行为和适应性 具身 智能 2 具身智能的基本概念 基于物理载体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获 取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性 具身 智能 传统智能 具身智能 只可远观，被动接受 别人告诉我这就是盒子 可以打开，可以装东西 我主动体验什么是盒子 被动抽象接受 主动具体体验 重要 意义 具身智能因其能自主产生智能行为和适应性，是通用人工智能的可能起点 大小脑模型协同的技术路线仍有机会 q 端到端模型虽决策高效，但泛化性和扩展性受限，受制于环境交互与硬件适配， 难以适应多样场景。而模块化的大小脑协同框架凭借强泛化、可解释优势，正成 为学界与业界的研究热点 模块化：大小脑协同框架赋予具身智能体模块化优势，具备可扩展架构、高效开发 与强适应性三大特性 可泛化：基于VLM开发的大脑具备丰富的多模态认知能力，且不受小脑模型的影响 可解释：决策过程更加透明，提升人机协同效率 Primitive-Level Robotic Dataset Towards Composable Generalization Agents, IROS 2025 真实交互：想象链强化行动执行的环境动态适应性 n MineDreamer (IROS 2025, NeurIPS 2024 OWA研讨会) n 当处理困难问题时，一种可靠的思路是预测未来可能的执行效果，评估当前行动的可行性，以 此来指导更可靠的行动执行

Robots），是一种设计用于与人类在共同工作空间中安全地进行直接 交互或合作的机器人。协作机器人是工业机器人领域新的分支，与传统的工业机器人相比，协作机器人更强调安全 性、易用性和灵活性，它们能够适应各种工作场景，通常价格更低，体积更小，对人类来说更安全。 协作机器人具有安全、易用、灵活的特征，主要表现为： 安全性：协作机器人配备有先进的传感器技术和控制算法，如力矩传感器、视觉系统等，使其能够实时感知环境 业的操作员也能方便快捷地对其进行设置和 操作，降低了使用门槛。 灵活性：相比于传统固定在某个工作站上的工业机器人，协作机器人通常更轻便且布局更为灵活，可以快速重新 部署于不同的生产任务中，适应小批量、多品种的柔性化生产需求。 基于以上特征，协作机器人极大地促进了人机之间的交互和合作，不仅提升了生产线效率，还能在诸多应用场合中 替代或辅助人类执行重复性、精确度要求高或者对人体有害的工作 等。 双臂协作机器人拥有两个相互独立或协同工作的机械臂，能提供更高的灵活性和功能性。它们通常用于更复杂的任 务，比如需要双手协调操作的应用场景，能够模拟人类双手的工作模式，实现更高程度的自主性和适应性。双臂设计 允许在有限空间内完成多自由度的动作，并具备处理更大范围工作空间的能力。 （单臂协作机器人） （双臂协作机器人） 第二节 协作机器人特点 一、产品特点 协作机器人与传统

.........50 3.2.1 全量微调与部分微调比较..........................................................52 3.2.2 域适应与迁移学习应用..............................................................54 3.3 超参数调优................. 型的提出，旨在通过大语言模型（LLM）的强大能力，实现政务数 据的智能化处理、分析和决策支持，从而推动政务管理的现代化转 型。 该项目的主要目标是通过对 DeepSeek 大模型进行微调，使其 能够更好地适应政务领域的特定需求。具体而言，微调后的模型将 具备以下能力：  智能化数据处理：能够高效处理来自不同政务系统的结构化与 非结构化数据，如公文、报告、法律法规等，实现信息的自动 化提取、分类和归档。 量参差不齐。项目将建立统一的数据清洗和标注流程，确保训 练数据的准确性和一致性。 2. 模型泛化能力：政务场景复杂多样，模型需具备较强的泛化能 力，能够适应不同的政务任务和场景。为此，项目将采用多种 数据增强技术和多任务学习策略，提升模型的适应性和鲁棒性。 3. 安全性保障：政务数据涉及敏感信息，模型在处理过程中需确 保数据的安全性和隐私性。项目将引入加密技术和访问控制机 制，确保数据在处理和传输过程中的安全性。

实现实时风险评估；同时，深度学习的强大特征提取能力可以更全 面地捕捉客户行为、信用记录等多维度信息，显著提升评估精度。 此外，DeepSeek 还可以通过持续学习和优化，动态调整评估模型， 适应市场变化和新的风险特征。 然而，将 DeepSeek 应用于金融贷款评估也面临一定挑战： - 技术实施成本较高，包括硬件投入、系统集成和模型训练等方面； - 数据安全和隐私保护问题尤为突出，需要严格遵循相关法规和行 响应市场变化和突发风险事件。在贷款审批过程中，系统可以在几 秒钟内完成对借款人数据的分析与评估，显著缩短审批周期，提升 客户体验。同时，DeepSeek 的自我学习机制使其能够随着数据的 积累不断优化模型，适应金融市场的动态变化，降低模型过时或偏 差的风险。 在实际应用中，DeepSeek 技术已在多家金融机构的贷款评估 中展现出显著成效。例如，某大型商业银行在引入 DeepSeeK 技术 后，其贷款违约预测的准确率提升了 处理和分析海量的结构化和非结构化数据。DeepSeek 平台通过多 层神经网络模型，能够自动提取数据中的复杂特征，并结合金融领 域的专业知识，构建高精度的风险评估模型。其独特之处在于能够 动态适应金融市场的变化，通过学习历史数据和实时数据，不断优 化模型的预测能力。 在金融贷款评估中，DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方 面： 1. 多维数据整合：DeepSeek 能够整合传统信贷数据、社交网络

