(Embodied Intelligence) , 是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统。 它通过实体智能体与环境的动态交互，获取信息、理解问题、做出决策，并实现行动，从而产生 智能行为和适应性。 > 具身智能是人工智能与机器人学交叉的前沿领域，其核心在于将感知、行动与认知深度融合。 ■ 具身智能的基本概念 □ 什么是“具身” >“ 具身“是一个很小众的名词，通常都出现在哲学、认知科学领域。 科研意义：具身智能是通用人工智能未来的发展方向。它推动人工智能从虚拟世界走向物理现实，从专用 任 务迈向通用智能，有助于我们深入理解智能的本质。 应用意义：具身智能技术能够提升机器人、自动化设备的智能化水平，增强其环境适应性和任务执行能力， 从而在服务、医疗、教育等多个行业实现广泛应用。 ■ 具身智能的基本概念 □ 具身智能的政策支持 发布时间 发布单位 具身智能的发展演进 □ 具身智能的五个阶段 > 无智能阶段：只能执行简单的预设任务，缺乏自主性和适应性； 基础智能阶段：开始具备基本的感知能力，能够对外界环境做出简单的反应； > 中等智能阶段：能够进行更复杂的感知和处理任务，如图像识别和语音识别； > 高度智能阶段：展现出较高的自主性和适应性，能够进行自我学习和优化，执行复杂的任务； > 超级智能阶段：理论上将具备超越人类的智能水平，能够进行创新和自我意识的决策。

Brooks 提出的“包容式架 构” ［1］，它颠覆了传统 AI 对符号推理的依赖，主张智能 应通过身体与环境的实时交互自然涌现。2025 年北 京亦庄人形机器人半程马拉松赛事中参赛机型展现 出的环境适应能力，在一定程度上标志着具身智能已 从实验室验证迈向产业化落地。 近年来技术突破逐渐形成多维进化格局，在大规 模预训练模型方面，深度求索发布的 DeepSeek 系列开 源模型显著降低了开发门槛 促进全球具身智能产业协同发展。 3 标准及评测体系构建原则与关键技术支撑 3.1 具身智能标准及评测体系构建原则 具身智能作为具备感知、认知、决策、执行能力的 复杂系统，其标准及评测体系建设应保障系统性、演 化性与实践适应性的统一，确保既能全面刻画具身智 能的核心能力，又具备面向未来技术演进的开放性。 结合当前具身智能标准化研究与典型测评框架，可归 纳以下5类构建原则。 a）全面性与针对性并重。评估框架需覆盖具身 具身智能核心技术与关键评估维度 伦理合规与功能安全机制 任务驱动的分层决策与动作控制 形态驱动的行为生成与低功耗控制 系统集成与跨平台软硬件协同 智能体通信协议与互操作机制 多模态感知与语义建模 自适应学习与知识迁移 多模态人机交互与社会行为感知 具身智能 核心技术 语义同步成功率 通信时延 空间语义建图 模型识别率 迁移成功率 历史知识保持率 自然语言理解率 意图识别精度 合规性

能力，明确其在简历筛选中的适用性；其次，通过实际案例分析， 验证 DeepSeek 技术在提高筛选准确性、减少人工干预以及缩短招 聘周期中的实际效果；再次，评估 DeepSeek 技术在不同行业和岗 位中的适应性，结合具体需求提出定制化解决方案；最后，探讨引 入 DeepSeek 技术可能面临的技术挑战、数据隐私问题以及相应的 应对策略，确保其在实际操作中的可行性和合规性。 为更加直观地展示研究的可行性和效果，本研究将通过以下数 倾向和发展潜力。  模型训练与优化模块：利用历史招聘数据，训练深度学习模 型，使其能够自动识别与岗位要求最匹配的简历特征。通过不 断更新和优化模型，Deepseek 能够适应不同岗位的需求变 化，提高筛选的准确性和适应性。  结果输出与反馈模块：根据模型的分析结果，输出符合要求的 简历列表，并为招聘人员提供可视化的分析报告。该模块还支 持用户反馈机制，通过收集招聘人员的评价和调整建议，不断 筛选模型。例如，通过分析以往成功员工的简历特征，系统可以学 习到哪些因素更有可能预示着候选人的成功，并在未来的筛选中给 予这些因素更高的权重。这种自我学习的能力使得 Deepseek 在招 聘应用中的准确性和适应性不断增强。 在具体实施上，企业可以通过以下步骤引入 Deepseek 技术进 行简历筛选： 1. 数据准备：收集并整理过去招聘中的简历数据和 招聘结果。 2. 模型训练：利用这些数据训练

