” 的 加工 能力，通过 加工 实现数据增值的过程。 第 3 页/共 36 页 智能人员通行管理解决方案 1.3 总体目标 旷视科技企业智能人员通行管理解决方案，基于公司自主研发的人脸识别和图像识 别算法技术为核心，而建立的一套 End-To-End 企业智能人员通过管理方案，为企业 建立智能办公的整体智能生态环境。 第 4 页/共 36 页 智能人员通行管理解决方案 第二章 于人脸 识别解决方案，可以控制人员通行权限，在不同场景中选配不同形态产品，包含了企业 大门动态非配合人脸识别门禁；企业关键办公室选用配合式人脸识别门禁。 访客子系统是对企业到访人员进行管理，可以验证人员身份，还可以临时授权访客 通过刷脸能够访问的区域和时长。 考勤子系统可设置考勤计划，通过人脸识别方式对员工进行身份识别，并在后台记 录人员考勤信息。 迎宾子系统作为人脸识别结果的重要展现形式，通过屏幕可以对员工、访客、贵宾 会议室子系统通过人脸识别技术，使会议室管理更加有效，提升企业整体办公效率。 陌生人预警子系统作为企业内部人员安全管理的重要功能，采用人脸识别方式，可 实现对区域内部陌生人员布控，对区域内人员身份进行安全防范，可广泛应用在企业各 第 6 页/共 36 页 智能人员通行管理解决方案 个办公区域内。 2.4 系统特点 采用集中管理的建设思路，将项目中多个子系统进行融合，形成一套基于人脸识别 “ ”

通过传感器监测，提高车辆满载率，例外费用减少 30%  通过最优化自动求解，装车预估效率由 20 分钟 ->2 分钟  通过自动表单 OCR 识别技术，效率提升 1 人天 ->1 分钟 AI 引入行政管理，带来无感知体验 人脸识别 车牌识别 上下班自动考勤、权限控制、黑名单布控、访客 自助管理、园区商业支付。。。。。。 大规模车辆早晚高峰快速入库和出库、访客车辆 自助管理、智慧停车。。。。。。 园区综合安防：系统联动，可视化指挥与决策，安防无死角 人脸识别和视频检索 黑名单人员布控 受限人员阻止入园 视频分析 消防联动 事前智能预警 事中系统联动、一键处置 事后智能分析 周界联动 视频辅助告警确认 系统联动处置 / 综合安防 / 人员与车辆管理 / 绿色能源 / 空间管理 / 资产管理 / 园区运营管理 / 10 基于人脸识别和视频云的非法人员入园拦截 / 综合安防 / 人员管理 / 空间管理 / 资产管理 / 园区运营管理 / 人脸捕捉 匹配成功？ 建立黑名单库 摄像头 人脸特征提取 优选对比 与黑名单库比对 报警 无异常通过 结束 受限人员阻截 人脸识别闸机 11 联动消防 12:00 事故报警 12:00 查看现场视频 12:01 事故定位，报告应急小组 12:02 查看保安分布并呼叫 12:03 框选事故区域人员分布 12:03

富、准确的信息； 超低延迟网络技术，能够实现数据的实时传输，为远程控制和实时反馈提供有力支持；3D 空间 计算技术，将构建出逼真的三维空间模型，为虚拟现实、增强现实等领域带来全新的体验；情感 与语音识别技术，则进一步拉近了人与机器之间的距离，使交互更加自然和人性化。这些领域的 突破，将有力推动智能设备、工业自动化、智慧城市、医疗健康等多个领域的深刻革新。 本报告基于近年来技术研发的最新进展 ................................................................................... 16 第五章 语音与情感识别的高级化 .............................................................................................. 器（如麦克风）、触觉传感器、温度传感器、压力传感器甚至化学传感器等。这些传感器 各自具有独特的功能和优势，能够从不同角度获取环境信息。例如，视觉传感器可以捕捉 图像和视频，提供丰富的视觉信息；听觉传感器能够接收声音信号，用于语音识别和环境 声音分析；触觉传感器则可以感知物体的接触和压力变化，为机器人操作提供重要反馈。 然而，不同传感器的数据在采样频率、数据格式和精度等方面存在显著差异。这就给 数据的融合带来了巨大挑战。

