有线无线融合网络 物联网 统一联接管理 业户 访客 楼宇 设备房 摄像机 通行 停车场 消防 电梯 建 筑 / 园 区 的 智 能 化 改 造 不 仅 仅 是 硬 件 的 更 换 ， 同 时 软 件 服 务 系 多联机机组 / 从脸门 禁 IOT 平台 ( 私有化部 署 ) HTTP 协议 Niagara 中间 件 空调水 循环泵 HTTP 协 议 HTTP 协 议 田通设备监控 停车场道闸 HTTP 协议 HTTP 协议 私有 协议 免密 登录 监控终端 能耗管理 风机 /CO 门禁系统 电梯 SDK PC 端 大屏呈现 智慧建筑 (IBMS) 系统联动指令 loT-HD 智 慧 办 公 集 成 管 理 平 台 湖南设吐 智能工程中心 智能工程中心 BMS 提供数据，北向通讯的大屏数据展示 新数据吞板 湖南省建筑设计院集团股份有限公司 机 电 设 备 统 计 开关 照明 灯 9 灯 13 灯 用电能耗趋势图 1225 12:30 环境监测 监测项目 室内湿度 室内温度 室内甲醛 室内噪声 室内熙应

深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早， 邮 储银行、浦发银行、江苏银行等也有较为领先布局应用。 AI 一体机的出现为机构提供了全新的解决方案，凭借其开箱 即 用、软硬件一体化设计等优势， 正在成为很多中小银行智能化转型的重要选择。 n 建议关注：宇信科技、京北方、天阳科技、长亮科技、百融云等。 n AI 一体机的出现提供了全 新的解决方案，凭借其开箱即用、软硬件一体化设计等优势，正在成为银行智能化转型的重要选择。 n 目前多家银行 IT 厂商已推出相关解决方案： - 宇信科技：智能营销、信创、监管和 AI 一体机等 - 京北方： AI 软硬一体化解决方案，涵盖 AI 风控、 AI 运维、 AI 投顾、 AI 测试等 - 天阳科技：金融信贷助手一体机 图表：京北方 图表：天阳科技 DeepSeek 大模型金融信贷助手训推一体机 资料来源：京北方公众号，中泰证券研究所 资料来源：天阳科技公众号，中泰证券研究所 22 AI 一体机：大模型落地的重要选 择 工商银行 技术落地：基于自研的“工银智涌”平台引入

中对未来机器发展方向的设想: 一个方向 是让机器学会抽象技能, 如下棋; 另一个方向则是 为机器人提供足够好的传感器, 使之可以像人类一 样学习. 前者的思想出现在后来发展的各类神经网 络如多层感知机、卷积神经网络中, 即离身智能; 后 者则逐渐发展出了具身智能的概念. 现在, 具身智 能一般指拥有物理实体, 且可以与物理环境进行信 息、能量交换的智能系统[2]. 虽然在过去的几十年 间, 离身智能取得了令人瞩目的成就 [19] 将 上述在大规模数据集上进行训练并能适应广泛任务 的模型统称为基础模型, 意即可作为大量下游任务 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 尽管目前有一些以具身智能为主题 的综述[21−23], 但并未聚焦于大模型. 目前也有综述研 究大模型在机器人上的应用[24−28], 但不同的是, 本文 的内容更倾向于从具身智能的角度介绍二者如何有 机结合, 并加入对模型规划层级的分类探讨. 此外, 由于该领域发展迅速, 在上述论文发布后又涌现出 了许多重要工作, 本文将补充这些最新进展, 为希 望了解该领域的研究人员提供更多的参考 (工作总 览见图

ek开展的新一 轮AI教育革新。 二、学而思：DeepSeek为基座，融合九章大模型能力， 实现双协同、生态化布局 2月8日至今，学而思先后将AI学习机、学练机等硬件产品接入DeepSeek，以其深 度思考模式升级产品AI能力，已于旗舰机开启灰度测试并将陆续上线免费智能教育 功能；新发布AI学习应用“随时问”，由自研九章大模型与DeepSeek大模型联合 支持，主打一站式智能化教育。围绕De

