的事物本质及其变化规律，能通过数值空间的向量 操作来完成特定知识任务，这使得应急知识的应用 能超越过往经验。根据新的应用场景进行适应性调 整，对于理解和处理复杂的应急管理情境至关重要， 能极大地促进应急知识的应用场景创新[26]。 3.1.2 知识共享 依赖于大模型的自然语言处理能力，用户可以 通过自然语言对应急知识进行检索查询，相比较传 统知识库访问所采用的结构化查询语言，极大降低 了知识访问的门槛。并且，模型能够理解和生成多 [5] WEI J, TAY Y, BOMMASANI R, et al. Emergent abilities of large language models[EB/OL].（2022-10-26）[2024-05- 08]. https: //doi.org/10.48550/arXiv.2206.07682. [6] WEI J, WANG X, SCHUURMANS D, et al science and research in contemporary societies[M]. Beijing: Peking University Press, 2011.（in Chinese） [26] 石响，王天乐, 夏乾臣, 等 . 基于大型语言模型的应急人机 协同救援关键技术 [J]. 指挥与控制学报, 2024, 10（3）: 276- 283. SHI X, WANG T L, XIA

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 现场服务 订单到回款 客户与现场支持 图3 端到端供应链活动被划 并提升员工能力，企业将拥有开启持续价值创造 征程所必需的基础设施。更重要的是，自主化智 能系统提供了推动供应链超越传统职能范畴的 契机，进而实现整个业务端到端的彻底重塑。 实现自主智能供应链 26 实现自主智能供应链 在当今日新月异的商业环境中，要保持领先地位，就需要拥抱创新，并用好新兴技术。无论您处于 转型的哪个阶段，埃森哲都致力于帮助您实现供应链重塑，提供从战略路线规划到系统构建，从日常

大模型，打造的解析引擎，突破图文混排版面分析、 复杂表格识别等文档解析技术瓶颈，支持超过 20 类文档类型。 业界首个支持 200MB 以上超大文档 vs. 业内普遍 100MB 内 丰富的文档类型，超过 26 类 vs. 业内普遍 10 类以内 支持图文混排（多列排版）版面分析 、图文表 / 公式 / 页眉等元素识别 识别精度高、图片元素不丢失 大模型知识引擎 : 强大 RAG 能力加持，搭建精准的知识问答应用

system with embodied intel- ligence. Strategic Study of CAE, 2024, 26(1): 139−148 (兰沣卜, 赵文博, 朱凯, 张涛. 基于具身智能的移动操作机器人系 统发展研究. 中国工程科学, 2024, 26(1): 139−148) 23 Firoozi R, Tucker J, Tian S, Majumdar A, Sun large language models with intelligent robots. In- telligent Service Robotics, 2024, 17(5): 1091−1107 26 Hu Y F, Xie Q T, Jain V, Francis J, Patrikar J, Keetha N, et al. Toward general-purpose

...................................................................................................26 3.1.1 自动回复与工单处理.................................................................................. 2%。通过与 CRM 现有 API 的深度集成，能够自 动完成从客户咨询识别→需求分类→服务匹配→结果反馈的全闭环 处理。特别在售后场景中，模型驱动的智能工单系统使平均处理时 长从 4.3 小时缩短至 26 分钟。 模型的安全合规特性为 CRM 应用提供关键保障。通过差分隐 私训练和联邦学习技术，确保客户敏感信息在 AI 处理过程中全程 加密。经第三方测评，其数据泄露风险指数仅为传统系统的 1/8， 18%。 以下为项目核心成果的量化对比： 指标 接入前 接入后 提升幅度 平均响应时长 120 秒 28 秒 76.7% 工单分类准确 率 68% 92% 35.3% 线索转化率 22% 26% 18.2% 人工客服介入 率 45% 19% 57.8% 技术实施层面，团队攻克了三大关键挑战：首先，通过动态微 调技术解决了行业术语识别问题，使模型在金融、医疗等专业场景 的意图识别准确率提升

· · · · · · · · · · · · · · · · · 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。这一年标志着大模型技术的飞跃式发展，行业格局与 《关于加快通用人工智能产业引领发展的若干措施》。 《措施》聚焦人工智能5个领域，提出 10条措施。其中，3条措施关于算力，4条措施关于大模型，1条措施关于投融资，1条措施关 于技术创新，1条措施关于国际合作。7月26日，北京市发展改革委，市经济和信息化局，市 科委、中关村管委会联合发布《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024—2025年）》，从标 杆应用、示范应用、商业应用等三个维度谋划推动人工智能应用落地，构建大模型赋能经 断构建Agent智能体扩展大模型能力边界，完 成工商数据、新闻舆情、网页抓取等多智能体集成，可以灵活组合不同工具来完成业务目 标，自适应进行多路由问答。 其中多模型体验官集成了11家大模型公司26个细分版本的基座模型，员工可以实时 体验外部模型最新技术成果；客户全景洞察实现了内外部客户数据的深度融合，支持快速 查询企业工商、评级、合作、舆情等多维度全景信息；文档智能问答支持在通识问答的基础

低 IT 成本。 客户价值： 极致性能支撑爆款落地：ECS g�i 助力《嘎嘎射击》开服首周 DAU 突破 20 万，多人团战场景性 能提升 30%。 资源效率与成本双重优化：算力成本降低 26%，CPU 资源利用率显著提升，实现 “峰值不卡顿、 低谷不浪费” 的精细化运营。 �� 4.4 蚂蚁集团ZOLOZ 蚂蚁数字科技是蚂蚁集团的技术商业化业务部门，ZOLOZ 是蚂蚁数科的身份安全品牌，产品囊括可

西部 地区部分省份，如四川、重庆、安徽等，近年来数字经济产业发展 迅速，积极推进网络基础设施建设，提升了网络运力，满足了当地 产业对算力的需求，在入算网络方面同样表现较优。 综合算力指数 26 来源：中国信息通信研究院 图 14 省级行政区运力分指数-入算网络 Top10 3.算间网络 我国省级行政区运力分指数-算间网络 Top10 为浙江省、江苏省、 上海市、山东省、北京市、广东省、四川省、重庆市、安徽省、湖

...24 2.2.2 安全性需求.................................................................................26 2.2.3 可扩展性需求.............................................................................28 3. 系统架构设计 线。 以下为阶段性时间安排：  需求分析：第 1-2 周  系统设计：第 3-6 周  数据准备：第 7-12 周  模型训练：第 13-20 周  系统集成与测试：第 21-26 周  部署上线：第 27-28 周  后期维护：第 29 周起 通过科学任务分解与严格进度管理，确保项目顺利实施。 10.3 资源分配与预算 在人工智能数据训练考评系统的建设过程中，资源分配与预算

...................................................................................................26 4. 技术架构设计........................................................................................ 2023-10- 07 张工 集成测试 2023-10- 08 2023-10- 15 李工 系统测试 2023-10- 16 2023-10- 25 王工 验收测试 2023-10- 26 2023-10- 31 刘工 最后，制定测试结果评估标准和报告机制。通过设定明确的评 估指标（如缺陷修复率、测试覆盖率、系统稳定性等），量化测试 效果。测试报告应详细记录测试过程中发现的问题、修复进展和测