的民主化—携程 AI 接入平台 智能 导购 自然 语言 语音 视觉 硬件 图片清晰化 活体检测 小诗机 多语种翻译 滤黄滤政 声纹识别 客服机器人 计算广告 语音合成 用户意图 图片风格转换 身份识别 情绪识别 图片识别 外部 AI 服务 模型评估 测评 标准化 选型 / 综合 携程 AI 接入平台 背景：检测图片物体标签，作为素材提供给写诗引擎 • 语料：类别 120 ，训练语料 10 万条 • 24 层卷积层 +2 层全连接层 基于 CycleGAN 的“白天转黑夜” [1][2] 人脸识别 [1]. Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks [2]. Unpaired Image-to-Image 智能客服 APP7.3 售前 携程智能客服 售后 产品推荐 产品咨询 支付咨询 天气查询 交通方式 插科打诨 订单咨询 发票咨询 返现优惠 闲聊 分词 命名实体识别 相似相关词 句法依存分析 语义理解 文本聚类 文本分类 算法 Naive Bayes Word2Vec CRF

.. 4 6.3.3 分流转换 ...................................................................... 4 6.3.4 意图识别 ...................................................................... 4 6.3.5 知识库 .............. 评价指标 .......................................................................... 11 11.1 直播间用户问题正确识别率 ........................................................ 11 11.2 智能客服用户满意度 ..................... 前 言 本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。 本文由中国互联网协会归口。 本文主要起草单位：北京快手科技有限公司、中国信息通信研究院、京东科技信息技术有限公司、 北京京东尚科信息技术有限公司、浙江大学、蚂蚁科技集团股份有限公司、杭州安恒信息技术股份有限

综合利用语义分析技术、大数据技 术以及深度学习技术 > 由过去单一售后服务变为贯穿售前 售中售后全客户服务周期 > 智能客服机器人是下一代客服的核 心驱动力 1.3 智能客服机器 人 语义识别机器人 简单检索机器人 场景导向机器人 智慧机器人 > 业务种类多，吃喝玩乐全都有 > 客户端种类多 > 智能客服是解决有限的客服资 源与不断增长的海量用户服务 请求矛盾的唯一选择 1 服务层 为会话管理和语义理解提供信息支撑。 > 人工层 静默坐席解决机器人解决不了的问题。 AI 训练师辅助 机 器人进化。业务专家制定合理的解决方案。 2.3 系统架 构 > 线上提供语义识别能力 > 线下具有离线学习能力 > 返回精确答案或者推荐问题 > 数据驱动智能 > 少量干预加速进化 2.4 单轮会话机器人 QABOT 包子酸了 . 吃出了两个异物， 送的腐竹是长毛的 大早上吃出来苍蝇 2 语义识别流 程 识别 技术 深度 学习 短语 翻译 图谱 意图 实例 匹配 > 拓展问与标准问的并行数据作为训练语料 > 拓展问 Ngram 特征串作为关键词建立倒 排 > Ngram 特征分布作为权重 > 用来做粗筛， Top20 准确率： 99.76% 2.4.3 基于匹配的识 别 2.4.4 基于短语翻译的识 别 短语对齐 2.4.5.1 基于深度模型的识别 -- DSSM

不良贷款率..................................................................................171 8.1.2 欺诈案件识别率..........................................................................173 8.2 业务效益指标......... DeepSeek 平台构建智能化授 信审批风控助手，实现三个核心目标：首先，建立覆盖贷前、贷 中、贷后的全流程风险监测体系，将人工审核环节减少 40%；其 次，通 过多维度数据融合分析，使高风险客户识别准确率提升至 92% 以 上；最后，将平均审批时效压缩至 8 小时内，在风险可控前 提下支持业务规模化增长。该系统的实施将显著提升银行在以下关 键领域的竞争力： 1. 数据整合能力：打破传统信贷系统中客户信息、交易数据、外 动态指标进行分钟级更新 3. 模型自优化：基于 DeepSeek 的机器学习框架，实现风险评分 卡每季度自动迭代 项目实施后将分阶段达成以下关键指标，首年重点完成系统基 础能力建设： 阶段 风险识别准确率 审批时效 人工干预率 上线 6 个月 85% ≤12 小时 35% 上线 12 个月 90% 8 ≤ 小时 25% 上线 18 个月 92% 4 ≤ 小时 15%

