浙江大学 DeepSeek 系列专题线上公开课（第二季） 从大模型、智能体到复杂 AI 应用系统的构 建 —— 以产业大脑为例 肖俊 浙江大学计算机学科与技术学院人工智能研究所 2025 03 杭州 • 大模型推理能力快速提 升 • 推理模型和思维链 (CoT) • 智能体是什么？ • 四链融合产业大脑案例 提纲 大模型推理能力快速提升 开始模仿人 脑进行大量 数据的标记 编程等能力上达到新的高度， 多种任务上 的表现超过人类水平。 大模型能力不断增长 Source: https://lifearchitect.ai/timeline/ 大模型发展迅速，参数量从百亿到万亿规模 大模型能力涌现，多个任务上性能超越人类水平 1000 Billion 拟人类的深思熟虑 ， 逐步分解复杂的问题 ， 提高答案的准确性和 深度。 OpenAI-o 系列推理模 型 逐步思考 ，并分解复杂的问 题 相较于 GPT-4o o1 大幅提 升 要知道从玉泉校区到紫金港校区如何最快出行，首先得 知道有几种交通路线： 1. 89 路公交车，共 17 站，需步行 2 分钟，共用时 50 分 钟 2. 地铁 10 号线转 2 号线，这样就是 2

(Chatbot Arena LLM Leaderboard, https://lmarena.ai/?leaderboard) 更新日期：2025-2-11 n DeepSeek-V3和R1进入到国际顶尖模型行列 n DeepSeek-R1是综合效果最好的开源模型， 排在众多优秀的开源和闭源模型前面 n Qwen2.5-Max、GLM-4-Plus、Step-2- 16K-Exp等国产模型也有不俗的表现 DS作为一款现象级应用，对全社会开展了一次人工智能科普再教育，DS C端应用人人装，人人感受人工 智能，政府、企业管理者认识到人工智能战略意义，由探索尝试，升级为战略布局，市场进入爆发期 DS上线20日，日活超4000万，已达到ChatGPT 74%，成为 C端现象级应用。微信、钉钉等头部应用纷纷接入 截至2月15日，全国10省省委书记将人工智能作为 新春第一会重点部署，B端大模型应用进一步加速 省份 要求 广东 集中发力人工智能和机器人领域 湖北 到2030年，具有全国影响力的科技创新高地加快形成 -10- DeepSeek影响：格局被打乱，AI竞争进入第二阶段 C端AI应用市场格局重构，新入局者迎来机遇 B端客户全面评估DS影响，重新论证基础模型选型 DS国内登顶、全球仅次于GPT，月均活跃用户数跃居第一， 全球全端DAU近1.2亿；纳米AI搜索（原360）将其核心模 型换为DS 1月web端访问量登顶、APP端增速位列第2

训练基础的模型 (目前一般认为基础模型即大模型, 后文将不对二者作区分). 由于涉及到物理环境, 机 器人深度学习模型往往面临数据获取难度大、训练 的模型泛化性差的困境, 传统机器人往往仅能处理 单一任务, 无法灵活面对复杂的真实环境. 而基础 模型用来自互联网的大量文本、图片数据进行预训 练, 往往包含各种主题与应用场景, 能学习到丰富 的表示与知识, 具有解决各类任务的潜能, 其作为 具身智能的“大脑”能显著弥补机器人领域训练数据 大模型有着 强大的优势, 能有效处理整合多模态的输入数据, 捕获各模态之间的关系, 提取为统一的高维特征, 形成对世界的理解. 如对大量无标签的互联网文本 和图像进行预训练的视觉模型, 能将图像与文本编 码到同样的向量空间中, 这种对齐不仅有利于对环 境的感知, 也有利于对用户自然语言指令的理解, 利于完成复杂的任务. 本节主要讨论各类将大模型 用于具身智能感知与理解的方法, 讨论范围是文本、 图像和音频等信息 能够自然地整合视觉反馈, 使得 机器人能够在动态环境中进行鲁棒的闭环规划: 机 器人执行第一步行动, 并观察结果, 执行行动后, ViLA 会将新的视觉观察作为反馈, 与之前的视觉观察和 已执行的行动步骤一起输入到 GPT-4V 中. GPT- 4V 将根据这些信息更新其对环境的理解, 并调整 后续的行动步骤. 例如, 如果第一次行动没有完全 达到预期的效果, ViLA 可能会生成一个新的行动 步骤来纠正或完成未完成的任务

