Swarm-GPT[67], ReKep[68] Prompt2Walk[59], Gato[60], RoboFlamingo[61], ManipLLM[62], RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55] RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55], InteractiveAgent[56], VIHE[57], ALOHA[37], ALOHA2[58] TidyBot[49] 不仅可用于文本处理任务, 还扩展到图像识 别、语音识别等其他领域, 展现出极高的通用性和 灵活性. 1 期 王文晟等: 基于大模型的具身智能系统综述 9 Robotics transformer (RT-1)[53] 设计了一个端 到端架构, 能够吸收多样化的机器人数据, 并在真 实世界的机器人应用中执行真实任务. 模型同时接 受文本与 6 幅 300 × 300 像素的图片. 文本特征需 要经过 USE (Universal RT-1 3 Hz Mode Arm Action Base FiLM EfficientNet TokenLearner (a) RT-1 系统架构[53] (a) System architecture of RT-1[53] (b) TidyBot 系统架构[49] (b) System architecture of TidyBot[49] Transformer · +

2024（1）: 81-96.（in Chinese） [9] 车万翔, 窦志成, 冯岩松, 等 . 大模型时代的自然语言处 理: 挑战、机遇与发展 [J]. 中国科学: 信息科学, 2023, 53 （9）: 1645-1687. CHE W X, DOU Z C, FENG Y S, et al. Natural language pro⁃ cessing in the era of large large models: challenges, opportunities and development[J]. China Science: Information Science, 2023, 53（9）: 1645-1687.（in Chinese） [10] MINSKY M L. Logical versus analogical or symbolic versus connectionist

… · 能源领域传统 Al 发展困境 DeepSeek 等带来的新范 式 例子：自动化研发，微软提 出工业 级 Agent 落地方案 RDAgent 53/30 2024 年 11 月 28 日，微软开源 RDAgent, 致力于打造一个工业研发过程的自动化助手，专注于数据驱 动 场景，通过提 出新 想法和实施它们来简化模型和数据的开发。 应用程序

比实施前后风险库的条目数量与维度，量化覆盖率提升比例。 例如： 阶段 风险条目数（基础财 务） 风险条目数（合规 性） 风险条目数（新兴领 域） 实施前 120 85 40 实施后 180（+50%） 130（+53%） 75（+88%） 2. 风险场景匹配率优化 基于企业业务数据流（如 ERP 日志、合同文本），智能体通 过多模态分析构建风险场景图谱，将实际业务节点与风险库标 签进行关联匹配。通过对比人工审计与智能体辅助审计的风险 误报率（最终控制在 1.2%以下）；4）增量学习部署阶段，建立审 计结论反馈闭环，确保模型周级迭代更新。实际应用中，某制造业 客户年审项目数据显示，该方案将现场审计人日从原计划的 86 人 日压缩至 53 人日，同时关键控制点覆盖率从 83%扩展至 97%，证 明其兼具效率提升与质量强化的双重价值。后续优化方向将聚焦于 跨境审计场景下的多语言合规校验，以及区块链账本的智能穿行测 试能力建设。

...................................................................................................53 6.3 隐私保护措施.......................................................................................

......49 3.3.2 迁移学习策略.............................................................................53 4. AI 视频智能挖掘功能..................................................................................55

4.1 数据源管理..........................................................................................53 4.2 数据采集与存储..................................................................................55 4

.....................51 6. DeepSeek-R1 在成本控制与分析中的应用...............................................53 6.1 实时成本监控......................................................................................55

......50 4.1.1 深度学习模型.............................................................................53 4.1.2 强化学习与组合优化..................................................................55 4.2 训练流程与技术.

...................................................................................................53 6.1 集成需求.........................................................................................