未解决 4 我们如何做智能客服？ 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 5 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 6 问题挖掘 知 识 管 理 系 统 客服工单 政策法规 职能部门 知识库 知识图谱 知识生产流程 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 12 知识的组织 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 13 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 组织 应用 挖掘 算法 知识 生产 14 句型识别 意图识别 任务分发 COPYRIGHTS RESERVED 16 改进版 fasttext fasttext NLU- 意图识 别 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED svm 17 算法 准确率 召回率 F1-score svm 0.88032 0.85182 0.86583 fasttext 0.96132 +0.081 0.873 +0.02118 0.9150 +0

4 算互联互通 API 接口规范，并根据实践情况进行勘误和更新；二 是开展平台互联互通改造联调，形成了以团标为依托的互联互通 产业测试床，目前已有 20 余家主要产业方完成了多方跨平台、 跨算法互通联调，具备支持实际业务开展的技术基础；三是构建 互联互通检测能力体系，联盟已正式授权 BCTC、国金认证等开 展检测受理工作，信通院等其他行业方也在加快推进跨行业互联 互通检测能力对标对表；此外，通过组建技术社区，集思广益推 联调适配工 作推动业界隐私计算平台和产品完成互联互通改造升级，验证互 联互通相关接口规范和功能模块的实际可用性，为跨机构数据合 作奠定平台互通基础；检测能力建设工作保障了互联互通平台底 座与算法的安全性和规范性，并与其他行业检测能力对齐，实现 跨平台、跨行业的兼容和互信。 图 3 互联互通技术实践整体框架图 6 （一）技术开源 1.发布 API 接口规范 v1.0 根据行业级隐 理层接口、控制层接口、算法组件层接口、传输层接口、开放算 法协议以及 TEE 统一远程证明协议共六个部分。 图 5 互联互通 API 接口规范主要内容  管理层接口：包含互联互通平台的基本元素、各级资源 的互通流程及支撑互通流程的东西向接口，分层级约定了节点互 通、数据互通、项目互通、流程互通、组件互通、模型互通等资 源互通接口。  控制层接口：包含流程调度和算法容器管理。流程调度

....................................................................................12 2.2 技术架构与核心算法................................................................................................... .........................................................................................37 5.1.3 算法准确性与效率............................................................................................. .........................................................................................77 7.1.2 算法偏差与错误..............................................................................................

本报告基于近年来技术研发的最新进展、业界前沿的技术路线以及各大科技企业在商业落地 方面的丰富实践，精心归纳出 2025 年感知技术的十大趋势。报告不仅将详细介绍每一趋势的技 术原理、关键算法和实现方式，还会结合国内外领先企业的实际应用案例，深入分析各趋势对未 来商业生态所产生的深远影响。这份报告旨在为技术研究者提供全面、深入的参考，同时也为决 策者、企业管理层和投资人指明未来技术发展的明确方向。 Multimodal Perception Fusion 一、 技术详解 多模态感知融合，是一种综合性的技术手段，它旨在利用多种类型的传感器，全面采 集来自环境的多源数据，并通过先进的数据融合算法进行深度整合，从而获得比单一传感 器更为准确和全面的环境认知。 在实际应用中，所涉及的传感器种类繁多，包括视觉传感器（如摄像头）、听觉传感 器（如麦克风）、触觉传感器、温度传感器、压力传感器甚至化学传感器等。这些传感器 同步校准则确保不同传感器的数据在时间上保持一致，以便进行准确的融合。噪声抑制则 是去除数据中的干扰信号，提高数据的可靠性。 特征提取与融合算法是多模态感知融合的核心环节。在这个阶段，采用深度学习、 BEV+Transformer 等先进算法，对各通道数据进行特征提取。深度学习算法具有强大的特 征学习能力，能够自动从大量数据中提取出有价值的特征。CNN 擅长处理图像数据，能 够提取出图像中的边缘、纹理等特征；RNN