是一种基于深度学习和自然语言处理（NLP）技术 的先进人工智能平台，旨在通过高效的算法和海量数据训练，提升 金融银行业务的智能化水平。该技术通过多层次的神经网络模型， 能够自动提取、分析和处理复杂的金融数据，从而为银行和金融机 构提供精准的业务决策支持。DeepSeek 的核心优势在于其高精度 的预测能力和强大的自适应学习机制，能够根据市场变化和用户需 求动态调整模型参数，确保其在金融领域的高效应用。 在金融银行领域，DeepSeek 别、自然语言处理和时间序列分析等场景。 在金融银行领域，机器学习可以应用于信用评分、欺诈检测、 客户分群等任务。例如，通过对历史交易数据的分析，机器学习模 型可以预测客户的信用风险，从而为贷款决策提供依据。此外，机 器学习还能通过实时监控交易行为，快速识别潜在的欺诈活动，减 少银行的损失。 深度学习的优势在于其能够处理非结构化数据，如文本、图像 和语音。在银行的应用中，深度学习可以用于智能客服系统的开 迁移学习：利用在大规模图像数据集上预训练的模型，通过迁 移学习技术在金融领域数据进行微调，加速模型的收敛并提升 性能。 DeepSeek 的图像处理技术还支持实时监控和动态调整。例 如，在 ATM 机或柜台摄像头捕捉到的实时图像中，DeepSeek 可 以快速检测异常行为，如可疑物品的放置、异常人员的出现等，并 及时发出预警。这不仅提升了银行的安全性，也为客户提供了更加 可靠的保护。 此外，DeepSeek

emergency management system 龚晶等：基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑 219 www.jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 机 决 策（improvisational decision-making） [19]，需 要 随 事件不断发生、发展的态势，针对具体问题情境作 出决策时，系统通常以数据统计分析、智能计算模 型算法等形式提供辅助决策功能，对于决策者来说， 虽然也引入了一些模型和算法解决一些特定场景的 问题，但整体而言仍属于打补丁式的被动应对，缺 乏系统的、持续的学习机制来增强应变能力。 2.4 人机协作不足 人的优势包括创造力、认知力、价值判断等，机 器的优势在于计算能力、存储能力等，系统智能的 提升在于将人的能力与机器的能力有效整合[18]。系 统中人机协作的效率和效果仍然受到人机协作的自 然度、信息处理能力、交互系统智能水平、工作流程 等方面的制约，缺乏有效的机制将人的优势与机器 等方面的制约，缺乏有效的机制将人的优势与机器 的优势整合起来。 2.5 智能层次局限 通过引入大数据、人工智能技术系统智能化水 平得到了较大提高，例如，视频识别技术应用在安 全监管中实现的安全生产风险智能监测预警，无人 机及快速建模技术在应急救援中实现的灾害环境智 能感知等。这些技术侧重外部世界数据的收集和处 理，加强了系统的视觉、听觉和触觉等感知能力，使 得应急系统能够及时捕捉外部环境变化。按照机器 智能水平由低到高的

information 案例：某基金公司投研大数据平台 智能客服 用智慧发现信息价值 Discover information • 产品定位 • XF4.0 版，多场景智能交互机器人，实现人机、机机智能交互，支持客服、 营销、推荐、类 Siri 服务等 • 突破现有机器人只解决客服问答癿狭义定位 小富机器人 用智慧发现信息价值 Discover information 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 用智慧发现信息价值

Dialog Act • 每一个状态都对应一个系统动作 • 状态之间的跳转以用户当前输入为条件 • 通过有限状态机将 ( 当前状态 , 用户输入 ) 映射到下一 状态 • 只适合特定的对话类型 • 状态太多时难以维护 基于有限状态机（ Finite State Machine ） 的对话管理 [Pilson 2014] • Frame 是槽位（ Slots

Deepseek 模型； - 模型部署与优化：设计部署方 案，优化模型参数，确保高效运行； - 系统集成与接口开发：将模 型集成到现有系统，开发 API 接口； - 监控与维护：建立监控机 制，确保系统长期稳定运行。 通过以上范围的明确，确保项目在技术、管理和实施层面上都 能顺利进行，最终实现 Deepseek 大模型在银行系统的成功部署和 应用。 1.4 主要参与者 在 Deepseek 银行的数字化转型提供策略建议。监管机构也是重要的参与者，尤 其是在模型合规性、数据隐私保护和模型透明度方面，银行需要与 其保持密切沟通。 在项目团队的组织架构中，设定了明确的责任分工和协作机 制。项目总负责人由银行高层管理人员担任，负责整体战略决策和 资源调配。技术团队由银行的 IT 专家和 Deepseek 的技术人员组 成，专注于模型部署和技术实现。业务团队则由各部门的业务骨干 动故 障恢复机制。系统应能够在硬件或软件故障发生时，在 10 秒内自 动切换到备用系统，确保服务的连续性。此外，系统需支持水平扩 展，以便在业务量增长时通过增加节点来提升处理能力，而无需停 机维护。 最后，安全性是银行系统不可忽视的性能需求。系统需具备高 效的加密和身份验证机制，确保数据传输和存储的安全性。同时， 系统应能够在不影响性能的情况下，实时检测和防御各种网络攻 击，如 DDoS