贵金属 国际 / 国内交易行情 , 交易量 ; 美元指数 ; 国际金银期货指 数 ;ETF 价 格 ; 能源价格波劢率 ; 实物价格 外汇 美元指数 ; 各币种央行基准利率 ;FED,ECB, 人行利汇率劢态信 息 ;CNY/CNH 价差 债券 债券指数 ; 人行利率政策发布 ; 银行间同业拆放利率 ; 债券回贩 价 格 ; 债券发行量 ; 债券违约信息 ; 债券发行量 知识类型 + 交互斱式 用智慧发现信息价值 Discover information 知识自劢化加工 自劢加工出 42 条知识 文档中癿图片也自劢拆分为独立知识条目 海尔洗衣机介绍 word 文 档 用智慧发现信息价值 Discover information 知识自劢化加工 海尔洗衣机维修收费标准 word 文档 自劢加工成 27 个知识条目，自劢提取业务标 签 指导价格、产品、类别、维修斱式、维修部件 题，导致大量咨询用 户转至“小麦客服” 人 工服务。 • 希望通过微信公众号 智能问答系统，减轻 人工客服工作压力。 • 格式丌一癿内部业务 文档，服务话术 • 大量非结构化业务文 本癿自劢化知识加工 • 灵活多变癿用户问题 句式需要语义分析才 能真正理解 案例 - 某大型保险集团公司微信人机互劢系 统 上线后敁果 • 提供了结合内外网数据癿与业 知识图谱 •

同、银行对账单等凭证中的关键字段（如金额、日期、交易方）， 并基于预设规则或机器学习模型完成分类，显著减少人工录入错误 并提升效率。 凭证识别的技术实现分为以下步骤： 1. 多格式支持：通过文 件解析引擎处理 PDF、扫描件、Excel 等格式，确保兼容性。 2. 关 键字段提取：采用预训练的 OCR 模型识别文本，例如发票代码、 纳税人识别号等结构化数据，并通过 NLP 算法处理非结构化文本 项触发红灯 15%-25% 系统漏洞 ERP 权限分配异常率 超基线 50%持续 3 天触发橙灯 10%-20% 2. 多维度风险聚合算法 采用模糊综合评价法处理非结构化数据，通过隶属度函数将文 本证据（如合同条款、会议纪要）转化为风险分值。智能体实 时执行以下计算逻辑： o 单风险点分值 = 指标权重 × ( 证据置信度 + 时效系数) o 组合风险值 = ( ∑ 98%+）和自然语言生成合规性，同步对比其他大模型在审计术语 理解方面的表现。 第二阶段：数据治理与沙盒测试（2-3 个月） 建立分级数据管 道：原始凭证通过 OCR+结构化处理进入临时库，财务数据经 ETL 清洗后存入特征库，确保测试数据脱敏且符合《审计数据安全规 范》。沙盒环境部署分三步走： 1. 单任务验证：测试银行流水核 对场景，测量智能体处理速度（目标：每分钟处理 500+

级参数的 Transformer 架构，通过行业知识增强训练和垂直场景微调，能够 显著提升客户关系管理的效率与精准度。 在自然语言处理层面，模型具备高达 128K tokens 的超长上下 文窗口，可无缝解析客户沟通中的复杂语义场景。例如在邮件沟通 过程中，系统能自动提取客户需求中的隐含意图，准确率达 92% （基于内部测试数据），同时支持中英日韩等 12 种语言的实时互 译，满足跨 邮件主题行优化：针对不同行业生成 A/B 测试版本（如 B2B 客户 “ ” 采用 解决方案白皮书下载 ，C “ ” 端客户使用 限时折扣提醒 ） - 社交媒体文案：根据产品特性自动适配平台风格（小红书种草文 案 vs 知乎技术测评体） - 促销活动规则：输入库存数据和客户价值模型，输出梯度优惠方 案（VIP 客户专属礼包 vs 新客首单满减） 实时对话辅助系统 在客服场景中部署实时推理引擎，实现： 以内。 数据层通过 Redis 缓存高频访问的客户画像数据，MySQL 主从复 制保障事务一致性。 数据流转路径如下： 关键接口规范包括： 1. 客户意图识别接口 - 输入：客户对话文 本+历史交互记录（最近 5 条） - 输出：意图分类标签及置信度 （阈值≥0.85 ） 2. 个性化推荐接口 - 输入：客户 ID+ 产品目录 - 输 出：排序后的产品 ID

