MUTEX[83], ORION[84], MOKA[85], ViLA[30] Text2Motion[72], PaLM-E[73], SayCan[74], EmbodiedGPT[75], ELLM[76], Voyager[77], LLM-Planner[78], KnowNo[79] ViLA[30], OK-Robot[69], CaP[70], LLM-GROP[71], Instruct2Act[51] 块为每个子目标生成详细的行动计划. 类似地, LLM- Planner[78] 使用大语言模型分解任务, 并根据环境 观察来提供每一步的指导. 对于在自由环境中的智 能体, 同样需要明确需求. ELLM[76] 和 Voyager[77] 使用大语言模型为游戏中的智能体提供探索目标和 合适的任务, 不断地掌握新技能和更难达成的目标. 2.2 任务级 任务级负责完成各项具体的任务, 如抓取、导 Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning. Honolulu, USA: PMLR, 2023. 76 Wang G Z, Xie Y Q, Jiang Y F, Mandlekar A, Xiao C W, Zhu Y K, et al. Voyager: An open-ended embodied

重构 Al 是一场通用技术革命，预计将对各行各业带来深远的影响，推动全社会生产力 和竞争力的提升 ! 能源领域：人工智能赋能能源领域的数字化变革 76/80 口人工智能是能源领域一种新的生产力，正在重新定义行业工作方式和技术路径 口通过大模型与智能体的结合，能源行业从数据收集到优化决策的智能化 口大模型的强大推理能力为复杂问题提 供精准

参与本次调研的企业领导者包括首席运营官、 首席供应链官、首席数字官和首席技术官，他们 普遍认同自主智�供应链能够带来诸多益处，包 括自主化系统能够降低成本（86%的受访者认 同）、提升效率（76%）、增强敏捷性（77%），以 及流程提速（63%）。然而，实现供应链自主化 对许多企业而言并非首要战略重点。仅有25% 的受访者表示自主智�供应链是其关键优先事 项，并且他们正在为此投入巨资；同时，极少数

· · · · · · 64 图8 应用案例全景图· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 76 图9 智能客服机器人技术架构图· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 79 图10 养老陪伴机器人功能示意图· · · 优前的通用大模型，在医险能力、保险数学建模能力、保险任务规划能力、保险执行能力、 保险知识5个能力胜和率达71.08%；已通过《中国人身保险从业资格（CICE）》 《保险从业人 员资格考试》 《保险代理人资格考试》等5类考试，平均分76分；通过由上海财经大学推出的 FinEval评测，平均得分81.4分，达到行业领先水平。 未来在项目二期（2024.09-2025.12），中国太保将通过技术升级重点解决以下三点不 足：一是主

...................................................................................................76 9.3 负载均衡与容错......................................................................................

......73 5.1.1 数据保护法律.............................................................................76 5.1.2 视频监控政策.............................................................................78 5.2 数据加密与存储安全

74 8.1 后端框架选择......................................................................................76 8.2 后端功能实现......................................................................................78

74 8.2 合同执行监控......................................................................................76 8.3 合同风险评估......................................................................................77

2 考评方法.............................................................................................76 6.2.1 自动考评方法.............................................................................78 6.2.2

智能体检测率 关键技术 关联交易舞弊 32% 89% 图谱推理+时序分析 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 收入确认异常 45% 93% 贝叶斯网络+规则引 擎 费用分摊失真 28% 76% 聚类分析+异常值检 测 知识沉淀标准化 设计审计知识图谱架构，解决行业经验碎片化问题： 实现审计准则、监管要求的动态同步更新，确保所有项目自动 遵循最新合规标准。 成本优化 通过资源智能调度降低项目边际成本：