件即 服务（SaaS）平台的兴起，为企业提供了灵活、可扩展的解决方 案，使其能够在传递人工智能价值的同时，降低技术门槛。 大模型 SaaS 平台的核心在于能够将复杂的人工智能模型转化 为易于使用的服务。这种服务不仅允许企业根据自身的需求定制化 模型功能，还能保证其在数据安全、隐私保护等方面的合规性。通 过云端计算资源，企业无需投入大量资金进行基础设施建设，即可 获得强大的 AI 能力，这极大地促进了中小企业的创新和发展。 表现。 2. 数据处理能力：平台需要具备强大的数据处理和实时分析能 力，以支持对大规模数据集的处理，实现数据的高效利用。 3. 用户友好性：界面设计应直观易懂，支持多种使用场景，确保 用户能够轻松上手并获得满意的使用体验。 4. 安全与合规：必须建立完善的数据安全机制，确保用户数据的 隐私保护，并遵守相关法律法规。 5. 运营和支持：提供优质的客户支持和技术保障，确保用户在使 用过程中能迅速获得帮助，最大化服务价值。 程序访问就可以 使用。这一模式使得企业能够迅速获取所需的软件工具，降低了 IT 基础设施的投资和管理成本。SaaS 平台通常在云端运行，由服务 提供商负责维护、更新和安全性保障，用户则可以集中精力于核心 业务。 相较于传统软件部署方式，SaaS 平台具备多项显著优势。首 先，SaaS 平台显著降低了企业的初始投资成本。通过按需付费的 订阅模式，企业可以根据实际使用情况和需求灵活调整支出，避免

为确保知识传递与技能提升，团队内部建立了完善的培训机 制。每月组织两次技术分享会，内容涵盖最新技术动态、项目经验 总结等。同时，与外部科研机构建立了长期合作关系，定期邀请专 家进行技术指导。 团队采用敏捷看板进行任务管理，使用 GitLab 进行代码版本 控制，通过 Jira 进行缺陷跟踪，确保开发过程的透明度和可控性。 为提升协作效率，团队配置了专业的开发环境，包括高性能计算集 群、数据存储系统及测试平台。每个成员都配备了符合开发要求的 步。为了确保开发出的智能体能够切实解决用户的实际问题，首先 需要对目标用户群体进行深入的分析和调研。这一过程主要包括以 下几个方面： 首先，明确调研的目标和范围。确定调研的主要目标，例如了 解用户在使用现有智能体时的痛点、期望的功能改进、以及对未来 智能体的期望等。调研范围应涵盖不同行业、不同规模的企业以及 个人用户，以确保数据的全面性和代表性。 其次，选择调研方法。可以采用多种调研方法，如问卷调查、 大量用户的反 馈，深度访谈则有助于深入了解个别用户的详细需求和痛点。根据 项目预算和时间安排，选择合适的调研方法组合。 接下来，设计调研工具。例如，设计一份结构化的问卷，涵盖 用户基本信息、使用习惯、现有智能体的优缺点、对未来智能体的 期望等方面。问卷应简短明了，避免用户因问题过多而产生疲劳 感。访谈提纲应提前准备好，确保访谈过程中能够引导用户深入表 达需求。 在数据收集阶段，需确保样本的代表性和数据的真实性。可以

式。同时，对于文本数据，需进行分词、去除停用词、统一大小写 等处理，为后续的自然语言处理任务奠定基础。 在数据清洗的基础上，需进行数据标注和分类。对于结构化和 半结构化数据，可采用自动化工具进行标注，如使用正则表达式匹 配特定模式。对于非结构化数据，尤其是文本数据，需借助人工标 注或半自动标注工具，确保标注的准确性和一致性。标注过程中， 需制定详细的标注规范，以减少标注误差。 数据标注完成后，需进行数据增强和扩展。通过数据增强技 和合规性审查后纳入知识库。 为确保数据的全面性和时效性，网络爬虫技术可应用于社交媒 体、新闻网站、论坛等公开平台，采集实时信息。爬虫设计需遵循 目标网站的服务协议，避免对服务器造成过大负载，并使用反爬虫 策略（如 IP 轮换、请求间隔控制）降低被拦截的风险。此外，数 据的采集频率应根据需求动态调整，如新闻类数据可每日采集，而 行业报告可按季度更新。 在数据采集过程中，需建立质量控制机制，包括： 化数据（如文本、图像），需进行人工或半自动化标注，确保数据 的可用性。 - 数据验证：通过抽样检查或与权威数据源对比，验证 数据的准确性和一致性。 为高效管理多源数据，可构建数据采集管道，使用 ETL（Extract, Transform, Load）工具或分布式计算框架（如 Apache NiFi、Apache Kafka）实现数据的自动化采集、清洗和存 储。最终，采集的数据应存储于结构化数据库（如

