研究等因素，应用 层面的 AI Agent 推进速度加快。智能体大致可以分为六类，根据他们被设计出的 特点，可以作用在不同的应用领域上。不同类别的智能体给予应用层面上更多研 发方向，像目前关注度较高的自动驾驶技术、智能电网控制、能源管理等都能被 垂类智能体覆盖。结合多模态大模型，自动化和情感需求类智能体已落地。但商 业化智能体仍需考虑成本问题，由于智能体之间的交互过程可能出现错误循环且 输出结果不一定符合需求，tokens 研究等因素，应用层面的 AI Agent 推进速度加快。智能体大致可 以分为六类，根据他们被设计出的特点，可以作用在不同的应用领域上。不同类别的智 能体给予应用层面上更多研发方向，像目前关注度较高的自动驾驶技术、智能电网控制、 能源管理等都能被垂类智能体覆盖。结合多模态大模型，自动化和情感需求类智能体已 落地。但商业化智能体仍需考虑成本问题，由于智能体之间的交互过程可能出现错误循 环且输出结果不一定符合需求，tokens 基于模型的 Agent 适用于并非总是可见或可预测的信息时。这个模型会根 据环境中传入的数据不断更新，因此人工智能 Agent 可 以对环境中未见的部分进行推断，并预测未来的状况。 自动驾驶技术、自动灌溉、智 能家居 分层 Agent 分层 Agent 类似于复杂的组织结构，具有不同的决策层 次。系统中的不同 Agent 拥有不同的专业领域，这使它 们在处理复杂的多步骤任务时更加高效。

https://cloud.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 LLM 提示工程的工具，该工具会整合 WebBrowseAndSummarize 的输出给到 LLM ，让 LLM 生成调研报告 • 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 自动发邮 件 The growth trend on the field of LLM-based autonomous agents A Survey on Large

够更快地收集用户反馈、分析用户需求，并根据反馈结果进行产品调整和优化。这种以用户为中心的开发理念有助于提升用户体验和满意 度，增强产品的市场竞争力。 多样化与跨领域应用 智能软件广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶及金融分析等多个领域，展现了其高度的多样化特性，精准对接各 行业需求。在跨领域融合方面，智能软件研发行业正积极与物联网、云计算等前沿技术深度融合，不断拓宽其应用场景与潜力边界。 智能软件研发行业 未来智能硬件出货量增加将带动对与之配套的智能软件的需求增长，从而推动智能软件研发行业市场规模增长。 智能硬件设备的普及与多样化，正不断拓展智能软件的应用场景。智能家居设备依赖于智能家居控制系统软件进行高效管理，而智能汽车则需智 能驾驶辅助系统软件提供有力支撑。这些新兴应用场景的涌现，为智能软件研发行业开辟了更为丰富的市场机遇。未来，伴随人工智能的演进与 智能家居体系的优化，中国智能家居行业将持续发展。预计至2026年，中国智能 的年 出货量有望突破5.4亿台。同时，智能汽车及其相关技术在中国展现出强劲的增长态势，预计2025年中国智能汽车渗透率将达到82%，并计划在 2030年进一步提升至95%。鉴于智能汽车集成了自动驾驶辅助系统、智能导航及车联网服务等先进车载技术，车载智能软件的市场需求将持续上 扬。 下游分析 智能软件研发推动工业软件产业升级与加强全球竞争力。 通过引入人工智能、大数据、云计算等先进技术，

相较之下，自主化系统虽包含一定程度的自 动化，但其内涵远不止于此。它们由自主化AI驱 动，可在无需人工干预的情况下自主决策并执 行任务。例如，已在部分城市投入使用的全自动 驾驶汽车，具备自主驾驶能力，并能完全掌控车 辆，几乎不需要驾驶员介入。 8 实现自主智能供应链 实现自主智能供应链 9 The journey towards autonomy implies a true transformation

生平台，可以连接和管理任何地域、任何基础设施上的 Kubernetes 集群，并提供一致的管理， 支持对应用、流量、安全、存储、可观测等进行统一管控。 �� 优秀实践分析 04 4.1小鹏汽车 在智能驾驶的竞速赛道上，数据是驱动进化的核心燃料。小鹏汽车，作为中国智能电动汽车的先锋， 其海量车机视频数据的实时处理与分析能力，直接决定了算法迭代与用户体验优化的速度。面对日 均 PB 级数据的切分、转 缓存，可保障高并发场景流畅响应。采用原生硬件加密 QAT 技术，集成 SSL/TLS 加密、压缩 / 解压缩加速引擎，可从 CPU 卸载计算密集型对称和非对称加密以及数据 压缩 / 解压缩操作，释放 CPU 资源，使海量自动驾驶数据出入数据库时的透明压缩和解压等任 务更高效，显著降低算力成本。 稳定可靠，持续运行： ECS g�i 的双单路设计，能够有效降低故障时的爆炸半径，并实现故障时 自动切换，降低业务中断风险，为小鹏

