01 Al 机器人应用场景 中国电子院 A 三 奥意建筑 食 “ 建 筑 +Al” 融 合 从建筑设计维度思考，“建筑 +Al” 融合，让 Al 机器人应用不再是噱头，而是真正服务于建筑和人 ! 医疗 康养 建筑 机器人 应用 商业 建筑 工业 应用 办公 建筑 文体 建筑 居住 1 Al 机器人应用场景 中国电子院 A 三 奥意建筑 标准化配置， Al 讲解 全年无休，节省人力成本 数字化管理，动态升级 提升形象 等候区 电梯区 前台 门厅 · 基本服务：递送水、咖啡、 物品，可以与送餐机器人配合。 · 增项服务：陪聊、咨询回复 · 机器人联动：呼叫配送机器 机器人联动：呼叫配送机器 人运送行李箱至储物室或指定 位 置 · 其他服务：浇花、扔垃圾等 · 日常迎宾：欢迎问好 ·VIP 迎 候：包括定制问候语、 多语种交流 / 翻译、握手、引 导等服务。 机器人联动：根据场景需求， 通过平台对接，实现对大堂灯 光场景控制、空调控制等。 01 Al 机器人应用场景

障数字化 转型工作顺利开展。 2. AI是推进能源央国企数字化的利器 AI人工智能是推动能源央国企数字化转型的利器，AI能够 帮助企业把数字变为知识表达。知识表达以后就可以用机器识 别，而且可以深度搜索，可以提供自动回答问题服务。利用人 工智能技术来优化企业流程、提高生产效率、自动化客户服务 等。具体场景应用包括： 2.1 全渠道客服系统 （1） Udesk全渠道 接入网页、微 信、小程序、APP、企业微信、钉钉、飞书、抖音、微博、美团、饿 了么、WhatsApp、Facebook、Twitter等。 （2） AI文本机器人、语音机器人客服，通过情景重现、语音语义融合， 语义增量自适应，让机器像人一样去理解、去思考，提高客服质 量与效率。 （3） Udesk全渠道客服系统提供图文、音视频、表情包、文件等内容传 输，沟通更流畅，服务不掉线。 2.2 WhatsApp等二十多个国内外服务渠道 ，实现在一个工作台服务多渠道 客户。 （2） 工单系统提供SDK、API等全面的第三方系统对接方式，能够与企业 使用的其他系统实现互通。 （3） 工单系统与在线客服、呼叫中心、智能机器人等产品完全打通， 实现智能服务全场景的深度应用。 2.5 Insight大数据 （1） 可视化拖拽操作，简单易用。自助式的可视化探索分析服务，预置 丰富的数据分析可视化报表，业务数据生成报告，降低业务人员

负责人、施耐德和摩托罗拉 HRIS 负责人等。 著有《人力资源大数据应用实践》等作品。 许可先生 寄语：人工智能素质教育，从过去 IT 时代的旧范式转变为新范式教育。人的 思维方式，包括人和机器的关系发生了巨大的改变。人工智能的技术培养，可 以覆盖到各个年龄段的学生，帮助他们建立起相应的素养与思维方式。 现任北京绿洲星辰教育科技有限公司 CEO，中国计算机学会（CCF）计算机应 用专 英文缩写为 AI，是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知 环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相 关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、 决策等。该领域的研究包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、专家 是能使计算机完成那些需要人类智力才能完成的工作的科学； ● 斯坦福大学的学者认为，AI 是智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序； ● 维基百科的定义：AI 是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，该词同时也指研 究这样的智能系统是否能够实现以及如何实现的科学领域； ● IBM 给出的定义：人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定 能力，即：像人类一样的思考系统，像人类一样的行动系统。

算力服务 数据 处 理库 机器 学习 强化 自监督 学习 学习 自动机器学习平台 内存 配额策略 计算 负载均衡 共享超分 虚拟化 容器化 算力集群 智能网络 智能存储 算力聚合 RDMA 智能管理 软 件定 义 网络 软 件定 义 存储 ASIC 软件生态 先进 多样 成熟丰富 识别检测 语音交互 AI 芯片 自动驾驶 机器人 智能制造 医疗影像 医疗影像 无人商店 智能客服 智慧物流 智慧农林 智慧交通 应急管理 防洪减灾 环境保护 地理测绘 GPU FPGA 智能计算中心技术架构 深度学习 自监督学习 强化学习 自动机器学习 跨媒体多模态 智 算 中 心 作 业 环 节 算力生产供应平台 聚 合 算 力 调 度 ，需要支持诸如深度分离卷积、残差密集 网络（ RDN ）和隐式三维朝向学习等最新机器学习算法 ，同时支持各类算法的灵活配置以 满足不同实际应用场景的需求 机器人 机器人产业的发展迫切需要智能计算中心平台提 供全链条 AI 技术支持 ，包括 AI 芯片、视觉识别、语音 识别、机械臂和导航技术等 ，根据不同场景的不同诉 求 ，提供“硬件 + 软件 + 服务”的全流程快速定制化专用 机器人产品 ，大幅缩短产业链流程。 自动驾驶 自动驾驶行业具备典型的海量数据

