智能（Intelligence）：以模型为核心，是对真实世界的模拟和解释 人类智能 • 抽象（语言）：概念，数字，理念 • 逻辑（理性）：归纳，演绎，类比 • 计算（模型）：科学方法 • 基于观测经验，发现规律 • MIT：一切问题都是模型问题 • 模型：一个映射，一个函数 科学范式 • 用语言逻辑方法获取理论模型：模糊 • 用解析数学方法获取数学模型：精确 • 用计算数学方法获取数据模型：近似 第一代（规则系统）：推理为核心 2. 第二代（知识工程）：知识为核心 3. 第三代（数据模型）：学习为核心 ◼ 从机器学习到深度学习 1. 任务：判别、预测，通过学习数据分布规律 2. 边界：有规律、可以数字化，属于经验科学 3. 要素：机器学习-深度学习 • 模型：神经网络模型（分层；单向） • 策略：损失函数定义 • 算法：反向传播+梯度下降  从感知智能到认知智能

AIGC延伸扩展人脑智能，降低使用门槛，应用影响力无限泛化 麦克卢汉提出，媒介是人的延伸。AIGC技术作为一种人造工具（媒介），是对人脑计算、思考、判断、学习等内在能力的延伸，同 时在巨量数据的加持下，AIGC在发现、认识、运用规律上有着明显的优势，是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应， 突破了人类能力的边界；而AIGC的问答式交互、无需下载和配置等特性，使得AI技术的使用门槛大大降低，AI技术走向平权化；同 时，联 AIGC工具 人脑智能 AIGC人工智能 计算、思考、 判断、学习能力 通过模拟人类大脑，具备了思考、判断、学习能力 人类投喂巨量数据和语料，AI能力涌现 AI能够更深入地解析和发现事物特点、问题及规律 7 ©2024.2 iResearch Inc. 概念、经验得以传授和传承；数字语言的出现，生活和学习中各类数字工具的应用，表示人类对世界的认识和规律把握的能力增强， 人类认知和沟通的障碍降低，知识经验传授和传承的范围进一步扩大；机器语言的出现，人类把数字语言体系外化给机器，并演变 为各类模型、算法，由此人类认识世界、改造世界的能力通过机器得到了放大、倍增和质变。大语言模型作为最新的技术突变成果， 在发现、认识、运用规律上相较于人类有着明显的优势，人造工具突破人类认知和能力的边界，推动教育内容和评价、教学方法的

能 流程等多个方面进行深度理解，并在此基础上形成面向算网服务生成 的知识空间。服务生成算力网络通过模拟和实现算网领域专家分析和 解决问题的能力，基于对大数据的挖掘和分析，发现数据中的模式、 规律和趋势，并结合人类专家的经验和算法模型，帮助解决算网流程 和应用服务过程中的问题和瓶颈。 首先，针对算力网络中泛在化的异构算力资源以及多样化的业务 需求，如何有效地对算力进行标识和度量、对任务内容进行分类解析、 要对故障根因进行分析，快速准确地定位出故障节点，并能够提供解 决意见或方案。此外，服务生成算力网络还需要对业务承载、系统运 行、故障分析等功能背后的机理进行认知，在解决问题的过程中将相 关的规律、法则、策略等凝练为可复用的知识，从而支撑算网进行推 理分析、闭环决策、自治运行等。 3）自主决策：知识定义的自主决策 在服务生成算力网络中，将复杂多元的计算任务分派并调度到最 匹配的计 干预的需求。 3.3 人工智能 AI 是构建服务生成算力网络的关键技术之一，是使能算力网络 模拟人类高级智能进行感知（算网状态感知、用户意图解析等）、决 策（资源编排、任务调度等）、思考（逻辑推理、规律总结等）、行 动（运营管控、故障修复等）、学习（机器学习、知识表示等）等活 动的主要手段。经过 60 多年的发展，AI 在算法、算力和数据等方面 取得了重要突破，包括自然语言处理、图像处理、强化学习等，已经

典 物理所研究的范畴。比如一块被水平扔出去的石头做抛物线运行，踩 油门让车加速等。这些运动规律都可以被牛顿力学所描述。通过给定 物体的质量和受力情况就可以通过 F  ma 这个公式去计算物体的加 速度，再结合运动学公式和初始状态计算该物体往后任意时刻的运动 状态。然而牛顿力学可以计算的运动规律是有范围的，即低速宏观弱 引力场情况。如图 1 所示，当我们研究的物体尺寸从日常生活中见到 的宏观世界，如飞机、汽车和篮球，逐渐变小到了原子尺寸的微观世 界时，情况大不相同。而描述这个微观世界粒子运动规律的理论就是 量子力学。在量子力学中，微观粒子的运动状态由波函数  表达。 6 只要完全搞清楚物体的波函数  随着时间如何变化就可以完全掌握 物体的运动状态。此时经典力学中的 F  ma 这个公式已经无法使用， 需要用薛定谔方程   H t i     来计算物体的波函数 来计算物体的波函数  。其实基于量 子力学的技术和产品早已被我们使用，比如电脑和手机中的半导体， 其中的原理就用到了量子力学能带理论。 1.1.2 量子态及其演化 上面说到了微观世界粒子的运动规律需要用量子力学所描述。而 在量子力学中，一个粒子的状态，也就是量子态，用波函数描述。在 符号上，我们习惯用 来表示，或者用狄拉克符号  表示。比如一 个光子有水平和竖直两个偏振状态，此时我们就可以分别将其表示为

