能感知等。这些技术侧重外部世界数据的收集和处 理，加强了系统的视觉、听觉和触觉等感知能力，使 得应急系统能够及时捕捉外部环境变化。按照机器 智能水平由低到高的 4 个层次：数据智能、感知智 能、认知智能和自主智能[22]，应急系统的智能水平达 到了感知智能这一层次。 从认知智能层次来看，当前系统思维能力不足， 缺乏解决复杂问题的能力。下一步系统智能化发展方 向是认知智能的加强，即系统具有类似于人的逻辑思 维和高级认知能力，能够处理和解释复杂信息，通过 型算法更适 用于解决问题路径清晰的应用情景，而问题本身模 糊不清恰恰是应急管理面临挑战的主要特点[20]。因 此，按照以往经验很难实现认知智能的突破。 机器认知智能的实现通常从学习和理解能力开 始[22]，即围绕对知识的表示、获取、创新和应用等活 动展开，无法仅通过对数据处理的加强来实现。大 语言模型在知识获取、知识共享、知识创新、知识应 用等方面都取得了革命性突破，如图 4所示，需要抓 住大语言模型技术的发展契机，重构应急管理领域 基于重大突发事件的即兴决 策 [J]. 系统管理学报, 2013, 22（5）: 708-714. XUE Y W, HUANG H, ZHANG G F, et al. Improvisational decision-making in major emergent events[J]. Journal of Sys⁃ tem & Management, 2013, 22（5）: 708-714.（in Chinese）

过大模型的非结构化数据处理能力，实现客户需求预测准确率提升 40%。具体效益体现在销售转化环节，基于 AI 生成的个性化推荐 方案可使交叉销售成功率从现有 18%提升至 27%，客户生命周期 价值（LTV）预期增长 22%。 运营效率优化方面，计划部署智能工单分类系统与知识库自动 更新机制。经测试数据显示，工单自动分类准确率可达 88%，较原 规则引擎提升 33 个百分点，知识库维护工时将从每月 120 人时缩 人时。以下是关键效益指标的量化对比： 指标项 现状基准 目标值 提升幅度 客服响应速度 8 分钟 3 ≤ 分钟 62.5% 销售转化率 18% 27% 50% 工单处理效率 15 件/人天 22 件/人天 46.7% 客户满意度(CSAT) 82 分 89 分 8.5% 技术实现路径采用模块化部署策略，第一阶段完成对话引擎与 知识图谱的对接，6 个月内实现基础功能上线；12 个月周期内通过 | 商机预测与管道管理 通过时序数据分析建立预测模型，以 mermaid 流程图展示关键决 策路径： 实际应用中，某医疗器械客户将销售周期从 45 天缩短至 28 天，关键路径转化率提升 22%。 自动化文档处理 深度集成合同与提案生成： 1. 自动提取 CRM 中的客户信息填充模板 2. “ 智能校对企业资质条款（如 需匹配 ISO 13485 ” 认证 ） 3. 生成风险提示报告（付款条款/违约责任高亮）

生产/制造 产品组装 产品包装 设置、维修与切换 质量与生产控制 运营采购 预警、风险、改进 17. 18. 19. 产业化（初始设备设置、规模扩大） 切换（包括清洁） 维修 22. 23. 供应商合同签订 采购到付款 24. 25. 26. 异常或风险检测及预警 评估与根因分析 内部及与供应商共同执行改进计划 27. 28. 29. 客户支持 高度自动化的仓库运营，采用先进的自动导引车（AGV）进行拣选、存储、包装和装载。中央控制中心 管理流程、检测问题并提供行动建议。 • 14 28 19 38 19 38 19 36 20 40 22 45 24 48 24 45 当前 未来五年内 实现自主智能供应链 13 图5 大多数供应链活动将通过AI赋能与自动化的强力结合，逐步迈向完全自主化 完全 决策自主化 监督下的 决策自主化 12 20 25 25 12 20 27 18 33 27 27 27 10 19 28 54 44 44 45 10 19 43 43 10 42 17 10 22 21 11 25 9 42 16 9 15 15 8 39 38 37 33 12 10 10 12 实现自主智能供应链 16 鉴于任务的重复性和可预测性，采购正成

