京东金融 JD Finance 回访 / 调研 / 邀约 / 通知 / … >2018 年 2 月上线，固收爆款产品活动优惠通知 > 效果：零开发，几十万用户的大批量通知，上午有需求，下午即可外呼。 > 效益：大批量的自动化调研并记录用户反馈结果，解决了：人工抽样调研，样本少， 结果有偏差的问题 ● 调研问题可灵活配置 ● 调研结果自动生成报表统 计 ● 电话通知具有强提醒效果

政策查询等等各类从大文本中检索内容的场景， 由于LLM技术的兴起时刻用户对“ 文档搜索” 的要求大幅提升，其中出现很多RAG方法无法 覆盖的能力场景，例如：文章归纳摘要、图文混合检索、表格理解、大批量文档中的精准查 询，跨语种检索等。面对这些问题，需要系统的看待问题，并针对具体的问题进行应对，仅 通过RAG或类似RAG与知识图谱（例如：GraphRAG）结合的方案无法在项目中稳定可靠、 经济高效的满足客户需求。

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了成熟的条件，目前已经在全球形成百亿美元规模的庞大市场。近年更是出现了集成度更高的 纳米机电系统（Nano-Electromechanical System，简称 NEMS）。具有微型化、智能化、多 功能、高集成度和适合大批量生产等特点。MEMS 技术属于物联网的信息采集层技术。 （四）GPS 技术 GPS 又称为全球定位系统（Global Positioning SystemGPS），是具有海、陆、空全方位 实

技术、网络通信技术、智能图像分析技术、数据挖掘技术等为基础，构建基于云 3DGIS 的智能视 频 监控系统。 智慧管理 – 智能视频监控 智慧管理 – 游客统计分析 精准营销 综合查询 分区流量大批显示 超限提醒 定性、定量清点 疏导信息主动推送 分区统计 人员清点 游客流量 监控分析 辅助决策 智能疏导 实时监控、发布 历史分析、显示 趋势预测 游客数据挖掘 数据分析、汇总

大国前列，目前数字人民币（e-CNY）已在多个城市和地区进行推广测试，初步具备了安全 可靠的技术基础，是当前全球最为领先的 CBDC 项目之一。在商业零售、餐饮文旅、教育医疗、 公共服务等一大批场景得到了广泛使用，产业企业也有良好应用实践。 数字人民币支付即结算、可编程等技术特性，是其在推动数字经济、加速产业升级，以 及深化产业数字化转型方面的关键推动力。数字人民币在产业端的应用对中国经济高质量发

智能化产品是制造业价值创造的核心。随着人工智能技术的深入应用，将使产 品发生革命性变化，产品的创新与升级换代将极大提升各种产品的性能与市场 竞争力，以及提高智能工厂的生产效率和质量水平。在日常消费方面，将现出 一大批先进的智能生活产品：如智能终端、智能家电、智能玩具等。在工业制 造方面，设备将全面智能升级，如信息制造装备、农业装备、医疗装备、智能 机床、智能机器人等。 Al+ 工业互联网平台智能高效集成产品、生产和产业模式三大模块，通过系统

”的关节扭矩传感器来解决。基于这种技术的产品不仅 可以在极端环境下展现出非凡的稳定性和耐用性，还为机器人关节的精确控制提供了坚实的技术保障。与此同时，基 于 MEMS 的自动化生产线还将显著提升公司的产能上限，有效应对市场对大批量、高质量关节扭矩传感器的迫切需 求，为人形机器人产业的快速发展注入强劲动力。 4、多种技术路线布局，为客户提供最佳解决方案 在六维力传感器的技术路线布局上，鑫精诚传感器涵盖了电阻应变式、电容式、MEMS 这种全方位的布局不仅能够确保六维力传感器在性能上满足高端需求，还能在价格上更具竞争力，从而推动其在人 形机器人领域的全面普及。与此同时，自动化生产线的建成还将显著提升公司的产能上限，有效应对市场对大批量、 高质量六维力传感器的迫切需求，为人形机器人产业的快速发展注入强劲动力。 6、技术趋势与方向 2——高刚性、抗过载、高寿命 针对人形机器人对力觉感知系统的严苛要求，六维力传感器和关节扭矩传感器需突破三大核心性能挑战： 应变片技术”的六维 力传感器 l 可批量化自动生产 l 高刚性、抗过载、高寿命 l 结构解耦融合软件解耦的双重解耦技术 XJC-6F- XD80 l 结构解耦融合软件解耦的双重解耦技术 l 常规大批量生产产品，性价比高 l 可内置各种数字及模拟信号输出 l 拆装简单方便 l 有防爆证 XJC-6FM- D9.5 l 全球最小的电阻应变式六维力传感器，直 径仅为 9.5 毫米 l 高灵敏度、高分辨率和快速响应能力

4 未来发展趋势  创业热潮未来几年内只增不减：随着人工智能在各个细分领域陆续出现 应用产品，以及投资热潮一年高过一年，可以预见，人工 智能人才数 量将在未来几年内出现爆发式增长。目前有一大批人工智能技术人才正 走在“成才之路”上，其中包括正在努力进入 高等院校进行深造的青年学 生、已经具备一定算法开发工作经验的、正在接受人工智能相关培训与 学习的算法工程师。这批人才 将有较大可能进入人工智能创业浪潮，

K12（即学前教育至高中教育阶段，一般代指 “基础教育”）阶 段，许多省市已经启动了人工智能教育的实验性建设。在高等 教育阶段，已有数百所本科院校和高职院校开设了人工智能相 关专业，并建立起一大批人工智能实验室供师生开展人工智能 学习和实训。 图 2-1-1 K12 阶段的人工智能教育目标 在人工智能教育的不同阶段，对教学目标和教学环节的设置 也有所不同。在K12阶段，如图2-1-1所示，人工智能教学主 反馈。 在使用中，学生只需选择一定的练习模式，通过麦克风等音频 采集设备将口语音频上传至平台，平台就能基于口语测评引擎， 以严谨的口语水平评分算法对学生的作答进行自动评判，并运 用技术手段和大批量数据统计的方式进行结果复核，最终为学 生反馈具体的评测结果以及相应的提示信息，以此帮助学生准 确评估当前口语练习水平。 现在，基于口语测评引擎的口语测评、语音识别以及语音合成 等人工智能应