......126 7.1.1 典型铁路段落实施效果............................................................128 7.1.2 成功经验与教训总结................................................................130 7.2 可视化效果展示............. 平，为今后的推广应用提供了切实可行的案例支持。这一成功经 验，将为类似环境下的铁路段落提供借鉴和指导，进一步推动铁路 系统的智能化和高效运营。 7.1.2 成功经验与教训总结 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的实际应用过程中，多个项目 为我们提供了宝贵的成功经验和教训总结。成功的案例表明，技术 的有效应用离不开团队的协作、数据的质量以及项目管理的成熟 度。 首先，明确项目目标和需求是建立成功的关键。在某条铁路沿 续项目中不可或缺的一部分。此外，及时反馈和迭代更新机制的缺 失也曾导致部分功能未能及时完善，影响了用户的体验和满意度。 总结而言，从成功经验来看，项目的成功依赖于明确的目标设 定、严格的数据管理和高效的团队协作。而在反思教训时，则强调 了应对系统性能和持续迭代的重要性。通过这些成功经验与教训总 结，我们能够更好地优化铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用方 案，保障后续项目的高效推进和良好成果。 7.2

广东银行在企业架构中集成了大模型技术，用于自动化交易和风险管理。通过 AI 模型的预测分析，该银行能 够更准确地预测市场趋势，优化资产配置，提升投资回报率。 广东银行 AI 架构创新 跨行业成功经验借鉴（如保险、证券） 平安保险利用大模型技术优化了其理赔流程，通过 AI 模型的自动化处理，显著缩短了理赔时 间，提升了客户满意度。同时， AI 模型的应用还提高了风险评估的准确性，降低了理赔欺诈

务、结构化动作，直至最底层的键盘鼠标操作。LLM Decomposer 利用外部知识将复杂 任务分解为简单子任务；LLM Planner 为每个子任务规划结构化动作，并根据反馈信息 调整规划，不断总结成功经验；LLM Interface 通过键盘鼠标操作执行结构化动作，并在 与环境交互中获取观察信息。 图42 解锁科技树的成功率（蓝色是 GITM） 资料来源：Xizhou Zhu《Ghost

....................................................................................117 15. 案例研究与成功经验.................................................................................................. 力。通过模拟演练和案例分析，使员工熟悉风险应对流程，增强企 业整体的抗风险能力。这一系列措施将为企业提供强大的风险防护 屏障，保障商务 AI 智能体应用服务的可持续性和合规性。 15. 案例研究与成功经验 在实际应用中，商务 AI 智能体的成功案例已经展示了其在提 升企业运营效率和客户满意度方面的显著效果。例如，某全球领先 的电子商务平台通过引入 AI 智能客服系统，不仅显著降低了客服 响

.......................................................................................162 8.1.1 成功经验借鉴................................................................................................ 服务等场景已产生显著经济效益。值得注意的是，成功实施需满足 三要素：高质量数据中台、领域知识图谱构建、人机协同流程设 计。国际经验表明，AI 投入产出比在 18-24 个月后开始显现，典型 回报周期为 3 年。 8.1.1 成功经验借鉴 在国际保险行业中，AI 技术的应用已形成多个成熟案例，其成 功经验可为国内保险行业接入 DeepSeek 智能体提供重要参考。以 下从技术落地、业务优化和用户价值三个维度展开分析： 技术落地层面，美国

此外，建立运维团队的专业培训机制。通过定期培训，使团队 成员掌握 DeepSeek 平台的各项功能及最新技术动态，提升运维效 率与问题解决能力。同时，鼓励团队成员参与行业交流，借鉴其他 水利工程的成功经验，不断优化运维策略。 最后，定期开展系统性能评估与优化。通过模拟极端工况或历 史数据回放，测试系统的承载能力与响应速度，识别性能瓶颈。基 于评估结果，调整系统配置或升级硬件设备，确保系统在高负荷下

45 原生 AIGC 创业型 AIGC 原生类企业，具备大模型算法层面优势，借助 AI Agent 实现 AI 商业落 地 互联网大厂 / 产业互联网巨头型 具备互联网诸多场景成功经验，并且兼顾通用大模型及云服务能力 企服软件 /SaaS 服务商型 长期根植于中国企业数字化进程，具有企业数字化工作全流程丰富经验 RPA 型 具有垂直领域丰富的工作自动化建设、运营经验 低代码

年底，复星医药旗下已有十多家成员企业启用简道云作为公司的低代码开发工具，涌现 出了像二叶制药这样应用程度较深的典范。 复星医药也从集团层面为各个成员企业提供赋能，组织培训课程，帮助他们快速复制成功经验，既实 现集团统一管控，又保留成员企业个性化创新空间。 低代码开发平台出现之后，弥合了 IT 与业务之间“最后一公里”的差距，把应用开发的简单便捷性 赋予了用户，而把保障安全可靠的责任留给了

高校校园安全监控 - - 100%未发生重大 事件 通过以上案例，我们不难看出，AI 大模型在公共安全视频监控 中的应用不仅提高了安全事件的响应效率，还有效降低了案发率， 实现了智能化的管理方式。这些成功经验为其他城市和地区的公共 安全工作提供了借鉴，推动了整个领域的科技进步和管理效率提 升。 8.2 挑战与应对策略 在公共安全领域，引入 AI 大模型进行视频智能挖掘的应用虽 然前景光明，但

展，获取反馈并 调整计划，确保项目成果符合业务需求。项目文档需及时更新，包 括需求文档、设计文档、测试报告与用户手册，确保项目可追溯与 可维护。 项目结束后，需进行总结与评估，分析项目中的成功经验与不 足，为后续项目提供参考。同时，需制定系统运维计划，明确后续 维护责任与内容，确保系统长期稳定运行。通过科学的管理与严密 的实施，确保人工智能数据训练考评系统高质量交付并发挥预期价 值。