........... 22 4.4 Character AI ：自研大模型，打造智能体社区 ................................................. 23 4.5 星火智能体：布局智能体平台，发布垂类智能体 ............................................. 24 4.6 SkyAgents：自研模型降低成本 22 中国前五大人工智能市场应用 .......................................................................... 19 图 23 LeewayHertz 公司发展历程与合作公司 ........................................................... 19 图 24 LeewayHertz ................................................. 23 图 32 截止 2024 年 8 月 Replika 用户全球分布 ......................................................... 23 图 33 Character.AI 用户界面 .......................

断更新换代；2）引入更多更强大的模型和算法对数 据进行更深层次的挖掘。前者的问题在于依靠设备 设施更新更多解决的是业务系统的效率问题，并且 技术进步如果仅仅是“穿新鞋走老路”的模式，终将 面临发展的瓶颈[23]。后者的问题在于模型算法更适 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 XU N, et al. A comprehensive capability analysis of GPT-3 and GPT-3.5 series models[EB/OL] （2023-10-23）[2024-05-08]. https: //doi.org/10.48550/arXi v.2303.10420. [3] MIKOLOV T, CHEN K, CORRADO G, et al cognition[J]. Frontiers of Informa⁃ tion Technology & Electronic Engineering, 2017, 18（2）: 153-179. [23] ZHU S, YU T, XU T, et al. Intelligent Computing: the latest advances, challenges, and future[J]. Intelligent

........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................................................................................... 36 持续且高强度的需求。与此同时，在政策的有力推动下，相较于去 年，内蒙古、贵州等中西部地区存力规模水平也得到了较大提升。 来源：中国信息通信研究院 图 11 省级行政区存力分指数-存力规模 Top10 综合算力指数 23 产业发展与存力规模之间存在相互促进的关系。一方面，存力 规模的扩大为产业发展提供坚实的数据存储基础，使得企业和机构 能够更好地管理和利用数据资源，推动数字技术与实体经济的深度 融合。另一方 个地级市、28 个自治州，不含直辖市）的算力水平。 城市算力分指数 Top30 包含廊坊市、张家口市、大同市、广州市、 杭州市、中卫市、乌兰察布市、呼和浩特市、苏州市、贵阳市等， 具体情况详见图 23。Top10 城市以我国八大枢纽节点区域为主，包 含东部枢纽节点城市数量 5 个，西部 4 个。在国家战略推动下，算 力资源布局逐步向更广泛区域拓展，助力区域协调发展。Top30 城 市依托政

Yi-Lightning, #16 不开放 Anthropic 美国 Claude 3.5 Sonnet (20241022), #16 Claude 3.5 Sonnet (20240620), #23 不开放 Meta 美国 Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-bf16, #21 Llama-3.3-70B-Instruct, #33 开放 Mistral AI 法国 Mistral-Large-2407 大数据的独特优势，基于全国高质量经济语料，打造经济垂 直领域大模型，模型在查数据、问知识、做推理、快分析等 经济领域任务中都表现良好。 广东政数局 ”粤经济“平台 n 经济运行大模型落地北京发改委、广东政数局等多省市项目 -23- 大模型赋能公安智能化 n 联通数智公司联合北京联通等打造元景公安大模型，在北京西城、安徽省厅等多省市视侦智能化升级项目试点应用  在北京西城区公安局试点，提供以特征搜特征的大模型视觉分析能力，解决小模型无法识

100 笔/ 小时 | 800 笔/ 小时 | 700% | | 异常检测准确率 | 68% | 89% | 21pp | | 底稿生成完整性 | 75% | 98% | 23pp | | 监管更新响应时效 | 2-3 周 | 实时 | 99% | 在实际落地层面，人工智能技术已展现出与审计场景深度结合 的潜力。以应收账款审计为例，智能体可实现： - 化，传统审计模 式正面临前所未有的效率瓶颈。根据 2023 年国际内部审计师协会 （IIA）的行业报告，78%的审计机构反馈其现有工作流程难以应 对数据量年均 40%的增速，导致项目周期延长 23%以上。具体表 现为三个核心矛盾：首先，海量非结构化数据的处理效率低下，某 央企审计案例显示，仅合同文本抽审环节就消耗了团队 35%的工作 时长；其次，风险识别依赖人工经验导致覆盖不全，证监会披露数 ），重点提升以下能力： - 异常模式识别准确率提升 42% - 会计准则引用正确率提升 38% - 风 险指标关联分析速度提升 5.8 倍 2. 量化压缩：通过 GPTQ 量化技术将模型体积压缩至原大小的 23%，在 NVIDIA T4 显卡上实现： o 推理延迟 < 350ms（批处理量 8） o 显存占用从 24GB 降至 8GB o 支持并发请求数提升至 32 路 部署架构 采用分层服务架构确保系统可靠性：

展现出令人 惊讶的理解、判断和行动能力. 随着大模型的发展, 近年基于大模型的具身智 能工作已经成为研究热点, 各类试图将二者结合的 工作层出不穷. 尽管目前有一些以具身智能为主题 的综述[21−23], 但并未聚焦于大模型. 目前也有综述研 究大模型在机器人上的应用[24−28], 但不同的是, 本文 的内容更倾向于从具身智能的角度介绍二者如何有 机结合, 并加入对模型规划层级的分类探讨. 此外 Research labs 22 Embodiments 527 Skills Pour Stack 60 Datasets 1 798 Attributes · 5 228 Objects · 23 486 Spatial relations Bridge Door opening Set the bowl to the right side of the table Pick green CAE, 2024, 26(1): 139−148 (兰沣卜, 赵文博, 朱凯, 张涛. 基于具身智能的移动操作机器人系 统发展研究. 中国工程科学, 2024, 26(1): 139−148) 23 Firoozi R, Tucker J, Tian S, Majumdar A, Sun J K, Liu W Y, et al. Foundation models in robotics:

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 现场服务 不仅仅是完成机器推荐的任务。 这种转变将从根本上改变工作方式。随着企 业快速引入新技术并重新设计流程，他们也必须 为适应数据驱动、技术密集型的工作场所而重塑 其人才与组织模式。 实现自主智能供应链 23 关键建议 构建自主智�供应链始于标准化的数据平 台、流程和治理框架。数据本体或结构化模型有 助于确保每个人（以及每个系统）都以相同的方式 理解数据元素。若缺乏这一点，洞察将会变得支 离破碎，从而拖累决策速度。

主要优势 : • API 服务更稳定、安全、易用；满足大批量使用， 可以弹性扩容满足客户需求；支持购买专属并 发； • 限时免费试用（ 2025 年 2 月 25 日 23:59:59 前）； • 兼容 openai 的 API 接口协议，可快速调用体验。 腾讯云 DeepSeek API 服务调用——安全、高可用 主要优势 : • 国内率先支持「

所 23 各银行 DeepSeek 落地进展情 况 金融机构 n AI 技术落地不及预期的风险。从研发到实际应用的转化过程里， AI 技术遭遇了诸多阻碍。算法的复杂性、数据质量的 参差不齐，

2.2 万亿 元 + • 产品供应链数据：整理了 28 大类通用零配件、 10 万件标准件模型、供应商数字产品 1.9 亿件 14 亿 + 36 万 + 1.9 亿 + 6000 万 + 23 万 + 42 万 + 最具权威的产业链、供应链数据资源 海量数据资源 国家工业互联网大数据中心 浙大 CCAI 产业链大数据中心 工信部采购中心 高管信息 法人社会组织 招标采购公告 招投标主体