注用户体验，内置基于ITIL 最佳的基础流程实践 符合国内用户 使用习惯 定制灵活 易于后期维护 全方位的 运维管理手段 提供运维考核、知识库、 值班管理等一些附加管理 手段 表单和流程可视化化设计， 快速适应后续业务流程的 变化，程序结构清晰，维 护方便 产品功能介绍—首页 公告 单点登录 知识库 快速通道 工单列表 产品功能介绍—支持各种流转模式 15 十七种动作：“建、派、抄、协、交、审、领、退、驳、 式监控业务流程的流转，保证流程流转的跟踪，以及对处理过程的监控和管理。 2.系统提供了工单超时、预警规则配置，在规定时间还未进行工单处理动作，系统自 动提醒相关人 工单搜索 23 ③ 快捷筛选 ② 丰富待办数据 ① 分辨率自适应 ④ 智能搜索 新建工单 24 ① 流程图预览 ② 清晰的流程描述 ③流程分类显示 发起工单 25 处理工单 26 ① 浮动工具条 ④ 支持页面打印 ③ 快 捷 定 位 ② 长过程，系统还会增量 的更新，不断的优化，管理水平在这个过程中不断提升 国内的套件经过多年的经验积累和沉淀，贴近用户习惯，部分功能比国外套 件强，引入国外套件要做较大调整才能适应本地化的管理需求和操作要求 ， 除非主动适应它 47 谢谢！ 48

预测分析。通过整合多源数据，包括客户行为数据、交易历史、社 交媒体互动等，DeepSeek 能够生成全面的客户画像，帮助企业更 好地理解客户需求和行为模式。此外，其自学习能力使得模型能够 持续优化，适应不断变化的商业环境。 以下是 DeepSeek 大模型在 CRM 中的主要应用场景：  客户细分与个性化推荐：通过分析客户数据，将客户细分为不 同的群体，并为每一群体提供个性化的产品和服务推荐。 为了确保模型的高效运行，DeepSeek 大模型采用了先进的分 布式计算架构，支持多线程并行处理，能够在短时间内完成复杂的 计算任务。此外，模型还具备良好的扩展性，企业可以根据业务发 展的需要，灵活调整模型的规模，以适应不断增长的数据量和客户 需求。 总的来说，DeepSeek 大模型为客户关系管理提供了一种创新 的解决方案，通过智能化的数据处理和分析，帮助企业提升客户满 意度、优化服务流程，并最终实现业务的持续增长。 小时才能完成数据处理，严重影响了决策的时效性。 其次，现有 CRM 系统在智能化水平上存在不足，缺乏对客户 行为的深度洞察和预测能力。虽然一些系统集成了简单的机器学习 算法，但这些算法的精度和适应性有限，难以应对多样化的客户需 求。例如，某金融服务公司在使用现有系统进行客户流失预测时， 预测准确率仅为 65%，远低于行业平均水平。 此外，现有系统在整合多渠道数据方面也存在显著问题。许多

验证技术与 AI 生成 式开发融合，催生车规级代码生成工具；金融实时风控需求推动智能 编排引擎发展，实现毫秒级需求-代码-测试闭环联动。同时，跨域协 作复杂度激增（如制造端云边协同开发）推动自适应智能体架构、低 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 7 代码集成平台等基础技术升级。产业场景正成为核心试验场与创新源， 驱动智能化开发从单点能力增强向系统工程能力跃迁。 二、行 智能应用，打通项目策划、进度管理、质量控制等核心管理场景的智 能决策联动，构建敏捷响应、高效韧性交付的管理闭环。 （2） 研发智能化聚焦 AI 驱动设计开发一体化协同。通过 AI+ 设计实现需求智能洞察与架构自适应优化，将模糊需求转化为可执行 技术蓝图；在 AI+开发层强化智能编码辅助与实时缺陷预判能力，结 合开发者行为分析持续优化编码范式。深度融合智能评审与 CI/CD 流 水线，形成从设计意图到代码实现的闭环知识沉淀。 互查机制，持续优化模型效果并降低 AI 幻觉。同时，实现多智能体高效协同，开发领域技能管理平台，标准 化 AI 能力组件。构建高效知识图谱与上下文感知，使 Agent 精准理 解项目语义与环境；通过强化学习与持续反馈实现自适应优化；开发 安全交互框架，支持人机与跨 Agent 协作。最终形成紧密集成、可复 用、可验证、可解释的智能体开发平台与工具链，配套严格伦理规范 与评估体系，确保智能体可靠赋能规模化 AI 行业应用，显著提升效

能力，为中医药数据的深度挖掘和智能化应用提供了全新的解决方 案。首先，DeepSeek 能够处理大规模的中医药文献、临床数据和 患者信息，通过自然语言处理（NLP）技术，自动提取关键信息， 如药方组成、药材功效、适应症等，从而加速中医药知识的整理与 传承。例如，DeepSeek 可以从数千篇古籍和现代文献中提取出与 特定病症相关的药方，并生成结构化数据，便于后续的统计分析。 此外，DeepSeek 在中医药临床数据的分析中表现出色。通过 助研究人员快速识别出常用药材和治疗模式。  数据处理：DeepSeek 能够高效处理中医药领域的大规模数 据，包括文献、临床数据和实验数据。  知识提取：通过 NLP 技术，自动提取关键信息，如药方、功 效、适应症等。  个性化推荐：基于患者数据，提供个性化的中药配方和治疗建 议。  化学成分分析：识别药材中的有效成分，预测药理活性，支持 新药研发。  数据可视化：提供多维度数据展示和交互式图表，帮助研究人 产业能够更好地利用数据资源，推动中医药知识的传承与创新。 2.3 DeepSeek 在机器学习中的优势 DeepSeek 在机器学习中的优势主要体现在其高效的数据处理 能力、精准的算法优化以及对复杂场景的适应性。首 先，DeepSeek 采用了先进的分布式计算架构，能够处理大规模中 医药健康产业中的海量数据，包括患者病历、药材信息、治疗记录 等。通过对这些数据进行深度挖掘和分析，DeepSeek 能够迅速提

