智变基础，智变途径，系统架构， QABot ， TaskBot ， ChatBot ， 自主学习流程 03 落地效果 QABot 线上效果， TaskBot 线上效果 04 总结 人机协同学习，加速进化 客服系统简介 演变中的客服系统，对话系统， 智能客服机器人， 美团业务简介，美团客服系统 目录 01 话音呼叫中心 纯人工服务模式 只支持语音电话 人效低，成本高 网页在线客服 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 一杯可乐兑了半杯水 智能运营，不断进化 2.5.3 客服场景定制优 化 > 用户交流情感，不以解决实际问题为目的 > 主动问客户问题，收集信息以提供更好服务 > 不同客户机器人间切换的平滑剂 > 检索式：构建一个闲聊库，检索给出答案 > 生成式：从闲聊库学习生成模型 2.6 闲聊机器人 ChatBot > 建立统一的离线学习流程 > 从人工客服日志中学习人的处理方式 > 算法产生候选，人工轻度干预，加速模型进化 >

聚焦业务场景，优选 AI 联合方案… ……………………………… 7 1 中小制造企业数字化转型七大业务痛点和场景……/……8 2 数字化转型解决方案组合……/……21 03 价值流分析，驱动企业持续进化的“飞轮”……………………23 1 价值流分析：看清企业生产运营的 “价值河流”……/……24 2 中小制造企业的应用图景：把 “看见” 和 “迭代” 变成企业的能力…/……27 VSA）为手段，帮助企业认知 与探索数字化战略规划、生产运营、 组织与管理、人才体系等方面的最佳 实践 形成自身数字化企业建设和运营逻辑改善 的思考 23 第三篇 · 价值流分析，驱动企业持续进化的“飞轮” 价值流分析，驱动企业持续进化的“飞轮” 第三篇 在全球制造业的激烈竞争中，中小制造企业就像在汹涌海浪中航 行的小船，虽然奋力前进，却总被迷雾——那些无形的浪费和瓶颈—— 拖慢航速，甚至改变航向。价值流图分析作为能直观呈现企业“物料流” 是精益管理的核心工具之一，通过可视化特定产品或服务在从原材料到最终客户交付的每一流程步骤 及其所需的物料流和信息流，从而识别和量化流程中的非增值活动（浪费），以指导流程改进。 25 第三篇 · 价值流分析，驱动企业持续进化的“飞轮” 案例，某发动机缸体加工企业案例 a. 背景 某装备制造企业主要从事发动机缸体的生产与装配，典型的制造流程为：铸件来料→粗加工 （车、铣、镗等工序）→精加工（孔系、关键尺寸）→清洗→检测→装配。企业在数字化转型过

续性。本白皮书指出，“数据中心的每一次升 级换代，背后都在回应数字经济对于更高性能、更高安全、更高灵活性的新要求——这正是韧性建设的应然 逻辑”。它系统阐述了如何构建面向未来、具备感知、决策与自进化能力的AGI驱动型数据中心，为电力行 业在规划、建设与运营高韧性算力基础设施方面提供了重要参考与实践指南。该书理念先进、内容务实，对 电力及相关行业单位具有显著的启发与借鉴价值，特此推荐。 — 的确定性。这本白皮书能 为行业伙伴梳理出韧性升级的清晰路径，企业无论是在技术选型、生态协同还是合规布局存在疑惑，都能从 中找到启发。因此，我推荐此书，希望能够携手业内各方共同推动数据中心从“能承载”向“可进化、更安 全、高弹性” 的方向持续迈进，在不确定性的数字时代，锚定业务发展的长期确定性。 ——沙利文公司大中华区合伙人兼董事总经理 人工智能技术的迅猛发展，正在以前所未有的速度推动算力需求的增长。随着智能化的普及和渗透，算力将 须打破孤岛，端到端设计，构建整体化的稳定 性体系。 这意味着，数据中心与传统“静态工程”设施根本 不同，它更像是一个动态进化、实时自调节的“数 字生命体”。正因如此，韧性成为其核心生命力： 韧性不仅意味着“承受压力”，更强调在压力中稳 定、在风险中调整、在冲击中恢复、在演化中进化。 数 据 中 心 本 质 是 一 个典型的“开放的复杂巨系 统 ”。其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多 层