在项目实施过程中，还将面临以下主要挑战： - 数据多样性： 处理来自不同源头和格式的数据，确保其兼容性与一致性。 - 技术 集成：整合前沿的机器学习算法与现有的企业 IT 基础设施。 - 用户 培训：为确保系统的有效使用，需要对用户进行系统的培训与支 持。 为应对这些挑战，项目团队将采取分阶段实施的策略，以确保 每个阶段的成果都能得到充分的测试与优化。同时，将建立一个跨 部门的项目管理委员会，负责监督项目进展、协调资源以及解决跨 的安全防护机制，包括数据加密存储、访问控制、操作审计等，确 保数据在采集、传输、存储和使用的全生命周期中均得到有效保 护。此外，系统应支持权限分级管理，确保不同角色的用户仅能访 问和操作与其权限相匹配的功能和数据。 最后，系统的用户友好性和可扩展性也是需求分析中的重点。 系统界面应简洁直观，操作流程应尽量自动化，降低用户使用门 槛。同时，系统架构需具备良好的可扩展性，以应对未来业务规模 和需求的 安全与权限控制 o 系统需具备完善的安全机制，包括数据加密、访问控 制、操作日志记录等，确保数据安全和用户隐私。 o 提供细粒度的权限管理功能，允许管理员根据不同用户 角色分配权限，确保系统使用的合规性和安全性。 通过以上功能模块的设计，系统能够全面覆盖人工智能数据训 练考评的各个环节，为用户提供高效、便捷、安全的服务。 2.1.1 数据管理需求 在人工智能数据训练考评系统的建设过程中，数据管理是核心

3.1 用户接受度...............................................................................122 7.3.2 使用错误与处理.......................................................................123 8. 实际案例分析......... AI（Explainable AI）技术，可以为生 成的结果提供一定的可解释性，帮助医生理解模型推荐的依据，从 而增强对其建议的信任度。 为了促进 AI 生成式大模型在医疗中的应用，需要建立一套有 效的数据管理和安全使用框架。这些框架应包括数据隐私保护、合 规性审查以及模型的持续监测。医疗数据通常涉及敏感信息，因此 确保数据安全与病人的隐私至关重要。 通过以下几点，我们可以更清晰地理解 AI 生成式大模型在医 号，模型参数数量的增加使其在知识和上下文理解上显著增 强。这导致生成的文本更加流畅和自然，适用于医疗记录、患 者交流和医学文献的生成。 2. 多模态能力的提升：近年来的研究表明，将文本和图像数据结 合使用的模型（如 DALL-E 和 CLIP）能够同时理解和生成多种 形式的信息。这对于医疗图像分析和报告生成等应用具有重要 价值，如通过 AI 分析医学影像并自动生成影像报告。 3. 自监督学习的

（LiDAR）、高清摄像机与无人机等设备进行数据收集。激光雷达 可以通过发射激光获取目标物体表面的三维坐标数据，而高清摄像 机则提供丰富的光学信息，二者相辅相成，提高了建模的准确性和 完整性。无人机的使用则有助于在短时间内覆盖大片区域，特别适 合于复杂地形和人力难以到达的地区。 在数据处理阶段，进行数据预处理是确保建模精度的关键步 骤。这一过程包括噪声过滤、数据配准和点云拼接等。首先，利用 侧重于表面重构，而对于地形的建模，则可采用高度图生成策略。 通过实景三维建模技术呈现出的模型具有以下特点：  高精度：通过激光雷达技术，模型的精度可达到厘米级。  高效性：结合无人机的使用，可以在较短时间内完成大规模区 域的建模，显著提高工作效率。  真实感：融合高清影像与三维模型，使得生成的建筑物、自然 景观等在视觉上更加真实。 该技术方案还支持后续的数据更新与维护。随着铁路沿线环境 在铁路沿线的实景三维建模过程中，数据采集是基础且关键的 一步，其质量直接影响到后续建模的精确性和应用效果。本项目将 采用多种数据采集方法，确保全面、细致地获取铁路沿线的地理和 环境信息。 首先，将使用无人机进行航空遥感采集。无人机凭借其机动性 和高解析度的摄像能力，能够在较短的时间内覆盖广泛区域。通过 在不同高度、不同角度拍摄，获得高分辨率的影像数据。同时，结 合机载激光雷达（LiDAR）技术，可以获取高精度的三维点云数

数据流的顺畅和 安全性，同时开发相应的 API 接口，便于其他系统调用；第四，建 立完善的监控和维护机制，及时发现并解决模型运行中的问题，确 保系统的长期稳定运行。 项目的技术范围主要包括：使用业界领先的深度学习框架进行 模型训练和优化；采用分布式计算技术，确保模型在大规模数据处 理中的高效性；集成银行现有的数据管理系统，确保数据的完整性 和安全性。项目的管理范围包括：制定详细的项目计划，明确各个 题，确保用户数据的匿名化和合规使用。 合规性需求是银行系统部署大模型的另一重要方面。金融机构 需遵守严格的监管要求，包括数据保护法规（如 GDPR）、反洗钱 法规（如 AML）以及金融行业标准（如 Basel III）。需求分析中 需明确以下几点：模型的训练数据需符合监管要求，不得使用非法 或敏感数据；模型的输出结果需符合行业标准，确保其透明性和可 解释性；模型的部署和使用需经过合规审查，确保其符合相关法律 够支持高并发处理，银行系统通常需要处理大量的实时交易和查询 请求，因此模型的响应时间应控制在毫秒级别。其次，模型的准确 性和可靠性是关键，尤其是在金融领域，任何微小的误差都可能导 致严重的后果。因此，模型在训练过程中需要使用高质量的金融数 据进行充分训练，同时通过持续的反欺诈和风险评估来优化模型性 能。此外，模型的可扩展性也是重要考虑因素，银行系统的业务需 求可能会随时间而变化，模型应能够在不影响现有系统的情况下进

