PerAct[87], LangSplat[88], Splat-MOVER[89], LLM-Grounder[90], AVLMaps[91], Act3D[92], AdaptiGraph[93] OLAF[80], YAY Robot[81], Socratic Models[82], MUTEX[83], ORION[84], MOKA[85], ViLA[30] Text2Motion[72] 并将提取的 2D 特征通过特征金字塔 网络 (Feature pyramid network, FPN)[105] 提取多 尺度视觉词, 语言指令则使用预训练的语言编码器 来处理. AdaptiGraph[93] 通过集成物理属性条件的 动态模型和在线物理属性估计, 可以使机器人能够 适应性地操控具有未知物理属性的多样化物体. AdaptiGraph 利用图神经网络 (Graph neural net- work graph-based neural dynamics for robotic manipula- tion. arXiv preprint arXiv: 2407.07889, 2024. 93 Qian S Y, Chen W F, Bai M, Zhou X, Tu Z W, Li L E. Afford- anceLLM: Grounding affordance from vision

式（见 下表典型场景） 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 关联交易舞弊 32% 89% 图谱推理+时序分析 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 收入确认异常 45% 93% 贝叶斯网络+规则引 擎 费用分摊失真 28% 76% 聚类分析+异常值检 测 知识沉淀标准化 设计审计知识图谱架构，解决行业经验碎片化问题： 实现审计准则、监管要求的动态同步更新，确保所有项目自动 等），自动提取关键条款并建立结构化知识库。例如，某金融机构 在反洗钱审计中部署 DeepSeek 后，系统每周自动比对超过 2 万笔 交易记录与最新监管要求，将可疑交易识别准确率从 68%提升至 93%，同时将人工复核工作量减少 40%。 审计场景典型功能对照表： | 传统人工审计流程 | DeepSeek 智能体增强方案 | 效率提升指标 | |—————————| ———————-|————|—————————| | 凭证检查速度 | 120 份/ 人天 | 400 份/ 人天 | 抽样复核 10% 电子凭证 | | 异常识 别准确率 | 82% | 93%±2% | 专家小组双盲验证 | | 底稿生成时效 | 3.5 天/ 科目 | 1.2 天/ 科目 | 项目管理系统时间戳统计 | 系统将建立三级效果评估机制：首先通过实时监控面板追踪基

X1 政务大模型，针对线上业务咨询 导办场景建设了“合小 i”智能咨询导办助理，实现一个入口集成办事问答、政策咨询、事 项推荐引导等功能，对群众的办事问题提供快速、精准回复，综合问答准确率可达 93%，事 项推荐准确率可达 90%；针对窗口收件受理场景建设了“合小 i”智能综窗助理，辅助窗口 工作人员解决办事群众口语化表述需求理解难、申请材料审核耗时耗力、办件登记边看边录 易出错等问题，

· · · · · · · · · 82 5.1.4 平安保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 93 5.1.5 泰康养老· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 97 5.1.6 中国太保· · · 要采用人工审核的方式，存在效率瓶 颈。因此，为了进一步扩大运营规模，实现降本增效，系统自动判责能力建设的需求强烈。 健康险理赔审核数字劳动力在5月底正式上线。在试点业务中，整案判定准确率达到 93%，明细费用判定准确率经过多轮迭代达到80%，审核案件量达到1万件/月，未来让大 模型通过生产数据不断迭代，提升“自知之明”的水平，目标是99%。达成后，一方面会减少 千万级的审核成本，另一方面

...................................................................................................93 6.3 合规性检查（GDPR 等）................................................................................

...................................................................................................93 11.4 用户验收测试......................................................................................

91 7.4 安全漏洞防护......................................................................................93 8. 系统性能优化........................................................................................

10. 应用效果评估...........................................................................................93 10.1 效率提升指标...................................................................................95

...................................................................................................93 7.1 项目立项与需求分析....................................................................................

...................................................................................................93 12. 用户培训与支持......................................................................................