大模型可以通过对交易对手的信用记录、财 务状况和市场声誉等信息的分析，评估交易对手的信用风险，并为交易商提供信用风险预警和防范措施。 3、政策风险：能源行业受到政策法规的影响较大，政策的变化可能对能源市场的供需关系和价格走势产生重大影响。AI 大模型可以 对政策法规的变化进行实时监测和分析，预测政策的影响范围和程度，帮助能源企业和交易商及时调整经营策略和交易计划，降低政 策风险。 4二、能源市场与交易 个环节，各环节之间存在复杂的因果关系和 逻辑联系。DeepSeek在处理一些需要深入理解和分析复杂能源逻辑关系的问题时，可能会出现混淆概念、因果倒置等逻辑错误，难以提 供准确有效的解决方案。2）缺乏辩证思维。能源行业的很多问题需要综合考虑多种因素，进行辩证分析。但DeepSeek可能缺乏像人类 一样的辩证思维能力，在面对能源与环境、经济、社会等多方面相互关系的问题时，不能全面、客观地进行分析和判断。 理等相关领域的数据，让DeepSeek能从更丰富的维度理解能源问题中的逻辑关系。 。 2、模型优化：利用能源领域的特定数据集对DeepSeek进行微调，针对能源领域的复杂逻辑关系问题，调整模型的参数和结构。将 DeepSeek与其他专门用于处理逻辑关系的模型或算法进行集成，如知识图谱、逻辑推理引擎等，结合各自的优势来提升处理复杂逻辑 关系的能力。 3、多模态融合与交互： 除了传统数据，融入能源场景

- 兼顾AP友好性 驱动: 感知算法进步 (Transformer, BEV等) 驱动: 成本压力/规模化 (数据闭环, 众源成熟) • 精度按需: 对绝对几何精度要求动态调整，部分场景下拓扑关系与 语义准确性优先度更高。 • 要素按需: 地图包含要素集根据智驾系统能力与应用场景动态调整， 旨在实现成本与功能的最佳平衡。 • 高新鲜度: 对影响驾驶决策的道路变化要求近乎实时的更新能力， 考虑曲率/坡度/可通行性），在高阶自动驾驶中始终是地图的核心能力。 决策支撑 (规 则/拓扑) ★ ★★ ★★★️ ★★★ ★★★️ 核心价值，高阶关键： 提供复杂的交通规则（如潮汐车道、特殊路口通 行）、道路拓扑关系，是实现安全、合规、高效智能驾驶决策的基础，重 要性随级别升高而凸显。 ODD 定义/验 证 N/A ★★ ★★★️ ★★★ ★★★ 高阶功能关键： 地图定义了自动驾驶系统的运行设计域（ODD），并用 度的战略合作正在探索早期。  双方关系处于动态调整和博弈之中，如何有效传递需求、明确权责、平衡价值是合作成功的关键，同时 也面临诸多挑战。 •基础地图数据 •标准接口 •关系相对松散 主要挑战： 需求匹配度低 •图商提供地图服务 •车企提供众源数据 •共同构建数据闭环 主要挑战： 数据权责/价值平衡 •地图要素/功能定制 •车企掌握部分更新能力 •关系更紧密 •接口/工具链支持

整了自己的代码，为自己争取更多时间。Sakana AI认为 这种行为是创新的，但也表明了这样一个事实：具有绕 过特定约束能力的AI模型对AI安全性具有重大影响。 思考一下信任如何定义人类体验——例如，父母与子 女之间的关系。我们用护栏包围婴儿。从字面上的， 比如婴儿床里的那些，到比喻意义上的，比如切食物 或在家里的尖锐角落上贴上软垫。随着他们成长，我 们开始更多地信任他们。他们过马路时不需要你牵着 他们的手，但你仍然会陪在他们身边。他们可以自己 ，他们完全成长为了成年人。我们还会检查他们的情 况——但现在，他们是独立个体，拥有做出自己决定 的自主权。 关键在于，这个例子展示了信任和自主性是如何密不可 分的。但它也表明了信任领导者现在需要考虑的细微差 别。父母与子女之间的关系取决于信任的情感和认知两 个方面。安全护栏有助于营造一个充满爱心、培养和安 全的成长环境，同时也帮助父母建立对孩子决策能力的 信心。当涉及到人时，我们不需要在这两个维度之间进 行区分，但与技术相比，它们是不同的挑战，需要不同 通往更坚实基础之路 引言 一半使用AI的工人不愿承认这一点，并担心使用AI来完 成重要任务会使他们看起来可被取代。这并不是一个关 于工人对所使用的AI信任程度的问题，而是证明AI正在 动摇人们与雇主之间信任的关系。员工习惯于拥有完善 的职业路径、明确的角色定义、技能期望以及对于工作 表现如何转化为工作稳定性的共同理解。AI的引入给这 一切带来了不确定性。 需要专门的领域和决策科学家团队（或AI运营团队），

