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 4 个层次：数据智能、感知智 能、认知智能和自主智能[22]，应急系统的智能水平达 到了感知智能这一层次。 从认知智能层次来看，当前系统思维能力不足， 缺乏解决复杂问题的能力。下一步系统智能化发展方 向是认知智能的加强，即系统具有类似于人的逻辑思 维和高级认知能力，能够处理和解释复杂信息，通过 型算法更适 用于解决问题路径清晰的应用情景，而问题本身模 糊不清恰恰是应急管理面临挑战的主要特点[20]。因 此，按照以往经验很难实现认知智能的突破。 机器认知智能的实现通常从学习和理解能力开 始[22]，即围绕对知识的表示、获取、创新和应用等活 动展开，无法仅通过对数据处理的加强来实现。大 语言模型在知识获取、知识共享、知识创新、知识应 用等方面都取得了革命性突破，如图 4所示，需要抓 住大语言模型技术的发展契机，重构应急管理领域 基于重大突发事件的即兴决 策 [J]. 系统管理学报, 2013, 22（5）: 708-714. XUE Y W, HUANG H, ZHANG G F, et al. Improvisational decision-making in major emergent events[J]. Journal of Sys⁃ tem & Management, 2013, 22（5）: 708-714.（in Chinese）

21 4.3 Replika：情感类智能体热度不减 ...................................................................... 22 4.4 Character AI ：自研大模型，打造智能体社区 ................................................. 23 4.5 星火智能体：布局智能体平台，发布垂类智能体 18 图 21 全球自主人工智能和智能体市场规模 ................................................................ 18 图 22 中国前五大人工智能市场应用 .......................................................................... 19 图 23 ...................................... 22 图 30 Replika 付费模式 .............................................................................................. 22

生产/制造 产品组装 产品包装 设置、维修与切换 质量与生产控制 运营采购 预警、风险、改进 17. 18. 19. 产业化（初始设备设置、规模扩大） 切换（包括清洁） 维修 22. 23. 供应商合同签订 采购到付款 24. 25. 26. 异常或风险检测及预警 评估与根因分析 内部及与供应商共同执行改进计划 27. 28. 29. 客户支持 高度自动化的仓库运营，采用先进的自动导引车（AGV）进行拣选、存储、包装和装载。中央控制中心 管理流程、检测问题并提供行动建议。 • 14 28 19 38 19 38 19 36 20 40 22 45 24 48 24 45 当前 未来五年内 实现自主智能供应链 13 图5 大多数供应链活动将通过AI赋能与自动化的强力结合，逐步迈向完全自主化 完全 决策自主化 监督下的 决策自主化 12 20 25 25 12 20 27 18 33 27 27 27 10 19 28 54 44 44 45 10 19 43 43 10 42 17 10 22 21 11 25 9 42 16 9 15 15 8 39 38 37 33 12 10 10 12 实现自主智能供应链 16 鉴于任务的重复性和可预测性，采购正成

...................................................................................................22 3. 技术方案设计........................................................................................ 小时/ GB 2 ≤ 小时/ GB ≤30 分钟/ GB 维度 基线水平 一期目标 二期目标 规则覆盖度 58% 85%+ 95%+ 全量扫描占比 18% 60% 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 DeepSeek 智能体，计划实现审计作业流程的范式转 ” ” ” 移：从 人工主导抽样检查 转变为 AI ” 驱动全量分析 ，最终使高风 险事项识别准确率提升至 规则引擎初筛 预设 300+审计规则库，包括但不限于： o 单笔交易金额超过行业均值 3 个标准差 o 同一供应商高频小额支付（如一周内 5 次以上<1 万元付 款） o 非工作时间段（UTC 22:00-6:00）的系统操作记录 2. 机器学习动态检测 采用 LSTM-GAN 混合模型处理时序数据，识别以下异常模 式： 3. 风险分级处理机制 根据置信度分级处置，关键阈值设置如下：

