、身心健康（情绪管理） 。 3. 系统内容 显性教育 学科辅导 、技能训练（编程 / 乐器） 、规则制定（作息时间） 。 隐性教育 家庭文化（餐桌礼仪） 、情感联结（亲子共读） 、价值观渗透（家长以身作则） 。 4. 系统方法 沟通方式 对话与倾听（非暴力沟通） 、非语言互动（拥抱鼓励） 。 激励与约束 正向强化（积分奖励） 、负向反馈（暂停特权） 。 参与模式 共同活动（家庭运动日） 、自主探索（提供实验工具） 作业进度跟踪 、辩 论观点攻防训练 反馈滞后导致的认 知固化 跨学科创造力培 养 多模态生成技术（文 本 / 音频 / 图像协 同） 古诗改编歌曲 、思 维导图创作 学科割裂限制创新 思维 实证思维训练 大数据验证与实验模 拟系统 科学实验漏洞分析 、 对照实验设计 被动接受知识缺乏 批判性 亲子协作新范式 第三方智能中介平台 知识的传播速度加快，新的知识和信息 不断涌现，家长的知识储备可能无法满 足孩子对前沿知识的需求。 • 家长不再是孩子获取知识的唯一来 源 ，需要从“传授者 ”转变为“ 引 导者 ”，帮助孩子筛选和辨别信息。 • 家长需要与孩子一起学习，共同探 索新知识，成为孩子的学习伙伴。 学习方式变得 更加个性化 • 每个孩子的学习风格 、兴趣爱好和学习

resources.×Q 译文： 进人翻泽页面 专家估计，租用训练模型所需的硬件成本约 为 600 万美元，而 Meta 的 Lama 3.14058 则 需要 6000 万美元以上，而后者使用的 计算 资源是前者的 11 倍。 A 为你提供母语级高精翻译 免费体验》 ind, V3,which e that it Ipwards 蒸馏模型，能力稍弱 实际上是增加了推理能力的 Qwen 模型和 Llama 模型， 严 格 来 讲 不 能 称 为 DeepSeek 模 型 ( 市场上 有 误 解 ， 厂 商 有 误 导， Ollama 工具的模型选 项中也有误导 ) DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B Qwen2.5-Math-7B HuggingFace ModelScope DeepS Transformers 来快速验证模型能力，使用 VLLM 框架借助 PagedAttention 技术实现 24 倍于 Transformers 的吞吐量实现大模型的高效推理，针对不同企业场景，则提供 不同 的企业级部署方案。 · 其他方式：近期出现的 KTransformer s 、 Unsloth 等多套低成本动态量化模型的 DeepSeek 部 署 解决方案。目前暂不够成熟。

文 案创作、 逻辑推理、 多模态理解、 多语言支持的能力。 通义千问这个名 字 有“通义”和“千问”两层含义 ， “通义”表示这个模型能够理解各种语 言 的含义 ， “千问”则表示这个模型能够回答各种问题。 通义千问基于深 度 学习技术 ，通过对大量文本数据进行训练 ，从而具备了强大的语言理解 和生成能力。 它能够理解自然语言 ，并能够生成自然语言文本 n ，为用户提供高质量、高效率、高个性化的内容服务 5.1.1 什么是 AIGC 大模型与 AIGC 之间的关系可以说是相辅相成、 相互促进的。 大模型为 AIGC 提供了强大的技术基础和支撑， 而 AIGC 则进一步推动了大模型的发展和应用 大模型和 AIGC 的结合 ， 也带来了广泛的应用前 景 AIGC 的需求也推动了大 模型的发展 大模型为 AIGC 提供了丰 富的数据资源和强大的 计 i nd 软 件 ， 通 过 文 件 - 导 入 - Ma rkdow n 进 行 文 件 的 导 入 ， 最 后 就 能 马 上 渲 染 出 一 个 非 常 完 美 的 思 维 脑 图 。 将 我 们 准 备 好 的 电 子 书 上 传 到 Dee p Seek ， 并 输 入 提 示 词 ： 现 在 我 需 要 做 一 个 x m i nd 思 维 导 图 ， 请 帮 这 份 文 档 输

食 智慧导览场景 应用场所及功能 应用于企业、政府大楼、学校、 医院、展厅、商场、机场等公 共场所，提供接待、讲解、商 务查询、导航、娱乐互动等服 务，满足各类场景下的多元化 需求，节省人力成本，有效提 升服务质量和客户满意度。 准备 · 定制人设 · 自动到岗 ·5G/Wifi 双连接 C 迎宾 · 模式设置 · 路线规划 导览 · 语音播报 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 中国电子院 | A 奥意建筑 · 验证访客信息：身份核对 · 通知接待：通知被访人出迎 · 问询回复：回答访客咨询 · 导览服务：有接待需求时， 导览介绍。 · · 楼层指引：告知访客楼层 · 联动梯控：通过对接电梯系 统，联动预设目的楼层。 食 智慧迎宾接待场景 接待导览 · 迎宾： VIP 客户迎宾、握手等 · 导览：引导参观、介绍 · 高管日程安排及提醒 · 重要信息检索与回答 · 多语种翻译等 商务助理 · 联动控制设备：通过平台对接，控制 灯光、窗帘、空调、大屏、电视等 · 服务场景：送水、咖啡，按摩 吧台服务 · 清洁：清洁吸尘