系统容量应该有 可持续发展的考虑。 ? 稳定性原则 从系统结构、技术措施、设备性能、系统管理、厂商技术支持及维修能力等 方面保障系统的可靠性和稳定性。 ? 易操作原则 强调以人为本的设计思想， 适应多功能、 外向型的需求， 对于来自内外的各 种信息进行收集、处理、存储、传输、检索、查询，为实际使用者和管理者提供 有效的信息服务和充分的决策依据，为用户和管理人员提供安全、舒适、方便、 快捷、高效、节约的工作和办公环境。 支持 4 个 USB接口（ 2 个前置 USB2.0接口、 2 个后置 USB3.0接口）； ? 支持 4 个千兆以太网口，支持 4 个不同段 IP地址的 IPC设备接入，支持机 箱温度智能检测自适应调整风扇转速； ? 支持 4 路人脸比对布控报警（视频流、图片流） ，人员年龄段、性别、 年 龄层、是否戴眼铁、是否戴口罩等信息； ? 支持普通 /陌生人糢式：当相似度达到 / 未达到预设阈值时，在客户端软件给 350cd/m2，显示软件界面及操作提示 ? 支持显示人脸框，并实时检测最大人脸（支持本地视频预览） ，方便用户校 准，还可播放图文信息广告 ? 采用 200 万广角宽动态摄像头，面部识别距离 0.3m-2m；适应 1.4m— 1.9m 身高范围 ? 采用白光补光，补光灯亮度支持手动、自动调节，光线柔和 ? 基于深度人脸识别算法，精准定位目标人脸 360 个以上关键点位置，并提 供 1:10000 人脸识别能力

。 o 集成性：能够与现有的公共安全系统（如警务平台、应 急管理平台等）实现数据交互和集成，提高事件处理的 效率。 o 支持多种 AI 模型：系统应支持多种 AI 模型，同时具 备 自适应学习能力，能够根据反馈不断优化模型，提 高事 件检测能力。 通过以上系统需求的全面分析，我们可以为公共安全领域构建 一个切实可行、功能强大的 AI 智能视频挖掘系统，为有效应对各 种公共安全事件提供有力支持。 和气候条件下表现出色，具备以下基本性能： . 分辨率：至少 1080P（1920x1080）。 . 帧率：至少 30 帧/秒，针对动态场景应考虑 60 帧/秒的设备。 . 适应性：能够在低光环境和强光环境下正常工作，具备夜视和 HDR 功能。 . 存储方式：支持实时存储和云存储，便于远程访问和数据备 份。 其次，视频数据采集系统应具备区域和角度的灵活性，以便满 系统在进行实时分析时，应结合 AI 大模型，实施深度学习算 法以提升对复杂场景的识别能力。特别是，通过训练模型识别不同 光照条件、天气变化等外部环境对视频图像的影响，从而增强系统 的适应能力。 此外，实时处理能力还需与大数据基础设施紧密集成，保证数 据分析不依赖于离线存储。系统应采用边缘计算的架构，将数据处 理和分析任务分配到接近数据源的边缘节点，这样可以降低传输延 迟，提高处理速度。

Pre-trained Transformer ）模型。 通过大量文本数据进行预训练，模型学习到了语言结构、语法、常识等知识。在预 训练阶段完成后，模型使用特定任务的数据进行微调，以适应特定的应用场景。 • 灵活性：能够根据用户输入生成符合语境的回复，适应多种场景和问题。 • 持续学习：随着数据量的增加，机器人可以不断优化和学习新知识，提高回答 质量。 • 提高效率：自动回答常见问题，减轻人工客服的压力，提高响应速度。 观是企业行为和决 策的基本准则。在数字化转型过程中，企业需要以其使命、愿景和价值观为基础，确保转 型方向与企业发展战略相一致。 组织结构、人才和绩效管理是实现数字化转型的基础要素。组织结构需要适应数字化 转型的需求，优化业务流程和决策机制，提高效率和灵活性。人才是数字化转型的关 键推动力，企业需要培养具备数字化技能和素质的员工队伍。绩效管理则可以激励员 工积极参与数字化转型，为企业创造价值。 ，这种方式可能需要更多的开发和维护工作。 基于组件化的会计引擎：这种方式采用模块化的设计思路，将会计引擎划分为多个相互独立但协同工作的组件。 基于组件化的会计引擎具有较好的可扩展性和可维护性，可以适应不同规模和需求的企业。但这种方式可能需要较高的 开发成本和技术水平。 基于人工智能的会计引擎：这种方式利用人工智能和机器学习技术，用于自动处理和记录企业的财务交易。基 于人工智能的会计引擎具有很

