听到别人的意见 6. 用大脑思考，继续重复 1-5 我们在实际场景中，需要真的将“数智员工”当做新入职的员工来看待和管理。 脑 眼 嘴 手 耳 思考和记忆；对应数据 / 统计分析、机器学习 ; 负 责规则变化处理和流程逻辑控制处理； 向人类学习，我们要当小宝宝一样“言传身教”，帮 他建立知识图谱、行为规范 看到东西；对应 OCR 、图像和 语义识别；负责找、看到和识别 责发出请求和表达命令 华为智能流程机器人，像人一样在系统间进行数据的录入、提取和验证等操作 智能流程机器人是端云协同一体化方案，组合人工智能技术（ AI ）和机器人流程自动化 (RPA) （按需），下发成功后端侧可以客户环境中独立运行。 RPA (Robotic Process Automation) ，即机器人流程自动化， RPA 又被成为数字员工。 什么是 RPA ？ 机器人 Robotic 模拟人机交互，代替或补充人的操作 智能流程机器人 7*24 小时连续工作 人类员工 工作效率受其他因素影响较 大，具有不稳定性 智能流程机器人 高效一致，工作量是人类 员工 5 倍以上 智能流程机器人将人类员工从规则明确、高重复性的工作中解 放出来（至少占总工作量 30% ） ，使人类员工可以增加高附 加值的工作量 人类员工 误差率 1-3% 智能流程机器人 误差率低于 0.05% 实施智能流程机器人所获得的

层包括计算机视觉、智能语音语义、智能推荐，以及知识图 谱等技术，即赋予机器“看、听、说、理解”等智能能力，是 人工智能的核心。应用层则包括上述技术与具体行业场景结 5 合所衍生出各种技术、产品及服务等。 （2）人工智能发展趋势 技术层面，当前仍以深度学习技术体系为主，计算机视 觉、语音语义等技术持续发展，逐步从“看见、听见”向“看 懂和听懂”迈进。同时，机器应用知识能力、逻辑推理能力、 自主学习能力等备受关注，感知智能开始向认知智能演进。 知识驱动的理论体系将在人工智能系统里扮演着越来越重 要的作用，与现有数据驱动的理论体系融合发展。不同学派 开始融合，兼具感知能力和推理能力的图神经网络等方法成 为研究热点。元学习等框架在赋予机器自主学习能力方面进 行了探索，引起了广泛关注。 产业应用方面，基础技术赋能应用将不断泛化。以计算 机视觉、智能语音语义及知识图谱为代表的技术正在与不同 垂直行业深入融合，呈现泛化的应用发展态势。人脸识别、 便捷的购票及咨询等服务。车站内自助机、机器人等与日常 生活中的智能音箱类似，可通过乘客手动选择语音功能唤醒， 通过特定语音关键词唤醒。地铁场景下环境复杂，存在大量 的语音交叠、噪声干扰等情形，并且还需要应对不同口音的 挑战。地铁站内通常人流量较大，环境嘈杂，要求语音设备 具备除噪功能，正确识别乘客语音信息。 多信息技术融合成为未来的发展趋势。搭载视觉摄像头 的机器还可以通过感知乘客靠近进行自动唤醒，并提供肢体

管理系统后，城市的平均行车速度可提升 15-25%，交通事故发生 率降低 10%-25%。 具体的应用方案可以包括以下几个方面： 1. 智能交通信号控制：通过安装摄像头和传感器收集道路上车辆 的实时数据，利用机器学习算法，进行交通流量的分析和预 测，从而自动调整信号控制策略。 2. 自动驾驶汽车的推广：结合 AI 技术，通过传感器数据和地图 信息，开发自动驾驶车辆，不仅可以减少人工驾驶带来的安全 隐 而及时做出调 整。例如，智能交通信号控制系统能够根据实时交通流量数据自动 调整信号灯的变化频率，从而减少交通拥堵，提升通行效率。 其次，人工智能在交通安全方面发挥着至关重要的作用。通过 应用机器学习和计算机视觉技术，车辆能够实现自动驾驶，减少人 为错误导致的交通事故。具体而言，自动驾驶系统可以通过摄像头 和激光雷达实时感知周围环境，并做出及时反应。例如，Waymo 和特斯拉等公司已在 自动驾驶：众多汽车制造商和科技公司正投入大量资源发展自 动驾驶技术，将环境感知、决策与控制的各个环节使用深度学 习等算法进行集成，实现全自动驾驶。  交通流量预测：基于历史数据和实时数据，利用机器学习模型 进行交通流量预测，帮助城市进行交通规划与管理。 在技术实现上，智能交通系统通过大量传感器、摄像头和数据 融合技术，采集交通实时数据，并通过云计算和人工智能分析模式 实现交通信息实时

