、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

赋能央企数智化转型政策导向 主要结论：政策上聚焦场景、算力、数据治理三方面。场景方面专注能源、制造等央 企的垂类场景（如智能巡检、预测性维护等）。算力方面将加快建设智算中心，以国产算 力芯片为主。数据治理方面则关注生成式 AI 的数据标注、合规审核、质量评估等。 2023-2025 年央企 AI 相关政策构建起“顶层设计-深化部署-落地推进”的完整闭环， 且始终以“场景领航、算力筑基、数据赋能”为三维核心支撑，形成系统性推进框架。2023 应用侧重智慧工地、人员安全监控、 施工进度可视化、BIM 协同等场景，核心 是提升现场管理效率与安全水平 农业/医疗 • 农业/医疗 5 家 • 农业属于国家保障民生健康的基础产 业，医疗则属于数据敏感、监管严格的 行业 • AI 方面主要利用物联网+遥感+AI 决策实 现农业产供销闭环，医疗领域侧重诊疗 辅助、数据隐私与合规等 中农发集团、中国 林业、国药集团等 信息来源：科智咨询分析整理 主要结论：央企 AI 场景落地，是“通用稳运营、垂类提效率、战略破瓶颈”的三层 精准布局，通用支撑类场景锚定办公等基础运营，以智能 OA、协同平台等筑牢日常运转 的底盘保障，让企业管理提效降本；垂类场景则扎进各行业生产肌理，用 AI 啃下能源调 峰、工厂排产、物流配载等关键场景，让业务端实打实增收；而战略攻坚场景直击核心关 键，在双碳、自主可控等领域，以 AI 突破“卡脖子”场景。 央企普遍是

析和挖 掘提供支持。 数据备份与恢复机制 ：建立全面的数据备份策略， 采用全 量 备份和增量备份相结合的方式， 定期对数据进行备份 。 将备 份数据存储在异地的数据中心， 以防止因本地灾难导 致的数 据丢失 。同时， 制定完善的数据恢复计划， 定期进 行数据恢 复演练， 确保在数据丢失或损坏时能够快速 、准 确地恢复数 据 。例如， 每天进行一次全量备份， 每小时进 行一次增量备 。例如， 在对新材料实验数据进行统计分析时， 利用 Hadoop 的 MapReduce 模型， 将数据分散到集群的 各个 节点上进行并行计算，大大缩短了数据分析时 间。Spark 则 基于内存计算， 具有更高的处理速度和更灵 活的编程模型 ， 能够支持实时数据分析 、交互式查询和机 器学习算法的快速 迭代。在进行新材料性能预测模型训练 时，Spark 能够将训 练数据存储在内存中， 验数据的查询 、分析和部分数据上传权限；企业 管理人员拥 有对企业内部生产数据 、市场数据的访问和管 理权限；数据 管理员拥有对整个数据空间的数据管理 、用 户权限分配等最 高权限； 普通用户则只能访问公开的基础 数据 。同时， 采用 基于属性的访问控制 （ABAC ，Attribute - Based Access Control）模型作为补充，根据 用户的属性（如所属机构、研 究领域

......................................................................................76 5.2.2 多语言导览切换................................................................................................. .....................................................................................227 18.2 城市公园导览案例................................................................................................. 小时以上流程，无法应对临 时展项调整 3. 个性化服务缺失：92%的标准化录音讲解无法响应 游客的实时问答需求 智慧景区建设标准（GB/T 31382-2022）明确要求，5A 级景 区应具备智能导览系统的基础能力。2022-2023 年行业采购数据显 示，语音讲解设备的投入占比已从 19%上升至 34%，成为智慧化 改造的第二大支出项。某东部沿海景区引入 AI 讲解后，二次消费 转化率提升

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

在量化交易中，模型的选择和优化是关键环节。常见的模型包 括基于技术指标的策略、统计套利策略、机器学习模型以及深度学 习模型等。其中，技术指标策略通过分析价格和成交量等市场数据 来预测未来走势；统计套利策略则通过寻找市场中的定价偏差来获 取套利机会；机器学习和深度学习模型则能够从大量历史数据中自 动学习市场规律，并生成更为复杂的预测模型。 为了确保量化交易策略的可行性和稳定性，通常需要进行以下 几个步骤： 吸引了大量独立开发者和小型投资机构。这 些公司通过提供低成本、高效率的交易工具，迅速占领了部分市场 份额。大型金融机构如高盛（Goldman Sachs）和摩根大通 （JPMorgan Chase）的自营交易部门，则凭借其庞大的资金实力 和丰富的市场资源，在量化交易领域展现出强大的竞争力。为了应 对这些竞争对手，DeepSeek 需要在以下几个方面进行优化：  技术创新：持续研发先进的量化模型和算法，提升交易策略的 块利用深度学习和强化学习技术，结合历史数据和实时市场动态， 自动生成并优化交易策略。实时交易执行模块通过与交易平台的 API 无缝对接，将优化后的策略自动转化为交易指令，确保在毫秒 级时间内完成交易执行。监控与反馈模块则实时跟踪交易表现和系 统状态，通过异常检测和性能分析，动态调整策略参数或触发止损 机制，以确保系统的稳定性和收益的最大化。 以下是整体架构设计的关键组件及其功能描述：  数据采集与预处理：

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