down[44], DrEureka[45], Omnigrasp[46], Meta-World[47], BEHAVIOR-1K[48] ALOHA[37], UMI[38], HumanPlus[39], GELLO[40], GC-DA[41] MineDojo[31], VRB[32], Baker 等[33], RoboCLIP[34], Seo 等[35], Han 等[36] 图 用于训练端到端模型, 使得机械臂能仅凭 RGB 图 像输入独立完成复杂任务. 尽管 ALOHA 提供了廉 价的模仿学习方案, 但受限于机械臂系统, 操作只 能在实验室环境内完成. HumanPlus[39] 则探索了人型机器人的数据收 集与训练. 系统通过单目 RGB 摄像头实现实时人 体和手部运动的估计, 并将其重新定位到仿人机器 人的运动中, 从而实现“影子跟随 (shadowing)”. 通 过这种方式 Abbeel P. Reinforcement learning with action-free pre-training from videos. In: Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning. Baltimore, USA: PMLR, 2022. 35 Han L, Zhu Q

应客户需求，同时还可以将按时交付率提升5%。 实现运营绩效的 全面突破 在不可预测的环境中增强运营可靠性，这对于那 些将快速履约视为核心竞争优势的行业而言，更 是重大利好。 可持续性的提升是另一项重要 成果。近四成（39%）受访企业表示， 得益于更优的再利用、再循环和资 源效率，自主化运营将显著推动供 应链的循环性。 实现自主智能供应链 7 1. 构建坚实且安全的数据基础 2. 投资关键AI技术，加速规模化 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 为供应链中实现自动化并最终迈向完全自主化的 理想领域。采购自动化能够节约时间、减少错误

” 一体化数据中心园区建设。三是推广 AI 节能，利用人工智能技术优 化算力中心制冷、电力分配和负载调度，实现精细化管理节能。 （五）深化融合创新实践，助力产业生态繁荣发展 综合算力指数 39 强化综合算力与各行业应用的深度融合创新，拓展算力应用场 景，推动产业数字化转型加速。一是推动算力普惠，鼓励中国算力 平台等公共算力服务平台建设，提供便捷、经济的算力服务，降低 中小企业和科

................36 4.1 自动识别与提取工程量数据...............................................................39 4.2 清单项的智能分类与编码...................................................................41 4.3 清单编制效率提升

4.4 数据流设计..........................................................................................39 5. 功能模块开发........................................................................................

37 3.2.2 决策支持.....................................................................................39 4. AI 生成式大模型在医疗场景的应用...........................................................42 4.1 临床决策支持....

...................................................................................................39 4.1 数据采集系统.......................................................................................

...................................................................................................39 5.3 模型训练与优化模块....................................................................................

3 数据处理.............................................................................................39 4.4 数据安全.........................................................................................

1 平台架构.............................................................................................39 3.1.1 前端设计.....................................................................................42