困 难，同时员工的流动性也在增加，这使得企业需要投入更多的资源 来吸引和保留关键人才。 其次，员工发展和培训的需求日益增长。随着技术的快速发展 和市场环境的变化，员工需要不断更新知识和技能以适应新的工作 要求。企业需要设计有效的培训体系，以支持员工的职业发展，同 时确保企业能够从员工的成长中获益。 再者，绩效管理的复杂性和挑战性也在增加。传统的绩效评估 方法已无法满足现代企业对员工绩效的全面评估需求。企业需要开 离职风险预警：通过分析员工的行为数据、情感变化等，预 测潜在的离职风险，并提前采取干预措施，降低员工流失率。 DeepSeek 技术的优势在于其高度自动化和智能化。通过不断 学习和优化，模型能够适应不同行业、不同企业的个性化需求，并 且在处理大规模数据时表现出高效性和稳定性。此外，DeepSeek 还支持多语言处理，能够满足全球化企业的多语言需求。 以下是一个简单的用例，展示了 DeepSeek 以下几个核心原则，以确保方案的可行性、有效性和可持续性。首 先，方案应以用户需求为导向，深入了解企业在人力资源管理中的 痛点和需求，确保解决方案能够切实解决实际问题。其次，方案设 计应具备高度的可扩展性和灵活性，能够适应不同规模、不同行业 的企业需求，并能够随着企业的发展进行动态调整。 数据安全与隐私保护是方案设计中不可忽视的重要原则。我们 应采用先进的数据加密技术和访问控制机制，确保企业的人力资源 数据在

AI 大模型在保险公司的应用，以下是一个简 单的流程图： 通过上述应用，保险公司不仅能够提升业务操作效率，还能增 强客户体验，最终实现业务的持续增长和竞争力的提升。AI 大模型 的应用是保险公司适应数字化时代，实现智能化转型的重要步骤。 2.1 定义与核心功能 保险公司 AI 大模型的应用旨在通过先进的人工智能技术，提 升保险业务的效率、精准度和客户体验。AI 大模型在保险行业的定 义 式，从而提高情绪识别的精确度。同时，系统还支持多语言环境， 能够适应不同地区和语言的客户需求。  实时情绪监控的核心技术包括语音识别、自然语言处理和机器 学习。  情绪分析结果通过仪表盘或即时弹窗呈现，帮助客服人员快速 响应。  历史情绪数据的分析可以识别服务痛点，优化服务流程。  模型定期训练和优化，确保情绪监控的准确性和适应性。 通过上述方案，保险公司能够实现高效的实时情绪监控，不仅 营销策略的效果，并将结果反馈至模型，形成闭环优化。 通过上述方案，保险公司不仅能够提升客户服务的精准度，还 能显著降低营销成本，提高客户转化率和留存率。同时，AI 大模型 的持续学习和迭代能力，使得客户画像和营销策略能够适应市场和 客户需求的变化，保持长期竞争优势。 3.3.1 数据驱动的客户细分 在保险公司行业中，数据驱动的客户细分是实现精准营销的基 础。通过对客户数据的深度挖掘与分析，保险公司能够将客户划分

通讯框架建立的逻辑网络，能够适应多局域网、公网混合， 防火墙、网关、网闸 隔离的物理网络；亦能适应跨多个隔离网域的更复杂情况；多个运营商、多线路 情况下，不同网域的服务之间能够联通，但存在多条线路，多个 IP 地址，网络 之间带宽限制，平台能够进行干线管理。不同网域之间带宽往往受限， 尤其是穿 网闸、级联的情况， 会成为平台应用的瓶颈，平台能够管理和适应带宽受限的情 况，对带宽的使用进行管理 通讯框架建立的逻辑网络，能够适应多局域网、公网混合， 防火墙、网关、网闸 隔离的物理网络；亦能适应跨多个隔离网域的更复杂情况；多个运营商、多线路 情况下，不同网域的服务之间能够联通，但存在多条线路，多个 IP 地址，网络 之间带宽限制，平台能够进行干线管理。不同网域之间带宽往往受限， 尤其是穿 网闸、级联的情况， 会成为平台应用的瓶颈，平台能够管理和适应带宽受限的情 况，对带宽的使用进行管理 采集存储：具有采集、存储和传输模块， 用于扬尘噪声监测系统的控制、数 据记录及传输； 数据传输：支持移动公网（中国移动、中国联通）传输数据； 4.5.5 系统特点 1）系统基于 B/S 架构，适应于多种操作系统下的使用； 2）采用 TCP/IP 协议，具有完美兼容性能； 3）测量参数可选：PM2.5/PM10/TSP 4）支持第三方平台提取数据（环保平台、建委平台、城管平台）； 5）