，深入挖 掘其本质，以找到精准的解决方案。通过聚焦主要原因并进行必要的升维/抽象化，可以找到 问题的根本原因，使问题具有通用性。 • 保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对 行业和产业的影响。同时，也强调了AI技术对保险行业的影响深远，将改变保险公司的运营 模式和服务效率和质量，为服务规模化提供重要的支持。未来，随着技术的不断发展，AI技 术将 企业在经营上面临的挑战之一 是消费者行为的不断变化，这 些变化都包括什么？ • 数字化互动增加：消费者 更倾向于通过数字渠道进 行沟通和购买保险产品。 • 个性化需求：消费者希望 得到更加个性化的服务和 产品，以适应他们特定的 风险和生活方式。 • 价格敏感：经济压力可能 使消费者对保险产品的价 格更加敏感，寻求性价比 更高的解决方案。 • 服务期望提升：消费者期 望获得更快速、更便利的 服务，包括索赔流程的简 需求变化：分析消费者需求的变化趋 势，如对个性化保险产品的需求增长。 • 风险评估：分析行业内的主要风险， 包括市场风险、信用风险、操作风险 等。 • 合规要求：确保对行业合规要求有深 入理解，以适应监管环境的变化。 • 可持续发展：考虑环境、社会和治理 （ESG）因素如何影响保险行业的长期 发展。 • 战略规划：基于各类参考系综合分析， 制定长期的业务发展战略和规划。 技术成熟、市场趋于饱和；

..........................24 ( 三 ) 开展敏捷审计以适应新时期审计模式变革.......................... 24 1) 建立跨学科的敏捷审计团队，深入开展数智化审计.............................24 2) 通过敏捷审计快速适应业务变化，提高审计效率................................24 场机会。 23 数智化审计调研报告 第四章 对组织开展数智化审计的建议 根据本次调研所反映的国内数智化审计现状，编者提出加强数智化审计总体规划与体系 建设、适度增加数智化审计投入、开展敏捷审计以适应新时期审计模式变革、强化数智化审 计人才培养、利用社会资源增强自身数智化审计能力等措施，来持续推进我国数智化审计工 作的广泛开展和深度应用。 ( 一 ) 加强战略规划与体系建设 针对当前组织 对接，根据阶段性目标科学分配资源投入 , 进度可控、效果明显，要通过效果评估不断调整 投入方向 , 确保资金使用效率。 ( 三 ) 开展敏捷审计以适应新时期审计模式变革 由于数字化转型的加速，组织的业务场景和业务模式正在经历前所未有的变革。传统的 审计模式在这种环境中变得较为僵化，难以适应业务的快速变化和不断出现的新型风险。敏 捷型审计可以为企业带来了更加灵活、高效、有针对性的审计解决方案，帮助企业更好地管 理数字化转型带来的新型风险。

产设施的连接得以实现，例如温度传感器、压力传感器和电机驱动 器等。这些设备通过 PLC 进行信号采集，并经过处理后输出控制指 令，从而实现自动化生产。此外，PLC 的编程相对简单，能够根据 企业的需求进行灵活定制和扩展，适应不同生产流程的变化。 SCADA 系统则是将分散在不同位置的 PLC 和传感器的数据汇 聚到一个集中管理的平台，支持远程监控和控制。SCADA 系统通 过图形化界面展示生产状态、设备运行情况，并能对异常状况发出 深度学习模型（如卷积神经网络和长短期记忆网络）：在处理 图像识别（如表面缺陷检测）和时间序列预测（如生产工艺参 数变化预测）时表现优异。 模型选择时，需考虑模型的复杂性、训练时长和数据需求，确 保其适应钢铁行业的实际应用场景。 模型训练是一个迭代过程，涉及到多个方面的考量。首先，需 要设定训练集、验证集和测试集，以保证模型的泛化能力。在训练 时，需调整超参数以优化模型性能，常用的调参方法包括网格搜索 最后，模型部署是将经过训练和验证的模型应用于实际生产中 的环节。在这一步骤中，需要考虑计算资源配置、模型服务化、实 时数据接入及预测结果的实时反馈。为了保证模型的持续有效，还 需要定期进行模型更新和再训练，以适应生产过程中可能发生的变 化。 综上所述，AI 模型的开发与训练是一个复杂而系统的过程，涉 及数据准备、模型选择与训练、验证评估以及模型部署等多个方 面。通过上述可行性分析和详细步骤，钢铁行业可以切实推动