根据前期的调研沟通，为本次培训定制了 18 个大模块的学习内容，时长为 2 天，每天 6 课时。 第 36 页 培训前 培训中 培训后 企业需求调研 定制培训方案 签订服务协议 搭建项目团队 建班级群 人员准备 场地准备 物品准备 精彩授课 考核测评 效果评估 结业证书 培训总结 培训档案 2 天 12 课时面授课程内容安排 1.LLM 大模型核心原理 2.LLM 大模型微调 结业证书 培训总结 培训档案 4 天 24 课时面授课程内容安排 第一天 顶层设计时代 TOGAF9.2 方法 ADM 通用架 构开发框架 思考题：请您根据 ADM 原理 总结服务项目的工作方式 第 39 页 第二天 TOGAF9.2 体系 TOGAF9.2 认证 思考题：数字化时代业务连续 性与客户中心化如何满足 第三天 架构愿景识别 业务架构设计 数据架构设计 数据架构设计 应用架构设计 思考题：面向数字化转型我们 该如何构建企业发展规划 第四天 技术架构设计 企业战略管控 （架构管控实践之道） 案例分享与研讨交流 全程服务保障 四、培训成果 郭老师采用理论知识+实践落地相结合、案例分析+行业应用穿插进行的授课方法。按照 课程方案中确定的授课内容进行了生动而又详细的讲解，深入浅出，条理清楚，层层剖析，论 证严密。郭老师对待学生亲和友善，

机器⼈平台“具 ⾝天⼯”和通⽤具⾝智能平台“慧思开物”两⼤核⼼任务。 天⼯ 2.0 作为能在复杂地形⾃动调整步态的⼈形机器⼈，运动能⼒突出，⾝⾼ 1.73 ⽶，体重 60 千克，全⾝ 20 个⾃由度，具备⼯业级稳定性。天⼯ 2.0 的作业能⼒⽅ ⾯，可完成 16 千克的双臂重量负载，满⾜⼯业级应⽤需求。“天⼯ Ultra”⾝⾼约 180cm，体重约 55kg。“天⼯ Ultra”使⽤⽆线领航技术完成跟随导航和⻓程路径规划， 效率，欣旺达引⼊普 渡系列机器⼈构建智能作业⽹络，实现物料配送效率提升 40%、整体产能提升 18%，⼤ 17 幅提升效率；物流仓储机器⼈通过⾃动化改造提升流转效率，京东物流“地狼”“天狼”机 器⼈实现“货找⼈”作业，分别使拣货效率较传统⽅式提升 3 倍和 7-8 倍，存储密度、出 ⼊库流量显著提升；服务机器⼈提升居⺠⽣活质量，加速在餐饮服务、酒店服务、展 厅讲解、⽂娱展示、教 在商超场景中通过视觉识别系统快速锁定⽬标饮品，完成精准抓取和递送，可全天候 在 50 平⽶的⽆⼈店铺内执⾏ 5000 种商品种类、6000 个货道、上万盒商品的盘点、补 货、取送、打包等⾃动化全流程，单个新⻔店部署仅需 1 天。 5.3 家庭服务场景 家庭服务是⼈形机器⼈与具⾝智能的远期⽬标，市场处于培育期，但具有巨⼤的 增⻓潜⼒。在健康管理领域，中国科学院⾃动化研究所与星炽动⼒联合推出的⾸款家 庭应⽤级具⾝机

药品收⼊占⽐从改⾰前的 40% →25% ，⽽财政补助仅 覆盖损失的 60%3 • 现⾦流危机 • 2023 年医疗机构应收账款 回 款天数平均为 152 天， ⽐ 2022 年增长 2 天 4 数据来源： 1. 甲⼦光年智库梳理， 2023 年； 2 医疗保障事业发展统计快报，国家医保局 ; 3. 《解读财务分析报告：透视公⽴医院财务状况》，医院管理论坛报， 2024 在线咨询、药品复购 • 根据⽤户健康规划，⾃ 动推送活动 / 饮⽔提醒 • ⽤药提醒 ⽤户情绪 曲线 ⾏为 ⽤户 根据⽤户数据，⾃动推送饮 ⾷建议或者运动 今天⼜是活⼒满满的⼀ 天 今天也不要忘记好好照 顾⾃⼰哦！ • 舞动极光太好玩了 ~ 10 分钟，我感觉⾃⼰⼜活 过来了 原来喝⽔得喝够了才 能减肥啊 ~ 新知识 get!! 运动数据收集 & 反 馈 哇塞，饮⾷建议都 交叉证据⽹络构建 患者服务 31 ROI 优化 • 明确应⽤场景：不是所有场景需要 AI • 混合部署策略 :“ 该省省， 该花花” • 模型选择和微调：“满⾎ ”虽好， 但所需推 理资源逆天 • ⾼并发处理 使⽤场景与内容风险 • 内容准确性验证： 专业内容需交叉 验证、追溯来源 • 版权意识：避免直接商⽤模型⽣成 的代码、⽂案或设计 • 避免透露个⼈信息：