4195-4205. [18] ANAND P. Decision-making when science is ambiguous[J]. Nature, 2002, 295: 1839. [19] 薛耀文, 黄欢, 张国凤, 等 . 基于重大突发事件的即兴决 策 [J]. 系统管理学报, 2013, 22（5）: 708-714. XUE Y W, HUANG H, ZHANG G F, et al. of emergency capabilities[J]. China Emergency Management, 2022（7）: 24-31.（in Chinese） [21] 李振华, 薛耀文 . 应急知识管理、组织记忆与即兴决策能 力提升机理及路径研究 [J]. 科技管理研究, 2017, 37 （20）: 211-218. LI Z H, XUE Y W. Research on approaches applications[J]. Journal of Information Resource Management, 2021, 11（1）: 8-16.（in Chinese） [25] 迈克尔·吉本斯, 卡米耶·利摩日, 黑尔佳·诺沃提尼, 等 . 知识生产的新模式: 当代社会科学与研究的动力学 [M]. 北京: 北京大学出版社, 2011. MICHAEL G, CAMILLE L, HELGA N, et al

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; (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, 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 图 1 基于大模型的具身智能工作概览 Fig. 1 Overview of embodied intelligence work based on large models 1 期 王文晟等: 基于大模型的具身智能系统综述 3 OVMM 基准测试, 提供了高质量的多房间家庭环 境, 以支持在仿真和物理环境中进行广泛的基准测 试. 为了解决开放词汇移动问题, 文献 [103] 利用 CLIP

Pandas、OpenPyXL、PDFPlumber 等工具进行解 析。Pandas 适用于处理 CSV 和 Excel 文件，OpenPyXL 专门 用于 Excel 文件的操作，而 PDFPlumber 则适用于从 PDF 文 档中提取文本和表格数据。 5. 日志采集工具：对于系统或应用生成的日志数据，可使用 Fluentd、Logstash 等工具进行实时采集和解析。这些工具支 持多种日志格式，并能够将采集到的数据发送到指定的存储或 以下是一个数据清洗与预处理的示例流程： 1. 原始数据加载 与检查 2. 缺失值处理：删除或填充 3. 去重：确保数据唯一性 4. 异 常值检测与修正 5. 数据格式统一化（时间、文本、单位等） 6. 文 本数据噪声清理 7. 文本分词、词性标注与停用词去除 8. 命名实体 识别与术语规范化 9. 特征工程：编码、标准化、特征选择 10. 数 据分割：训练集、验证集、测试集 提升数据质量，为后续的 AI 大模型训练提供可靠的数据基础。 2.3 数据标注 数据标注是知识库数据处理中的关键环节，其目的是为原始数 据赋予结构化的标签或注释，以便后续的 AI 模型训练能够高效利 用这些数据。首先，标注任务的设计应紧密结合业务需求，明确标 注的目标和范围。例如，在文本分类任务中，需要预先定义分类标 签体系，确保标签之间互斥且覆盖全面。对于实体识别任务，则需 确定需要识别的实体类型及其边界规则。

中国软件与技术服务股份有限公司 2 用友网络科技股份有限公司【600588】 公司信息 企业状态 存续 注册资本 343632.3835万人民币 企业总部 北京市 行业 软件和信息技术服务业 法人 王文京 统一社会信用 代码 91110000600001760P 企业类型 其他股份有限公司(上市) 成立时间 790358400000 品牌名称 用友网络科技股份有限公司 经营范围 电子计算机软 (元) 净利率(%) 总资产周转率 (次) 归属净利润滚 动环比增长(%) 每股净资产(元) 每股公积金(元) 扣非净利润(元) 存货周转天数 (天) 营业总收入(元) 每股未分配利 润(元) 稀释每股收益 (元) 归属净利润(元) 扣非每股收益 (元) 毛利润（元） 经营现金流/营 业收入 公司竞争优势 17 竞争优势 北京金山办公软件股份有限公司致力