...................................................................................................22 3. 技术方案设计........................................................................................ 小时/ GB 2 ≤ 小时/ GB ≤30 分钟/ GB 维度 基线水平 一期目标 二期目标 规则覆盖度 58% 85%+ 95%+ 全量扫描占比 18% 60% 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 DeepSeek 智能体，计划实现审计作业流程的范式转 ” ” ” 移：从 人工主导抽样检查 转变为 AI ” 驱动全量分析 ，最终使高风 险事项识别准确率提升至 规则引擎初筛 预设 300+审计规则库，包括但不限于： o 单笔交易金额超过行业均值 3 个标准差 o 同一供应商高频小额支付（如一周内 5 次以上<1 万元付 款） o 非工作时间段（UTC 22:00-6:00）的系统操作记录 2. 机器学习动态检测 采用 LSTM-GAN 混合模型处理时序数据，识别以下异常模 式： 3. 风险分级处理机制 根据置信度分级处置，关键阈值设置如下：

....... 32 图 21 省级行政区环境分指数-资源环境 Top10.......................................................33 图 22 省级行政区环境分指数-市场环境 Top10.......................................................34 图 23 城市算力分指数 Top30 省、福建省，具体情况详见图 11。广东存力规模全国领先，存储总 体容量和单机架存力水平均位于全国前列。作为我国经济强省和科 技强省，广东拥有众多大型互联网企业、金融机构和制造业企业等， 综合算力指数 22 对数据存储的需求持续增长，推动存储容量不断扩大，同时也注重 存储技术的创新和应用，以满足高性能存储的需求。 我国存力规模 Top10 呈现以东部地区为主导，中西部地区存力 发展水平提升的态 综合算力指数 34 我国省级行政区环境分指数-市场环境 Top10 为上海市、江苏省、 北京市、广东省、河北省、浙江省、山东省、山西省、湖北省、广 西壮族自治区，具体情况详见图 22。 来源：中国信息通信研究院 图 22 省级行政区环境分指数-市场环境 Top10 东部地区更具市场环境优势。一方面，这些地区拥有众多的算 力产业头部企业、科研机构和用户群体，算力交易频繁，市场供需 两旺。另一

..................................................... 22 3.2.3.1 AI 赋能全流程患者管理的医疗大模型应用 ........................................................ 22 3.2.4 金融行业 ........................................ 图 10 DCS+ModelMate+运营平台解决方案 截止至 2025 年 3 月，项目支撑平台课题组用户 87 个，已覆盖计算机、网安、生科、集 成电路、信息等 22 个学院，建立技术支撑群 75 个，支持学生用户 170 个，解决课题组问题 500+。ModelMate 正式上线后，不到 1 个半月时间，一期建设的算力资源平均使用率在 85% 以上，算力使用率创新高。

资料来源：天阳科技公众号，中泰证券研究所 22 AI 一体机：大模型落地的重要选 择 工商银行 技术落地：基于自研的“工银智涌”平台引入 DeepSeek 开源模型 应用场景：构建财报分析助手、 AI 财富管家等 10 余个场景，提升复杂数据处理能力

· · · · · · · · · · · · 9 图1 保险业大模型应用成效初现· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 22 图2 国内人工智能政策· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 30 图3 阳光正言GPT技术架构图· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 125 图14 图15 图16 图17 图18 图19 图20 图21 图22 图23 图24 图25 图26 图27 图28 � � � 2023年被誉为“大模型元年”，在这一年里，中国见证了超过200个大模型的竞相涌 现，正式拉开了“百模大战”的序幕 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 里宣布通义千问开放1000万字长文本能力。 显著提升的长文本处理能力，允许模型在处理长文档、对话历史或复杂语境时保持连 贯性和理解力。但是，增加上下文窗口也意味着模型的计算量和内存需求将大幅增加，因

anything Jaco play Push T TOTO 1M Episodes from 311 Scenes 21 Institutions across 34 Research labs 22 Embodiments 527 Skills Pour Stack 60 Datasets 1 798 Attributes · 5 228 Objects · 23 486 Spatial 2023, 49(6): 1131− 1154 (刘华平, 郭迪, 孙富春, 张新钰. 基于形态的具身智能研究: 历史 回顾与前沿进展. 自动化学报, 2023, 49(6): 1131−1154) 22 Lan Feng-Bo, Zhao Wen-Bo, Zhu Kai, Zhang Tao. Develop- ment of mobile manipulator robot system

...................................................................................................22 3.1 开发语言选择......................................................................................24 kubectl version --client python3 --version 配置网络环境，确保服务器能够访问外部资源，并配置内部防 火墙规则以允许必要的端口通信。通常需要开放以下端口：  22: SSH 访问  80/443: HTTP/HTTPS 服务  2379-2380: etcd 通信  6443: Kubernetes API Server 设置持久化存储，推荐使用