建设工业语料库平台 • 推动语料企业、制造企业、服务商等联合打造工业语料公共服务平台 ，建设船舶、航空、汽车、能源、钢铁等行业高质量多模态语料库， 形成工业战略语料库以及模型微调数据、强推理数据、评测语料、实体知识图谱、稀缺场景语料等工业专业语料资源。 • 探索嵌入式积分等多元利益分享和激励机制 ，促进语料高效汇聚与共享流通。 • 推动链主企业基于行业上下游需求 ，打造工业数据空间 关键技术等标准供给 ， 完 善安 全治理规范。 02 完善安全治理 ， 构建智能评测框架 • 基础共性、关键技术等标准供给 ，完善安全治理规范。加强工业数据语料安全、模型算法安全、系统安全、应用 安全等 ，打造安全可信基座。 • 依托第三方机构为模型、智能体和具身智能等提供测试验证服务。 • 构建全面的智能化评测框架和指标体系 ，科学评价企业智能化水平。 • 建立健全知识产权保护机制

动执行；协作层面涵盖集中式、去中心化与混合式多智能体组织；演化层面通过自反学习、群体共演化和 外部知识反馈不断提升策略稳定性与适应性。同时，工具生态为智能体提供知识检索、程序执行与应用 操作等能力扩展，评测体系则从通用任务、行业场景到多 Agent 协作全面衡量系统的可靠性与智能水平。 借由这些能力的收敛，LLM Agent 正成为构建可扩展、可协作、可演化智能系统的关键技术路径。 多模态与具身智 动执行；协作层面涵盖集中式、去中心化与混合式多智能体组织；演化层面通过自反学习、群体共演化和 外部知识反馈不断提升策略稳定性与适应性。同时，工具生态为智能体提供知识检索、程序执行与应用 操作等能力扩展，评测体系则从通用任务、行业场景到多 Agent 协作全面衡量系统的可靠性与智能水平。 借由这些能力的收敛，LLM Agent 正成为构建可扩展、可协作、可演化智能系统的关键技术路径。 3.3.1.1 实现可迁移的长期积累。 Agent 评测 评测体系从通用任务、领 域场景到多 Agent 协作， 系统性衡量智能体在推 理、规划、工具使用、环 境操作与长期自治等维 度的综合表现，是检验 Agent 是否“可用、可信、 可落地”的关键标准。 NeurIPS ACL EMNLP ICLR ICML TPAMI ICRA • 通用评测：清华大学团队 [515] 提出 A

低空感知场景的云端大脑 “ 采、识、管、处、析、报”生命周期管理， 形成的洞察反哺优化后续巡检策略与 AI 算法， 构建智慧运维的增强闭环。 VisDrone 双千万数据基座先发优 势数据标注标准 ，评测体系完善 数据库覆盖场景多样、丰富 品类繁多但分散 缺乏统一标准和整合机制 数据孤岛现象明显 算法适配度低 准确度不满足需求 开源算法 传统小模型 缺乏系统性解决方案 场景技术迁移成本高

相关技术研究工作 乔金剑 通信作者。 中国联合网络通信集团有限公司 高级工程师,长期从事移动通信新技术研究 工作 朱佳佳 中国联合网络通信有限公司研究院正高级工 程师,长期从事移动网络优化、评测技术研究 和平台研发工作 ·37· ���E�����0 Research on RIS-assisted coverage schemes for low-altitude

性评估对飞行器的质量进行 验证。 成都市域 机载软件三方 测评与可靠性 安全性评估。 1.三方软件测试测评服务：立足行业实际， 面向国内企、事业单位、政府及科研院所， 提供功验收评测、产品确认评测、性能测评 等全方位的第三方软件测评服务业务，具备 软件功能性、性能效率、易用性、可靠性、 可移植性等测评服务能力。 2.鉴定测试：飞航智云航天航空软件中试服 务平台具备丰富的装备软件测试测评经验，

让模型一步步思考 4. 调用外部工具 5. 将复杂任务分解成子任 务 6. 采用系统的提示框架 7. 用结构化方式进行提示 编写提示词的原则与策略 AIGC 工 具 1. 明确自身需 求 2. 评测工具能 力 3. 关注使用成 本 如何选择 AIGC 工 具 大模型与 AIGC 概述 DeepSeek 推理大模 型 提示词与提示工程 07 大模型行业落地生态 大模型行业知识结合的几种方式

拟 现实 制造 / 计划和购 买 零售和消费品行业价值链 制造 / 计划和购买 销售 售后 货架陈列设计； 产品设计 虚拟零售店； 虚拟现实展示 • 新兴购买渠道为顾客提供了解和评测产品的新方式 • 按需购物方便顾客随时访问，无需顾客拨冗到访实体店 • “ ” 通过 无数的货架 技术，顾客可无限体验产品 线上钱包 区块链 Copyright © 2017 EE All Rights

内部审计工作和二次开发的技术成本。提前谋划、超前布局，探索 建立算力设备共享共建工作机制，降低“人工智能+审计”不断普及 的算力资源成本。 2.完善评价机制。制定《内部审计数智化能力成熟度评估体系》， 研制审计数据模型、智能算法评测等行业标准。可以参考不同行业 内部审计数智化情况，在“引领者、追赶者、起步者”的分类基础 上，按工具替代、流程再造、模式创新、生态共建等维度，进一步 明确评价标准和操作流程，将数智化转型水平划分

指标总数、下降指标总 数、强项指标总数、弱项指标总数，展示学生在指定学期的日均上网时长、早餐次数、 图书借阅量、平均成绩、到课率、作业完成率、网上学习时长、即时问答参与度、餐 均消费情况、体质评测分的统计信息等绘制学生画像。 质控点详细分析，针对与学生画像相关的每一项质控指标都有其独有的监控分析。 6.群体管理 支持用户自定义创建专业、课程、教师、学生群体；且支持用户既可以选择具体 教师类别)，展示教师的授课概况、学生概况、教学资源等方面勾勒教师基本概况。 学生自我诊断： 通过展示学生的个人信息(包含姓名、性别、年龄、专业、年级、生源地、民族、 奖惩次数)，展示学生的成绩概况、综合评测概况、一卡通消费、奖惩助贷、资源学习 等方面展示出学生的基本概况。 可按学期查看某个学期的成绩平均分、班级排名、专业排名、以及排名等级等， 统计学生的不及格科目数以及优秀科目数并可下钻查看明细，通过图形的方式展示学 成绩的不足，预防偏科，找到自己的发展方向。 可按学年查看某个学年的综合评测积分、综合考评成绩、班级排名、专业排名、 以及排名等级等，通过图形的方式展示学生的综合能力图（从身心健康、科学文化素 133 XX 大学智慧校园项目规划方案 质、思想政治素质、实践能力等 4 个维度呈现并与标准值进行对比），以及综合考评 的排名变化、成绩变化以及同班、同专业的综合评测排名前 5 名，有利于学生找出自 己的不足，是学生全面、健康的发展。

年)》显示,2024 年我国高质量数据集数量同比增长 27.4%,标志高质量数据集建设进入加速期。同时，国家数据 局指导全国数据标准化技术委员会发布高质量数据局建设 指南、格式要求、分类指南、质量评测规范等标准，并进行 试点验证。遴选出 140 家高质量数据集方向标准/技术文件 验证试点典型单位，覆盖工业制造、金融服务、科技创新、 医疗健康、现代农业、交通运输等重点行业和领域。三是数 据