能将历史规律挖掘与实时信号解析相结 合，形成具备自我进化能力的智能投研体系。 AI 通过非线性建模技术重构动态赋权机制，显著提升市场适应性。不同于经 典风险平价模型的静态风险分配逻辑，AI 融合 XGBoost 特征筛选与深度学习 的协同优势，创新性地引入信息系数平方加权、波动率敏感窗口等技术，实 现了自适应半衰期调整机制等功能。这种动态赋权体系能够捕捉因子间的协 同效应，在宏观因子与市场情绪的耦合分析中展现独特价值，有效应对市场 成 式 AI 为智能中枢，整合实时数据管道、动态知识检索与自动化风控模块， 突破传统回测框架的静态局限。RAG 技术实现分钟级市场信息更新与噪声过 滤，Agent 预设的多层级防御机制（包括波动率自适应调整、冗余策略池等） 显著提升黑天鹅事件应对能力。这种架构创新使系统具备"感知-决策-验证- 优化"的完整能力链，推动策略迭代周期从月度级压缩至实时级。 通过"AI 推理+人工兜底"混合模式，使 AI 了传统模型的逻辑可解释性， 又能通过 AI 动态适应市场变化，同时避免了直接训练大模型带来的复杂性和资源 消耗。 整个流程体现了"历史规律挖掘-规律映射学习-实时预测应用"的技术路径，通过 XGBoost 的先验分析为 AI 模型提供可靠的初始基准，再结合 DeepSeek 的推理能 力实现权重的动态优化，在保证模型稳定性的同时提升对市场变化的适应能力。 这种分阶段的设计既考虑了历史经验的传承，又充分发挥了

器人在不同细分场景中的协作和整合。通过推动 行业标准的建立和多技术栈的创新，该生态将为 全球服务机器人行业带来深刻的变革，推动服务 机器人迈向通用具身智能的新时代。 在这一生态系统中，机器人的学习和适应能力 将不断增强，能够更灵活地应对各种复杂的任 务和环境，实现跨场景任务的泛化性。此外， 该生态还将助力全球各行各业向智能化、高效 化迈进，创造出更大的经济价值和社会效益。 通过跨行业的合作与资源共享，该生态将帮助 新机器人在移动、操作、交互等核心技术栈方 面迎来关键性突破并推动了整个行业的创新与 发展。 从智能决策能力的提升来看，深度学习和自然 语言处理使机器人能够处理复杂的数据，并基 于实时数据进行自我学习和适应，从而提供个 性化的交互与服务，极大地提升了用户体验。 通过先进的传感器技术与AI算法结合，服务机器 人可以实时感知周围环境，识别动态障碍物并 做出智能反应，在保障安全的同时高效地完成 各类服务任务。此外，IoT技术的应用使得服务机 到前台的补货任务。服务机器人解决复合型任务 的需求亟待提升，以提供更全面的服务。 用户的需求呈现出多元化、复合型的发展趋势， 过去未被满足的场景需求亟待解决，这意味着 企业需要提供全栈式的通用机器人产品以适应 市场的不断变化与用户的多重需求。通过打造 全面的产品矩阵为用户提供清洁、配送、迎宾 引导等复合型的产品组合，确保在同一场景中 多种机器人之间能够实现完美的调度与协作， 从而提升用户体验的一致性。

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。

动态资产配置是一种更为复杂的策略，它结合了战略性资产配 置和战术性资产配置的优点，并通过自动化模型和算法进行实时调 整。这种方法利用 DeepSeek 等先进技术，对市场数据进行实时分 析，动态调整资产配置，以适应市场的变化。例如，当市场波动性 增加时，动态资产配置模型可能会自动减少股票配置，转向更为稳 健的债券或黄金。 以下是一个典型的资产配置策略调整表： 市场条件 战略性配置 战术性调整 动态调整 年，DeepSeek 推出了其首个面向机构投资者的智能投 顾平台，该平台通过整合海量的市场数据、宏观经济指标和公司财 务数据，生成了多维度的资产配置建议。这一时期，DeepSeek 的 技术架构已经具备了较强的自适应能力，能够根据市场环境和投资 者偏好动态调整投资策略。同时，DeepSeek 还引入了区块链技 术，增强了数据的安全性和透明性，进一步提升了投资者对其系统 的信任度。 进入 2020 年代，DeepSeek 的智能算法能够根据投资者的风险偏好、投 资目标和时间期限，自动生成个性化的资产配置方案。通过输入投 资者的年龄、收入、风险承受能力等关键指标，DeepSeek 能够快 速计算出最优的资产组合，并动态调整以适应市场变化。这种自动 化配置不仅提升了投资效率，还减少了人为判断可能带来的误差。 例如，对于风险厌恶型的投资者，DeepSeek 可能会建议其配置更 高比例的低波动性资产，如国债和蓝筹股，而对于风险承受能力较

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