产品质量要求 高 新产品生产周期 长 设备管理精度不 够 劳动力较为密集 设备管理由粗放管理 向健康管理转变 生产制造从劳动密集 向人机协同转变 产品质量由人工检测 向机器视觉检测转变 设备健康管理 智能化生产 产品质量检测 供应链协同 富士康、腾晖 光伏、华星光 电、新华三、华 为 风电 地理位置偏僻 资本技术密集 发电波动性大 中涉及的工艺知识、工业经验等技术要素封装化并显性化为 可调用的机理模型，结合采集的设备、环境、材料等参数， 4 确定最优加工计划，提升生产效率。 三是产品质量管控。通 过在工业互联网平台部署生产质量分析模型，可采用机器视 觉等技术，采集和分析产品全过程质量数据，持续迭代优化 闭环控制体系， 实现全流程产品质量跟踪及自动控制， 提升 产品质量控制精度。 例如， 东方国信利用在机理模型和大数据分析领域积累 压、易燃易爆有毒的危险品，规模庞大， 微小的事故就会造 成灾难性危害。常规人工巡检速度慢、成本高、效率低、受 自然和地理条件制约大。 在工业互联网的大背景下，利用传 感器、增强现实眼镜、无人机、智能机器人等工具， 大幅提 高了巡检的实时性、精准性和可视性，提高巡检效率。 2.2 典型应用场景及实践 2.2.1 设备管理 一是设备状态检测。通过对物理设备的几何形状、功能、 历史运

重点热点前沿⸺“通过直接探测实验寻找低质量暗物质候选粒子” 089 数学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 095 1.1 数学领域 Top 10 热点前沿发展态势 095 1.2 重点热点前沿⸺“现代机器学习中的双降曲线与泛化现象研究” 096 1.3 重点热点前沿⸺“物理引导神经网络在偏微分方程求解中的方法与应用” 100 信息科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 105 1.1 信息科学领域 113 经济学、心理学及 其他社会科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 115 1.1 经济学、心理学及其他社会科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 115 1.2 重点热点前沿⸺“机器人发展与就业转型” 116 1.3 重点热点前沿⸺“个性化与数据驱动的心理治疗研究” 120 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 123 2.1 新兴前沿概述 123 2.2 重点新 汤加火山全球影响研究、骤旱事件成因与风险研究两 个前沿，展现出对气候系统突变与极端事件风险的认 知深度日益加深。在行星科学领域，小行星地表特征 和成分分析连续 4 年入选《研究前沿》报告。同时， 基于机器学习的水文水资源预测、全新世温度变化、 放射性碳测年技术等研究也多次入选，反映了学术界 对拓展地球科学认知边界的基础科学问题研究的持续 关注。 表 13 地球科学领域 Top 10 热点前沿

、Spark 等， 对大规模数据进行高效处理和分析 ， 挖掘数据背后的潜在价值， 为新材料研发和产业应用提 供有 力的数据支持。 数据清洗 ：运用多种数据清洗技术， 包括基于规则的清洗 方 法和基于机器学习的清洗算法， 对数据进行全面清洗 。 基于 规则的清洗方法通过设定一系列数据清洗规则， 如数 据取值 范围 、数据格式规范 、逻辑一致性规则等， 对数据 进行初步 筛选和清洗 。例如， 对于材料性能测试数据， 对于材料性能测试数据， 设 定合理的取 值范围， 过滤掉超出范围的异常数据；对于文 本型数据， 如 材料名称 、实验记录等， 运用正则表达式匹 配规则， 检查和 纠正数据格式错误和拼写错误 。基于机器 学习的清洗算法 ， 如聚类算法 、异常检测算法等， 能够自 动识别数据中的噪声 点 、离群值和异常数据模式 。例如， 利用聚类算法对材料成 分数据进行聚类分析 ，将偏离正常 聚类的数据点识别为异常 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， 实现快速的数 据读取和计算， 加速模 型训练过程 。同时， Spark 还提供 了丰富的机器学习库 （MLlib） 和图计算库 （GraphX）， 方便对新材料数据进 行 深入的挖掘和分析， 为新材料研发和产业应用提供强大的 技 术支持。 4.1.4 数据安全与隐私保护层 综合运用多种先进的安全技术，