2B采用了高度稀疏 架构，通过将激活函数替换为 ReLU及通过带渐进约束的稀 疏感知训练，巧妙地解决了此前主流大模型在稀疏激活上面 临的困境。 在通用大模型越来越卷参数规模和算力的情况下，如何通过 架构和算法创新去规避算力和成本的短板，我们认为小参数、 高性能模型是一个重要的趋势，特别对于手机、车载终端而 言，这样的端侧模型具有现实的需求。 产业研究 战略规划 技术咨询 14 来源：文心一言官网 当然也 是最重要的落地场景之一。 ����� 文心一言沿袭了 ERNIE 3.0 的海量无监督文本与大规模知识图谱的平行 预训练算法，模型结构上使用兼顾语言理解与语言生成的统一预训练框 架。为提升模型语言理解与生成能力，研究团队进一步设计了可控和可 信学习算法。 ��� 结合百度飞桨自适应大规模分布式训练技术和“鹏城云脑Ⅱ”领先算力 集群，解决了超大模型训练中的多个公认技术难题。在应用上，首创大 技术咨询 15 ���� 规模法则驱动下，海量的算力成为开发优秀AI算法的基础 目前海外特斯拉、Wayve、Comma.ai，国内包括小鹏、理想、华为、蔚来汽车、元戎启行、商汤、地平线等诸多玩家都提出自己的端 到端自动驾驶方案，在算法上端到端已经成为大势所趋。 但在发展路径上，行业预计也会经历渐进的过程。早期玩家致力于将算法从模块化架构平稳过渡到端到端，远期大语言模型和端到端基 础模型有望结合

更快捷更安全更舒适的出行方式，从而带动社会效率提升。 ◼ 智能化如何重构汽车产业链？淘汰赛模式！强者恒强！产业链利润分配模式或类似消费电子产 业链。整车或分为三类公司：1）一类是B端Robotaxi，核心壁垒在于【算法技术+整车成本+ 平台流量】；2）一类是C端个性化品牌，核心壁垒在于【爆款车型推出能否成为大概率事 件】；3）一类是整车高端制造，核心壁垒在于【能否绑定优秀合作伙伴】。零部件或分为两 类公司：1）一 地平线机器人 科博达 拓普集团 拓普集团 伯特利 瑞可达 宇瞳光学 高伟电子 黑芝麻智能 知行科技 拓普集团 立讯精密 蓝特光学 寒武纪 经纬恒润 思特威 均胜电子 比亚迪电子 立讯精密 软件环节 算法 中间件 云 文远知行 中科创达 金山云 小马智行 光庭信息 momenta（拟上市） 整车环节 新势力 华为智选 华为Hi 其他 特斯拉 赛力斯 长安汽车 比亚迪 综合型 拓普集团 华域汽车 渗透率 L2智能化 L2++智能化 L3智能化 L4智能化 100% 50% 30% L2智能化 L2++ L3 Mobileye 特斯拉+英伟达 特斯拉+英伟达 特斯拉+？ 单目摄像头算法 大算力芯片+域控制器 多传感器融合 Transformer+BEV +强化学习等 线控底盘 全新技术？ 多传感器融合 单车智能+V2X AEB+LCC+LKA+泊车 高速NOA 城市NOA

新突破、政策支持引导、资本投入增加等多重利好因素的驱动，展 现出广阔的应用前景。一旦在医疗健康、生活消费等众多领域的市场 需求得到释放，市场规模有望实现更大突破。 从趋势与展望看，技术创新方面，脑机接口将深化人机融合探索， 通过算法优化、精准调控、深度协同等实现智能交互升级。产业格 局方面，优势企业或转型为开放生态平台型企业，上下游协同更加 密切，逐渐出现的收并购活动将加速资源整合，跨行业入局者增多。 投资方面，投资规模 术。其核心目标包括脑功能状态评估、神经疾病预警诊断及人机交 互控制，技术路径按侵入程度可分为有创与无创两大类。 电信号感知技术包含有创与无创两类。创新方向聚焦于电极材料、 信号处理芯片及解码算法的协同优化，以提升信噪比与时空分辨率。 磁信号感知技术包括超导量子干涉仪（SQUID）和新型原子磁 力计这两类脑磁图仪（MEG）无创技术，创新方向聚焦于高通道密 度、便携化及成本优化演进，同时探索量子传感等新型磁探测技术。 期形 态。当前，基于电、磁、光、超声的神经调控技术和神经反馈技术， 正在面向成瘾戒除、抑郁症治疗及阿尔茨海默病等疾病展开攻关， 以解决传统治疗效果有限的问题。但多数技术方案仍处于硬件优化、 算法验证及临床前测试阶段，距离规模化产品落地仍面临多重挑战。 电调控技术分为有创和无创两类。典型的有创技术包括深部脑 刺激（DBS）、脊髓电刺激（SCS）等。通过颅内电极直接施加电 脉冲实现高时空