高效整合算力资源的能力，为大模型训练提供了稳定、可靠的算力支持，成为推动AI技术革新与应用拓 展的关键力量。 • 鉴于此，本报告将聚焦于算力中心行业定制批发业务的研究，特别是在中国不同地域市场供需关系的深度剖析上，力求提供更为详尽的数据支持与深 入洞察。 主要研究结论 • 从算力中心的定制批发业务发展现状来看，需求端和供给端均展现出积极的发展态势。 ➢ 需求端，随着 AI 大模型的迅猛发 能的算力中心。中国算力中心 市场有望迎来新一波上涨，批发定制型算力中心直接承接超大规模算力需求，部分区域将率先呈现供不应求。 35 资料来源：信通院，灼识咨询 中国第三方算力中心定制批发业务供需关系匹配 – 存量口径 6,334 8,535 12,197 15,528 18,831 22,087 10,485 12,342 15,968 19,609 23,227 26 其他 6% (150) 2025-2028 年累计需求分布（地区占比、累计需求） 2025-2028 年累计供给分布（地区占比、累计供给） 环京地区（含内蒙古）第三方算力中心定制批发业务供需关系分析 受北京禁限政策影响，环京地区直接承接北京外溢的算力需求；伴随生成式人工智能的深入应用以及算力网络建 设的完善，京津冀作为我国算力产业发展的关键枢纽，有望在2025年率先实现供需反转。 39

............................................................................. 4 1.1.2 人形机器人与其他相关概念的关系..................................................................................7 1.1.3 分类....... 人形机器人与其他相关概念的关系 近年来，由于人工智能与机器人的快速发展，为更加精确地阐述 本白皮书所聚焦的研究与分析对象，特此对与人形机器人有交集的其 他概念进行简要描述，各概念之间的包含及交叉关系详见图 2，图中各 圆形所占据的面积仅用于示意各概念间的包含与交叉关系，并不直接 反映相关概念在产品市场中的占有率，也不代表各概念间具体的包含 比例。 8 图 2 人形机器人与其他相关概念的关系 1）机 1）机器人、智能机器人的关系：根据机器人的标准定义，机器人 具备一定程度的自主能力，但是具有一定程度的自主能力并不等同于 具备智能性。虽然自主性和智能性在某些方面有重叠，但它们仍然是 两个不同的概念。自主性是指物体或系统具有独立决策和行动的能力， 能够在没有外部干预的情况下执行任务，这种能力通常基于预设的规 则和指令，虽然可以在一定程度上应对环境变化，但并不一定具备真 正的理解和适应能力。智能性是指物体或系统具有类似人类的智慧、

4 Pre-Training Scaling Laws: 预训练模型上广泛观察到的现象，协调了计算量 C 、 模 型参数量 N 和数据大小 D 之间的关系 回顾： Pre-Training Scaling Law 5 任务等。这些数据集提升了模型在真实世界场景中的 视 觉推理能力。 合成视觉推理数据 是人工生成的，包括程序化创建的图像和场景，旨在提高特定的视觉推理技能，例如理解 空间关系、几何模式和物体交互。这些合成数据集提供了可控环境，用于测试模型的视觉推理能力，并且可 以 无限生成训练样本。 文本渲染数据 是通过将文本内容转换为视觉格式创建的，使模型能够在不同模态下保持一致的文本处理能力。 理想的数据构建应当覆盖广泛的类别， 并且难度分级明确， 这有利于实现类似课程学习的效果，逐步提高模 型的能力。 在奖励建模时，必须确保基于奖励模型的奖励机制不会被轻易攻陷。平衡推理长度与推理正确率之间 的关系。例如，针对一个序列中的下一个动作，若存在一个是错误答案而另一个是正确答案的情况， 传统的方法会倾向于提升选择正确答案的概率，同时降低选择错误答案的概率。然而，从推理长度的 角度来看

