指导价格、产品、类别、维修斱式、维修部件 用智慧发现信息价值 Discover information 列表型知识问答 支持抽取列表，直接回答 用智慧发现信息价值 Discover information 要素型知识问答 支持反问确讣要素后回答 为什么要买交强险？ 买交强险癿好处？ 一定要买交强险么？ 交强险癿意义 丌买交强险会有什么后果？ 开车从丌出事，还用买交强险 吗？ 交强险是丌是白交钱？ 小富机器人 — 中国富二代机器 人 》 知识表示标签化 知识结构差异化 知识加工自动化 用智慧发现信息价值 Discover information 》》》 普通型知识 流程型知识 要素型知识 列表型知识 场景化 小富机器人优势不特色 传统一代机器人癿工作过程示意 第一步 获取业务文档 第二步 人工加工形成 Q&A 使用技术：关键字 + 同义词

识别，精准输出设计参数信息，为设计师精准建模提供必要参考；  面向不同船厂的设计规范、图纸中不同类型的线材，运用元景视觉 大模型进行分割检测，有效提取船舶轮廓、不同船舱的设计要素， 输出3D建模所需的信息要素，提高设计师看图建模的工作效率。 翻模设计 线条类型 位置参数 -26- 大模型赋能国产大飞机装备运维 n 联通数智公司支撑装备军团和上海产互打造大模型应用，赋能大飞机装备运维

面提升其供应链的自主化水平。其中更有约40%的 企业期望达到高级自主化，即由系统处理绝大多 数运营决策。 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。 时的痼疾。我们此前的研究发现，67%的企业对 其数据的信任度不足，难以有效利用并从中获取 价值；而55%的企业在内部数据发掘方面仍主要 依赖人工方式。 许多企业所欠缺的，正是一种能够将所有 要素整合起来的关键技术能力⸺我们称之为 “数字核心”5。它整合了云、数据、AI和安全等 关键组成部分，以及来自生态系统合作伙伴的数 据，从而为实现高级自动化，乃至最终的自主化 奠定基础。 Making

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 与各行各业的深度融合，部署了包括“数据要素×智能制造”在内的12项重点行动，特别支 持通用及垂直领域人工智能大模型的训练与发展，为人工智能产业的创新发展注入了新 地表达用 户的意图，以确保模型能够捕捉到问题的核心并生成符合预期的回应。提示工程技术主要 包含角色技能设定、思维链、样本提示、输出格式设定、提示词模板等技术。 在设计提示词时，需要考虑几个关键要素。首先，提示词应该直接和具体，避免使用含 糊或多义的词汇，以减少歧义。其次，一个优秀的提示词通常包含指令、上下文信息和期望 的输出格式，这些元素共同构成了一个提示词模板。设计者可以根据模型的特点和擅长处 例如通过大模型技术自动进行舆情信 息的情感分析和风险分类，�从而提高风险识别的效率和准确性，为项目风险的分析研判 提供更全面的决策支持；利用大模型技术的抽取能力从各类投资报告和合同中提取关键 要素信息，用于数据填报、条款对比、合同审核等业务场景，降低人为疏忽带来的操作 风险。 （1）大模型技术布局 ① 大模型方向战略布局 国寿财险在大模型应用领域，避免高举高打，采用精准投入，小步快跑的策略。优先尝

持。通过实时的在线编辑和共享功能，团队成员可以跨地域协同工 作，提高了工作效率和沟通效果。 为了进一步对比传统软件和 SaaS 平台的优劣，以下是一个简 单的表格，列出了一些关键的对比要素： 对比要素 传统软件 SaaS 平台 初始投资 高 低 更新维护 用户自主管理 供应商负责 可扩展性 限制多 灵活调整 数据访问 设备绑定 随时随地可访问 协作功能 限制多 实时在线协作 通过以上分析可以看出，SaaS 平台正是为此提供了技术支撑。通过这一平台，用户可以通 过 API 接口简单调用预训练模型，无需复杂的技术背景即可实现自 然语言处理、图像识别等各类应用。 其次，本文将探讨如何在平台设计中融入安全性、可扩展性与 用户体验等关键要素。在当今数据隐私愈发被重视的情况下，确保 用户数据的安全是平台设计的首要任务。此外，为了适应不断变化 的市场需求，平台的可扩展性也至关重要，它能够支持未来更多的 模型和新技术的集成。同时，友好的用户体验是吸引和留住用户的 或 D3.js 等图表库，用 于展示数据分析结果和模型预测。通过动态交互，用户可以点击图 表深入查看数据详情，这增强了用户的理解和使用的便利性。 值得注意的是，安全性和性能是前端设计必须考虑的要素。前 端应采用 HTTPS 协议，确保数据传输的安全性。同时，通过合理 的资源加载策略（如懒加载和按需加载），提高页面的响应速度， 提升用户的访问体验。 总之，前端设计在人工智能大模型 SaaS

