.......................................................................................125 8.1 国内外成功案例................................................................................127 8.1.1 案例一：AI 在实际应用过程中，还需强调数据安全与隐私保护。医疗行业 涉及大量的个人健康信息，如何确保这些数据在被模型处理时不被 泄露，是实现这些应用的前提。此外，对模型进行持续的监测与评 估，确保生成结果的科学性与可靠性，也是医疗应用成功的重要因 素。 综上所述，生成式大模型在医疗场景中的应用，不仅是可能 的，而且是切实可行的。随着技术的成熟和数据的积累，这些模型 将会在提高医疗质量、优化资源配置等方面发挥越来越重要的作 用。 者的病历数据，为医生推荐个性化的治疗方案，并在一定程度上降 低了误诊率。 在药物研发过程中，AI 生成式大模型被用来预测化合物的药理 活性与安全性。某制药公司利用这种大模型加快药物筛选的速度， 通过分析上百万的化合物数据，成功找到了多个候选药物，这一过 程不仅缩短了研发周期，还节省了大量的研发成本。 在患者管理与教育方面，AI 生成式大模型也显示出其独特的价 值。一些健康管理平台利用 AI 技术，为慢性病患者提供个性化的

.................................. 27 图 42 解锁科技树的成功率（蓝色是 GITM） ............................................................. 27 图 43 各模型完成任务成功率对比 ................................................ Conversation，CSDN, 海通证券研究所 AutoGen 在四项实战应用的表现测试中均胜过单一大语言模型，实验发现智能体能 增加 AI 完成任务的成功率以及模型的稳定性。1）数学计算：分别测试了 AI 在完成整个 数学题库和随机 120 道题目的表现，AutoGen 的成功率远超各类语言模型。2）数据库 检索问答：先建立一个 RAG 数据库，然后对智能体进行问答测试，看其能否追踪到正 确的答案。其 F1-score 拟世界中，包含了各种场 景、任务和智能体需要完成的挑战。ALFWorld 实验发现 3 个智能体的成功率高于 2 个 智能体，说明随着交互的智能体变多，智能体间互相纠错的能力有所提升。但对于 AutoGen 的实验也提到多智能体可能会导致错误循环（智能体之间反馈错误但一直无法 解决），这也是降低成功率的因素之一。4）OptiGuide: 是专门设计来通过自然语言处理， 解读和指导复杂供应链优化决策。在用不同语言模型运行

短 62%和60%（见图1）。这种强大的韧性在供应链 中断愈发频繁和严重的当下尤为重要。 自主化系统仍处于发展的初期阶段，大多数 企业也刚刚踏上这一征程。我们深入研究了领军 企业为获取初步成功所采取的有效行动，并总结 出以下几项关键举措。 这些策略并非必须按顺序执行，但对于那 些在迈向自主智能化系统的过程中践行了其 中一项或多项的企业而言，初步成效已经显 现。我们将在后面的章节中详细阐述每一项 实现自主化采购的关键。这些技术有助于更智能 某消费品公司：自主智能化实践初见成效 一家消费品公司通过实施自主智�供应链创造了显著价值。其工厂采用的AI批量生产健康监测 系统，通过根据生产周期、产品质量及能耗成本预测最优批次性能，成功实现了吨均成本下降。 在该公司的新项目中，每次派送的平均距离已缩短了15%，卡车利用率提升了近10%，显著增强 了物流效率。 此外，该公司还通过竞争性采购和价值链优化举措，例如，针对物料进行全球招标，以及在棕榈油 系统，能够自动诊断缺货和过剩库存，确定最优 补货策略，并将决策结果回传至源系统。目前， 这套系统已能统筹处理以往依赖人工的数千项 决策，显著提升了劳动生产率、分销效率和响应 时间。 这些前期取得的成功凸显了现代化的数据、 知识与智能体层（即“数字核心”）的价值，展现 出它们在规模化应用AI以及实现劳动生产率、资 本改善成本和整体业务增长方面实现跨越式提 升的重要性。“数字核心”正在推动该公司实现自

.....................................................................................117 15. 案例研究与成功经验................................................................................................. .........................................................................................121 15.2 成功实践分享............................................................................................... 提高转化率，降低营销成本 通过以上分析可以看出，AI 智能体在多个商务场景中的应用能 够为企业带来显著的价值。因此，制定和实施符合企业需求的 AI 智能体应用服务方案，对于企业在激烈的市场竞争中取得成功至关 重要。 1.2 目标与范围 本次商务 AI 智能体应用服务方案设计的核心目标是通过智能 技术提升企业运营效率、优化决策流程，并增强客户体验。方案的 实施范围涵盖企业内部管理的自动化、外部客户服务的智能化，以