....... 32 图 21 省级行政区环境分指数-资源环境 Top10.......................................................33 图 22 省级行政区环境分指数-市场环境 Top10.......................................................34 图 23 城市算力分指数 Top30 省、福建省，具体情况详见图 11。广东存力规模全国领先，存储总 体容量和单机架存力水平均位于全国前列。作为我国经济强省和科 技强省，广东拥有众多大型互联网企业、金融机构和制造业企业等， 综合算力指数 22 对数据存储的需求持续增长，推动存储容量不断扩大，同时也注重 存储技术的创新和应用，以满足高性能存储的需求。 我国存力规模 Top10 呈现以东部地区为主导，中西部地区存力 发展水平提升的态 综合算力指数 34 我国省级行政区环境分指数-市场环境 Top10 为上海市、江苏省、 北京市、广东省、河北省、浙江省、山东省、山西省、湖北省、广 西壮族自治区，具体情况详见图 22。 来源：中国信息通信研究院 图 22 省级行政区环境分指数-市场环境 Top10 东部地区更具市场环境优势。一方面，这些地区拥有众多的算 力产业头部企业、科研机构和用户群体，算力交易频繁，市场供需 两旺。另一

世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。 DeepSeek-V3 -4- • R1推出后，追平GPT-o1，迅速出圈海外。从 DeepSeek在美国下载排名从1月22日的201名，迅速 在1月27日登顶第一名；截止1月30日，DeepSeek在 168个国家位居下载榜第一名 • DeepSeek-R1-Zero：一种通过大规模强化学习（RL ）训练的模型，没有监督微调（SFT）作为初步步骤， 息开展时空定位、问题萃取、颗粒缩放、精细诊 断等多维度分析，输出周期报告和专题报告 大模型赋能政务热线应用 n 联通数智公司联合辽宁产互等打造政务热线大模型，已落地辽宁、北京等多省市12345项目 -22- 大模型辅助政府经济决策  2023年10月，服务北京发改委面向经济领域数据查询及分 析、报告撰写、经济领域知识问答等业务场景，实施经济大 模型， 打造“学文件、读数据、出观点、快呈现”的高效

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 DeepSeek 开源模型 应用场景：构建财报分析助手、 AI 财富管家等 10 余个场景，提升复杂数据处理能力

… · 临近奇点： AGI 将带来颠覆 结论和展望 引爆这一轮人工智能的新范式：算法 + 数据 + 算力 22/30 ■ 新范式摆脱了对人类专家的大部分依赖，走向了自我迭代升级 2017 年 10 月， AlphaGo Zero 在 3 天内自我对 弈 490 万盘，以 100:0 击败 AlphaGo

· · · · · · · · · · · · 9 图1 保险业大模型应用成效初现· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 22 图2 国内人工智能政策· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 30 图3 阳光正言GPT技术架构图· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 125 图14 图15 图16 图17 图18 图19 图20 图21 图22 图23 图24 图25 图26 图27 图28 � � � 2023年被誉为“大模型元年”，在这一年里，中国见证了超过200个大模型的竞相涌 现，正式拉开了“百模大战”的序幕 Kimi 智能助手在长上下文窗口技术 上再次取得突破，上下文长度由20万字提升至200万字。在大模型竞争极为同质化的当下， 更长的上下文长度处理能力，或将引领大模型进入差异化竞争阶段。紧接着，3月22日，阿 里宣布通义千问开放1000万字长文本能力。 显著提升的长文本处理能力，允许模型在处理长文档、对话历史或复杂语境时保持连 贯性和理解力。但是，增加上下文窗口也意味着模型的计算量和内存需求将大幅增加，因

anything Jaco play Push T TOTO 1M Episodes from 311 Scenes 21 Institutions across 34 Research labs 22 Embodiments 527 Skills Pour Stack 60 Datasets 1 798 Attributes · 5 228 Objects · 23 486 Spatial 2023, 49(6): 1131− 1154 (刘华平, 郭迪, 孙富春, 张新钰. 基于形态的具身智能研究: 历史 回顾与前沿进展. 自动化学报, 2023, 49(6): 1131−1154) 22 Lan Feng-Bo, Zhao Wen-Bo, Zhu Kai, Zhang Tao. Develop- ment of mobile manipulator robot system