对医生工作效率及患者健康管理的影响。 最后，针对伦理问题和法规合规性，研究将探讨 AI 生成式大 模型在医疗应用中的伦理框架，以确保技术应用符合医学伦理规 范，促进患者信任与社会接受度。本研究希望通过对以下几个关键 点的讨论，提供切实可行的解决方案：  确定 AI 生成式大模型的应用需求与优先级  设计标准化数据输入与模型训练流程  监测应用效果并制定评价标准  探索伦理合规路径与风险管理策略 因此，本研究不仅仅是对 输出完整的病历文档。这不仅提高了医疗工作的效率，还在一定程 度上减少了因人为因素造成的错误。此外，这类模型也可用于药物 研发，生成对特定患者群体有效的治疗方案，或通过分析历史数据 来发现潜在的新药物靶点。 在临床决策支持方面，AI 生成式大模型能够根据患者的病史和 症状生成诊断和治疗建议。通过实时分析患者的健康数据和医学文 献，模型可以显著提高准确性并降低医疗成本。值得一提的是，这 项技术 付成果。以下为具体的项目阶段及其对应的时间规划： 1. 需求分析阶段（1-2 个月） o 收集与分析医院现有的工作流程、患者数据和临床决策 过程。 o 通过访谈、问卷调查等方式，识别主要的痛点和改进需 求。 2. 技术准备阶段（2-3 个月） o 选择合适的 AI 生成式大模型，进行初步的技术评估和选 择。 o 与技术团队协作，完善数据准备，包括数据清洗与标 注，以满足模型训练的要求。

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 答。 问答机器人将用户的问题匹配 到知识库中最相近的知识点上， 用该知识点的答案回答用户。 如何成为会员 • 怎么注册会员 • 我想成为会员 • 会员怎么申请 会员有什么权益 • 会员有特权吗 会员有特权吗 • 会员能干什么 • 会员有啥好处 怎么查询积分 • 我有多少积分 • 如何查看积分 • 哪里能查积分 问答机器人 机器人回答 命中知识点“如何查询积分” 用户问题 怎么看还剩多少积分 • 基本思路 • 每个知识点是一个分类 • 将整个知识库作为训练数据 • 传统机器学习模型 • TFIDF + LR • n-gram + Adaboost • • 以知识库中的问题为粒度建立索引，每 个 问题都对应一个知识点 • 对用户问题进行分词、去停用词、同义 词 扩展等操作 • 返回知识库中若干个相关性最高的问题 对 应的知识点 • 排序 • 通过一个语义匹配模型计算用户问题和 检 索返回问题的语义相似度，选择语义 相似 度最高的问题对应的知识点 基于检索和排序的问答系统 排序 知识库 检索 检 索结果

合于复杂地形和人力难以到达的地区。 在数据处理阶段，进行数据预处理是确保建模精度的关键步 骤。这一过程包括噪声过滤、数据配准和点云拼接等。首先，利用 先进的算法对采集到的原始数据进行清洗，去除噪声和不相关的信 息。接着，通过多视角的匹配与对齐，将不同位置采集的数据进行 融合，形成完整的三维点云模型。 点云生成后，采用三维重建技术将其转换为可视化的三维模 型。常用的重建技术包括表面重构、高度图生成等，这需要根据具 首先，将使用无人机进行航空遥感采集。无人机凭借其机动性 和高解析度的摄像能力，能够在较短的时间内覆盖广泛区域。通过 在不同高度、不同角度拍摄，获得高分辨率的影像数据。同时，结 合机载激光雷达（LiDAR）技术，可以获取高精度的三维点云数 据，准确描绘地形及铁路设施的空间分布。 其次，地面数据采集也至关重要。我们将配备移动激光测量系 统（MLS）在铁路沿线进行拍摄，特别是对复杂结构（如桥梁、隧 道、车站等）的详细测量。MLS 安装固定监测设备也是一种有效的数据采集手段。通过在铁路 沿线的重要位置设置监测点，定期采集环境变化数据，包括地形、 植被生长状态及气候等信息。这些数据将提供长期的动态变化分 析，帮助构建更为真实的三维模型。 综合上述方法，我们将形成以下数据采集流程： 1. 无人机遥感采集： o 航空影像采集 o LiDAR 点云数据采集 2. 地面激光扫描： o 移动激光测量系统（MLS） o 全站仪测量补充

