元 ---- 研报名称：巨额定增完成 静待业绩释放 5. 分析师：霍也佳 是否实施： 完成 发行股数： 1.478 亿股 发行单价： 42.16 元 / 股 ---- 研报名称：牵手国开行， PPP 巨头起航 6. 分析师：邵琳琳 是否实施：计划 募集金额： 78.86 亿元 ---- 研报名称： PPP 下的投资机遇 商业模式：

· · · · 114 5.场景应用与效果篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 75 � 5.1.10 元保· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 121 5.1.11 中科万国· · · · · · · 大模型技术在处理“越来越长的上下文”方面取得了显著进展，通过不断扩展模型的 上下文窗口和优化训练方法，使得模型能够理解和生成更长、更连贯的文本内容。例如，月 之暗面（Moonshot AI）今年3月18日官宣，旗下产品 Kimi 智能助手在长上下文窗口技术 上再次取得突破，上下文长度由20万字提升至200万字。在大模型竞争极为同质化的当下， 更长的上下文长度处理能力，或将引领大模型进入差异化竞争阶段。紧接着，3月22日，阿 现出强大的价值。中国人保发布“数智灵犀-人保大模型”，阳光保险发布“阳光正言GPT”， 在客户服务、保险销售、核保理赔等方面展现了极大的应用价值。据报告，2024年金融AGI 市场规模已达到3.8亿元，同比2023年增长7倍以上，显示出金融大模型市场的快速增长 势头。 （2）医疗行业 在医疗领域，大模型的应用主要集中在患者问诊、医生助手、药物研发、健康科普等多 个方面。医疗大模型通过理解人

基于大模型的具身智能系统综述 王文晟 1 谭 宁 1 黄 凯 1 张雨浓 1 郑伟诗 1 孙富春 2 摘 要 得益于近期具有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展, 基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的 效果, 展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景. 鉴于此, 对基于大模型的具身智能的工作进行了综述, 首先, 介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; (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, 基础模型, 具身智能, 机器人 引用格式 王文晟, 谭宁, 黄凯, 张雨浓, 郑伟诗, 孙富春. 基于大模型的具身智能系统综述. 自动化学报, 2025, 51(1): 1−19 DOI 10.16383/j.aas.c240542 图 1 基于大模型的具身智能工作概览 Fig. 1 Overview of embodied intelligence work based on large models 1 期 王文晟等: 基于大模型的具身智能系统综述 3 OVMM 基准测试, 提供了高质量的多房间家庭环 境, 以支持在仿真和物理环境中进行广泛的基准测 试. 为了解决开放词汇移动问题, 文献 [103] 利用

1.1.1 联结主义学习 大语言模型的知识获取基于联结主义的学习观 点，该观点认为智能源于大脑神经元的物理结构和 复杂的网络连接，是由大量如神经元的简单元素通 过非线性相互作用产生的集体行为结果，智能行为 的模拟可以通过构建大量简单计算单元组成的大规 模 网 络 ，并 不 断 调 整 网 络 单 元 间 连 接 权 重 来 实 现[9-10]。优势在于从数据中学习的能力，善于处理复 杂的、模糊的问题。 取[11]，从而具有突破已有认知局限实现创新的潜能。 1.1.3 数值计算过程 模型通过优化其预测下一个单词（如 GPT）或填 充缺失单词（如 BERT）的能力，来调整多层神经网络 模型的内部大量神经元连接权重参数，实现对知识 的获取。这一参数调优过程在连续平滑数值空间进 行，与符号化表示的知识获取中的离散符号操作相 比，可以捕捉更为复杂和细致的规律，实现对过往 经验的超越。 1.1.4 知识分布式隐式表示 research in contemporary societies[M]. Beijing: Peking University Press, 2011.（in Chinese） [26] 石响，王天乐, 夏乾臣, 等 . 基于大型语言模型的应急人机 协同救援关键技术 [J]. 指挥与控制学报, 2024, 10（3）: 276- 283. SHI X, WANG T L, XIA Q C, et

新范式的本质：替代了人类专家的角色，把人从开发链条中移出 25/30 口 未 来 Al 计算速度将更快、成本更低 口未来算法的能力将会更大，智能程度将会更高 2024 年 11 月 27 日，王坚《无尽的计算： Al 和研究范式变革》的演讲： “ 我们目前已经进入计算科学时代，云计算在未来的研究中可以发挥重要作用。未来通过计算能力， 我们可以利用 Al 扩展人类的创造力，进一步探索世界。 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 … Autonamous Adaptive Conceptual Learning& Reasoning Cognitive Al 公众号 · 新智元 (Static)Knowledge&Skills 智 元 Actor C*k Can actian percept AG Human Intelligence … LLMs 卷积神经网络创始人