优势，助力企业积极开展国际化 布局。 �� 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、 ，云服务仍将 持续提升单核、单实例性能。 多技术融合提升连接性能：云服务商综合利用内存/缓存、PCle、RDMA、IP网、EIP、VPC 等一系列技术升级和软硬件融合优化成果，大幅提升云、边、端不同位置服务之间的协同效 率，这对于保障在线业务的体验至关重要。 存储方案升级应对大数据量冲击：云服务商通过采用更高性能的存储设备和更高效的存储架 构，结合对数据布局的优化，提供贴合不同在线业务需求的个性化存储服务，例如低时延块 础AI模型和AI技术栈都十分强大，特别是能 够持续利用云计算的海量数据存储和强大计算能力优势，支撑智能化的云应用出海。一大批 AI产品已经在市场中发挥了巨大作用，例如B端市场的国内企业生产、供应链管理、风险控 制，以及C端市场的智能搜推、智能客服等。 �� 挑战：企业多元业务需求与 海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 面对企业海量在线业务以及复杂的创新

承保核保等多个方面，它们充分证明了大模型技术在提升服务效率、优化客户体验、降低运 营成本、增强风险管理能力等方面的巨大潜力，为保险行业的智能化转型提供了有力的实 践支撑。 更重要的是，我们深刻认识到大模型技术与保险行业的深度融合，不仅将推动保险业 务模式的深刻变革，还将重塑保险行业的竞争格局和生态体系。通过精准预知风险、主动管 理风险，大模型技术将助力保险公司实现从“粗放预测”向“精准预知”、从“等量管理”向“减 · · · · · · · · · · · · · · · 10 1.1.2 算力：单芯片算力达新高，国产化初具规模· · · · · · · · · · · 12 1.1.3 模型：多模态崛起，端侧模型影响未来终端应用· · · · · · · · 14 2.1 全球保险行业的发展趋势· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2 v4则通过其优化的矩阵运算能力，为深度学习模型的训练提供了更高的效率。 （2）国产算力发展 为了突破算力“卡脖子”的问题，并抓住新技术带来的机遇，我国正加快国产GPU芯片 生态体系的建设，包括从芯片设计、制造到封装测试的全流程加速推进。华为、寒武纪、摩 尔线程、景嘉微、海光信息、沐曦科技、壁仞科技、燧原科技等企业通过加大研发投入、优化 生产工艺、提升测试水平等措施，在GPU设计、制造和封装等环节均取得显著进步，国产芯

涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能 部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的 透明度。若缺乏端到端的可视性，即使是最先进 的AI系统也难以创造真正的价值。对于诸如自主 化AI（agentic AI）这类新兴系统而言，这一点尤为 关键，因为它们并非简单遵循固定指令，而是需要 统筹协调复杂的任务流程。 选择引领未来，还是被动等待？这已是企业决策 者亟需厘清的议题。本篇洞察报告将提供清晰的 路线图，助力您在这场关键的重塑中把握先机。 实现自主智能供应链 5 挑战 催生变革， 供应链 亟待重塑 企业正逐渐意识到，传统商业增效策略的回 报日益递减，无论是规模经济、全球化，还是精益 生产和六西格玛TM，这些都催生出了对开辟新价 值来源的迫切需求。 与此同时，线上消费交易额急剧攀升，供应链 所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费 开拓新的价值高地。 得益于快速发展的AI技术2，自主化正是通往 这一目标的必由之路。我们的研究亦表明，这是企 业缔造长远价值的全新战略。它将是工业发展的 下一个阶段。从蒸汽机驱动的机械化时代到电力 时代，再到计算与数据分析的早期应用阶段，如今 实现自主智能供应链 我们已经步入技术能够支持自主系统的新时代。 供应链本身具备流程驱动和数据驱动的特性，使 其成为自主化AI等技术的理想应用场景。这些技