国和其他国家公域数据流通提供了先 进的基础设施。 1.Google Cloud的开源协作数据流通平台 Google Cloud是Google推出的云计算服务，服务涵盖计算、存储、网络、大数据、机器学习及办公应用等众多领域， 如虚拟机部署的Compute Engine、网络私有部署的Virtual Private Cloud、全托管式AI平台Vertex AI、谷歌办公应用，以 及数据分析 的数据提供给消费者。这一特性在保障数据自主权方面意义重大，服务提供商不用担心数据泄漏风险，还能充分利用自身分 析能力为消费者数据提供价值。 （3）联邦学习 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时，使用分散的数据源进行模型训练。在Google 流通交易平台。 2.AWS的数据共享服务平台 亚马逊旗下的Amazon Web Services（AWS）是专业的大数据和云计算服务以及云计算解决方案提供商，为全球用户 提供以云服务器、云存储、数据库、机器学习为主的基础设施和云解决方案服务。近年来，AWS针对全球用户对数据安全保 护和数据共享流通利用的需求变化，推出了基于数据安全流通的云到云、云到端等多种模式的数据共享服务，支持集中化和 平台公司的数据流通平台

的发展。AI人工智能的四大模块分别是机器智能、语言识别、图 像识别和自动处理 [1]。AI人工智能区别于其他技术，它具备深度 学习、可模拟性等特点，这也是其能够在诸多领域得到广泛应用 的重要原因。AI人工智能还具有，能够模仿、解决更多更复杂的 问题，减轻人工压力，提升各行各业的工作效率。同时，AI人工 智能的发展方向也是一个未知数，值得深入研究。目前，AI人工 智能的应用形式主要有如下几个方面：一是机器学习。机器学习 学习 是人工智能的核心，它通过模拟人类的学习方式、方法，来持续 2023.12 | 061 提升自己的能力水平。机器学习能够通过模仿人的感觉，做出合 理的判断。机器学习的发展离不开海量的数据支持，也离不开计 算机的支持。二是深度学习。深度学习是目前人工智能研究的热 门内容，它通过模仿人体大脑神经网络的学习过程，模仿人的思 考方式，在各种复杂条件下进行决策优化。 （二）AI人工智能技术种类

ISO/IEC 制定的数字标准定义 SMART，目 前建筑设计行业广泛应用于 L3 级信息化内容，机器只能处理结构化的标准内容， 但无法理解检索的内容和结果。近几年各企业加大研究投入，致力将 GPT、 Diffusion 等技术融入到建筑模型设计，并随着机器学习的深入发展，未来有望达 到 L5 级智能化机器交互，实现自动识别、自动生成等智能属性。由于建筑设计行 业的应用场景多样，AI 分析需要对 设计师和客户进行特定场景设计方案的量化分析，这就要求企业拥有大量的多种 类的设计基层数据进行模型训练，提升模型的适配性和准确度，掌握大量设计数 据的龙头企业更有机会开发出适配性更好的设计模型。 图 27、机器可开、可读和可交互标准 资料来源：《标准数字化发展现状及趋势研究》，2021，兴业证券经济与金融研究院整理 请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明

统 数据交换 TI-ONE 是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习平台 为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程支持 高校 数据集合 应用知识 达到目的 TIONE 机器学习平台 模型训练 运营管理 资源调度 数据平台 数据存储服务 高校 AI 商业价值 腾讯智算平台 : 机器学习平台 TI- ONE 从数据中 获取知识 腾 排 心 数据平台 数据存储服务 高校 数据集合 从数据中 获取知识 应用知识 达到目的 高校 AI 商业价值 腾讯智算平台：机器学习平台 TI- Matrix 边缘中心 腾 平台 腾讯云 平台 - 计算能力服务 CPU CPU 第 46 页 TI Matrix TI GPU CPU

腾讯、阿里、浪潮提供的健康 码在山东、北京、广东等省市快速上 线，覆盖了绝大部分出行人口。可以 预想，健康码必将成为未来传染病防 控的必备手段。 最后是在工业生产方面。2019 年中国工业机器人装机量占全球的 36%，用于建设数字化车间和智能工 厂，成为全球最大的智能制造市场， 预计2020年中国智能制造市场规模将 超过2200亿元，智能制造升级将进一 步提速。 典型例子就是浪潮智能工厂。 上。 第三是调度算力。浪潮AIStation 计算资源平台支持AI 训练和推理，可以提供AI模型开发和部署一站式交付，是 业界功能最全的AI管理平台，赋能更多的创新者。 最后是释放算力。浪潮自动机器学习平台AutoML Suite ，可自动建模、自动模型压缩、自动超参调整，降低 AI应用门槛，快速落地进化AI。同时，它还支持本地化和 云端部署，已被智慧城市、高铁等客户成功应用。 浪潮

标（均方根误差、效率系数、相关系数等）动态打分 ，诱 导有序二项式系数多模型集合方法。 技术成果： 提高模拟精 度 多模型评估与集合 水文 - 水动力模型自适应校正 卡尔曼滤波数据同化 四维变分数据同化 结合机器学习与随机模拟的方法 ，基于深度学习构建了洪水模拟的替代模型； 通过替代模型挖掘洪水模拟模型参数空间与对应目标函数空间的响应关系 ， 经多次迭代计算确定相应 目标空间的近似 Pareto 解集 约束处理集合技术框架 技术成果： 提升模拟速 度 若仍未达到最大进化代数 智能调度： 基于强化学习的水库防洪调度 强化学习是一种模型在环境中进行探索 ，并通过奖励和惩罚来学习如何实现其目标的机器学 习 方法。例如 ，训练一个游戏 AI ，如下棋或打电子游戏 ，以便它能够学习如何赢得比赛。在水 库调度中也可以通过奖惩信息来决策最优调度方案。 在 10 个实时月内经历了大约 4 万 5 千年的游戏