评估微调后模型能力，利用数据增强合成新的训练数据，对模型偏弱的能力进行针对性提升。 测试微调后模型能力 模型持续微调 新模型 dem e66 模型微调 模型微调数据集 利用数据增强算法合成 新的数据 Normal Fault 1 .. 检测诊断精度 生成额外的微调训练数据 故障检测与诊断能 力测试提示词库 数据驱动建模 数 字 孪 生 云 平 台 SCADA 群控软 件 现 场 群 控 平 台 简 介 65/80 中心 世界模型 / 数字孪生：浙江大学团队自研仿真平台的一点体会 66/80 口需要深度工匠精神，要有迭代思维，年复一年升级迭代，人才是关键 口群 控软件和仿真软件开发难度、周期和代价非常高 配 置栏 系统流程图 菜单栏

智 禁 办 公 集 成 管 理 平 台 湖南设 计 ◎ 基工分布 作 DD 1 0 湖南设 计 HD 总部大楼室内环境状态 室内噪声 1 1.0db 室内 PM2.5 66mg/m3 溺南设社 HD 系统集成与数字赋能 工位区盖节控制 智能工程中心用电 动 主 页 解炉控制 蒙现的即 周几控制

LLM-GROP[71], Instruct2Act[51], VIMA[50] VoxPoser[52], 3D-VLA[63], iVideoGPT[64], NaVid[65], RoCo[66], Swarm-GPT[67], ReKep[68] Prompt2Walk[59], Gato[60], RoboFlamingo[61], ManipLLM[62], RT-1[53], RT-2[54] 并在模拟环境和现实世界 中进行了广泛的实验, 证明了 NaVid 在跨数据集和 模拟到现实的迁移方面实现了最先进的性能. 大模型同样可以为多机器人协作提供规划, 保 证多机器人间的沟通与协作. RoCo[66] 提出了一种 多机器人协作方法, 该方法利用预训练的大语言 模型进行高层次的通信和低层次的路径规划. 在 RoCo 中, 每个机器人都被分配一个 LLM 代理, 能 够以自然语言讨论任务策略, 并生成子任务计划和 Dialectic multi-robot collab- oration with large language models. arXiv preprint arXiv: 2307. 04738, 2023. 66 Jiao A R, Patel T P, Khurana S, Korol A M, Brunke L, Ada- jania V K, et al. Swarm-GPT: Combining

注：例子由语音转成文本内容，存在乱码情况 以银行个金产品为例 用智慧发现信息价值 iscover 贵金属 基金理财 出国金融服务 结算通卡 保险 贷款 分期 信用卡 总数 产品相关 66 1708 47 83 3396 5300 获客数据 11 74 27 14 24 13 15 75 252 新客户比例 17% 4% 57% 17% 2% 4.8% 案例 - 某国有银行客服数据潜客获取

其成为自主化AI等技术的理想应用场景。这些技 术能够以前所未有的速度和效率协调复杂的决 策，众多供应链与技术领域的领导者对此深表 认同。 我们对1000名来自10个行业的首席级高管的 调研显示，未来十年内，近66%的企业将致力于全 面提升其供应链的自主化水平。其中更有约40%的 企业期望达到高级自主化，即由系统处理绝大多 数运营决策。 那么，这对企业员工而言意味着什么？我们 的研究表明，在自主智能供应链的生态系统中，

省、安徽省、 天津市/湖南省，具体情况详见图 18。根据网信办公开信息统计，截 综合算力指数 30 至 2025 年 3 月底，北京已完成备案的生成式人工智能服务数量为 105 项，上海 66 项。 来源：中国信息通信研究院 图 18 省级行政区模力分指数-模型资源 Top10 3.模型生态 我国省级行政区模力分指数—模型生态 Top10 为北京市、广东 省、浙江省、江苏省、山东省、上海市、四川省、安徽省、湖南省、

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 66 4.2.1 安全风险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 66 4.2.2 治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

...................................................................................................66 8.2 API 设计与开发....................................................................................

...................................................................................................66 4.3.1 大数据分析与可视化..................................................................................

.........64 5.1.1 数据获取与处理.........................................................................66 5.1.2 模型训练与优化.........................................................................68 5.2 法律与伦理可行性