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; 对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作 级的控制进行了较为全面的总结; 然后, 对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了目前具身智能模型的数据来源, 包括 模拟器、模仿学习以及视频学习; 最后, 对基于大语言模型 (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 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 CSTR 32138.14.j.aas.c240542 Embodied Intelligence Systems Based on Large Models:

Deepseek 大模型在银行系统的部署 方案设计 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景.......................................... ............................................................................................21 3. 系统架构设计..............................................................................................23 ............................................................................................51 6. 系统集成.................................................................................................

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 Farajtabar ： "LLM 本质上是统计模式匹配工具，而非真正的 推 理系统 " 、 " 下一个词预测框架不足以产生真正的理解 " Yann LeCun ： 自回归大型语言模型没有前途 Apple 提出 LLM 并非真正的推理系统 怀疑论 2023-2024 年，推理能力突破性进展： • OpenAI tencent.com/developer/article/2422923 • 撰写调研报告： 调研特斯拉 FSD 和华为 ADS 这两个自动驾驶 系统 一个具体的例子 • 撰写调研报告： 调研特斯拉 FSD 和华为 ADS 这两个自动驾驶 系统 第二步：调用 WebBrowseAndSummarize 工具浏览网页并总结网页内容（此工具调用了 LLM ） 第三步：调用 ConductResearch

智能对话系统中的个性化 胡一川 来也联合创始人 &CTO . 2000-2007 ：清华大学本硕 . 2008-2011 ：宾夕法尼亚大学博 士 . 2011-2012 ：今晚看啥联合创 始人 . 2013-2015 ：百度资深架构 师 . 2015 至今：来也联合创始人 &CTO 个人简介 胡—川 让每个人拥有助理 六百万用户正在使用的对话式在线个人助理服务 • 理解 、用对话机器人 提升效率和体验 . 智能营销 . 智能推荐 . 智能下单 1 、自然对话是唯 一的交互方式 . 车载 . 智能音箱 . 可穿戴设备 适合智能对话系统的场景 . 用户希望得到特定问题的答案 . 机器人回复来自特定领域的知识 库 . 以准确率为评估指标 . 用户希望完成特定的任务 . 机器人通过多轮对话满足用户需 Adaboost • 神经网络模型 • LSTM • CNN • fastText 知识库 分类 2 基于分类模型的问答系统 分类器 分类 1 分类 3 训练分类器 分类结果 用户问题 • 检索 • 以知识库中的问题为粒度建立索引，每 个 问题都对应一个知识点 • 对用户问题进行分词、去停用词、同义

项目编号： AI 大模型人工智能数据训练考评系统 建 设 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 项目背景....................................... 1.3 项目范围与约束..................................................................................10 2. 系统需求分析..............................................................................................12 ......................................28 3. 系统架构设计..............................................................................................30 3.1 系统总体架构.........................................

............................................................................................10 2. 系统需求分析..............................................................................................11 用户权限管理......................................................................................82 6. 系统实施方案..............................................................................................84 6.3 部署与集成流程..................................................................................99 7. 系统运行维护...........................................................................................102

2.1 客户细分与画像.........................................................................33 3.2.2 个性化推荐系统.........................................................................35 3.2.3 客户流失预警.......... .....................................................................................38 3.3.1 自动问答系统.............................................................................41 3.3.2 语音识别与处理..... 4.2 身份盗用检测.............................................................................50 3.4.3 反洗钱系统.................................................................................52 3.5 投资管理......

.............................................................................................32 4. 系统集成与 API 设计......................................................................................... ...........................................................................................33 4.2 系统架构................................................................................................. .........................................................................................64 8.1 现有系统集成.................................................................................................

3.4 云计算平台选择..................................................................................29 4. 系统架构设计..............................................................................................30 ...........................................................................................94 10. 系统集成................................................................................................. 模块集成测试....................................................................................97 10.2 系统整体测试....................................................................................99 10.3 问题修复与优化