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], VIMA[50] 实验显示了 RT-1 出色的可扩展性、泛化能力、鲁棒性和学习能力, 且 得益于高效的模型架构, RT-1 能够在 3 Hz 的频率 下实时运行. 随后, 谷歌的 DeepMind 团队又提出了 RT-2[54], 研究了如何将基于互联网规模数据训练的视觉−语 言模型直接整合到端到端的机器人控制中, 以提高 泛化能力并实现语义推理. RT-2 模型的基础是大 型的视觉−语言模型, 如 PaLI-X[126] botic control. In: Proceedings of the 7th Conference on Robot Learning. Atlanta, USA: PMLR, 2023. 54 O＇Neill A, Rehman A, Gupta A, Maddukuri A, Gupta A, Padalkar A, et al. Open X-embodiment:

自主化 增强型人工决策 主要为自动化 主要由人工驱动 16 27 42 24 46 16 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

...................................................................................................54 4.1.1 凭证自动识别与分类.................................................................................. 权重 实际值 阈值范围 偏离度 关联交易占比 30% 58% <25% +132 % 无形资产收益率 25% 2.1% 5%-8% -58% 地域税负差 45% 12.3pct <8pct +54% 实时监控场景中，智能体通过 API 对接企业 ERP 系统实现动态 预警： 1. 每月 10 ” ” 日前自动校验增值税 应交税费 科目与申报表逻 辑一致性 2. 每季度生成转让定价文档初稿，标记国别报告差异项 天压缩至 5.8 天。智能体通过自动生成函证文本、实时 追踪回函状态、智能分析回函异常，使函证有效率提升至 91.7%。 审计调整精准度 基于深度学习的调整建议系统使审计调整事项的首次通过率从 54% 提升至 89%，调整金额误差率控制在 0.3%以内。在收入确认审计 中，智能体通过合同履约义务分解与收入分摊算法，使收入截止性 误差减少 82%。 8.2.1 错误率降低比例 在审计流程中引入

marketsandmarkets 的数据显示，2019 年全球自主智能体（Autonomous Agent）市场份额为 3.45 亿美元，预计 2024 年将达到 29.92 亿美元，期间 CAGR 为 54%。 机构预测 2023 年全球自主人工智能和自主智能体的市场规模在 2028 年能达到 285 亿 美元，期间 CAGR 为 43%。智能体的需求增长迅速，企业希望用到最先进的 AI 科技来 实现

5 投资管理.............................................................................................54 3.5.1 投资组合优化.............................................................................57 3.5.2

.........51 4.2.2 影像生成与增强.........................................................................54 4.3 健康教育与患者沟通...........................................................................56 4.3.1

...52 3.2.3 API 集成模块..............................................................................54 3.2.4 用户管理模块.............................................................................56 3.2.5

......52 3.1.1 模型类型选择.............................................................................54 3.1.2 模型架构设计.............................................................................56 3.1.3