用户登录/注册界面 2. 用户个人信息管理 3. 模型管理和操作界面 4. 数据分析与可视化模块 应用层则是具体实现业务逻辑的核心部分，主要包含 AI 模型 的调用与管理、用户权限控制和报表生成功能。其设计要点包括：  模型管理：支持多种 AI 大模型的上传、下载、更新和版本控 制。  任务调度：提供任务管理机制，能对用户请求进行调度和执 行。  权限管理：确保不同用户在系统中具备不同的操作权限。 监控与分析：实时监控 API 调用的性能和使用情况，通过仪表 盘展示关键指标，如请求次数、响应时间、错误率等，以帮助 用户优化他们的集成方案。  响应格式规范：统一所有 API 的响应格式，包括成功与错误的 响应结构。成功响应应包含数据部分，错误响应应包含错误码 和描述，确保用户能够快速调试和处理问题。  版本控制：支持 API 的版本管理，使得平台能够在不影响已有 客户的情况下，无缝推送新功能和改进。用户可选择使用最新 功能选项， 右侧为信息展示区。不同的功能模块使用不同颜色的面板背 景，以提高识别度。 3. 动态反馈：用户在进行操作时，界面应提供实时反馈。例如， 上传文件后需显示进度条，并在操作完成后提供成功或失败的 通知。 在输入框和按钮的设计上，需保证其大小适中，便于用户操 作。在按钮的设计上，保持一致的圆角风格，并在悬停或点击时改 变颜色以及增加阴影效果，以提高交互体验。 图表展示是数据

...........................................................................................80 6.1 成功应用实例......................................................................................83 6.1.1 议与操作方案。 首先，本文将介绍城市轨道交通行业的基本情况以及面临的主 要挑战。这些挑战包括实时数据处理不足、乘客流量波动、设备维 护不及时等。接着，我们将详细探讨 AI 大模型的定义及其在其他 行业的成功应用案例，从而为城市轨道交通的应用奠定理论基础。 在结构上，本文将分为以下几个部分： 1. 行业分析：全面回顾当前城市轨道交通的运营现状、市场环境 和技术发展趋势。 2. AI 大模型概述：介绍什么是 感应器的实时数据，选择时序插补可能比其他方法更为有效，因此 应根据上下文情境合理制定处理方案。最终，投资于数据质量管 理，以系统化、持续化的方式监控数据质量，减少未来数据缺失的 可能性，也是保障轨道交通行业 AI 大模型成功应用的重要策略。 4. 模型选择与训练 在城市轨道交通行业的 AI 大模型应用中，模型选择与训练是 关键步骤，其直接影响到系统的智能化水平与应用效果。针对轨道 交通的实际需求，我们需要结合具体应用场景，从不同模型的特性

据进行汇总统计，实现领域内 数据汇集、统一展示，支撑党 建工作精细化管理。 4 成功案例 成功案例  项目自推广以来，得到了客户的广泛好评，目前项目已在全国多个 地区为组织客户提供优质服务。 覆盖 31 个省、直辖市、自治区 合作 1000 多家客户 服务党员 近 1400 万人 服务党员过千万 积累了丰富经验 成功案例  是中共甘肃省委组织部为创新党建工作新模式精心打 造的省级智慧党建云平台，集学习、组织管理、交流 e 学”教育云平台，帮助山东省 莱州市组织部门实现了全市 60000 多个 党员，以及 1000 多个行政村的党员教 育及管理工作全覆盖。  通过大数据中心建设，震撼展示党建成 果。 成功案例 郴州烟草专卖局党建平台“浓香红”通过将线下 党建工作搬运到线上，实现全过程流程，数 字化管理，得到湖南省烟草专卖局的认可， 计划 2022 年由市推广到省级应用。 浓香红平台 党建 + 福建省高速党建系统 为了避免线下党员集中培训造成疫情防控风险， 福建省高速集团推出党员培训平台，每年为集 团机关及下属子公司提供数十场党员培训服务， 节省培训成本的同时，也降低了组织难度。 成功案例 平台以党员日常行 为大数据为基础， 实现党员五维自画 像和支部五星考评， 为基层党组织及党 员提供科学、规范、 专业、好用、易用 的智慧党建平台工 具。 新区智慧党建平台