产排产和能力需求计划的运算 > 工艺路线管理，可以维护工艺路线主数据，包 括工序 / 作业，工序 / 作业顺序和先后关系， 物 料 / 组件 /BOM ，标准工时（包括准备时 间、 机器、人力等标准工时） 信息 > 工程变更管理， PLM 每一更新都会生成一个 唯一的修改码，通过接口更新 SAP 系统中对 BOM 、物料、工艺路线等 建立基础数据的治理管理，推进系统数据规范应用 弯曲 拉深 局部成 型 喷粉 水转 印 电泳 喷漆 检测 合格 证 检测 合格 证 冲压 组装 切割 人 工 直接 材料 水 电 公共 能耗 机器 … … 以定期反冲 SAP 汽车行业解决方案 - 商品车实现 VIN 号与关键件的追溯跟 踪 与 TIS 集成的信息 序列号管理启用范围 序列号 有唯一性标识的大型设备（整车 / 发动机 人工工 时 机器相关 - > 机器 工时 装饰件 工 技术部门确认 ，并在初始 电器类 费化时对 BOM 中的物料进行识别。 与 。 该分类需 MM 调整难度很高 注 误 090 折旧 对应机器作业 ，按机器工时分配 100 燃动 对应燃动作业 ，按机器工时分配

清 洗、脱敏、标注、知识图谱构建等。数据清洗要能够 去除数据中的噪声、重复数据和错误数据，提高数据 的准确性；数据脱敏要对敏感数据进行处理，确保数 据在使用过程中不泄露隐私信息；数据标注要为机器 学习模型提供高质量的训练数据；知识图谱构建要将 分散的数据关联起来，形成结构化的知识体系，为智 能应用提供知识支撑。 通过这些功能，形成高质量的公共数据集，为大 模型和智能体的训练和应用提供可靠的数据基础。 始数据的情况下，实现模型的协同训练。通过身份认 证、权限管理、安全审计等功能，构建全方位的可信 管控体系，保障数据的安全使用。 智能开发平台：提供低代码开发平台，支持部门 快速构建智能体，如智能审批机器人、智能客服助手。 低代码开发平台具备丰富的组件库和可视化开发界面， 用户可以通过拖拽组件的方式快速搭建应用，降低开 发难度和周期。同时，提供测试沙箱，方便用户在开 发过程中进行测试和调试，确保应用的质量。 3.2.4 应用层 应用层是平台面向用户的窗口，提供各类智能应 用和服务。 智能场景：为 13 个部门定制开发 40 个应用场 景，如省纪委监委的公租房违规预警系统、省卫生健 康委的智能导诊机器人、省应急管理厅的灾害模拟系 统等。这些应用场景要紧密结合各部门的业务需求， 充分利用平台的大模型和数据资源，提供智能化的服 务和解决方案。 用户界面：基于微服务架构开发统一门户，支持 PC

知、质量或存在偏差的训练数据的依赖引发了对其可信度的问题 。政府应考虑激励行业合作伙伴打破数据共享的障碍，并承担数 据收集、清理、分析、安全存储和转移的成本。在可能的情况下 ，当局应努力使法规既可机器读取又可人类阅读，通过将法规转 换为算法系统可使用的机器可读代码来实现。为行业利益相关者 定义一组最低限度的数据进行匿名标准报告。 算法。 一个用于算法问责的治理框架应确保算法系统能够按 预期运行。在问责框架下，负责部署算法系统的人员对其决策 虑指定 联络点，以分享有效实践，并在运输领域监管人工智能（以及更 广泛地创新）的实践方面进行知识转移。 2 安德烈·帕斯卡尔路 F-75775 巴 黎邮编16 ITF（即将出版）， “人工智能、机器学习与监管。 自动驾驶汽车案例” 06 对交通部门的人工智能素养和技能进行投资和改进。 选择人 工智能用途并监督人工智能采购，将需要政府部门解决其劳动力队 伍中的技能差距。提升员工的技能或向交通部门招聘人工智能技能

..................................................................................86 5.1.2 深度学习与传统机器学习...................................................................................87 5.2 模型训练与验证 .....................245 1. 引言 近年来，人工智能技术的快速发展为金融领域带来了革命性变 化，其中量化交易作为数据驱动的典型应用场景，正逐步从传统统 计模型转向以机器学习为核心的 AI 赋能模式。根据国际清算银行 2023 年报告，全球顶级对冲基金中已有 78%将深度学习纳入核心 交易策略，其资产管理规模年均增长率达 23%，显著超越传统量化 基金表现。这一趋势背后是 AI 量化交 易从实验阶段走向大规模商用的关键动力。 1.2 AI 量化交易的发展现状 近年来，AI 量化交易在全球范围内呈现爆发式增长，其核心驱 动力来自计算能力的提升、数据资源的丰富以及机器学习算法的突 破。根据国际研究机构 Tractica 的统计，2023 年全球量化交易中 AI 技术的渗透率已达到 38%，预计 2026 年将超过 65%。高频交 易、统计套利、市场微观结构分析等领域已普遍采用深度学习（如