ORION[84], MOKA[85], ViLA[30] Text2Motion[72], PaLM-E[73], SayCan[74], EmbodiedGPT[75], ELLM[76], Voyager[77], LLM-Planner[78], KnowNo[79] ViLA[30], OK-Robot[69], CaP[70], LLM-GROP[71], Instruct2Act[51], VIMA[50] 类似地, LLM- Planner[78] 使用大语言模型分解任务, 并根据环境 观察来提供每一步的指导. 对于在自由环境中的智 能体, 同样需要明确需求. ELLM[76] 和 Voyager[77] 使用大语言模型为游戏中的智能体提供探索目标和 合适的任务, 不断地掌握新技能和更难达成的目标. 2.2 任务级 任务级负责完成各项具体的任务, 如抓取、导 航、定位等. 在一些工作如 AutoRT[140] 构造了一个自动化数据采集框架作为机器人协调 器, 可以自动地指定一个或多个机器人在环境中执 行适当的任务并收集真实数据, AutoRT 在多个建 筑物中对 20 多个机器人提出指令, 并收集了 77 k 个真实机器人场景, 这些场景均通过远程操作和自 主机器人策略获得. 解决具身多智能体的协同问题 不仅能在上述复杂的应用领域取得成效, 也能为机 器人数据的高效收集提供新的思路. 大模型的引入极大增强了具身智能的感知精度、

人们不仅容易高估未来 1-2 年的趋势， 而且更容易低估未来 10 年的趋势 ! AGI, 我们都没准备好 77/80 这一次 Al 浪潮是一次百年一遇的技术阶跃 ■ 组织机构和社会都存在巨大的思维惯性和发展惯性 ■ 阶跃式的突变发生时，真理往往掌握在少数人手里 ■ 当看不懂的时候，先去做，和做得明白的人

参与本次调研的企业领导者包括首席运营官、 首席供应链官、首席数字官和首席技术官，他们 普遍认同自主智�供应链能够带来诸多益处，包 括自主化系统能够降低成本（86%的受访者认 同）、提升效率（76%）、增强敏捷性（77%），以 及流程提速（63%）。然而，实现供应链自主化 对许多企业而言并非首要战略重点。仅有25% 的受访者表示自主智�供应链是其关键优先事 项，并且他们正在为此投入巨资；同时，极少数

...................................................................................................77 5.3 系统开发与测试...................................................................................... 指标维度 基线水平 智能体改进后 提升幅度 准则符合性偏 差 23% 8% 65% 底稿完整性缺 陷 18 件/项目 5 件/项目 72% 披露事项遗漏 9.2 项/报告 2.1 项/报告 77% 审计证据充分性 通过自然语言处理与知识图谱技术，智能体可自动验证证据链的逻 辑完备性。测试数据显示： - 证据链断裂点减少 58% - 交叉验证效率提升 6.3 倍 - 佐证材料匹配准确率达 数据提取与清洗平均消耗项目时间的 12%，而智能体的多源数据对 接能力可将该环节压缩至 3%以内。下表展示了典型项目的耗时对 比： 流程环节 传统模式耗时(小时) 智能体模式耗时(小时) 节约幅度 数据采集 35 8 77% 异常检测 28 15 46% 底稿生成 42 20 52% 交叉复核 30 18 40% 长期成本效益呈现边际递增特征，随着智能体学习数据的积 累，前三年预计可分别实现 18%、25%、32%的成本节约比例。以

1 大模型优秀应用案例 ‒ 国内篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 77 5.1.1 阳光保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 77 5.1.2 中国人保· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

.........75 4.1.3 数据存储与管理.........................................................................77 4.2 模型开发与训练..................................................................................79 4

76 8.3 合同风险评估......................................................................................77 8.4 合同变更管理......................................................................................79

...........74 5.2.1 服务器配置与选择......................................................................77 5.2.2 数据库与存储方案......................................................................78 6. 应用案例分析

..75 3.4 模型评估与优化..................................................................................77 3.4.1 模型性能评估.............................................................................79 3.4.2