04 05 -2- • DeepSeek是私募量化巨头幻方量化旗下的一家大模型企业，成立于2023 年5月份。 • 幻方量化营收：作为中国头部量化对冲基金，曾管理资金规模超160亿美 元（2019年），年管理费收入超过3亿美元。 DeepSeek公司概况 -3- DeepSeek-V3（对标GPT-4o）于2024年12月 26日推出，因其显著的性能，用户迅速开始增长 ��� Anthropic CEO达里奥·阿莫迪：我认为一个公平的说法是“ DeepSeek 生产的模型接近 7-10 个月前美国模型的性能，成本要低得多（但远不及人们建议的比例） ” Scale AI创始人亚历山大·王：“DeepSeek可能改变中美在人工智能竞赛中的格局” 游戏科学创始人冯骥：”DeepSeek，可能是个国运级别的科技成果。”“如果有一个AI大 模型做到以下任何一条，都是超级了不起的成就，但 01 04 05 -18- 国内主流大模型 公司 模型 阿里巴巴 千问 (Qwen) 系列 字节跳动 豆包大模型 百度 文心大模型 腾讯 混元大模型 华为 盘古大模型 国内互联网公司： 公司 模型 联通 元景大模型 电信 星辰大模型 移动 九天大模型 国内运营商： 公司 模型 深度求索 DeepSeek-V3/R1等 智谱 GLM系列 MiniMax MiniMax-Text-01等

DeepSeek 银行部署加速， AI 金融应用迎来跃迁 分析师：闻学臣 执业证书编号： S0740519090007 分析师：王雪晴 执业证书编号： S0740524120003 分析师：苏仪 执业证书编号： S0740520060001 联系人：蒋丹 Email ： jiangdan@zts.com.cn | 证 券 研 究 报 告 | 资料来源：信通院、中泰证券研究所 21 落地进展：大行发力早，中小银行推进更快 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% 2022 金融科技投入（亿元） 2023 金融科技投入（亿元） 同比增幅 300 250 200 150 100 50 0 资料来源：信通院、中泰证券研究所 图表：十二家上市银行金融科技投入 图表：部分银行大模型应用场景

中国国家铁路集团有限公司 中国铁路广州局集团有限公司 2019年—2024年，智能软件研发行业市场规模由14,669亿元人民币增长至28,223亿元人民币，期间年复合增长率13.98%。预计2025年— 2029年，智能软件研发行业市场规模由31,977亿元人民币增长至52,693亿元人民币，期间年复合增长率13.30%。 中国在人工智能领域展现出强劲实力，促进智能软件研发行业持续发展。 截至2 截至2023年底，中国已有254家厂商及高校院所开发出超过10亿参数的大模型，共计发布了近80个大模型，其中部分已投入市场应用。人工智能 产业规模不断壮大，核心产业规模已接近5,800亿元。同时，中国已形成了京津冀、长三角、珠三角三大人工智能集聚发展区，拥有超过4400家 核心企业，数量位居全球第二。此外，中国在人工智能基础设施方面亦表现突出，占地规模同样位居全球第二，且智能算力占比超过25%。人工 智能软件研发推动工业软件产业升级与加强全球竞争力。 通过引入人工智能、大数据、云计算等先进技术，智能软件能够显著提升工业软件的自动化、智能化水平，优化生产流程，提高生产效 率。2023年，中国工业软件市场规模显著增长至约2,414亿元人民币，实现了12.3%的同比增长率。截至2023年末，中国工业软件企业 的关键生产工序数控化比率攀升至62.2%，而数字化研发设计工具的普及率亦高达79.6%。在此背景下，研发设计类工业软件占据了市

效能，实现高 质量发展的 同时，进一步提升普惠金融服务的广度与深度，为中国消费者提供更智能、更便捷、更有温度的保险产品与服务。 AIGC 时代，应用为王。为了解当下国内外主流大模型在保险领域应用的成熟度和稳定性，国内领先的保险科技平台——元 保，联合国内保险科技研究机构——分子实验室，共同发布《人工智能大模型保险行业应用评测报告》。报告特邀国内知名 高校专家学者、中国大地财产保险股份有

4 算法测试 在智能体算法开发的过程中，算法测试是确保其性能、稳定性 和可靠性的关键步骤。测试阶段不仅需要验证算法在不同场景下的 表现，还需检测其在极端条件下的鲁棒性。首先，应对算法进行单 元测试，确保每个模块的功能独立且正确。可以通过编写测试用 例，覆盖所有边界条件，确保模块在各种输入下均能正常运行。 接下来，进行集成测试，验证各模块之间的协同工作能力。集 成测试应模拟实际运行环境，确保算法的整体流程无误。在此阶 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 王工 修复后待验 证 此外，测试结果应通过可视化工具（如仪表盘或图表）进行展 示，便于团队及时了解测试进展和系统状态。通过持续集成和持续 测试（CI/CT）流程，可以进一步优化测试效率，确保每次代码提 001 功能 A 无法正常运行 张三 2023-10- 15 已完成 通过 002 性能 B 响应时间过长 李四 2023-10- 20 进行中 待验证 003 用户界面 C 不够友好 王五 2023-10- 25 未开始 待验证 通过上述流程，可以有效解决验收过程中发现的问题，确保项 目的最终交付质量。同时，建立完善的问题跟踪和整改机制，有助 于提升团队的响应速度和质量意识，为未来项目的顺利开展奠定基