统的准确性和实时性，以更好地支持生态环保决策的实施与优化。 5. 多模态 AI 在生态环保中的应用 在生态环保领域，多模态 AI 的应用愈发广泛，能够有效整合 多种数据源，以实现精准监测、分析和决策。通过结合图像、文 本、音频与传感器数据，多模态 AI 不仅提升了数据处理的效率， 也增强了信息的综合性与准确性，从而为生态环保工作提供强有力 的支持。 首先，在生态监测方面，多模态 AI 可以被用来实时跟踪和分 全面地了解公众的环保关注点及反馈。这一应用不仅能够提高环境 政策的透明度与公众参与感，还能够通过数据挖掘发现治理中的问 题与挑战。 此外，在生态恢复过程中，多模态 AI 能够提供优化方案。利 用图像分析技术对受损生态区域进行评估，结合气候数据和土壤状 况分析，为恢复项目的设计提供数据支持。生态恢复的效果追踪也 能通过多模态 AI 实现，通过时间序列数据的分析展示恢复措施的 影响，确保项目的有效性与可持续性。 600 ppm 40 ppm 590 ppm 这些数据的监测和分析帮助企业做出了更加环保的决策，降低 了环保风险，并提升了企业的竞争力。 第三个案例涉及生态恢复区域的健康监测。某生态恢复项目利 用无人机配合高分辨率图像采集技术，对恢复区域的植被状况和土 壤质量进行全面监测。AI 模型分析图像数据，评估植被覆盖度、物 种多样性以及土壤侵蚀情况，从而提出针对性的维护方案。 例如，在一个特定的恢复地段的监测中，AI

15 3.2.1.2 华为 ModelMate RAG+Agent 助力海关共启智能政务新篇章 ............................. 16 3.2.1.3 面向智慧文旅场景的大模型应用-讯飞文旅大模型 ........................................... 17 3.2.2 教育行业 ............................. RAG+Agent 工具链及 AI 计算使能方案和价值 ........................................................ 16 图 9 利川模式-文旅城市智慧转型标杆 .............................................................................. 18 图 10 D 、易出错的问 题。 3.2.1.3 面向智慧文旅场景的大模型应用-讯飞文旅大模型 基于大模型能力，提供贴合文旅行业服务场景的能力模型集，降低大模型行业使用门槛， 让文旅行业中的各个参与方更便捷的使用大模型能力，提高行业数智化水平，是探索文旅大 模型的出发点。 讯飞文旅大模型是国内“AI+全域旅游”大模型落地标杆产品，通过深度解构文旅产业 生态，构建起游客、企业、政府三端协同的智

如聚 众斗殴、盗窃或其他非法活动，提供预警机制，有助于提高第一响 应者的反应速度。此外，将 AI 大模型与现有监控系统结合，能更 快地从历史视频数据中检索到相关信息，为调查和事后分析提供便 利。 在数据整合方面，AI 大模型不仅仅局限于视频监控数据的分 析，还能够与其他类型的数据源进行融合，包括社交媒体、传感器 数据等，从而建立更全面的公共安全态势感知能力。通过多源信息 整合，公共 全具有高度 的紧迫性，系统需要实现 99.9%的可用性，确保关键时刻能够正常 运行。此外，用户界面应设计得简洁明了，使得操作人员可以在短 时间内掌握系统功能。同时，提供完整的用户手册和在线帮助文 档，以降低学习成本和提升用户体验。 安全性是另一项必须重视的非功能需求。系统需要实现严格的 访问控制，确保只有授权人员可以访问敏感数据。使用多层次的安 全机制（如身份验证、加密传输等），可以有效地防止未授权访 入重点内容。 在此基础上，用户友好性还应关注无障碍设计，确保视力、听 力和运动能力受限的用户能够方便使用达到系统。例如，可以增加 语音控制功能和视觉辅助工具，以提高所有用户的参与度和操作便 利性。 以下为用户友好性设计要点的总结表格： 设计要点 具体内容 一致性 界面元素风格统一，减少混淆 反馈机制 每个操作都有明确反馈 帮助文档与培训 提供详细帮助文档及用户培训 可定制性 允许用户自定义仪表盘，选择数据视图