来的认知能力则是形成通用性的关键[20]. 近期, 各 大机器人企业制造的人形机器人, 如宇树机器人 Unitr- ee H1、特斯拉机器人 Optimus, 以及 Figure AI 的 Figure 01 均使用了基础模型进行赋能, 展现出令人 惊讶的理解、判断和行动能力. 随着大模型的发展, 近年基于大模型的具身智 能工作已经成为研究热点, 各类试图将二者结合的 工作层出不穷. 尽管目前有一些以具身智能为主题 2 自 动 化 学 报 51 卷 Wang 等[25] 探索了使用 GPT-4V 赋能的具身 智能任务规划的可能性, 作者提出一个基于 GPT- 4V 的框架, 用于通过结合自然语言指令和机器人 视觉感知来增强具身任务规划. 框架使用视频数据 的初始帧和对应的文本指令作为输入, 根据输入的 指令和环境图像, 生成一系列动作计划. 研究人员 在多个公开的机器人数据集上进行实验 需要强调的是, 虽然本节 与第 1.1 节都提到了多模态大模型, 但第 1.1 节内 容倾向于直接利用模型进行 2D 图片与文本理解; 本节的工作则是提取多模态模型的知识对场景本身 进行建模, 并未直接使用模型的输出进行控制. 为了解决开放词汇移动操作 (Open-vocabu- lary mobile manipulation, OVMM) (即机器人能 够在未知环境中识别并操纵任意物体以完成日常

。企业在使用 AI 智能体处理敏感数据时，必须确保数据的保密性和合规性，以避 免潜在的法律风险。 针对这些挑战，商务 AI 智能体应用服务方案在设计时充分考 虑了企业的实际需求和痛点。通过模块化设计和灵活的部署方式， 企业可以根据自身的业务需求和技术能力，逐步实现 AI 技术的应 用。同时，方案还提供了全面的数据安全措施，包括数据加密、访 问控制和合规审计，以确保企业在使用 AI 智能体时的数据安全。 理、系统集成及部署等。以下是对各个技术模块的详细选型说明。 1. 数据处理与存储 数据处理是商务 AI 智能体的基础，针对多源异构数据的采 集、清洗、存储和分析，选用以下技术： o 数据采集：使用 Apache Kafka 作为实时数据流处理平 台，支持高吞吐量的数据捕获和传输。 o 数据清洗：采用 Python 中的 Pandas 库和 PySpark 进 行数据预处理，确保数据质量和一致性。 行数据预处理，确保数据质量和一致性。 o 数据存储：对于结构化数据，选用 PostgreSQL 作为关 系型数据库，支持复杂查询和事务处理；对于非结构化 数据，采用 Elasticsearch 实现高效的全文检索能力。此 外，使用 Amazon S3 或阿里云 OSS 作为海量数据的存 储解决方案。 2. 机器学习与深度学习 商务 AI 智能体的核心是智能化决策与预测能力，因此需选用 成熟的机器学习框架和工具： o

有望实现智能化转型，从而优化资源配置、提升乘客体验，并促进 可持续发展。 1.2 AI 大模型的定义与应用背景 在当今快速发展的科技背景下，人工智能（AI）大模型的定义 与应用日益受到重视。AI 大模型通常指的是训练时使用海量数据的 深度学习模型，这些模型具有多层神经网络结构，能够在复杂任务 中展现出高效的学习和预测能力。近年来，随着计算能力的增强和 数据资源的丰富，AI 大模型在众多行业中得到广泛应用，尤其是在 技术的预测性维护也是一项重要的应 用。通过对历史故障数据进行分析，AI 大模型能够预测设备可能出 现的风险，制定维护计划，从而降低突发故障的概率。通过这种方 式，可以显著提升设备的可靠性和安全性，延长资产使用寿命。 在客流分析方面，AI 大模型通过对乘客流量的实时监测和分 析，能够提供精准的客流预测。这一信息可以帮助运营方优化站点 和车厢内的资源配置，例如增加高峰期间的工作人员数量、调整广 告投 如，可以使用仿真技术对不同调度决策的影响进行模拟，判断其对 乘客体验的影响以及对列车准点率的影响。调度员可以迅速评估各 方案的利弊，从而选择最佳方案。这种基于数据驱动的决策过程可 以显著提高整个运输系统的效率。 以下是通过实时数据分析和 AI 大模型优化调度决策的具体步 骤： 1. 数据收集：实时获取列车位置、运行速度、到站时间以及客流 量等信息。 2. 数据处理：使用数据清洗和预处理技术，去除噪声和异常值，