面贯 彻落实党的二十大和二十届二中全会精神,深入学习领会习 近平总书记关于推进新型工业化、建设制造强国的系列重要 论述，完整、准确、全面贯彻新发展理念，遵循新时代新征 程推进新型工业化的基本规律，坚持以高质量发展为主题， 以科技创新推动产业创新，以人工智能推进数实融合，加快 构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系，坚定不移推进 制造强国建设，推动新型工业化、信息化、城镇化、农业现

”）存储敏感信息，并用区块链 记 录数据使用痕迹，方便事后检查） 4 、 既要分析数据又要保护隐私，怎么平衡？（ “ 比如用 联邦学习 ”技术（一 种不共享原始数据的方法）训练模型，只分析数据规律，不接触具体客户信 息； 结果输出时加入随机干扰，防止反向推测隐私） 5 、 如何让各部门按时提供完整数据？（比如用共享平台设定数据提交截 止 日期，自动检查数据质量（如是否缺漏关键字段），未按时提交的部门会自 10 个工作日内升级；回 溯降 级客户的交易整改证据是否充分。） （3）大额交易监测模型是否存在漏洞？（抽取未触发预警的大额交易样 本 （如单日累计超 100 万元），分析交易对手、时间规律是否异常；测试监测 模型 “ 是否动态关联客户风险评分，避免 一刀切 ”阈值。） （4）跨境汇款超过等值 1 万美元的交易是否逐笔留存资金用途证明文件， 跨境汇款业务是否已全面覆盖此规定？（抽查大额跨境汇款业务档案，核验贸 押业务，能否利 用 RFID 、GPS 数据实时监控质押物数量与地理位置变动，需要验证物联网设 备数 据与信贷系统数据的同步性，识别虚假质押或重复质押行为） 8 、利用时序数据分析贷款展期规律，识别通过频繁借新还旧、还旧借新 操 作掩盖实质不良贷款的异常模式？（需要构建贷款生命周期图谱，检测短期 30 内循 30 环操作次数、利率调整幅度等偏离正常分布的案例） 9 、通过监管

对 于机器智能输出的高效利用与转化 。 此理念倡导在 AI 技术的辅助下， 人类应持续深化提问的质量与深度， 充分利用 AI 的数据挖掘与模式识别能力， 探寻数据与知识 背 后的深层逻辑与规律 。 同时， 人类需对 AI 的输出进行精准解读， 并迅速转化为具有实际操作性的策略与行动， 以实现人机协同 的最大 化效益 。 问 探索性：“ 问 ”体现了对知识的主动探求，尤其是在使用

2021年11月阿里推出的M6 模型的参数量达10万亿。 1.1 大模型的概念 大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到 更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力 大模型具有更强的上下文理解能 力，能够理解更复杂的语意和语 境。这使得它们能够产生更准确、 更连贯的回答 上下文理解能力 大模型可以从大量的数据中学习， 并利用学到的知识和模式来提供 按照应用领域的不同，大模型主要可以分为L0、L1、L2三个层级 是指可以在多个领域和任务上通用 的大模型。它们利用大算力、使用 海量的开放数据与具有巨量参数的 深度学习算法，在大规模无标注数 据上进行训练，以寻找特征并发现 规律，进而形成可“举一反三”的强 大泛化能力，可在不进行微调或少 量微调的情况下完成多场景任务， 相当于AI完成了“通识教育” 通用大模型L0 是指那些针对特定行业或领域的大 模型。它们通常使用行业相关的数

理解偏差而导致的失误。 2 、工程项目智慧造价 工程造价因影响因素众多、指标类型复杂，使得编制工程造价文件复杂且 繁 琐，导致从业人员工作强度高、效率低。事实上， 不同的工程项目，造价数 据具 有一定的规律性。应用 DeepSeek，可以对历史项目的造价数据进行学习， 从而自 动得到新项目的造价数据，极大的提高工程项目造价文件的编制效率和 1 降低从业 1 人员的工作强度。 3 、招投标文件自动生成

调多个关节之间的运动关系，进行运动规划和轨迹生成。比如在人形 机器人行走时，全身控制要规划好腿部各关节以及胯部、腰部等相关 关节的配合，生成从起始姿态到目标姿态的连续运动轨迹，使得行走 动作自然流畅且符合运动学和动力学规律。模型控制更多地从机器人 整体行为和任务角度出发，基于感知到的环境信息以及预设的任务需 求做出宏观的运动决策。 目前，人形机器人在运动控制方面也取得了显著进展。通过先进 的步态生成算法和平衡 腿、头部、灵巧手等；集群包括多机器人组合、人机混合等。 5.2 标准体系框架图 人形机器人涉及众多模块以及复杂的软件系统协同工作。标准体 系的编制依据相关的科学技术原理、工程实践经验等，准确反映其内 在的技术逻辑和发展规律，以系统科学的理论和方法为基础，运用标 准化的工作原理，不断优化标准之间的关系，避免了标准间不配套、 不协调及组成不合理等问题；同时建立了动态更新机制，能够根据产 业发展的新情况、新变化及时对标准进行修订、补充和完善，保持标