困难，导致句⼦缺乏 连贯性和微妙之处。这在开发能够理解并回应复杂指令或进⾏有意义互动的机 器⼈时是⼀个重要障碍。 2020年，OpenAI的GPT-3在各种语⾔任务中的⼈类⽔平表现上取得了22%的改进 ，包括阅读理解和⽂本补全。这⼀重⼤⻜跃之后是GPT-4的开发，⽐如现在在回答 医学考试问题⽅⾯优于⼈类。 语⾳识别是多模态⼈⼯智能的另⼀个关键组成部分，特别是对于需要直观与⼈类互 动的机器⼈。2017年，微软的语⾳识别系统达到了5 新数据和合成数据 机器⼈产业发展⾯临的⼀个重⼤挑战是现实世界数据有限，⽆法训练智能机器。 这形成了⼀种“先有鸡还是先有蛋”的局⾯：机器⼈的⽣产量较低意味着从现实 世界互动中收集数据的机会较少，进⽽限制了改进和开发新机器⼈系统的能⼒。 随着强⼤的基础模型的出现，⼈⼯智能系统现在正在从各种来源的⼤量数据中进⾏训 练，包括⼈类执⾏⽇常任务的视频。视频内容现在占据了所有互联⽹流量的惊⼈83% ，为AI扩散模 边缘计算还有助于通过将数据保留在设备本地来缓解数据隐私问题 。 改进的连接性:在⽹络连接不稳定或间歇性的环境中，边缘计算使机器⼈能够继续独 ⽴于云端运⾏。这对于在偏远地区操作的机器⼈尤为重要，⽐如农⽥或灾难区域， 那⾥⾼速互联⽹的接⼊可能有限。 机器⼈边缘计算的⼀个关键因素是神经处理单元（NPUs）的发展，这是专⻔设计⽤于加速⼈⼯智能计算的硬件。 NPU技术的快速增⻓是近年来的发展趋势。这些改进使得直接在机器⼈上部署复 杂的AI模型成为可能。

自主工作的数字员工，是新的生产力 政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 之九 开源效果追赶上闭源  技术开放，吸引广大开发人员和用户使用  很多公司参与开源，帮助改进产品，众人拾柴火焰高， 反哺开源产品，形成正循环 政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之十 中美差距快速缩小  美国预训练堆算力的路线不可持续，有待发现新范式“换道超车” 每个企业都可以直接使用DeepSeek，因为开源透明可信任，企业和 政府可做大量私有化部署  一个开源产品获得突破之后，全世界都能分享成果，结束中国百模大 战，节省大量成本  很多公司参与开源，帮助改进产品，很多人基于DS生态开发应用产 品，增加影响力，人人为我，我为人人  技术开放，对人工智能行业形成蓬勃发展，寒武纪大爆炸，推动AGI 行业发展 DeepSeek颠覆式创新——开源 34 DeepSeek颠覆式创新——免费 36 政企、创业者必读 DeepSeek引爆应用奇点 东西又好又免费，每个人都能拥有 DeepSeek颠覆式创新——结论  企业中各场景都可用DeepSeek改进，降本增效，企业应用爆发  所有产品都值得被DeepSeek重构，产品应用爆发  创业公司得到DeepSeek加持，创业者拥有便宜领先的大模型，迎来 机遇，带来“iPhone时刻” 中国变成

银行应制定与其核心竞争力相一致的人工 智能宏伟愿景。应围绕这一愿景规划转型 路线图，以重新定义人工智能推动增长和 创新的方式，并在团队中落实成果责任 制。将人工智能部署与战略目标相结合， 如改进欺诈检测、简化业务流程和增强客 户个性化体验，可有助于最大限度地提高 投资回报。 建立对转型路线图的信任 人工智能的应用可能使银行业面临独特的 信任风险，这意味着必须从一开始就实施 主动风险管理。银行必须应对数据隐私和 为迎接人工智能奠定基础 为您的人工智能转型保驾护航 简介 概要 引言 客户面临的挑战 某毕马威欧洲银行客户专门为中小型企业提供服务。 该银行拥有多个品牌、子公司和关联银行。 他们希望更深入了解客户的感知和体验，以改进自身 的产品和服务。 他们面临的主要挑战是难以从通过客户满意度调查收 集的大量定性数据中获取具有可操作性的洞察信息。 此举的目的是深入了解客户对该银行产品和服务的意 见，准确获知他们对银行的满意度、不满意的领域以 从而得以通过有针对性的改进提高客户满意度和忠 诚度。 实现的价值 我们的分析提供了对整体客户情绪的深入了解， 使银行能够确定自身的优势领域和待改进点。 人工智能驱动的自动分析有助于将根据客户反馈 作出响应的时间从数月缩短到数周。还能开展比 以往更深层次的分析。 生成式人工智能的使用减少了75%的调查数据分 析时间，也将人工处理导致的出错率降低了5%。 在战略层面上，这种方法有助于改进产品和服

考试流于形式：通过⾮正常⼿段完成公司任务 代表⼼⽣抵触情绪：影响⼯作积极性 难以规模化：培训⽼师⼈⼒与精⼒有限 代表学习改进， 在下次拜访中做的更好 新⽅式 AI 辅助实践， 实践中提升能⼒ 反馈更真实：通过真实拜访和⾃讲过程发现问题 激发代表学习的⾃驱⼒：发现问题，⾃发改进 提升代表⼯作效率：代表把⼯作和学习结合在⼀起 可规模化：借助 AI 规模化打分，不再有培训⼈⼒瓶颈限 制 代表培训：