中优化流程效益、提升服务体验、提高效率与安 全等。本报告主要包括但不限于服务机器人在商 业、工业等场景中的研究。 1.1. 概念定义及研究范围 工业服务机器人 商用服务机器人 家用服务机器人 配送 机器人 迎宾导览 机器人 专业清洁 机器人 其他 机器人 服务机器人 服务机器人概念 标准条例 880 400 1.2.1. 全球服务机器人市场增长强劲 全球服务机器人行业迎来爆发期 研究表明，全球服务机器人产业蓬勃发展，产 自然语言处理 服务机器人 中国厂商领跑全球市场 中国厂商凭借技术创新和产品优势，在全球市 场中展现出强大的竞争力和影响力，并占据主 图1-6：2023全球商用服务机器人市场份额 （按收入） 导地位。根据国际研究咨询机构弗若斯特沙利 文（Frost & Sullivan）发布的报告，2023年全球 商用服务机器人市场份额排名前五的厂商均为 中国企业，其中普渡机器人以23%的市场份额位 列全球第一。中国作为全球最大的机器人市场 运营效率。例如在餐饮、酒店等融合性场景 下，终端用户同时存在配送+清洁+迎宾引导 的复合型需求，然而由于缺乏统一的行业协议 和接口，跨厂商、跨品类的机器人之间难以形 成无缝协作。解决这一问题通常依赖于具有主 导力的甲方或集成商统筹协调，然而这种做法 涉及非标准化项目，导致高额的协调成本，难 以实现规模化推广。因此，产品线过于单一的 制造商可能会提供给用户分散且割裂的体验， 这不仅提升了用户的决策成本，也限制了服务

OpenAI 为首的美国 公司持续引领潮流，其 GPT-5 模型在多个基准测试中排名第一，采用了能为不同任务匹配最适模 型的“Router”架构，并投入数十万 GPU 进行训练与推理。Google 则凭借其强大的生态系统， 将 Gemini 2.5 Pro 等自研模型深度整合进搜索、Gmail 等全线产品，并通过包含多项 AI 服务的订 阅套餐实现商业价值提升。此外，xAI 的 Grok 4 模型通过投入 （Scale-Up）的超节点范式，但其实现路径各具特点。NVIDIA 的路径是以 NVLink 等专有硬件为核心， 通过极致的垂直整合，将整机柜的 GPU 打造成一台逻辑上的“巨型单机”。而以华为昇腾为代表的 国内企业，则通过“面向超节点的互联协议”创新，将大带宽低时延的互联范围从单机内部延伸至整 个集群，实现跨主机的内存直接访问。2024 年 9 月的华为全联接大会上首次发布了昇腾 384 超节点 以及超节点集群 是超节点区别于简单硬件堆砌的本质特征。 超节点发展报告 14 技术特征方面，超节点的技术特征体系可划分为基础特征与扩展特征两大层次。其中，基础特征 作为超节点产品的核心必备要素，构成产品运行的基石与核心竞争力；扩展特征则聚焦于产品能力 的优化与延伸，涵盖可增强产品能力、及未来潜在扩展的技术特征，旨在通过持续技术创新提升超 节点产品的功能完整性与市场适应性。 一、超大带宽和超低时延互联 超节点能够提供大带宽、低

复 杂 等 问 题 ,这 导 致 防 御 者 常 常 陷入 被 动 、劣 势 的 局 面 ,无 法 有 效 应 对 当 前 存 在 的 网 络 安 全 问 题 [１]. 为了扭转网络空间“易攻难守”的被动局面,创新防御机 制,学术界积极推动研发主动防御技术.２０１１年１２月,美国 ２３１１００１３２Ｇ１ 国家科学技术委员会 NITRD 提出了“改变 游 戏 规 则 ”的 革 命 性 技 现有的主动防御相关综述主要介绍了一种技术的策略或 方法,同时也对３种技术进行了一定程度的比较:文献[２]中 提出欺骗防御是移动目标防御的一部分;文献[３]在对欺骗防 御分类时,将移动目标防御当成欺骗防御的一部分;文献[４] 中则提出移动目标防御系统可以看作拟态防御系统的一个特 例,它通过一些拟态变换使系统具有动态性特征,但是并没有 应用异构冗余架构;文献[５]中也表达了相似的看法,即拟态 防御思想是将移动目标防御的思想与异构冗余执行体相结合 更充分考虑了攻防双方行 动的非同时性,双方采用实时行动进行攻防博弈,更加符合实 际网络攻防场景.其中较为常见的是通过信号收发进行行动 选择的信号博弈,以及参与者决策、收益都可由微分方程描述 且连续可导的微分博弈. Liu等提出一种 信 号 博 弈 模 型,使 用 博 弈 模 型 和 最 优 求 解算法选取最优策略,并结合容器调度方法进行容器迁移,增 强了云环境下的容器安全性[６０].Sun等为了在时间连续、高