Q-learning 等方法。 在实现过程中，需按照以下步骤进行： 1. 环境建模：构建智能体的仿真环境，确保环境能够准确模拟真 实场景或任务需求。环境的动态性、状态空间和动作空间需清 晰定义。例如，在自动驾驶场景中，状态空间可以包括车辆位 置、速度、周围车辆信息等，动作空间则包括加速、刹车、转 向等。 2. 算法框架搭建：基于选定的算法，搭建神经网络或决策树等模 型结构。对于 DQN，需设计全连接神经网络或卷积神经网络 我们对智能体的性能进行了全面的评估和优化，确保其在实际应用 中的稳定性和可靠性。 项目的重要成果之一是智能体的跨平台兼容性。我们通过标准 化接口和协议，使智能体能够无缝集成到不同的应用场景中，如自 动驾驶、智能客服和工业自动化等。这不仅扩大了智能体的应用范 围，也为未来的功能扩展奠定了坚实的基础。 在项目管理方面，我们采用了敏捷开发方法，结合定期的项目 评审和反馈机制，确保了项目按计划推进。团队成员之间的高效协

虚拟现实技术的进步同样为 AI 大模型的应用提供了新的场 景。在员工培训和乘客引导方面，结合大模型，可以创建实时和沉 浸式的培训环境和乘客体验。例如，在列车驾驶员培训中，利用 VR 场景结合 AI 的实时反馈，可以模拟复杂和突发情况，提高培训 的真实感和有效性，使得驾驶员更好地应对各种情况。 通过以上多种技术的相互结合，AI 大模型的能力能够得到进一 步增强，推动城市轨道交通行业的智能化和数字化进程，从而促进

近年来，人工智能行业发展迅速，已经成为全球经济结构转型 的重要驱动力。随着技术的进步和计算能力的提升，AI 行业的应用 场景不断扩大，从传统的图像识别、语音识别到近年的自然语言处 理、智能推荐和自动驾驶等领域，均取得了显著进展。这些技术的 突破促使各行各业加速数字化转型，推动了智能化进程，极大地提 高了生产效率和用户体验。 根据市场研究机构的数据显示，全球人工智能市场规模在过去 五年中以超过 能寻求灵活性和创新性，以适应快速变化的市场。 再次，按照技术应用的不同，市场可以细分为：  自然语言处理：适用于聊天机器人、文本分析、语音识别等应 用，适合多种行业如客服、教育和医疗。  计算机视觉：可用于监控、自动驾驶及医学影像分析等领域， 需求不断增长。  机器学习/深度学习：支持预测分析、推荐系统等，用于金 融、零售及其他行业的数据驱动决策。 最后，从地域特征来看，市场细分也存在显著差异。北美和欧

能力，实现可持续发展。 （1）提升客户体验 通过数智化转型，保险公司可以利用大数据和人工智能技术，深入分析客户需求，提 供更加个性化、定制化的保险产品和服务，提升客户体验。例如，通过分析客户的驾驶习惯 和行车记录，保险公司可以为不同风险水平的客户提供差异化的车险产品。 （2）优化风险管理 数智化转型可以帮助保险公司更好地识别和管理风险。通过大数据分析，保险公司可 以更准确地评估风险， 国际篇 在保险科技融合发展和行业向高质量转型的大趋势下，瑞士再保险在2023年1月成立 创新解决方案事业部，利用瑞士再保险超过160年积累的数据与全球经验，为客户和合作 伙伴提供包含新能源车、自动驾驶、农业天气指数、巨灾风险地图、工程数字化管理及寿险 健康险自动核保引擎等一系列创新解决方案。随着大模型技术的发展，瑞士再保险也积极 引入Gen AI提升效率。 （1）核保助手 瑞士再保险在2

控和数据分析，能够有效解决交通拥堵、事故预警等问题。通过在 主要交通路口和繁忙街道布置高性能摄像头，AI 系统实时采集视频 数据，并将其输入大模型进行分析。在短短的几周内，通过对交通 流量、车辆速度和驾驶行为的分析，系统能够及时识别出拥堵情况 并发出预警，帮助交警及时调整信号灯或部署疏导措施。根据城市 交通管理局的数据，事故发生率减少了 15%，交通流量提升了 20%。 另一个成功案例源于某城市的公共安全监控系统。该系统利用