医保捉襟见肘 • 收⼊受限与成本攀 • 药品收⼊占⽐从改⾰前的 40%→25%，⽽财政补助仅 覆盖损失的60%3 • 现⾦流危机 • 2023年医疗机构应收账款回 款天数平均为152天，⽐ 2022年增长2天4 医院艰难 • 国家层⾯已开展10 批集采，平均降幅 50%-60%，极端降 幅超90%5 药品集采5 • 研发成本激增 • 成功率低 • 美国创新药临床成功率仅 5.1% 成健康建议、今⽇运动/饮⾷ 规划 • 健康状况周期性AI反馈 • 腾讯健康可⼀健拉起医⽣ 在线咨询、药品复购 健康新提醒 ⽤户情绪 曲线 哇塞，饮⾷建议都 有了~今天再也没 有选择困难了 今天⼜是活⼒满满的⼀ 天 今天也不要忘记好好照 顾⾃⼰哦！ 哇塞，提醒我要记得吃 药！ 原来喝⽔得喝够了才 能减肥啊~新知识 get!! 好累啊~脑⼦快转不动了 舞动极光太好玩了~ 10分钟，我感觉⾃⼰⼜活 过来了 版权意识：避免直接商⽤模型⽣成 的代码、⽂案或设计 使⽤场景与内容风险 • 明确应⽤场景：不是所有场景需要AI • 混合部署策略:v“该省省，该花花” • 模型选择和微调：“满⾎”虽好，但所需推 理资源逆天 • ⾼并发处理 ROI优化 个⼈应⽤ 企业应⽤ • 避免透露公司敏感信息：⽐如内 部⽂件、政策草案、经济数据等 法律风险 虚假信息 32 ⼈⼯智能将如何改变医患互动？ 科技助医 互联为健

现智能接线应答、智能转派、智能回访等，从而释放劳动力资源，降低用工成本。 例如，智能派单系统可以有效应对海量工单，第一时间快速、精准地推送到相应 委办单位，并且通过一单多派，复杂诉求亦可推送多个部门联合处理。同时，这 3 孟天广,黄种滨,张小劲.政务热线驱动的超大城市社会治理创新——以北京市“接诉即办 ”改革为例[J]. 公 共管理学报,2021, 18(02):1-12+164. 5 一阶段强调智能算法的赋能，对政 得需要多部门参与回应的诉求难以形成统一明确的答复。在此情况下，市民的诉 求在不同部门会得到差异化回应，严重降低办理效率。 第二，政务服务热线与紧急事件求助热线的衔接工作仍存在挑战。在政务热 7 马超、金炜玲、孟天广.基于政务热线的基层治理新模式——以北京市“接诉即办”改革为例[J].《北京行 政学院学报》，2020，（05），39-47. 21 线的办理过程中，有效衔接政务服务热线与紧急事件求助热线（如 多源数据难以 获取。除了市民来电，还有大量风险线索淹没在网络之中。在实践中，只有充分 分析市民来电的“民情”数据和微博等互联网渠道的“舆情”数据，才能全面评 估社会治理中的风险水平。 8 孟天广,黄种滨,张小劲.政务热线驱动的超大城市社会治理创新——以北京市“接诉即 办”改革为例[J].公共管理学报,2021,18(02):1-12+164. 28 四、 大模型在政务热线中的场景化实践

现智能接线应答、智能转派、智能回访等，从而释放劳动力资源，降低用工成本。 例如，智能派单系统可以有效应对海量工单，第一时间快速、精准地推送到相应 委办单位，并且通过一单多派，复杂诉求亦可推送多个部门联合处理。同时，这 3 孟天广,黄种滨,张小劲.政务热线驱动的超大城市社会治理创新——以北京市“接诉即办 ”改革为例[J]. 公 共管理学报,2021, 18(02):1-12+164. 5 一阶段强调智能算法的赋能，对政 得需要多部门参与回应的诉求难以形成统一明确的答复。在此情况下，市民的诉 求在不同部门会得到差异化回应，严重降低办理效率。 第二，政务服务热线与紧急事件求助热线的衔接工作仍存在挑战。在政务热 7 马超、金炜玲、孟天广.基于政务热线的基层治理新模式——以北京市“接诉即办”改革为例[J].《北京行 政学院学报》，2020，（05），39-47. 21 线的办理过程中，有效衔接政务服务热线与紧急事件求助热线（如 多源数据难以 获取。除了市民来电，还有大量风险线索淹没在网络之中。在实践中，只有充分 分析市民来电的“民情”数据和微博等互联网渠道的“舆情”数据，才能全面评 估社会治理中的风险水平。 8 孟天广,黄种滨,张小劲.政务热线驱动的超大城市社会治理创新——以北京市“接诉即 办”改革为例[J].公共管理学报,2021,18(02):1-12+164. 28 四、 大模型在政务热线中的场景化实践

