提升决策质量并增强市场竞争力。具体来看，市场需求主要体现在 以下几个方面： 首先，企业对自动化服务的需求不断攀升。根据《2023 年全 球 AI 应用调查报告》，超过 70%的企业表示他们正在寻找能够自 动化处理日常事务的解决方案，如客户服务、订单处理和数据分析 等。商务 AI 智能体能够通过自然语言处理（NLP）和机器学习 （ML）技术，实现这些任务的自动化，从而显著减少人工干预， 专业 AI 公司如 OpenAI 和 DeepMind，以其前沿的 AI 技术和创新 能力，专注于高精度和高定制化的商务智能体服务。初创企业则凭 借其灵活的经营模式和快速的迭代能力，在特定垂直市场中寻找突 破点，提供差异化服务。 市场份额分布方面，技术巨头占据了主导地位，占据了约 60%的市场份额，专业 AI 公司和初创企业分别占据了 20%和 15%，剩下的 5%由其他小型企业和个人开发者构成。市场竞争的

材料价格波动、劳动力短缺、施工延误等。通过与行业标准数据的 对比，模型能够快速定位异常情况，并生成风险报告。例如，当模 型检测到某种建筑材料的价格在未来三个月内有较大上涨趋势时， 会自动发出预警，提示项目团队提前采购或寻找替代材料。 其次，DeepSeek-R1 还具备风险量化能力。通过对历史项目 的深入分析，模型能够计算出每个风险因素对项目成本的潜在影响。 这种量化分析不仅有助于项目团队了解风险的严重程度，还能为决 最后，DeepSeek-R1 还支持风险应对策略的优化。通过对不 同应对措施的成本效益分析，模型能够推荐最优的风险管理方案。 例如，在面对材料价格波动风险时，模型可能会建议提前采购、签 订长期合同或寻找替代材料，并计算出每种方案的成本和收益，帮 助项目团队做出明智决策。 总之，DeepSeek-R1 大模型在风险管理与预警方面的应用， 不仅能够提高项目团队的风险识别和应对能力，还能有效降低项目

优化算法：建议选用 Adam 优化器，该优化器在处理稀疏梯 度和非平稳目标方面效果较好，有助于更快地达到收敛。  超参数调优：利用网格搜索或贝叶斯优化方法对超参数（如学 习率、批量大小等）进行系统搜索，以寻找到最优的训练配 置。  模型评估与验证：定期根据交叉验证结果调整模型结构，确保 模型的泛化能力，防止出现过拟合。 综上所述，设计深度学习模型时需充分考虑数据的多样性与复 杂性，通过合理的 最佳的调度决策。例如，系统通过不断收集并分析乘客流量、列车 运行时刻表和突发事件（如故障或延误）的数据，不断调整其决策 策略，以实现最优的运营目标。 结合组合优化技术，系统可以在给定的约束条件下，针对不同 的目标，使用求解算法来寻找最优解。对于城市轨道交通的调度问 题，常见的目标包括最小化乘客的等待时间、提高列车的准点率和 最大化系统的整体吞吐量。这些目标之间往往存在一定的冲突，组 合优化能够在满足多个约束条件的同时，提供一个平衡的解决方

用于指示机器人应尽量避免进入或接近的位置, 高 值区域提示机器人应当回避的障碍或其他不希望接 触的对象. 在运动规划阶段, VoxPoser 首先依据 Affordance map 和 Avoidance map 进行贪心搜索, 寻找一系列无碰撞的末端执行器位置, 并结合其他 类型的地图 (如旋转、速度和夹爪状态等) 进一步细 化每个位置上的参数设定. 与 SayCan[74] 类似, 3D-VLA (3D vision lan-

设计：根据业务需求和数据特性设计模型的结构。例如，对于时间 序列数据，可以使用 RNN 或 LSTM；对于图像数据，可以使用 CNN 。 3. 超参数调优：通过网格搜索或贝叶斯优化等方法，寻找 最优的超参数组合，以提升模型性能。 4. 模型评估：采用交叉验 证、混淆矩阵、ROC 曲线等指标，全面评估模型的准确性、稳定 性、泛化能力。 以下为模型选择与设计的示例流程： 通过上

集的训练过程，同时具备动态资源分配功能，根据训练任务的复杂 度自动调整计算资源。此外，系统应内置多种优化算法，如 Adam、SGD 等，并提供超参数调优功能，允许用户通过网格搜索 或贝叶斯优化等方式自动寻找最优参数组合。 对于数据预处理，系统需支持常见的数据格式（如 CSV、JSON、图像、视频等），并提供数据清洗、归一化、特征工 程等预处理模块，确保训练数据的高质量。系统还应具备数据增强 功

，我 们需要深入了解我们的目标客户群体，包括他们的需求、痛点、兴 趣以及信息获取习惯。通过市场调研，我们可以识别出他们使用人 工智能的主要场景，以及他们在获取相关知识时的习惯。例如，企 业在寻找大模型 SaaS 解决方案时，可能会关注数据安全、技术支 持、产品易用性等重要因素。 我们可以通过不同形式的内容来满足这些需求，包括： 1. 专业博客文章：定期发布有关人工智能及其应用的深度文章，

生成告警信息并推送至相关人员。告警信息应包括问题描述、发生 时间、影响范围及解决建议，以便相关人员迅速响应。 对于监控效果的评估，可以定期分析历史监控数据，评估系统 在不同情况下的运行表现，寻找潜在的瓶颈和改进点。这可以通过 机器学习技术对历史数据进行建模，预测未来的运行状态和资源需 求，从而提前采取措施，确保系统始终保持在最佳运行状态。 最后，建议定期组织系统维护与运行评估会议，汇总监控数

主动拥抱大模型前沿技术，进行相关试点研究和成果孵化，自主搭建公司大模型应用中 台，通过结合不同底层模型各自特点，低成本高效率的设计出匹配公司业务场景的大模型 应用，并基于真实业务场景快速验证，持续寻找场景与模型之间的最佳适配组合，不断探 �� 索大模型技术在公司客户服务、智能投研、辅助办公等场景中的落地。 ② 大模型应用中台介绍 目前大模型技术在C端已取得了比较广泛的应用场景和成果，但是在B端的应用并非