难以规模化：培训⽼师⼈⼒与精⼒有限 反馈更真实：通过真实拜访和⾃讲过程发现问题 激发代表学习的⾃驱⼒：发现问题，⾃发改进 提升代表⼯作效率：代表把⼯作和学习结合在⼀起 可规模化：借助AI规模化打分，不再有培训⼈⼒瓶颈限制 线上线下拜访 AI打分与建议 代表学习改进，在下次拜访中做的更好 语⾳⾃动转录拜访⽂字 新⽅式 nAI辅助实践，实践中提升能⼒ • ⽀持参照范⽂创作，或基于以疾病为中

模态甚至全模态场景下时，许多问题会随之呈现： 随着模态数量增加，传统二元偏好或规则奖励是否能够捕捉人类意图的多元偏好或层次 化偏好？ 当多模态扩展到全模态空间，模态交互更加复杂， RL 方法需要做哪些改进？ 不同模态下，模态特有与模态共有的信息如何统一在奖励信号建模中？ 技术对比讨论：从文本模态到多模态 方向 Rule-Based ：正确率 + 格式化奖励 PRM ：判别式 + 验证每步过程 形式化验证：生成式 + 验证每步过程 理由 奖惩 改进 STaR 一条理由轨迹 / 问题 无 微调 ReSTEM 无轨迹， 只有多个结果 过滤数据 RM 奖惩 迭代改进 • 可与奖惩 / 生成机制的新技术相结合，形成完整方 案 多模态 … 输入输出 模态 穿透 强推理 慢思考 具身 Action 全模态 统一 … RL 赋能强推理范式：基座能力激活 + 验证 / 奖励模 型 模态穿透：全模态场景下，智能推理边界拓展 自学机制：理由 奖惩 改进，形成自闭环 强推理赋

的SSID和密码，有些消费者甚至连这一 步都不做。企业则由IT人员使用网络管理工具对所有网络进行监控和管理。为了满 足这一需求，Matter和Thread需要进行网络管理扩展和其他改进，但目前还看不 到这些改进的迹象。这对许多企业来说是一个无法接受的障碍。 • 自动化系统——对于消费者而言，Google Home、Amazon Alexa、Apple HomeKit和Samsung

数字孪生（Digital Twins）概念于 2003 年提出，最初 被定义为与物理产品对应的虚拟数字化模型。2010 年，美国 开始在航天与军事领域推广数字孪生，通过模拟和优化航空 器和航天器的数字化模型以改进其性能。2014 年后，如西门 子、达索等世界知名的工业软件公司开始在各自擅长的工业 领域提出数字孪生的衍生概念与应用方案。 2015 年，国内航空工业领域吸收并应用了数字孪生概 念，通过集 生与 物理对象性能各个方面有关的数据，例如，能量输出、温度 和天气等等，然后将这些数据转发至处理系统并应用于数字 副本。一旦获得此类数据，虚拟模型便可用于运行模拟、研 究性能问题并生成可能的改进方案；所有这些都是为了获取 富有价值的洞察成果，然后将之再应用于原始物理对象。 2 （二）数字孪生的金融政策指引 在金融行业，中国人民银行于 2021 年发布的《金融科 技发展规划（2022-2025）》 可对金融机构各个业务条线，前中后台的业务、运营、 财务、风险等各方面数据资源进行整合挖掘，构建全业务流 程的数字孪生体，并进行集中分析展示。 （2） 统一的指标管理体系 通过建立一整套可持续改进的指标数据架构模型，为孪 生体数据可视化、业务口径一致化奠定基础。 （3） 系统安全高可用 国产化适配，应用及数据可实现无缝迁移；系统充分解 耦，边界清晰，具备优秀的安全性和可靠性。 47

智能支出规模将从����年的 ��.�亿美元增长至����年的 ���.�亿美元，年复合增长率达 ��.�%；到����年，中国���强 企业将把��%以上的核心IT支出 用于AI，从而使产品创新和流程 改进的速度达到两位数的增长。 图� 企业发展新动能分析 企业发展 新动能 新技术 新环境 新业务 无处不在的AI 自动化 AI重塑发展格局 更加极致的客户体验 “走出去” 数字化创新业务 组合。为实现新的发展目标、应对 新的业务发展挑战，企业需要不断依托先进的、面向未来的云能力。 �� 因此，企业有必要深入思考上云需求的变化，这些变化可能源自于新业务的拓 展、已有云服务缺陷的改进以及新的云技术、人工智能技术发展需求等；这些因 素将促使企业寻求更加灵活多样的云服务和IT系统组合。事实上，很多企业已经 采用多云战略或正在思考规划下一朵云的必要性，通过新的云基础设施和云服 性能和服务：提供多云管理服务和功能 成本：价格竞争力、成本治理和优化解决方案能力等 市场表现：业内口碑和市场地位 行业经验：大规模互联网业务经验 技术先进性：边缘和IoT 发展一致性：持续改进技术能力并与本组织的技术发展路线匹配 ��.�% ��.�% ��.�% ��.�% ��.�% ��.�% ��.�% ��.�% ��.�% 图�� 企业多云战略成熟度 来源：IDC，����

MES非实时性致使AGV无法及时切换，临时工单需要人工参与清料处理。 方案效果 数白天AGV设备与载具进行统一物联与管理，大幅降低故障率，避免产线因AGV调度 停产造成的百万损失。支撑电池片生产追溯与产线工艺流程的优化改进。 智化创新平台帮助企业打造灯塔工厂和行业云 12 Z市 集团工业互联网平台 B工厂-边缘云 企业骨干网 企业骨干网 企业骨干网 腾讯公有云 3 朵中心云-TCE 4 朵边缘云-TCS