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根据概率分数选择标记 示例:“去” 3.采用Transformer架构处理token • 理解token之间的关系 • 识别提示词的整体含义 2.将输入拆分为token [“今”, “天”, “天”, “气”, “不”, “错”, “，”, “我”, “决”, “定”] 自回归：重复步骤4和 步骤5直到形成完整的 句子 示例:今天天气不错，我 决定去公园 G P T Generative 2.DeepSeek提示词技巧-通用公式 我要（做）**，要给**用，希望达到**效果，但担心**问题 37 例如：我要做一个从北京到日本的旅游攻略，要给爸妈用，希望让他们在日本开心的玩20天，但我担心他们玩 的累，腿和腰不太好 √ 先抓住总原则 √ 全面非常考虑o(￣▽￣)ｄ 正式 回答 38 ① ② ③ ④ DeepSeek输出的 日程安排清晰明确 贴心准备清单 甚至细致考虑到了

启明创投 集智股份 凯辉基金 弘晖基金 君联资本 钟鼎创投 北京市人工智能 产业资本基金 北汽产投 顺为资本 复星锐正 杭叉集团 线性资本 百度风投 华控基金 中科院基金 天奇股份 苏创投 云启资本 吉利 襄禾资本 央视融媒体 产业资本基金 高瓴创投 GraniteAsia 北京机人产业发展 投资基金 美团 中金资本 中国移动 阿里巴巴 气泡面积代表投资总金额 器人企业、汽车企业、制造业企业等几大类。 互联 网大厂投资逻辑看中「场景闭环」（如阿里巴巴、 美团、百度等互联网投资方持续加码具身概念，投 资宇树科技、自变量、穹彻智能、它石智航）；机 器人企业看中「行业生态」（如天奇股份、越疆科 技、智元机器人等押注银河通用、中科第五纪、星 源智、首形科技等）；车企和制造业则看中「第二 增长曲线」（北汽、吉利等车企大额加码具身概念 头部企业宇树科技、星动纪元、松延动力）。 频扫货式生态布局，核心逻辑是「以投代研」在最 短的时间窗口内完成战略布点。 京基智农 百川能源 中国移动 康平科技 华勤通讯 飞荣达 东杰智能 集智股份 Anker 杭叉集团 北汽产投 吉利 Fluidra 天奇股份 斯帝尔 杉川机器 人 越疆科技 阿里巴巴 美团 百度风投 矩形面积代表投资总金额 资金水位 ｜ 资金来源｜ 资金流向 11 具身赛道罕见迎国资早期重仓 2025年具身智能赛道

尝试，标志着自动驾驶从模块化向一体化迈进的起点。 2017年：Wayve.AI成立并发布“Learning to Drive in a Day”。Wayve.AI采用强化学习结合深度学习的方法，仅用 一天时间训练即可应对复杂城市驾驶场景，展示了端到端技 术在快速学习和适应能力上的潜力。 2017 年 ： Comma.ai 推 出 OpenPilot 。 Comma.ai 发 布 了 OpenPilot 现高效训练。据NE时代新能源消息，这种方式可以节省约90%的标注成本，还可以生成海量的增强数据。据懂车帝消息，传统智驾系 统需6-12个月完成场景训练，而DeepSeek的MoE（混合专家）架构可将周期压缩至45天。（4）蒸馏技术提升研发效率、降低算力需求。 车企可以将云端大模型通过DeepSeek的知识蒸馏技术压缩为适合自动驾驶车端部署的小模型，无需单独对车端模型进行训练。不同版 本的智驾方案，在理想情况下可 的空间， 并通过AI芯片和算法对数据进行处理，实现自动驾驶。融合感知方案的上限较高，但同时对算力算法的要求也高。 ADS通过1500波长的激光雷达感知环境数据，可以突破视觉限制，受夜晚、雨天、雾天以及尘土等天气因素的影响很 小，且激光雷达收集的数据自带距离向量，无需芯片重复计算；另一方面，激光雷达和视觉同时采集数据需要数据融 合处理，对算力和算法的要求较高。相比特斯拉采取的纯视觉方案，AD