邮箱：hezuo@iyiou.com 电话：010-57293241 9 A 10 701 2707-2708 C 6 4 World Trade Center, 29th Floor-Office 67, 150 Greenwich St, New York, NY 10006 ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓

保险公司预计，人工智能将在未来 3 年彻底改变它们的业务模式。75%的保 险公司高管认为，未来 3 年，保险公司很有可能实现任务和流程的自动化。 63%的保险公司高管认为，智能技术会给保险公司带来彻底的变革。 67%的保险公司高管认为，智能技术会帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而 出。52%的保险公司高管认为，只有通过能够实时生成信息的智能技术，才 能实现更智能的决策。 图 2：保险公司高管对 AI

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], RT-X[55] 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 任务空间航点路径. 针对无人机的编舞问题, Swarm- GPT[67] 利用自然语言指令, 自动生成同步的无人机 表演. 系统通过使用音频分析工具提取的音乐特征, 以及用户通过自然语言提供的任务规格, 从而形成 LLM 的提示模板. 然后, LLM 根据这些信息生成 safe motion planning for robot choreography design. arXiv preprint arXiv: 2312.01059, 2023. 67 Huang W L, Wang C, Li Y Z, Zhang R H, Li F F. ReKep: Spatio-temporal reasoning of relational

EnergyX 2.0 版 本 开发工具栏 浙大经验：在专用软件方面，依然需要死磕的精神 67/80 口赵阳博士有十年国内外带软件开发团队经验，具有出色软件架构能力 口长 期在开发一线，有死磕的工匠精神、永不放弃的热情、有核心团队 赵阳博士亲自架构和开发 90%

化不仅能提升效率和韧性，更能将人力从应对 日常挑战的“紧急补救”工作中解放出来，专注 于战略性创新。 然而，对当今许多企业而言，其供应链数据 现状依旧存在着分散割裂、效率低下和陈旧过 时的痼疾。我们此前的研究发现，67%的企业对 其数据的信任度不足，难以有效利用并从中获取 价值；而55%的企业在内部数据发掘方面仍主要 依赖人工方式。 许多企业所欠缺的，正是一种能够将所有 要素整合起来的关键技术能力⸺我们称之为

.........65 3.6.3 成本控制与预测.........................................................................67 4. 实施策略..........................................................................................

......65 4.3.2 潜在威胁预测.............................................................................67 4.4 情感分析.........................................................................................

65 7.1 用户界面设计......................................................................................67 7.2 前端框架选择......................................................................................68

65 5.3 训练过程监控......................................................................................67 5.4 模型优化与调参..................................................................................69 6

........65 7.2 投标报价分析与优化..........................................................................67 7.3 竞争对手分析......................................................................................68