互联互通、数据的大数据服务  大数据存储：对象存储，企业级非结构化数据存储服务，打造专属私有“ 云 盘” ；物联数据存储，来自传感器的海量半结构数据存储服务。  大数据分析：定制数据挖掘算法和模型，支持海量数据的分析、挖掘和可视 化展现。  数据整合共享：无障碍获取业务系统数据，实现数据共享和交换，打通“ 信 息孤岛” 。  信息资源中心：抽取、清洗、转换业务系统数据，建立企业级信息资源中心， 如上图所示，作为一款情报综合分析平台，平台可以分为四个大的子系统。包括：采 集子系统、存储分析子系统、业务管理子系统、系统管理子系统。 存储分析子系统又自下而上可以分三层，情报来源方式、数据类型存储方式、关联分 析模型算法以及业务跟踪与各种类型报表。 4.3.3.3.1.2.1 非 格 式 数 据 的 分 类 存 储 系统采用分布式文件、分布式数据库、分布式集群计算等多种分布式技术作为构建系 统的基础平台，使得 据 统 计 图 根据存在的数据和定义的算法，用户可以定义自己关心的数据统计图； 4.3.3.3.1.2.4 数 据 分 类 存 储 与 自 动 化 数 据 引 擎 数据存储层：支持海量异构数据的统一可靠的存储管理，对外提供统一的分布式调用 接口，提供文件、数据库、索引等多种存储形式。 基本算法模块层：提供大数据分析的各种基本算法模块，支持多种计算模型的分布式 计算框架，为上层业务系统提供专业的计算处理库。

数据实时性 要求高 不再满足数据库的处理有一天左右延 迟，管理层和各个层面都希望能够提 供实时的数据用于决策、管理、监控。 数据算法及 应用方法新 除了统计分析外，还需要大量运用算法建 模，包括关联规则、图形算法、聚类算法、 分类算法、时间序列分析。 （ SQL 、 OCR 、 NLP 、 RPA 、 Python 等） 数据分析深 度要求高 除了传统的统计分析外，对预警、预 二、数字化审计转型的方法论 2. 机器学 习 技术的数 据 分析 （对象 的画 像） A. 经过算法的运算，得出的结果 是 一个连续的值，称之为回归问题 B. 机器算法学会将数据分配 到 不同的类，称之为分类问题 . 3. 文 本信 息的 智能 处理 二、数字化审计转型的方法论 。全面总 结应用经验和数据审计方法，形成典型方法库，做到“以点带面”的信息应用支持。 （加强数据后台的 定 性库、案例库、方法库等智库建设并不断完善） 近期：适当对文档进行自然语言识别，利用算法进行部分场景的智能数据处理，发现未知的问题线索。 远期：全面拓展至图像、语音、文档、视频等非结构化数据，探索以大数据为对象的人工智能审计。 以技术方法学习总结 带动创新应用 深化数字化

3.2 超参数调整.................................................................................89 6. 分类算法实现..............................................................................................91 大模型来解决业务中的实际问题。 使用 AI 大模型流水分类系统的关键优势体现在以下几个方 面： 1. 高效率：相比传统人工分类，AI 系统能够快速处理海量数 据，显著提升分类速度。 2. 高准确率：基于深度学习的算法能够减少人为错误，提供更高 精度的分类结果。 3. 自我学习能力：AI 模型可以通过不断的训练与反馈优化自 身，从而实现动态适应各种分类需求。 4. 成本节约：自动化的系统可以减少人力成本，提高整体经济效 通过清晰的结构安排与详实的内容描述，本文力求为读者提供 一套系统、可行的 AI 大模型流水分类方案，助力流水数据的智能 化管理与应用。 2. 项目概述 本项目旨在设计一个基于人工智能大模型的流水分类系统，通 过高效的分类算法和模型优化，帮助各类企业自动化处理大量的流 水数据，提高工作效率和准确率。随着数据的快速增长，传统的人 工分类方式已显得尤为冗长且容易出错，因而亟需引入先进的技术 以满足现代商业环境的需求。