座之上，将企业的知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，与信息系统和业务链条 全面打通，并通过可信治理框架下的人机协同机制，重塑组织的决策逻辑、运作流程、人才角色与文化基因，使组织具备自我学习、自我进化、自我协同的能力，从而在 效率、质量、创新与韧性上实现持续跃迁的综合性新型生产力。 业务 流程 智能化 智能化全链条流程图 知识资产 智能化 • 企业中沉淀的大量文档、 案例、经验、制度，本质 到端的价值流，确保数字化投入能够直接转化为业务产出和效率提升。 整合数据与知识资产 通过统一的数据标准和智能知识管理平台，分散的数据和知识可以高效整合、沉淀和复用， 支持数据驱动的决策和创新，提升组织整体智慧水平。 增强创新与自我进化能力 在可信治理和人机协同框架下，组织能够实现自我学习、自我优化和自我协同，使企业在 效率、质量、创新和韧性上持续跃迁，快速适应市场变化。 智能生产力解决方案以软件应用为核心，面向企业内部“人/业/效”工作场景推 组织的协同演进 • 智能生产力在工业级AI、产业级Know-How与组织重构的融合下，完成一次“组织与生产方式 的深刻再造”，从而孕育出一种自学习、自进化的新型生产力形态，以人机共生的新范式实现 企业人智共进、效率倍增、价值创造与组织进化。 范式三 - 智能生产力解决方案：以AI原生架构（知识治理×多智能体×岗位助手）为核心，打通到工作 场，对经营KPI产生直接的可量化贡献 范式特点 范式三对范式一与范式二痛点的解决方式

电力：新能源主导电源格局，成为主力力量，推动电力系统革命性重构 物流：AI 驱动全球物流供应链实现智慧化赋能与高品质精准交付 矿业：“智探矿脉，office mining”重塑矿区生产 城市：AI 让城市焕发自进化的生命力 37 47 53 57 59 61 67 71 81 87 93 35 与 AI 共生 让可持续发展成为智能的本能 遵从伦理和安全，以人为本推进 AI 向善 AI 空间智能 世界模型 Beyond Transformer 智能世界 SVM 五大基础技术的融合走向超级智能体 04 走向物理世界是 AGI 形成的必由之路 站在 2025 年，预判 AI 的进化轨迹，将是 未来十年的核心命题与终极挑战。其智慧进阶 的速度与深度，不仅将重新定义技术疆界，更 将重塑未来十年的全球格局。 自 2022 年底基于 Transformer 的大语言模 型（LLM）引爆行业以来，AI 可解释性、创新能力、情感识别与表达。 技 术 事 件 阶 段 任 务 邮件过滤、新闻分类 统计学习崛起-AI复苏 深度学习爆发-感知智能突破 Transformer革命-认知智能萌芽 大模型进化-生成与行动探索 AGI时代-创新与组织 推荐系统、 视觉模式识别 AI问答搜索、情感陪伴 AI工业、科学、生活 内容生产、 自动驾驶、机器人 SVM IBM深蓝 战胜人类 CNN 架构夺冠

，提取出与输 入序列相似的所有序列，并构建为一个矩阵。这种比对基于这样一个假设：序列 的相似性表示它们具有共同的进化起源。多序列比对可以帮助确定多物种保守的 序列区域，这些区域在进化过程中保持不变，可能是因为它们对生物有重要的功 能。AlphaFold2通过MSA来提取出蛋白质序列的进化信息，此外，如果在MSA 中的多个序列中观察到两个位置的氨基酸同时变化，那么这可能暗示这两个氨基 酸在蛋白质的空 ESMfold放弃了MSA的构建步骤，而是采用了使用一个蛋白质大语言模型 ESM2，来对氨基酸之间的相互作用模式进行表征。ESM2同样基于 Transformer架构，可以针对输入的蛋白质序列直接提取出其包含进化信息 embedding。该embedding可以直接输入类似AlphaFold的Evoformer中。 这种端到端的计算方法，使得ESMfold的推理速度比AlphaFold2快了一个数量 级。更适合用户的使用。

其中，大型语言模型、模块化架构与协作框架为其筑牢根基，持续发展还需攻克评估、安全与适应性难题。 AI 正站在一个关键新阶段。参考 OpenAI 对 AI 的 5 级分级， AI 已不仅仅是能进行对话的聊天机器人（ L1 ），而是逐步进化到智能体 （ L3 ）阶 段——一个能思考、并能主动采取行动的 AI 系统。 强大算力保障大模型训练与推理的可持续性 能源供给保障大模型训练与推理的可持续性 HuggingFace 等平台提供开放、可扩展的 甲子光年智库总结整理 从单智能体到多智能体生态， Agent 协议驱动智能体协作进化，重塑企业 AI 能力边界 Agent 协议是推动智能体从孤立执行到网络化协作的核心驱动力。 单智能体可处理简单任务 ，但受限于个体能力，难应对复杂场景且易因故障中断服务。 Agent 协议通过标准化交互规则推动其进化：先为单智能 体提供统一接口连接外部工具，突破个体能力边界；再构建协作 “智能引擎”，驱动生产力范式重构 在金融领域， AI Agent 作为“认知 - 决策 - 执行”闭环 AI 实体，以实时数据为感知输入，依托动态知识图谱与强化引擎，实现毫秒级复杂任务自 主 拆解与策略进化。 在金融领域， AI Agent 核心价值显著：通过端到端自动化、实时风控、持续学习优化，打破传统流程壁垒，释放效率红利；以低成本、自动化 服 务触达边缘群体，推动 AI-native 金

