   • 低代码平台，通过拖拉拽方式，快速构建 / • 安全运营管理中，保障服务的合规和安全同时，保护企业的 数据资产 • 更高效和高性能的多模型调度，保障大模型使用的费用最优 和体验最优 - AI 引擎1 – 企业大脑 • 串联 单点能力，智能编排业务接口 • 打通大模型和传统小模型，让大模型成为智能调度的多面手，解决困 难业务问题 • 快速的 构建能力，已经构建多个

算法实现层面，端到端的方法可以大致分为模仿学习和强化学习。 模仿学习也称为从示范中学习，是一种通过模仿专家行为来训练智能体学习策略的方法。模仿学习中，一种 广泛使用的方法是行为克隆（BC），将问题转化为监督学习问题。另一种方法是逆最优控制（IOC，也称为 逆强化学习），利用专家示范来学习奖励函数。 表1：模仿学习的两大算法类别 类别 简述 优势 挑战 行为克隆（BC） 在行为克隆中，通过最小化规划损失 来实现智能体策略与专家策略的匹配， 上相关的因素，如天气、交通状况，错误地认为是 决定驾驶行为的关键因素，从而导致决策不准确）。 逆最优控制（IOC） 逆最优控制是一种从专家示范中学习 的算法，通过观察专家驾驶员的行为 来推测出一个“奖励函数”。这个奖 励函数可以理解为：专家做出的每一 个动作都有一个“奖励值”，这些奖 励值反映了每个行为的好坏。逆最优 控制的主要方法分为对抗模仿学习 （GAIL）与成本学习（Cost Learning）。 果得到奖励或惩罚，从而学习哪些动作是好的，哪些是不好的。这种方法最早依托于“深度Q网络”（DQN）应用 在Atari游戏中，通过学习来控制游戏中的角色。 在自动驾驶中，强化学习的目标是让车辆学会在复杂多变的交通环境中做出最优决策，例如如何转弯、加速、刹 车等。由于驾驶过程中存在众多不确定因素，如交通流量、路况变化等，决策任务极为复杂。强化学习通过让系 统与环境互动，不断优化驾驶策略，从而提高驾驶的舒适性和安全性。 强

平和创新能力，驱动企业迈入新的创新发展阶段。 业务和IT层面的需求极大地塑造了企业的云战略。企业的业务发展目标和IT系统 建设需求正在发生更密切的交互碰撞。随着企业发展的持续进阶，越来越多的企 业都在寻求一种更加灵活多样的云策略和最优组合。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 务不间断。例如，一些互联网游戏企业利用多云服务器实现资源冗余，在多 家云服务商之间基于不同优先级建立冗余机制。 场景二：按需构建最优业务架构。企业，尤其是数字化原生企业，会将云服 务质量和成本等作为重要考量因素，通过在多个云服务商之间实现按需调配 的模式，在企业内沉淀一套资源优化策略，寻求动态最优的业务架构。例 如，企业通过新引入的云环境实现更快速灵活地创建和销毁资源，帮助企业 进行新项目试点、A/B测试 企业带来不可预计的严重后果。 《����年IDC中国企业多云战略调研》显示，企业在实施多云战略的过程中，主 要面临的主要问题和挑战依次为：可靠性/稳定性、安全与风险管理、效率与运 维复杂度、架构最优、变更管理复杂等。 �� 为了在技术不断演进、市场与客户的需求持续拓展的时代，以更强的能力解决多 云带来的复杂性挑战，并持续发挥云的价值支持数字化业务不断加速创新，企业 需要依托先进的理念，

对复杂工件的精准轨 迹规划；焊接机器人能够根据焊接过程中遇到的不同情况进行自我调 整，以达到最佳的焊接效果；装配机器人利用强化学习算法，在装配 过程中自主学习轴孔装配技能，通过在线辨识控制器的最优参数，提 高装配操作质量。二是自主导航类，随着激光地图建模技术不断成熟， 基于地图开展移动路径设计的自主导航功能也实现广泛应用，发展出 各类清洁、搬运机器人。 在传统模块化机器人中，多种模型的组合配合也大大拓展了机器 工业机器人协同作 业，可完成定位、刮胶、上下料等多道精密工序，生产一个包装盒仅 需 1.9 秒，机器人重复定位精度±0.03mm，结合视觉确保精准定位， 有效保证上下料精度。机器人采用基于动力学的最优运动规划技术 OptiMotion，可实现业内领先的速度，满足热熔胶产品对机器人节拍 的严苛要求。机器人性能可靠稳定，可长时间运行，保证生产连续性。 精密零件力控装配。在一些复杂精细的力控装配场景中，如笔记 能够精准定 位，自主导航，并高效进行全局路径规划，从容应对各种动态场景。 其智能动态避障功能精度可达厘米级，即使在狭窄通道中也能顺畅通 行。此外，D1 支持多机协同作业，可根据任务需求实时规划最优路 线，高效、安全地将物料准确送达指定位置。D1 不仅搭载了卓越的 智能技术，还具备高达 40 公斤的强大载重能力，并支持多种承载方 式，可灵活适应工厂库房拣选、产线物料运输及成品配送等多样化生