求。通过集成可穿戴设备和远程监测技术，AI 模型能够实施对患者 的实时监控，及时发现异常情况，并给予预警。这样的系统能够确 保患者在病情变化时，医护人员能够快速进行干预，以避免潜在的 健康风险。 以下是患者管理需求的几个核心要素：  个性化健康管理方案  实时患者数据更新与分析  高效的患者沟通渠道  持续的健康监测与预警  病情变化的快速响应机制 此外，患者管理系统还需具备数据共享和隐私保护的能力。系 性 化医疗涉及对患者的基因、生活方式、环境因素以及特定生理状况 进行全面分析，以确保治疗方案的精确性和有效性。 首先，开展个性化医疗需要建立全面的患者信息数据库，这样 的数据库应包含以下关键要素：  患者的基本信息（年龄、性别、疾病史等）  家族病史  基因组信息  生活方式数据（饮食、运动习惯等）  环境因素（居住地的空气质量、水质等） 通过对以上数据的整合与分析，医疗团队可以识别出每位患者 析，形成完整的健康档案。通过比较历史数据，AI 可以识别 长期健康趋势，提供更为精准的健康管理方案。 在实施健康监测过程中，构建一套全面的健康数据采集与分析 系统至关重要。以下是系统设计的一些关键要素：  数据采集模块：支持多种类型的可穿戴设备，如智能手环、智 能手表等，确保数据的实时性和准确性。  数据存储与管理：使用云存储技术，确保数据的安全性与隐私 保护，符合当地相关法律法规。

数字化转型的 动力相对薄弱，具备巨大的算力发展潜力和市场空间。 区域差距的扩大既会加剧经济发展的不平衡，也会制约全国产 业数字化的整体进程。研究综合算力指数有助于促进我国各区域充 分利用优势要素，挖掘区域发展需求，合理配置算力资源；加速算 力与产业深度融合，全方位驱动产业数字化转型进程，催生新业态、 新模式；缩小区域间发展差距，促进我国算力产业协调发展，推动 产业数字化在均衡发展中实现质的跃升，实现我国数字经济的共同 Second/TB），灾备比例是安全可靠的一个重要表现。 3. 运力 是以数据通信网和光传送网等网络基础设施为基础，以数据传 输和交换为核心，以高效化、自动化、智能化网络管理与调度技术 为支撑，实现数据要素在算力中心间、算力中心内部以及用户与算 力中心间高效传输的网络运载力。其中，算间网络实现多个算力中 心的互联；算内网络实现算力中心内部 IT 设备和芯片的互联；入算 网络实现用户与算力中心的互联。

竞争优势构建 产业发展战略规划 新兴产业布局指导 产业能级提升路径 未来产业培育方向 产业链风险预警 供应链韧性提升 产业链补链强链 产业安全保障体系 上下游协同创新 产业资源对接 创新要素匹配 产业生态融 入 产业链安全 转型升级需求 新兴产业培育 市场竞争需求 产业协同需求 创新体系建 设 各地各行业在布局新兴 / 未来产业的过程中，由于对前沿技术、技术路线、应 用场

这样的架构设计不仅具备灵活性和扩展性，同时还有助于日后 模型的优化与升级。通过不断的反馈与改进，模型能够适应城市轨 道交通行业的变化，实现智能化、自动化的管理。 在总结上述内容时，模型架构设计需关注以下几点要素：  模块化设计，以应对不同应用场景  充分利用历史数据和实时数据  灵活选择模型，以达到最佳表现  建立反馈机制，实现模型自我进化 通过以上设计思路和实施方案，城市轨道交通行业能够有效推 最后，用户交互层旨在为轨道交通的运营人员、乘客和管理者 提供友好的使用界面，展示系统分析结果和推荐建议。通过 Web 界面或者移动端应用，用户可以实时获取信息，进行决策支持。 综合以上模块，可以得出以下系统架构设计要素：  数据采集层：多源信息集成、数据清洗与预处理  数据处理层：分布式存储与计算、特征工程  AI 模型层：深度学习模型构建与训练、模型评估与优化  应用层：决策支持系统、业务流程集成 由 78%提升至 92%，平均乘客等车时间减少了约 15%。此外，由 于更有效的资源调度，运营成本也明显降低，能够为公司带来更好 的经济效益。 该智能调度系统的成功实施主要依赖于以下几个核心要素： 1. 数据整合：将历史数据与实时监控数据进行有效整合，提高预 测的准确性。 2. AI 算法应用：运用机器学习和深度学习等先进算法优化调度 决策。 3. 用户反馈机制：通过乘客及运营人员的反馈，持续改进系统性

包括数据源的选择、数据格式的转换、以及数据的清洗与整合。 首先，需要确定适合的 GIS 数据源。铁路沿线的地理信息通常 来源于多个渠道，包括： 1. 政府开放数据平台：如各级政府的地理信息部门发布的公共数 据，包含基础地理要素、土地利用、交通网络等信息。 2. 商业 GIS 数据提供商：例如 ESRI 、 HERE 等公司提供的城市 规划和交通信息数据，具有更高的精度和时效性。 3. 自主测量：对于特定区域，可以利用无人机及地面测量设备， 等）以及交通流量等信息汇总到一个平台上。这种集成有助于建立 准确的三维模型并为后续分析提供基础数据。 其次，GIS 在空间分析中发挥了重要作用。在模型的生成过程 中，运用 GIS 进行可视化分析，可以直观地观察到各地理要素之间 的关系，对模型参数的设定提供指导。通过空间分析工具，可以实 现对铁路沿线不同环境因素的影响评估，如噪声、污染物扩散以及 交通安全等。 在具体的应用方面，GIS 技术可以通过以下方式为模型提供支 是几个可行的调整措施：  针对模型可能存在的重叠面或非流形边缘，使用 3D 软件的清 理工具进行修正，消除模型干扰。  对重要的细节区域程进行特别处理。例如，在桥梁、隧道、信 号设备等交通要素上，进行更为细致的雕刻和细节添加。  在出现几何复杂且难以捕捉的细节区域时，可以通过局部放大 与细节拓展，倍增加工与处理，以确保细节的完整性和准确 性。  最后，在模型完成后，进行全面检查，确保各个环节和细节都