赋能打通全链路智能化测试闭环，通过智能需求分析、 智能用例生成、缺陷根因分析等能力实现高效精准验证；另一方面强 化对 AI 系统自身的深度测试，形成“以 AI 测 AI”的自我进化闭环。 （4） 运维智能化聚焦“主动防御-智能进化”的体系构建。以 AI for OPS 为核心实现故障预测、根因定位、自愈执行的闭环管控， 通过日志智能分析、异常模式挖掘、演练自动化提升系统韧性；以 Ops for 辑错误和设计缺陷，还能给出具体修复方案，实践表明可大幅度降低 代码缺陷率。与传统工具相比，AI 驱动的质量体系具有可持续优化、 技术门槛降低与动态适应性等优势。智能代码质量防控的核心价值在 于构建“人机协同+持续进化”的质量防控体系：开发者不仅是代码 编写者，更是规则定义者与优化推动者；系统则通过学习人类反馈和 业务需求，不断迭代检测能力，最终形成动态适应技术栈与业务场景 的“智能护城河”。随着大模型推理能力的增强与行业知识库的完善， 促进团队技能提升， 对于人员流动性较大的开发团队而言，这种知识资产的沉淀尤为重要。 （4） 智能 CI/CD 体系正在引领 DevOps 的全面升级 现代 CI/CD 系统已从简单的自动化工具进化为具备智能决策能 力的开发中枢。在构建环节，智能系统能够实时分析编译错误和依赖 冲突，通过深度学习模型快速定位问题根源。当构建失败时，系统不 仅会指出具体错误位置，还能基于历史构建记录推荐最可能的修复方

使我们生活和工作的许多方面从线下搬到了线上。从早上 醒来第一眼去查看疫情数据、查看同乘同航是否有确诊， 到网课辅导、在线问诊、生鲜快递；从远程打卡、线上招 聘、线上会议到文档协同、工作提交；从线下到线上的迁 移，加速了社会的智慧进化，主要表现为以下三个方面： 首先是加速了经济活动的线上化变革。企业选择线上 办公，导致各种在线办公平台用户规 模指数级增长，其中钉钉平台超过 1000万家企业、2亿人协同办公；腾 讯会议系统上线仅两月，日活跃用户 付，是 业界功能最全的AI管理平台，赋能更多的创新者。 最后是释放算力。浪潮自动机器学习平台AutoML Suite ，可自动建模、自动模型压缩、自动超参调整，降低 AI应用门槛，快速落地进化AI。同时，它还支持本地化和 云端部署，已被智慧城市、高铁等客户成功应用。 浪潮将引领开放计算体系，打造智算中心基石，构 建从模式开放到技术开放、从产品开放到服务开放的计 算体系。模式开放就是以客户场景为核心，与合作伙伴 具备行业整体方案交付能力的右手伙伴共同组成。聚合了 AI最强算力平台、最优质的算法模型开发能力和最优质的 集成、部署和服务能力，将支撑和加速各行业、各产业与 人工智能的融合，让各个行业、各个产业具备可感知、自 学习、可进化的能力，最终帮助用户完成业务智能转型升 级，以生态之力成就行业、产业AI大脑。 通过元脑生态，浪潮加快了智算中心的建设和应用服 务落地。例如，在金融行业，浪潮在国有六大行的服务器 占有率超过

到的项目细节、技术原理以及方法对比与优化进行了详细的回答：本文系统 梳理了 AI 技术在策略优化、风险识别与决策闭环中的关键作用，通过动态 学习机制与智能决策框架的构建，AI 能将历史规律挖掘与实时信号解析相结 合，形成具备自我进化能力的智能投研体系。 AI 通过非线性建模技术重构动态赋权机制，显著提升市场适应性。不同于经 典风险平价模型的静态风险分配逻辑，AI 融合 XGBoost 特征筛选与深度学习 的协同优势，创新性地 Benford 定律等传统数 值检测方法，AI 在识别隐蔽性造假方面展现独特优势，能够捕捉管理层文本 中的语义矛盾与异常修饰。其进化路径指向领域预训练与动态特征库的融 合，通过持续学习新型造假模式增强模型鲁棒性。 AI+RAG+Agent 体系通过决策闭环架构实现策略的自主进化。该体系以生成 式 AI 为智能中枢，整合实时数据管道、动态知识检索与自动化风控模块， 突破传统回测框架的静态局限。RAG 技术实现分钟级市场信息更新与噪声过 Agent 体系仍处于理论设计与分块功能验证阶段，其核心价值在 于构建 “数据驱动决策、规则约束风险、反馈优化策略”的智能投研框架。尽管 目前尚未实现实盘执行，但其通过动态规则引擎、实时数据处理、策略进化机制 等设计，为应对黑天鹅事件提供了理论上的鲁棒性保障。未来需解决的关键挑战 包括：1）实时交易接口的稳定性：确保 Agent 与券商/交易所系统的低延迟对接； 2）合规性与透明度：满足金融监管对策略可解释性的要求；3）算力与成本优化：