9%降至3.2%，日前预测精度提高 至94.7%。 2、优化调度决策：基于精准的发电预测，AI 大模型可以综合考虑电网的负荷需求、不同新能源电站的发电能力、储能设备的状态等多 方面因素，制定出最优的电力调度方案。这有助于提高电网对新能源电力的消纳能力，降低弃风、弃光率，提高新能源发电的利用效率。 10 ◼ 能源管理： 1、电网状态监测与故障诊断：利用 传感器网络收集电网的实时运行数

人的运动规划通常需要考虑机器人的动力学特性、环境障碍物以及任 务需求等多个因素，通常需要利用传感器获取周围环境的信息，如障 碍物位置、地形特征等。然后，基于这些信息，机器人会运用各种算 法和策略来规划出一条最优或可行的运动路径。这些算法可能包括 A* 搜索算法、Dijkstra 算法、人工势场法等。通过运动规划，人形机器 人能够在复杂环境中自主导航，避免碰撞，并高效地完成任务。 在人形机器人中，运动控制涉及到对机器人各个关节和肌肉的精 形机器人需要采用先进的控制算法和传感器技术。控制算法可能包括 PID 控制算法、基于模型的预测控制算法等。基于深度学习和强化学习 的运动规划算法使得机器人能够从大量数据中提取出有效的运动模 式，并在面对未知环境时做出最优决策。这种自适应能力让人形机器 人在执行任务时更加灵活和高效，无论是室内导航、室外巡逻还是复 杂作业场景，都能展现出出色的表现，这也是人形机器人智能化的重 要体现。控制包括了底层控制、全身控制和模型控制，底层控制主要 供数据支持；二是地图构建，基于采集到的环境信息，结合机器人自 身的运动状态，构建出环境的二维或三维地图，为机器人的路径规划 提供依据；三是路径规划，在已构建的地图基础上，根据机器人的任 务目标和当前位置，运用算法计算出一条最优或次优的行动路径；四 是导航与控制，将规划好的路径转化为机器人的实际运动指令，通过 控制算法实现机器人的精确导航。在导航过程中，机器人需不断根据 环境变化和自身状态调整运动策略，以确保安全、高效地到达目的地。

它通过Denoising Process（去噪过程）逐步回归动作序列。 Action Expert 动作专家 通过ViLLA创新性架构，在五种不同复杂度任务上测试 GO - 1， 相比已有的最优模型，GO - 1成功率大幅领先，平均成功率提高 了32%(46%->78%)。其中“Pour Water”（倒水）、“Table Bussing”（清理桌面）和“RestockBeverage”（补充饮料）

MCTS 可能会有以下的问题： Token Generation Space 更大，而不是像象棋一样 , Search Space 是 relatively well-defined ，容易陷入 局部最优 Value Model 直接影响了搜索方向，而训练一个好的 Value Model 比较困难 一个相对成功的典范是 rStar-Math [1], 通过小模型达到 OpenAI o1 数学任务相当的水平

DeepSeek-R1- Distill- Qwen-1.5B 15亿 2025年1月 2025年1月 2025年1月 2025年1月 2025年1月 18 资料来源：灼识咨询 ➢ 大模型算力选择应着重最优解而非最大解：不同需求程度的模型不能唯算力的参数而论，而是结合自身对于算力部署的能力进行探究。模型的参数量及涌现结果在技 术落地过程中有一定重要性，但模型运行所需的算力成本、能耗成本、运营成本等能否匹配

方面，加快推进热线整合，通过搭建统一的在线平台，努力实现跨区域、跨部门、 跨层级、跨业务的协同管理和政务服务。大模型可以对海量数据进行分析和处理， 为热线整合提供有力支持，从而引领推进政府组织结构的调整和权责重组，促进 资源配置的最优化。另一方面，强调部门联动。在热线整合基础上，大模型能够 打破传统政府部门结构限制和冗杂热线的识别困扰，助力各级平台及其成员单位 之间横向和纵向上的协同联动，以及不同数据网络和管理系统之间的互联衔接，