3D 语义映射与高精 度的重建, 并在多个数据集中进行测试, 在映射、跟 踪、语义分割和新视角合成方面展示出了优于现有 的基于 NeRF 的 SLAM 方法的性能. Splat-MOVER[89] 成功地将 3D 高斯应用到具 身智能的场景表示中. 该方法通过可编辑的 3D 高 斯场景表示实现多阶段、开放词汇的机器人操作. Splat-MOVER 由三个主要模块组成: ASK-Splat、 SEE-Splat 在视觉 Afford- 1 期 王文晟等: 基于大模型的具身智能系统综述 5 ance 检索的准确性上比现有的端到端可供性模型 提高了 31.6%, 并且在跨类别物体抓取任务中达到 了 85.7% 的成功率. 1.4 人类反馈 在交互中及时根据反馈进行调整可以有效地帮 助具身智能完成任务, 其中人类的反馈尤为重要, 因为人类是目标的提出者与整个交互行为的观察 者. 一些方法利用大模型提取人类反馈 换为一套既符合需求也满足物理执行条件的框架, 框架使用大语言模型进行高层次任务规划, 从多种 机器人技能组成的技能库中选择合适的技能, 并使 用几何可行性规划器优化技能序列参数, 解决动作 间的几何协调问题, 从而提高任务成功率. PaLM-E[73] 是一个仅有解码器 (decoder-only) 的多模态语言模型, 能够结合视觉、语言和机器人 传感器数据, 自回归地生成文本, 这个生成的文本 可以是回答问题的答案,

Risk），帮 助投资者量化潜在损失并制定相应的对冲策略。通过引入非线性优 化算法，DeepSeek 能够在复杂市场环境下实现更精准的组合优 化。 在实际应用中，DeepSeek 已被多家金融机构成功部署，显著 提升了其投资组合的夏普比率（Sharpe Ratio）和风险调整后收益 （Risk-Adjusted Return）。例如，某大型资产管理公司在使用 DeepSeek 优化其多资产组合后，年化收益率提高了约 客户交互，提高服务质量和响应速度。然后，逐步在风险管理领域 引入预测分析工具，利用大数据和 AI 技术提升风险评估和决策能 力。在此过程中，确保系统的兼容性和数据的无缝迁移，避免业务 中断。 培训和支持是实施成功的关键。为银行员工提供全面的培训， 确保他们能够熟练使用新系统，并理解其背后的技术原理。同时， 建立持续的技术支持体系，快速响应用户反馈，不断优化系统性 能。 最后，制定详细的评估和改进机制。通过定期的性能评估和用 证和自动化超参数调优技术。  模型评估与验证：使用多种指标全面评估模型性能，通过模拟 测试验证模型实用性。 通过上述步骤，确保模型开发与训练的科学性和可行性，最终 实现 DeepSeek 在金融银行领域的成功应用。 4.2.1 模型选择与设计 在模型选择与设计阶段，首先需要根据金融银行的具体业务需 求和数据特性，确定适合的模型类型。对于金融领域常见的任务， 如信用评分、欺诈检测、市场预测等，通常可以选择监督学习模

综上所述，本项目范围广泛且切实可行，涵盖了从数据处理到 智能算法再到用户界面的全流程开发，为企业提供了一套完整的深 度搜索解决方案。 1.4 项目团队组成 项目团队组成为 DeepSeek 智能体开发项目的成功实施提供了 坚实的人才保障。团队采用扁平化矩阵结构，确保各职能部门间的 有效沟通与协作。核心团队由以下五个专业组构成：技术研发组负 责智能体核心算法的设计与实现，成员包括 3 名高级算法工程 并发处理能力、可用性、安全性以及可扩展性。例如，对于实时交 互场景，系统响应时间应控制在毫秒级别；对于大规模部署场景， 系统应具备良好的水平扩展能力，以应对用户数量的增长。 此外，用户体验需求是智能体能否成功落地的关键因素。需要 明确用户界面的设计原则、交互方式以及反馈机制。例如，在对话 式智能体中，需确保对话流自然流畅，用户输入的容错性较高，同 时提供清晰的反馈以引导用户完成任务。用户体验的优化不仅依赖 可以有的（Could have ” “ ） 和 不会有的（Won’t have ” ） 四类。这种方法有助于确保开发团队能够集中资源在最重 要的功能上，同时为后续迭代留出空间。 首先，必须有的需求是项目成功的基石，包括核心功能和基本 性能要求。例如，智能体的实时数据处理能力、安全性保障以及与 现有系统的无缝集成等。这些需求如果在初始阶段无法实现，将直 接影响产品的发布和使用。 其次，应该有的需求虽然不直接影响产品的发布，但对用户体