业务系统 C 对外出入口 C 应用逻辑 C 算法 算力 统一出入口 应用模板（ A/B/C… ) 算法池（ A/B/C… ) 算力池 大模型时代企业 AI 项目“烟囱式 ”建设痛点越发严重 智能化趋势下：多品牌多场景下的重复造车轮，导致模型算法和镜像等 AI 资产管理分散，无法沉淀复用和统一运用。 底层统一 上层统一 中层异构 AI 治理 集约敏捷的 AI 中台式建 设 DeepSeek 面向实战的精调部署平台 全周期均可切入使用 痛点 不知道怎么基于 R1 蒸馏模 型 开源框架繁多，不知道怎么选 TI 平台价值 内置蒸馏方案，开箱即用 内置全系模型，一键精调 多 验证成本高 算力投入大，优化成本长期存 在 配置自主可控，快速验证并发用量 统一资源纳管，灵活切换 启动阶段 痛点 一键多副本，快速线性扩缩容 持续升级推理加速，降本增效 故障多，无法长时间稳定运行 稳定期 痛点 稳定期 痛点 探索期 痛点 根据业务量探索资源用量 机型差异大，选型难 验证效果链路长，耗时久 算力空闲情况多， ROI 低 探索期 TI 平台价值 内置全系模型，一键部署 免费体验，快速验证效果 服务部署 蒸馏精调 启动阶段 业务量变化，服务调整难度大 TI 平台价 值 TI 平台价 值 TI 平台价 值 TI 平台价 值 痛点 腾讯云大模型知识引擎

近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 中，审计团队平均需要耗费 42%的工作时间用于数据清洗和基础分 析，而高风险领域的识别准确率仅为 68%。这种现状迫切需要通过 现有技术工具难以应对跨系统数据关联分析需求，而监管机构对审 计时效性与准确性的要求却逐年提高，例如美国公众公司会计监督 委员会（PCAOB）将重大错报风险检测窗口期缩短了 30%。 审计行业当前的核心痛点集中在三个维度：首先，数据处理的 低效性导致人工成本居高不下。以财务报表审计为例，审计师平均 需要耗费 40%的工作时间在数据清洗与基础核对上，而抽样检查覆 盖率不足 5%的现象普遍存在，隐藏了重大风险盲区。其次，复杂 ： 这种技术路径不仅解决了审计作业中的效率瓶颈，更重要的是 通过数据驱动的分析方式，将审计重点从事后检查转向事中监控。 某国际会计师事务所的实践表明，接入人工智能系统的审计项目， 其关键风险点识别时间平均提前了 15 个工作日，使客户能够及时 采取补救措施，显著提升了审计的价值创造能力。随着技术的持续 迭代，人工智能在审计领域的应用将从当前的辅助角色逐步发展为 智能协同模式，最终实现审计质量和效率的质的飞跃。

LLaVA[101] 的多模态、 以对象为中心的具身大语言模型. 研究人员预先定 义了一系列的动作标记 (如选择对象、导航、观察、 触摸、敲击、拿起、放下、环顾四周) 和状态标记 (如 编码获得的对象点云、冲击声、触觉信息和温度信 息) 与环境互动, 其中动作标记指导具身代理在环 境中执行特定动作, 而状态标记则将代理的多模态 状态观察反馈给大语言模型, 以便生成后续的文本 或动作标记, 使得 MultiPLY NeRF 中提取的语义特征相结合, 机器人能够根据用户的文本描述来识别和操作场景 中的特定对象, 如图 2 所示. 在 6-DOF 姿态推断中 对夹爪周围也训练了一个 NeRF 场, 在场中采样查 询点并计算这些点的特征向量, 使得能够推断出适 合抓取特定对象的姿态. 图 2 基于 NeRF 的语义特征场景表示[107] Fig. 2 Semantic feature scene 2D 点, 可以指导模型 从 2D 图像中获取底层的动作. 给定自然语言指令 后, KITE 使用一个锚定模块 (grounding module) 从指令中推断出场景中的 2D 关键点. 锚定模块首 先使用 CLIP 提取图像视觉特征, 并将提取所得特 征融合到全卷积网络中, 最终输出表示关键点在图 像中的位置概率的热图, 并根据概率提取关键点. 考虑对同一物体执行不同任务时对应的关键点相似 但动作可能截然不同

