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:

52 5.2 金融企业基于全栈方案简化运维流程，推动智能化转型 54 第六章 未来征程：联想 AI 生态的全景蓝图与使命承诺 56 CONTENTS 1 仅能够实现基于 Deepseek R1 的快速推理应用，还为后期可能出现的 微调使用场景预留了充足的扩展空间。 第五章 联想 AI 基础架构赋能不同产业，实现商业价值飞跃 54 5.2 巧用万全平台，破解交付难题：针对多硬件适配以及资源利用率等问 题，联想充分发挥万全平台的功能优势。平台预集成了主流硬件厂商的 算子库和算法框架镜像，并通过内核态虚拟化技术提升 GPU

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

......53 4.4.1 用户执行监控.............................................................................54 4.4.2 进度评估.....................................................................................56 典型优化案例显示，经过 6 次迭代后： - 糖尿病患者的碳水摄 入建议匹配度从 71%提升至 89% - 营养干预方案的平均见效周期缩 短 2.4 天 - 用户满意度评分提高 22 个百分点（NPS=54 →76 ） 所有优化过程严格遵循医疗 AI 伦理审查规范，确保： ① 不存 在种族、性别等歧视性特征 ② 可解释性模块持续更新 ③ 重大变更 需通过营养学会专家组的临床验证

下滑到 45% ，增速最快的是有线和无线基建，其次就是服务器和数据存储， CAGR 达到 16% 。由于高端产品需 求增速更快， 3+HDI 及以上的产品占比预计将从 2023 年的 51% 提升到 54% 。 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 1+HDI Any-Layer 2023

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

...................................................................................................54 4.3.1 数据标注的规范....................................................................................

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