平台功能  利用大数据技术提取信息库中的数据，对 党组织党员情况、学习数据、党务工作情 况、平台运营情况等进行汇总统计。  以整个党内生活数据为基础，进行智能分 析，提醒各项工作事务执行情况，指导工 作开展。  以图表形式直观展示应用单位党建工作开 展情况，便于展示和监督。 党建大数据中心 特色功能模块建 设 - 红黄蓝预警机制 平台功能  系统采用红黄蓝分类预警功能，实现党务工作量化指  可设置多样化互动，展陈方式更多元  不受地理位置影响，观看更便捷 --VR 虚拟学习展厅 3 方案优势及价值  更专业实用的党务工作工具，并有标准化规范化的 党务工作指引，指导三会一课、谈心谈话、公益活 动等各项工作开展；  提供丰富的党员教育学习内容和激励机制，助力基 层党员学习更便捷、更有成效；  为党组织提供智慧党建工具，提升党务工作效率并 进行有效的监督管理； 提升覆盖面 04 信息技术的应用，实现优质内容 远程分发和信息远程推送，将大 大提高党员教育的覆盖面。 党务工作更高效 03 更专业实用的党务工作工具， 并有标准化规范化的党务工作 指引，指导三会一课、谈心谈 话、公益活动等各项工作开展。 深入的党群服务 05 充分发挥党建引领作用，社区共 治参与社会公益，激发党组织引 领活力。 可视化党建工作成果展示 02 利用大数据技术提取信息库中

政策解读 该政策旨在，促进智能软件研发行业通过强化技术创新、深化应用领域及优化产业结构，推动智能化与实体经济深度融合，加速培育新兴产业生态，提升行业整体竞 争力和自主创新能力，助力数字化转型。 政策性质 指导性政策 政策名称 《关于推进IPv6技术演进和应用创 新发展的实施意见》 颁布主体 发改委、工信部、交通运输部、中 国人民银行、国务院国有资产监督 管理委员会、国家能源局、教育 部、国家互联网信息办公室 该政策旨在，推动智能软件研发行业加速IPv6技术的应用与创新，促进网络基础设施升级，增强网络安全性和扩展性，支持开发更高效、安全的软件解决方案，助力 实现万物互联，提升国际竞争力和自主创新能力。 政策性质 指导性政策 数据来源: 工信部，国务院，科大讯飞，中国软件，用友网络 规模预测发市场规模 智能软件研发行业规模 政策梳理 8 政策名称 《质量强国建设纲要》 颁布主体 中共中央，国务院 政策解读 该政策旨在，推动智能软件研发行业提升产品质量和创新水平，强调标准化、安全性与用户体验，促进技术自主可控，鼓励企业加大研发投入，增强国际竞争力，支 持智能软件在各行业的深度融合与应用。 政策性质 指导性政策 政策名称 《关于推动能源电子产业发展的指 导意见》 颁布主体 工业和信息化部、教育部、科技 部、人民银行、银保监会、能源局 生效日期 2023-01-01 影响 7 政策内容

研究人员预先定 义了一系列的动作标记 (如选择对象、导航、观察、 触摸、敲击、拿起、放下、环顾四周) 和状态标记 (如 编码获得的对象点云、冲击声、触觉信息和温度信 息) 与环境互动, 其中动作标记指导具身代理在环 境中执行特定动作, 而状态标记则将代理的多模态 状态观察反馈给大语言模型, 以便生成后续的文本 或动作标记, 使得 MultiPLY 能够灵活地在抽象表 示和详细的多模态信息之间切换, 如形状、手指关节和肤色等. 两个模 块均建立在大规模预训练扩散模型的基础上, 以利 用其潜在表征能力. 在 KITE[99] 中, 研究人员使用关键点来提取可 供性. 关键点定义为图像中的 2D 点, 可以指导模型 从 2D 图像中获取底层的动作. 给定自然语言指令 后, KITE 使用一个锚定模块 (grounding module) 从指令中推断出场景中的 2D 关键点. 锚定模块首 先使用 CLIP 到端视觉运动控制而忽视技能模块的方法, KITE 在演示数据较少或相当的情况下训练效果更优. CoPa[96] 通过部件空间约束实现通用机器人操 作. 该框架利用大规模预训练模型中蕴含的常识知 识来指导机器人在开放世界场景中的低层次控制. 在运动规划阶段, 首先将识别出的关键部件简化为 几何元素表示, 如将细长部分建模为向量, 而将其 他部分建模为表面, 然后在场景图像中标注这些几 何元素, 输入到视觉语言模型中

