浙江大学 DeepSeek 系列专题线上公开课（第二季） 从大模型、智能体到复杂 AI 应用系统的构 建 —— 以产业大脑为例 肖俊 浙江大学计算机学科与技术学院人工智能研究所 2025 03 杭州 • 大模型推理能力快速提 升 • 推理模型和思维链 (CoT) • 智能体是什么？ • 四链融合产业大脑案例 提纲 大模型推理能力快速提升 开始模仿人 脑进行大量 数据的标记 和训练 神经网络 CNN RNN GAN 1990 年开始； 2006 年获得突 破 快速回望历史——大模型的产生 对人脑学习 过程进行重 点关注 Transformer 2017 年 ChatGPT 2022 年 Instruct GPT BigBird ALBERT ELECTRA 基于模板和 规则的前深 度学习阶段 基于规则 的少量数 据处理 GPT-3 M2m- 100 XLM 进行海量数据学习训练 ，人类的反馈信息成 为模型学习的内容 OpenAI 公司于 2022 年 11 月发布 ChatGPT ，短短三个月内日活跃用 户从 零增长至超过 3000 万 ，标志着对话式 AI 进入大众应用阶段 里程碑： ChatGPT 的成 功 ChatGPT 日活量（ 2022.11- 2023.02 ） 三阶段训练技术构建

从 DeepSeek 探讨大语言模型 在建筑及能源行业的应用趋势和技术方法 汇报人：赵阳 浙江大学能源学院制冷与低温研究所 2025.2.14 报 告 提 纲 临近奇点： AGI 将带来颠 覆 结论和展望 DeepSeek 等带来的新范 式 大语言模型应用的科研案例 能源领域传统 Al 发展困 境 当下 Al 到了哪种程 度 John J.Hopfield 源定位和问题处理提 供有力建议 智慧 能耗与碳排管控 依托大模型和数字孪生，实时监控、 动态仿真与智能调控，形成能耗预 测、碳排溯源与节能优化的闭环 辅 助 决 策 与 趋 势 预 测 大模型驱动的数据预测能够提 前预 警 潜在风险，为决策层提 供精准、科学 的策略参考，助力管理优化 人 机 智 能 协 同 互 动 通过大模型驱动对话，实现业务咨询反 馈的迅捷与精准，员工能够自动检索和 报 告 提 纲 当下 Al 到了哪种程度 能源领域传统 AI 发展困境 … … … … DeepSeek 等带来的新范式 大语言模型应用的科研案例 · 临近奇点： AGI 将带来颠覆 结论和展望 …… 长期以来，能源领域人工智能止步于信息化阶段，发展范式陷入困境 15/80 口能源领域智能化目前大多停留

Email:yhy15080@haitong.com AI Agent（智能体）：从技术概念到场景落 地 投资要点：  思维链铸就智能体，多体交互拓展应用：早在上世纪 50 年代，阿兰图灵把“高度 智能有机体”扩展到了人工智能。如今随着大模型的快速发展，这个概念又被重 新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体，有望完成从概念到实际应用的 蜕变。用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 目前的应用大多都在概念层面， 但随着大模型竞争加快、政策鼓励研发投入、更多企业参与 AI 研究等因素，应用 层面的 AI Agent 推进速度加快。智能体大致可以分为六类，根据他们被设计出的 特点，可以作用在不同的应用领域上。不同类别的智能体给予应用层面上更多研 发方向，像目前关注度较高的自动驾驶技术、智能电网控制、能源管理等都能被 垂类智能体覆盖。结合多模态大模型，自动化和情感需求类智能体已落地。但商 科技。智能体发展能推动政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。  投资建议：我们认为未来智能体（AI Agent）的前景十分广阔，随着大模型的发展， 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领 域的问题。技术方面，智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动 执行任

基于大模型的具身智能系统综述 王文晟 1 谭 宁 1 黄 凯 1 张雨浓 1 郑伟诗 1 孙富春 2 摘 要 得益于近期具有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展, 基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的 效果, 展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景. 鉴于此, 对基于大模型的具身智能的工作进行了综述, 首先, 介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; 介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; 其次, 对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作 级的控制进行了较为全面的总结; 然后, 对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了目前具身智能模型的数据来源, 包括 模拟器、模仿学习以及视频学习; 最后, 对基于大语言模型 (Large language model, LLM) 的具身智能系统面临的挑战与发 展方向进行讨论与总结. 关键词 大语言模型, 大型视觉模型 大型视觉模型, 基础模型, 具身智能, 机器人 引用格式 王文晟, 谭宁, 黄凯, 张雨浓, 郑伟诗, 孙富春. 基于大模型的具身智能系统综述. 自动化学报, 2025, 51(1): 1−19 DOI 10.16383/j.aas.c240542 CSTR 32138.14.j.aas.c240542 Embodied Intelligence Systems Based on