上下文 复杂背景 个性化 错误 同义 明天飞北京，订两晚酒店，老习惯 明天面试，两点和三点各一场。 一在公 司，二在星巴克 [ 前文：订一张上海飞北京的机票 ] 有国航的吗 28 号下午三点赶火车，不，是 29 号 [ 外卖 ] 肯德基到公司 [ 语音识别 ]11 月 17 日早上八点见新低 你有 freestyle 吗？ 帮我找个人来家里打扫卫生 [ 打车 ] 肯德基到公司

.............................................................................136 3. 数据安全与合规性成为核心关注点..........................................................................137 4. 跨部门协作与 AI 智能体的无缝集成. 告，从而提高市场推广的效率和效果。 在设计和实施商务 AI 智能体应用服务方案时，需要充分考虑 企业的实际需求和资源条件。以下是一些关键的设计原则和实施步 骤：  需求分析：明确企业在业务流程中的痛点和需求，确定 AI 智 能体的应用场景和目标。  技术选型：选择适合企业需求的 AI 技术和工具，如深度学习 框架、自然语言处理引擎等。  数据准备：收集和整理企业历史数据，确保数据的质量和完 数据分析：通过大数据分析，提供商业洞察，支持战略决 策。 4. 自动化流程：通过自动化工具，减少人工干预，提高运营效 率。 在设计商务 AI 智能体时，需要充分考虑企业的具体需求和业 务场景。以下是设计过程中需要关注的几个关键点：  需求分析：明确企业需求，确定智能体的功能范围和目标。  数据准备：确保数据的质量和完整性，为智能体提供可靠的 数据支持。  技术选型：选择适合的技术平台和工具，确保智能体的性能 可扩展性。

推荐序 近年来，AI 技术迅猛发展，算力作为数字经济的基础资源，其重要性与日 俱增。我们进入了一个计算力驱动创新的时代，这不仅影响着科技领域的演进， 更深刻地改变着社会的方方面面。目前，国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作，综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 要标尺，相关研究工作意义深远。 随着 AI 在千行百业加速渗透，算力赋能数字经济社会的效能，不仅仅取决 体系，加速基础设施绿色升级；深度开展融合创新实践，助力产业 生态繁荣发展。 《2025 综合算力指数》全面呈现了我国综合算力发展现状，挖 掘各地区综合算力发展问题，并给出发展建议，为我国算力产业“点、 链、网、面”体系化发展提供参考，为数字中国建设实现跨越式发展 筑牢根基。 时间仓促，报告仍有诸多不足，恳请各界批评指正。后续我们 将不断更新完善，如有意见建议请联系中国信通院研究团队： dceco@caict 力基础设施，增强 算力赋能成效。2024 年印发《推动工业领域设备更新实施方案》， 提出推动“云边端”算力协同发展，加大高性能智算供给，在算力枢 纽节点建设智算中心。2025 年，工信部按照“点、链、网、面”的工 作思路体系化推进全国一体化算力网络工作，持续提升算网综合供 给能力，一是稳步推动优化算力布局，实现算力中心“单点提质”； 二是着力强化技术协同创新，促进算力产业“串珠成链”；三是适度

极少，落地“最后一公里”很难 智个 能 化 程 度 → 时 间 范式困境主要原因一：场景多、碎片化、个性化，定制化开发成本高 口有限的人力、物力和财力去应对复杂而多变的需求，最终的平衡点大多位于信息化阶段 可再生能源热力系统 燃煤电厂 区域供冷站 公共建筑空调 协作与互动：各个 角色之间 建立高效的沟通机制，通过 · 循环优化与迭代： 流程采取循环迭代的方式进行，确保 交 流 提 供 必要的支持与反馈 问题得到持续的优化与解决 未来大语言模型的关键突破点二：世界模型 / 数字孪生 57/80 AlphaGo Zero 的成功不仅是算力 + 算法 + 数据，还有数字化的棋盘 ! 2017 年 10 月， AlphaGo 数字孪生：浙江大学团队自研仿真平台的一点体 会 故障诊断模块 Al 建模 ( 脚本嵌入 ) 边缘控制器 领域知识 deepseek 数据驱动建模 数 字 孪 生 云 平 台 SCADA 群控软 件 现 场 群 控 平 台 简 介 65/80 中心 世界模型 / 数字孪生：浙江大学团队自研仿真平台的一点体会