白皮书基于阳光保险的大模型落地实践经验，深入剖析了大模型技术在保险行业的落 地应用路线。我们详细阐述了数据准备、模型精调、工程化适配、模型评测等关键环节的技 术要点和注意事项，为行业同仁提供理论指导和操作建议。除此之外，成功的落地应用需要 保险公司和科技公司紧密合作，共同构建开放、共享、协同的创新生态。这些内容为保险行 业探索大模型技术的应用提供了宝贵的经验和启示。 在优秀案例展示部分， 21日发布了《数字中国 建设2024年工作要点清单》，该清单明确了数字中国建设的具体任务和目标，包括夯实数 字基础设施、推进数字技术与经济社会的深度融合等多个方面，为数字中国建设提供了全 面的指导和支持。 2.2.1.1 国家部委工作要求 �� 此外，为充分激活数据要素潜能，推动人工智能技术的深度融合与应用，国家发改委 于2023年底发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》。该计划围绕数据要素 家发展改革委、工业和信息化部、金融监管总局、中国证监会、国家外汇局等七部门联合印 发《关于扎实做好科技金融大文章的工作方案》 （下称《工作方案》）。 《工作方案》以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，加强基础制度建设，健全 激励约束机制，推动金融机构和金融市场全面提升科技金融服务能力、强度和水平，为各 类创新主体的科技创新活动提供全链条全生命周期金融服务，精准支持国家重大科技任 务、科技

新的合作关系，因 此，他们可能需要从根本上改变外包的方式。 保险公司需要严格把控人工智能的应用，以确保信任度和透明度，特别是考 虑到数据的敏感性。这意味着要为人工智能的使用制定严格的指导方针，以 及完全符合法规的流程。 调研数据同时显示，52%的保险公司高管认为，人机协作对于实现他们的核 心战略非常重要；61%的保险公司高管预计，未来 3 年，需要与人工智能合 作 资料来源：埃森哲 未来，人工智能将改变保险公司组织、运营和发展业务的方式。他们将利用 这一技术来降低成本，推动创新，为客户创造更好的体验。通过调整人力资 源和运营模式，同时实施严格的指导方针，保险公司可以更好地应用人工智 能技术。 最重要的一点在于，人工智能不是站在人类的对立面，而是作为一种工具， 帮助人来提高工作效率。人工智能技术正在不断发展，如果将它应用于保险

对肿瘤治疗，可以通过模型生成多种治疗方案，并对每种方案的有 效性及可能的不良反应进行评估。 此外，在患者教育方面，生成式大模型也展现出良好的应用前 景。通过与患者进行自然语言交互，模型能够根据患者的具体情 况，提供针对性的健康指导和信息。这样一来，患者不仅能更好地 理解自己的病情，还能增强对健康管理的积极性。 生成式大模型在医疗场景的可行应用还包括：  医学文献的自动生成与更新，便于医生获取最新资讯  影像学数据的智能分析，辅助影像科医生做出诊断 展的风险等，为医疗资源的合理配置提供支持。 此外，大模型的可扩展性和适应性使其在快速变化的医疗环境 中保持竞争力。随着医疗技术的进步和数据量的爆炸性增长，大模 型能够持续进行再训练，以适应新的数据模式和临床指导方针。这 一特性保证了模型在实际应用中能保持高效性与准确性。 以下是大模型在医疗场景中的具体优势总结：  高效数据整合：能够处理多种形式的医疗数据，形成全面的患 者信息体系。  强大的 理，大大增强了医疗服务提供者对患者状态的响应能力。 其次，智能化的患者沟通手段显得尤为重要。AI 生成式大模型 可以通过自然语言处理（NLP）技术，与患者进行高效沟通，解答 患者的疑问，提供健康指导，并能在需就医时迅速引导患者进行预 约和就诊。这种快速响应的能力不仅提升了患者的满意度，也减轻 了医护人员的负担。 再者，持续监测和评估患者健康状况也是患者管理的重要需 求。通过集成可穿戴设备和远程监测技术，AI

