field, NeRF)[106] 是一种用于 3D 场景表示和视图合成的深度学习方 法, 通过深度神经网络对场景的连续体积密度和颜 色进行建模, 能够从任意视角渲染出高质量的图像. 在文献 [107] 中研究人员提出了蒸馏特征场 (Dis- tilled feature field, DFF) 的概念, 通过将 2D 特征 映射到 3D 体积中, 结合来自 CLIP 的知识, 创建一 个带语义特征的基于 询点并计算这些点的特征向量, 使得能够推断出适 合抓取特定对象的姿态. 图 2 基于 NeRF 的语义特征场景表示[107] Fig. 2 Semantic feature scene representation based on NeRF[107] 近期同样用于 3D 场景表示的 3D 高斯 (3D Gau- ssian splatting, 3DGS)[108] 在许多任务上展现出了 feature fields enable few-shot language-guided manipu- lation. arXiv preprint arXiv: 2308.07931, 2023. 107 Kerbl B, Kopanas G, Leimkuehler T, Drettakis G. 3D Gaussi- an splatting for real-time radiance field

conservation aided by generaive pre- trained transformers(GPT). Energy and Buildings 2024:113877. 107 1 Abnormal Normal Predicted label operation patterns. Abnormal

........106 5.3 某银行欺诈检测案例........................................................................107 5.4 某银行投资管理案例........................................................................109 6. 挑战与解决方案

......106 7.1.2 用户反馈机制...........................................................................107 7.2 软件更新与模型再训练.....................................................................109 7.3 故障处理与支持

106 11.1 部署环境准备..................................................................................107 11.2 系统部署........................................................................................

..............104 7.3.1 选定试点城市与项目................................................................107 7.3.2 试点实施与监测.......................................................................109 8. 运营与维护

7.1 技术风险...........................................................................................107 7.1.1 模型性能不达标.......................................................................109 7.1.2 系统集成问题

.........105 5.2.2 行业标准与认证.......................................................................107 6. 商业模式..........................................................................................

11.3 部署验证.........................................................................................107 11.4 回滚计划........................................................................................

· · · · · · · · · 102 车险出单“星驰”系统· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 107 企微运维机器人· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 108 华农保险大模型微调效果· ·