Deepseek 大模型在银行系统的部署 方案设计 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景.......................................... 172 1. 项目概述 在当前金融科技的迅速发展中，银行系统面临着处理大量复杂 数据和提供高效服务的挑战。为了应对这些挑战，本项目旨在部署 Deepseek 大模型，以提升银行系统的智能化水平和处理效 率。Deepseek 大模型，作为一种先进的 AI 技术，能够处理结构化 和非结构化数据，提供精准的预测和决策支持。 项目的主要目标包括提高客户服务质量、优化风险管理、增强 反欺诈能力 （KPIs），包括但不限于客户满意度、处理速度、错误率和成本效 益等。通过这些指标，我们可以对模型的效果进行量化评估，并根 据反馈进行必要的调整和优化。 总之，通过部署 Deepseek 大模型，我们期望能够显著提升银 行系统的智能化水平，为客户提供更加个性化、高效和安全的服 务，同时增强银行的风险管理和运营能力。 1.1 项目背景 随着金融科技的迅速发展，银行业务的复杂性和数据量呈现指

................................................................................7 1.2 DeepSeek-R1 大模型简介.................................................................10 1.3 工程造价行业现状............... DeepSeek-R1 的意义.................................................................12 2. DeepSeek-R1 大模型的技术特点..............................................................14 2.1 模型架构................... 算和经验判断，不仅耗时费力，还存在一定的主观性和误差率。随 着建筑项目的复杂性和规模不断增加，传统方法已难以满足高效、 精准的造价需求。因此，引入先进的人工智能技术，特别是大模型 技术，成为提升工程造价效率和精度的关键路径。 DeepSeek-R1 大模型作为一种前沿的人工智能技术，凭借其 强大的数据处理能力和深度学习算法，能够在工程造价领域发挥重 要作用。该模型能够快速处理和分析海量的历史项目数据、市场行

项目编号： 铁路沿线实景三维 AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 铁路运输的重要性...................................... 1.2 现有铁路管理模式的不足.....................................................................9 1.3 实景三维 AI 大模型的优势..................................................................11 1.4 项目目标与愿景.............. 近年来，随着我国铁路运输业的快速发展，沿线的基础设施和 周边环境的管理与维护显得尤为重要。优秀的铁路沿线管理不仅能 够提高运输效率，保障安全，还能够促进沿线经济的发展。因此， 本项目旨在通过构建一个实景三维 AI 大模型，提升铁路沿线的管 理能力与服务水平。 该项目的背景主要基于以下几点： 首先，铁路沿线环境复杂多变，涉及到的设施包括轨道、信 号、桥梁、隧道等多种结构，周围环境也包括居民区、商业区等，

项目编号： 公共安全引入 AI 大模型视频智能挖掘 应 用 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 背景介绍........................ .......................................................................7 1.2 AI 大模型在公共安全中的潜力.............................................................8 1.3 文章目的................................... 效率和准确性。 人工智能（AI）技术的迅速发展，尤其是大模型技术的成熟， 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节：

害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 型，通过对海量文本的训练习得语言的统计规律， 从而具有理解和生成自然语言的能力，实现人机之 间的有效通信。自2018年双向编码表示模型（bidirec⁃ tional erative pre-trained transformer，GPT），人工智能领域 自然语言处理方向的重大突破，引领了大规模预训 练模型及应用研究的热潮。大语言模型技术的迅猛 进展正深刻地影响着机器系统智能化的轨迹，标志 着进入一个新的人工智能时代。从 BERT 到 GPT [1-2]， 这些模型通过深度学习和海量数据训练，不仅推动了 自然语言处理技术的边界，也正在改变知识获取和创 新的模式，将对应急管理体系发展、能力要求以及实 基 金（20BZZ037）, 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 知识管理与应急大脑 龚 晶 1 黄 欢 2，* （1. 暨南大学 公共管理学院/应急管理学院，广州 510632；2. 暨南大学 党委政治保卫部/人民武装部，广州 510632）