平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 手，待方案验证有效后再进行规模化推广。最后， 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起 强大的运营韧性；而那些固守传统、不愿革新的企 那么，这对企业员工而言意味着什么？我们 的研究表明，在自主智能供应链的生态系统中， 人力依然是核心要素。事实上，最高效的自主智� 供应链体系将实现人员角色转型⸺从任务执行 者转变为系统决策的指导者与监督者。我们观察 到，这一转变正通过“人机协作”的渐进式发展 在企业中逐步实现，每个阶段都推动着效益提升。 此外，通过将资深团队成员数十年积累的专 业知识和洞察进行系统化梳理与编码标准化，自 如，订单处理自动化可以让机器完成验证订单、 检查库存、创建货运标签以及处理异常情况等 工作，从而将人力解放出来，专注于更具战略性 的事务。在决策自主化层面，机器则会取代人工 进行决策制定。正如供应链经理会响应突发事 件，指导团队成员完成特定任务一样，机器也 能够规划、执行、纠正并改进各项活动，以达成 既定的绩效标准。 即便自主智能供应链具备任务自动化与决 策自主化能力，但至少在目前阶段，仍离不开人 的参与。人与技术各有所长，协同合作方能取

题或任务描述组成，例如“帮我写一篇有关人工智能的文章”，“帮我编写一段可以整理 数据的程序”等等。 一个优秀的 Prompt 应该包含 1）明确目标：能够定义任务，以及想要达到的效果； 2）具体指导：给予模型明确的指导和约束，举一些例子或明确回复边界；3）简洁明了： 使用简练、清晰的语言表达 Prompt；4）迭代优化：一次 Prompt 输出可能达不到想要 的结果，用户需要根据智能体的回答来改变提示词，持续调整优化。 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 OptiGuide 的时，发现多智能 体协作模式的成绩显著高于单智能体。其中多 GPT4 智能体协作运行 OptiGuide 时， F1-score 和 Recall 任务，解决跨行业、跨领域的问题。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。 3.1 海内外政策推动人工智能发展加速 多地陆续出台关于人工智能发展的指导文件，2024 年政府与企业的投入资金有望迎 来大幅增长。国务院在《2024 政府工作报告》中提出，要开展“人工智能+”行动，实 施数字化转型。智能体作为人工智能应用领域的重要研究方向，相信众多企业和研究部

协调 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 系统响应时间≤500ms 高 实时交互场景要求 用户体验需求 对话流自然流畅 中 需用户测试优化 技术约束 支持边缘设备运行 中 模型轻量化设计 通过以上分析，可以为后续的设计和开发提供清晰的指导，确 保智能体开发过程中的每一步都围绕需求展开，最终实现项目目 标。 2.1 用户需求调研 在进行智能体开发的初期阶段，用户需求调研是至关重要的一 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 于定性数据，如访谈记录，可以采用内容分析法，提炼出用户的核 心需求。 最后，将调研结果转化为具体的需求文档。需求文档应详细描 述用户的需求、痛点以及期望的功能，为后续的设计和开发提供明 确的指导。需求文档应具备可操作性和可追溯性，确保开发团队能 够准确理解并实现用户需求。 通过以上步骤，可以确保用户需求调研的全面性和准确性，为 后续的智能体开发奠定坚实的基础。 2.2 功能需求定义

业可以显著提升 服务水平和运营效率。借助 AI 大模型的强大功能，行业内还可以 实现智能化、精细化的管理，为未来的城市交通发展提供坚实的技 术保障。 1.3 本文目标与结构 本文旨在分析并指导城市轨道交通行业如何有效应用 AI 大模 型，以提升运营效率、优化乘客体验和增强决策支持。通过对行业 现状的深入研究和案例分析，我们希望明确 AI 大模型在轨道交通 中的具体应用方向，制定一系列可行的实施步骤，并提供切实的建 而预测潜在故 障。可以设置阈值，及时报警并生成故障预警。 5. 可视化与反馈：建立可视化平台，将设备状态监测结果和故障 预警动态展示。运用图表和报警灯等方式，确保维护人员能够 迅速获取信息，指导后续的处理和维护工作。 在设备故障监测系统的实施中，数据安全和隐私保护同样非常 重要。因此，制定相应的网络安全策略，确保数据在传输和存储过 程中的安全性也是构建监测系统时不可忽视的方面。 总 输 与实时处理。在此阶段，同样要进行系统的压力测试与负载测试， 确保在高峰期也能保持稳定运作。 下一步，组织相关人员进行培训与试运行，通过模拟实际场 景，帮助操作人员熟悉系统，并对其使用进行指导。同时，收集用 户反馈和系统运行中的问题，以便及时调整和优化系统。 最后，制定监控管理和维护方案，确保 AI 系统在长期运行中 持续有效。可以设立专门的 IT 支持团队，定期进行系统维护与更