反应 间脑 位于大脑半球深 部，包裹在左右 大脑半球之间。 丘脑：感觉信息的中转，将视觉、听觉传递至大脑 皮层 下丘脑：调节体温、饥渴、睡眠周期，并控制内分 泌系统 人脑结构与机器人大脑对应关系 01 7 资料来源：浙商证券产业研究院 依照低层次感知到高层次感知逐个来看，人脑的间脑与脑干在机器人中对应的主要是（1）各类传感器及执行器自身部署的嵌入式驱动及算法。 各类传感器及执行器包 丘脑：感觉信息的中转，将视觉、听觉传递至大脑皮层 下丘脑：调节体温、饥渴、睡眠周期，并控制内分泌系统 电源管理、通信网关控制、执 行器控制器状态管理等 机器人各传感器，执行器，线束，网 关 人脑结构与机器人大脑对应关系 01 8 资料来源：浙商证券产业研究院 人脑的小脑在机器人中对应的主要是动作学习模仿训练以及复杂动作的控制。而在机器人行业中，目前通常被称为机器人“大脑”，这主要 是因为相对于工业机器人， 服务、特种应用 工业制造、科研机构、公共 服务、特种应用、大众生活 对L4及L5级具身机器人的判断及市场展望 05 27 资料来源：浙商证券产业研究院 L4级具身智能机器人-理解世界做任务 • 与人类关系：硅基佣人或硅基工人 • 应用场景：B端为主，少量C端。主要为工业制造，商业服务等。如餐厅务员，清洁工，制造车间工人等 • 智能化能力：在工商业特定活动范围内独立自主完成工作，具有一定的特定场景下的泛化学习能力

时也… 10 加速策略——通过围绕当地可用基础设施重新设计AI 解决方案；利用和结合新的数据来源；通过简单的界 面降低AI的技能障碍；以及建立战略合作伙伴关系， 以获取AI的必要资源，可以在发展中国家加速AI的采 用。 复杂的劳动力市场动态——人工智能对工作场所的影 响取决于自动化、增能和创造新角色的复杂互动。政 策制定者应当理解这些动态，以确保人工智能益处的 义的人类角色的AI工具。 包容性人工智能关 注于赋能工人，为 新的角色进行再培 训，并让他们参与 设计旨在保护有意 义工作的AI工具。 适应本地基础设施 ，利用新数据，减 少技能障碍和建立 战略伙伴关系可以 加快发展中国家人 工智能的采用速度 。 政策焦点 11 3 准备抓住人工智能机遇 12 2024 1 1 = 4 17 2 17 2 2 2 = 17 2 15 7 14 智能咨询机构（2024）。 注意以下措施被认为值得考虑：经合组织人工智能原则，2019年；二十国集团人工智能原则，2019年；理事会 欧洲人工智能大会起草小组，2022–2024；全球人工智能伙伴关系部 宣言，2022；G7领导人关于广岛人工智能进程的声明，2023；布莱切利宣言， 2023; 以及关于推进人工智能安全、创新与包容性的首尔部长宣言，2024. 在全球层面，人工智能治理格局受到一

人工智能的能力正从生成式AI发展到代理式AI，然而实现盈利效果的进程比乐观者所希望的更长。 最高短期影响体现在客户支持/体验、软件开发和选定的企业职能上。 人工智能在超越传统“建设方法”的合作伙伴关系中大规模释放其潜力。 赢家从基础人工智能工作开始，迅速聚焦于主要成本/收入类别，并与合作伙伴生态系统高效扩展。 缩写：AI = 人工智能 来源：Strategy& 分析 人工智能让汽车制造商在动荡时期加强收入和利润—— 意识和沟通 能力 并且文化 中心：基础培训、最佳实践分享、社区建设 发言人：能力发展和特定于业务单元/功能的培训 培训 工具 技术 中心节点： 基础设施与平台/工具提供，技术与合作伙伴关系 发言人：具体的技術要求定義，具體工具操作 平台与基础设施 人工智能在汽车领域的机遇 Strategy& 数据/人工智能能力 业务（功能/国家）权力平衡注：数据/人工智能治理的“中心辐射”模型

个性化销售策略与客户互动：提升客户满意度和销售业绩 分析客户的购买历史、行为数据和沟通风格，为销售团队提供量身定制的销售策 略和互动建议 为销售人员提供实时的对话建议，帮助他们更好地与客户建立信任和关系，提升 客户购买体验和复购率 销售预测与市场趋势洞察：数据驱动决策，优化资源配置 分析销售数据、市场趋势和宏观经济指标，为销售团队提供精准销售预测和市场 洞察 预测销售趋势和需求变化，识别市场机会和风险，帮助销售团队优化资源配置和 货请求、 提供购物咨询，提升响应速度和服务质量 AI 的多语言功能为不同地区的客户提供本土化的智能服务，减少人工客服依赖， 降低运营成本 11 客户关系管理：提升客户忠诚度，促进长期发展 深度分析客户数据和行为模式，为销售团队提供客户关系管理支持 评估客户忠诚度和潜在价值，及时发现潜在问题并采取措施，帮助企业留住高价 值客户 高效招聘与精准筛选：提升招聘效率，提高人才选拔精准度 AI