智能体能够实时监控库存水平，预测 市场需求，并自动调整采购计划，以确保供应链的高效运转。 其次，商务 AI 智能体的应用不仅限于单一的业务环节，而是能 够贯穿整个企业价值链。从市场营销到财务管理，从人力资源管理 到产品研发，AI 智能体都能够通过智能化的数据处理和分析，帮助 企业实现精细化管理和创新驱动。例如，在市场营销中，AI 智能 体可以通过社交媒体数据分析，识别潜在客户群体，并精准投放广 AI 技术和工具，如深度学习 框架、自然语言处理引擎等。  数据准备：收集和整理企业历史数据，确保数据的质量和完 整性，为 AI 智能体的训练和优化提供基础。  系统集成：将 AI 智能体集成到企业现有的 IT 系统中，确保其 能够与其他业务系统无缝对接。  效果评估：通过关键绩效指标（KPIs）和数据反馈，定期评 估 AI 智能体的应用效果，并进行持续优化。 总之，商务 AI 智能体应用服务方案的设计与实施，不仅能够 智能体不仅能够显著提升企业的运营 效率，还能够在战略决策、客户服务、风险管理等多个方面为企业 提供强有力的支持。 2.3 应用场景 在商务领域中，AI 智能体的应用场景广泛且多样化，涵盖了从 客户服务到供应链优化的各个环节。首先，客户服务是商务 AI 智 能体的核心应用之一。通过自然语言处理（NLP）技术，AI 智能体 可以实现智能客服，自动响应客户咨询，解决常见问题，甚至通过 情感分析了解客

管理员查询。  历史党员信息：结合组织关系转接， 将历史党员信息永久保存，可供管理 员查询。 党组织信息 基础信息管理 平台功能 党员信息  党员个人信息管理：通过系统后台及前 端 APP 个人中心进行录入、修改党员 个人基本信息、家庭及社会背景、党内 职务、党内奖惩信息。  党员关系转接：与上级管理平台对接， 实现党员关系转接。 党员管理 平台功能 党员个人信息管理 员发展流程对党员发展流程线上化、无 纸化，实现全流程管理。 全流程管理 标准化流程指引 全流程管理 平台功能 发展党员  根据组织类型自动对换届时间进行预警， 并通过 PC 端或移动端实现换届选举。 全流程管理 PC 端 移动端界面 平台功能 换届选举  涵盖对三会一课创建、通知、签到、签退、会议纪 要上传存储、会议纪要审核等环节的全流程管理。  按照组织的要求实现民主生活会、民主评议、组织 是实施“固本强基”工程工作的具体 体现。通过这项考核 , 大力加强和改进党的建设 , 真正把党建工作和业务工作一起布置、一起检查、 一起考核、一起落实 , 把党的思想建设、组织建设、 作风建设、制度建设提高到新的水平 量化指标 党员先锋指数 支部堡垒指数 平台功能 丰富的报表功能 平台功能  结合应用单位实际需求进行各类型报表设 计，便于各类党务文档的填写、收集和整 理  支持快捷查找、一键导出报表等功能

认为，智能技术将彻底改变这个行业。 大多数保险公司都表示，与两年前相比，它们在人工智能技术上的投资有所 增加，并计划在未来增加投资。保险公司发现，它们最初的投资已经取得了 一定成效，并且意识到人工智能的不断进步将推动更多的技术变革——尤其 是在产品开发、风险管理和客户体验方面。 保险公司正在大力投资人工智能技术，他们预计在未来三年对以下领域进行 投资：深度学习（78%）、嵌 人力资源——利用人工智能，让员工合理分配时间，提高他们的工作效率。 通过 20%的非例行工作，创造出 80%的价值。 流程管理——重新审视商业模式和工作流程。通过智能机器不断审查端到端 流程，并应用“智能自动化”来改进和优化现有流程。 数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务 型数据，来改进算法，并以新的方式组合数据以发现趋势。 人力和虚拟员工。新技术使得保险公司与科技企业建立起新的合作关系，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