进行学习资源推荐， 针对性提供学生学习路径与策略。②课堂实验指导方面，引入智能体作为实验指 导老师，针对性指导学生完善实验方案。③问题答疑方面，引入智能体作为课堂 虚拟助教，通过角色扮演进行人机对话，将知识讲授转化为趣味互动。 案例 2-6 自适应学习系统助力牡丹江师范学院高效开展个性化教学 ② 为满足学生个性化学习需求，牡丹江师范学院与教育科技企业合作建设《卓 越师范生教师教育》智 价标准和观测指标。其二，融合多元化测评方式。以往问卷调查等测评手段获取 的数据类型较为单一主观，难以全面呈现教师素养的真实状况 ②。因此需结合智 能素养的具体维度和特征，融合智能技术手段设计包括人机对话诊断、适应性测 评、伴随式测评在内的多元化测评方式 ③。其三，搭建基于评价结果的精准化素 养提升路径。通过整合教师基础信息、教学、教研、培训等多源数据，搭建全面 立体的素养数据池，对数据进 据分析与建模，对 结构化数据进行编码映射与量化建模，完成从教师数字素养观测指标数值到各评 价指标维度计算值、综合得分、等级评定以及行为模式的刻画 ①。结合多模态大 模型搭建教研智能体，基于人机对话的方式深度解读评价结果、分析原因、提供 改进方案等，帮助教师了解自身数字素养水平现状，制定个性化精准提升策略。 案例 6-1 华中师范大学多空间数据融合的教师数字素养评价 ② 为提高评价的

驱动的视觉识别系统利用深度学习算法，能够精准地解析周围环境信息，包括但不 限于交通标志识别、障碍物检测及行人跟踪等。同时，借助自然语言处理与语音识别技术的进步，车载交互界 面得以实现更加智能化的人机对话，从而提升用户体验并确保驾驶安全。 通过集成先进的机器学习模型与海量数据集进行训练，智能网联汽车如今已具备了高度自适应的能力，可 以在多变的道路条件下执行复杂的决策任务。例如，在智能辅助驾驶系统中，车辆可基于实时收集的数据流， 这些技术不仅改变了我们对汽车内部空间的传统认知，还为未来出行方式开辟了新的可能性。具体来说，其主 要应用体现在以下几个方面 ： 自然语言处理与交互 ：借助先进的自然语言处理技术，智能座舱能够实现更加流畅、自然的人机对话。乘 客可以通过语音指令轻松控制车辆的各项功能，如调整空调温度、播放音乐或查询路线等。更重要的是，通过 集成大语言模型，系统可以更好地理解复杂的语义结构，甚至进行多轮对话，极大地提升了交流的便捷性和效率。

全方位的 专业知识支撑。当前平安知鸟问答匹配结果准确率 91%，同时支持非结构化文档 （音视频、PDF、PPT 等）搜索。 2）智能陪练：基于深度学习算法、意图识别、微表情识别等技术，通过人机对话 训练的方式，构建多元化智能实训模式，为学员提供 1 对 1 的精准反馈，实现智 能培训的“降本增效”，当前知鸟在智能陪练方面已实现人脸识别率 99.8%，语音 识别率 98%，综合评分准确率 SCRM 中 的客户画像，代理人本身的形象人设，生成、挑选每天的展业素材，甚至针对不同客群生成不 同内容，为代理人提供"千人千面"的素材（移动展业）。 to A 代理人培训场景：从基于 NLP 的人机对话培训迁移到基于 GPT，原先的对话相对制式化 和死板，需要根据配置的脚本进行比较固定的专项培训，讲师有一定的配置成本，应对发散性 的场景上无法特别好的处理。通过 GPT 提升培训的有效性和体验，让每个代理人有一个真人

货仓物流 产能补充 作业效率提 升 情报大数据 研判 决策支持 客户触达、 营销运营 设备运维 故损分析 管理调度、 运筹优化 质控、风控 及安全 窗口服务 远程办事 远程作业 人机对话交 互 政府 金融 互联网 医疗与制药

英特尔® 至强® 可扩展处理器 异常检测 故障管理 智能交互 智能调度 … 故障自动隔离 业务逻辑引擎 云网事件自动处理 智能交互引擎 知识推理 可信决策 场景编排 能力解耦 多轮交互 人机对话 分类预测、知识生成、方案撰写、根因分析、回复润色、RPA指令自动生成、语义质检 图 1 基于 CPU 平台的中国电信网络大模型推理算力方案架构 白皮书 | 中国电信携英特尔积极探索基于至强®

类分类、回归、聚类、关联规则任务，帮助机器人实现物品分类、平 面移动和故障诊断等功能，但不具备决策能力；而深度学习则聚焦图 像、文本和语音等复杂任务的处理，能够帮助机器人实现缺陷检测、 知识问答、人机对话等功能，具有一定的决策能力。 5 图 1 机器人与人工智能融合历程 （二）三大融合方向及其组合推动智能机器人产品涌现 1、根据不同的环节需求形成三大方向的融合应用 人工智能应用于工业机器人的感知交互、推理决策和运动控制各

类分类、回归、聚类、关联规则任务，帮助机器人实现物品分类、平 面移动和故障诊断等功能，但不具备决策能力；而深度学习则聚焦图 像、文本和语音等复杂任务的处理，能够帮助机器人实现缺陷检测、 知识问答、人机对话等功能，具有一定的决策能力。 5 图 1 机器人与人工智能融合历程 （二）三大融合方向及其组合推动智能机器人产品涌现 1、根据不同的环节需求形成三大方向的融合应用 人工智能应用于工业机器人的感知交互、推理决策和运动控制各

模型，则要利用其理解和生成文本的优势，因此其应用 集中在对话、语言生成、翻译等领域。 A Roadmap for Big Model 中提到，大语言模型较为常见的应用场景有人机对话、文章生成、机器翻译： ★ 人机对话 基于大数据的训练，大模型可以实现机器与人类之间的交流与互动。同时大模型的对话中还包含 着其自身的人格，并可以与人类形成情感的共鸣。 ★ 文章生成 大模型可以将语言或非语言的内容转化为文章，相较于以往的

音频质量不好 AI人机对话不够智能 早教资源内容不充分 硬件性能不好 没有任何问题 思维机 26.9% 22.4% 16.4% 16.4% 34.3% 教育感弱，更像玩具 早教内容不充分 早教功能不实用 硬件性能不好 没有任何问题 有屏早教机 25.7% 21.8% 21.8% 19.8% 19.8% 操作界面复杂 早教资源内容不充分 AI人机对话不够智能 硬件性能不好

智能语音助手是智能座舱中最为核心的功能之一。AIGC技术可以基于大量的语音交互数据自动生成 回复，大大提高了语音交互开发的效率；除此之外， AIGC技术还可实现对用户语音输入的精确识别 和理解，从而实现更加自然和流畅的人机对话。同时，AIGC技术还可以结合车辆环境和信号数据， 动态调整对话策略，使得对话更加的合理和专业。 以典型场景——用车手册为例：当行车中底盘发生异响时，传统的语音助手加用户手册，只能依靠预 设