具备智能性。虽然自主性和智能性在某些方面有重叠，但它们仍然是 两个不同的概念。自主性是指物体或系统具有独立决策和行动的能力， 能够在没有外部干预的情况下执行任务，这种能力通常基于预设的规 则和指令，虽然可以在一定程度上应对环境变化，但并不一定具备真 正的理解和适应能力。智能性是指物体或系统具有类似人类的智慧、 学习和适应能力，智能体能够感知环境、进行决策并采取行动，同时 不断学习和 机构的研发训练阶段 2 应用 领域 个人 /家 用服 务领 域 目前常用于个人陪伴。 公共 服务 领域 目前主要应用于零售 商超、酒店、餐厅、银 行大厅等场所，为用户 提供问询、递送、导览、 商品分拣、娱乐表演等 服务。 11 工业 领域 目前通常被用于汽车、 电子等生产线上的装 配、操作、维护和检测 等 1.2 人形机器人发展历程 人形机器人的探索始于 20 世纪 《先进制造业合作伙伴计划 （AMPP）机器人技术发展（2023 年）》 2023 年 为人形机器人发展提供资金援助、技术创新、 标准化工作和国际合作等资源 欧洲 《欧洲机器人技术民事法律规 则》 2022 年 通过制定有效的伦理指导框架、成立欧盟统一 的机器人技术和人工智能的监管机构、明确损 害赔偿的严格责任、建立适用于智能机器人的 强制保险制度、建立赔偿基金、为复杂自动化 机器人创设“电子人”的法律地位等内容

的风险收益特征，投资者需根据自身的风险承受能力、投资期限以 及财务目标，确定各类资产的配置比例。 以风险偏好为例，投资者可以分为保守型、稳健型和进取型。 保守型投资者倾向于低风险资产，如债券和现金；稳健型投资者则 在股票和债券之间寻求平衡；而进取型投资者更注重高收益，可能 将较大比例的资金配置于股票和另类投资。目标设定则包括短期目 标（如购房、教育资金）和长期目标（如退休规划、财富传承）， 不同的目标需要不同的资产配置策略。 35% 1.5 黄金 5% 6% 0.8 现金 5% 4% 0.2 通过 DeepSeek 技术，投资者不仅能够实现更高的收益，还能 有效降低风险。例如，在某次市场波动中，传统的配置模型可能导 致投资组合损失 5%，而 DeepSeek 优化后的方案仅损失 2%，显 著提升了投资组合的稳健性。 未来，随着 DeepSeek 技术的不断迭代，其在资产配置中的应 用将进一步深化。例如，结合区块链技术，DeepSeek 和智能算法，能够帮助投资者设计出科学、全面且可操作的绩效指 标体系。首先，绩效指标应涵盖绝对收益与相对收益的评估。绝对 收益指标包括年化收益率、累计收益率等，用于衡量投资组合的实 际表现；相对收益指标则包括超额收益率和风险调整后的收益，如 夏普比率、索提诺比率等，用于评估组合在风险控制下的表现。 其次，绩效指标设计还应考虑风险管理的维度。常用的风险指 标包括波动率、最大回撤、下行风险等，这些指标能够帮助投资者

1 V V H H 2 1    ，其无法写成两个光子各自状态 的直积形式。此时两个光子之间是纠缠的，对其中一个光子进行 H/V 9 测量，如果测量结果为 H，则另外一个光子的状态也是 H。同样测量 到 V，则另外一个光子的状态就变为 V。目前的量子理论认为这种关 联是非局域的。当两个相距很远的光子处于纠缠态，这种关联依然成 立。总体来看，两光子组成的复合系统其实就是一个叠加态，即同时 p(k) = k ψ Mk †Mk ψ =1 � 。以单 量子比特的二能级系统为例子，假设初始量子态为|ψ =α|0 +β|1 ，系 数已归一化。如果测量算子为M0=|0 0|和M1=|1 1|，则测量得到结果 为 0 的概率为 p(0)= α 2，测量后状态为 M0 α |ψ = α α |0 ；测量得到的结果 为 1 的概率为 p(1)= β 2，测量后状态为 M1 β |ψ = 子态。Alice 将测量结果告知 Bob，然后 Bob 根据结果来修正粒子 3 的量子态。如果 Alice 测量结果为  ，则 Bob 不需要对粒子 3 做任 何操作。如果结果是  ，Bob 需要对粒子 3 做 z  操作。而测量结果 是  和  ，则对应操作分别是 x  和 y  。 图 6. 量子隐形传态。ψ为需要从载体 1 传送到载体 3 的量子态。 量子隐形传态