作为一款基于人工智能和大数据技术的自动化解决 方案，通过其强大的数据分析能力和智能决策支持系统，为银行核 算流程的优化提供了切实可行的方案。 DeepSeek 的核心优势在于其能够快速处理海量数据，并通过 机器学习算法自动识别异常、预测趋势和生成报告，从而显著减少 人工干预和错误率。此外，其灵活的模块化设计使得它可以无缝集 成到现有的银行系统中，无需大规模的架构改造。以下是 DeepSeek 在金融银行核算流程中的主要应用场景： 系统对接，实时 采集交易、账户和客户数据，并进行智能清洗，确保数据的完 整性和准确性。  智能核算与对账：利用机器学习模型自动核对账目，识别差异 并进行原因分析，支持多币种、多机构的复杂核算需求。  合规监控与风险预警：实时监控交易行为，识别潜在的合规风 险和异常交易，生成预警报告供管理层决策。  报告生成与审计支持：自动生成符合监管要求的核算报告，并 支持审计人员快速查询和分析历史数据。 近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在金融领域 的应用逐渐成熟，特别是在数据处理、风险管理和流程优化方面展 现出显著优势。DeepSeek 作为一种基于深度学习的智能解决方 案，能够通过高效的数据分析、模式识别和自动化处理，显著提升 核算流程的效率和准确性。其核心优势在于能够处理海量数据，识 别复杂交易中的异常情况，并自动生成符合合规要求的核算报告。 这不仅减少了人工干预的需求，还大幅降低了操作风险和成本。

据，系统能 够预测食材需求并生成采购建议，从而减少浪费和提升供应链效 率。 此外，DeepSeek 大模型还能够帮助餐饮企业实现精细化的顾 客关系管理。通过对顾客反馈的智能分析，系统可以快速识别顾客 的满意度，并生成针对性的改进建议。同时，模型还可以支持多渠 道的互动，例如通过智能客服系统实时解答顾客的疑问，提升顾客 的服务体验。 总的来说，DeepSeek 大模型的引入不仅能够解决餐饮行业当 变餐饮服务的运作方 式。近年来，深度学习和大数据技术的突破，为餐饮行业提供了更 加智能化的解决方案。DeepSeek 大模型作为一种先进的人工智能 技术，具备强大的数据分析、自然语言处理和图像识别能力，可以 广泛应用于餐饮服务的各个环节。 餐饮行业的运营效率和服务质量直接影响到顾客的满意度和企 业的盈利能力。传统的餐饮服务模式依赖于人工操作，容易因人为 因素导致失误，并且难以应对高峰期的大规模客流。此外，消费者 其核心优势在于自然语言处理（NLP）、图像识别和推荐系统的深 度融合，能够精确理解顾客需求、优化菜单设计、提升服务质量， 并实现精准营销。 DeepSeek 大模型的核心技术包括以下几个方面：  自然语言处理（NLP）：通过语义分析和情感识 别，DeepSeek 能够实时理解顾客的评论、反馈和订单需求， 从而提供更加个性化的服务。例如，系统可以自动分析顾客点 评中的情感倾向，识别出潜在问题并反馈给管理层。

定制、智能投屏等  设备支持固话接入 融合企业网关 终端设备是重要载体 产品 优势 强性能 功能合一 布局简化 强业务承载 满足酒店多 样化需求 云 WiFi 和商务直播 扫码发票 人脸识别 扫码支付 …… 千里眼 挂机短信 企业电视 云酒管 集团彩铃 和对讲 现有成熟产品 引入产品 / 集成对接 基 本 覆 盖 酒 店 核 心 需 求 1 条线路 1 个盒子 N 入住前场 景模式 人脸 认证 微客服 自助入 住 会员转 化 连住 优惠 首住 折扣 微信 选房 通过微信端自助选房， VR 选 房，选定后可在微信端自助 订房，支付后可人脸识别标 识身份，也可基于二维码方 式标识身份入住，云端发 卡，免排队，免查证，自动 对接公安系统 11 智慧酒店解决方案－智能客控（住前 - 小程序入口） 12 智慧酒店解决方案－智能客控（住前 智能 门禁 智能 梯控 进入酒店，可在大厅自助机 上打印凭条，通过人脸识别 智能呼梯，自动点亮到达楼 层，通过人脸识别自动开房 门，通过智能管家识别智能 场景，通过欢迎模式打开灯 光、窗帘、背景音乐等 14 智慧酒店解决方案－智能客控（住中 - 智能梯控） 宾客通过电梯控制器扫描电子房卡二维码或人脸识别进行呼梯，电梯开门后自动点亮到达楼层，全程 无需接触电梯按钮 找方案 &