........................................................................................20 2.1.3 多语言支持................................................................................................. 遇，尤其是人工智能技术的应用，正在逐步改变餐饮服务的运作方 式。近年来，深度学习和大数据技术的突破，为餐饮行业提供了更 加智能化的解决方案。DeepSeek 大模型作为一种先进的人工智能 技术，具备强大的数据分析、自然语言处理和图像识别能力，可以 广泛应用于餐饮服务的各个环节。 餐饮行业的运营效率和服务质量直接影响到顾客的满意度和企 业的盈利能力。传统的餐饮服务模式依赖于人工操作，容易因人为 因素导致失误，并 大模型在餐饮服务中的应用场景及其对应的 优势：  智能点餐系统：通过分析顾客的饮食偏好，推荐个性化菜品， 提升顾客体验。  库存管理：精准预测食材需求，减少浪费，降低成本。  顾客反馈分析：通过自然语言处理技术，分析顾客评价，帮助 企业改进服务。  动态定价：根据市场供需情况，动态调整菜品价格，优化营 收。 综上所述，DeepSeek 大模型在餐饮服务中的应用，不仅能够 提升企业的运营

感知环境、分析数据并作出决策， 为用户提供了更加便捷、智能的 生活体验。 经海量数据训练而成 大模型经过海量数据的训练 和优化，能够捕捉到数据中 的细微规律和潜在联系。 具备语言理解生成力 大模型具备卓越的语言理解 和生成能力，能够流畅地进 行自然语言交互。 可处理多样复杂任务 大模型具有高度的灵活性和 可扩展性，能够处理多样且 复杂的任务。 大模型如百科全书 大模型是人工智能领域的璀 璨明珠，其知识库广泛而深 智能体在学习到模型内部知识 不够时，利用调用外部 API 的 方式，通过获取外部实时信息、 访问专有的信息知识库等方式 更新信息。大语言模型擅长文 本处理、意图理解等，但是对 于计算等操作能力较弱。因此 需要使用工具提升大语言模型 的操作能力，常用工具包括模 块化推理、知识和语言。 01 规划 规划主要是对子目标的管理和 拆解，将大的任务拆解为小的 子任务，并对这些子任务进行 组织化建模、协作式模拟 、高级团 队 Al 应用。 https://creWAllnc/crewAl Microsoft Semantic Kernel (1) 提供轻量级 SDK, 支持多种编程语言； (2) 强调安全性、合规性和多步骤任务管理。 为企业软件提供 Al 能力增强。 https://microsoft/semantic-kernel Microsoft AutoGen (1)

指在IT基础设施、基础软件、应用软件、信息安全等领域实现自主可控的国家战略，在教育领 域表现为国产芯片、操作系统等的应用。 大模型 指参数量巨大（通常在十亿级以上）的深度学习模型，具备通用能力，如语言理解、逻辑推理 等。LMM特指大型多模态模型。 垂直大模型 针对特定行业（如教育、医疗）的专业数据进行深度训练和微调的大模型，比通用大模型更具 专业性和准确性。 AI Agent AI Agen 产业发展报告研究定义与方法 21 研究定义 《2025未来课堂AI智慧教室教学装备产业发展报告》 研究定义聚焦于AI教室装备领域。这类装备特指深度 集成了人工智能（尤其是教学大模型）、自然语言处 理、计算机视觉及AR/VR等前沿技术的软硬件一体化 系统。研究的核心不再是传统的硬件销售，而是将装 备视为教育大模型价值的窗口，其核心价值在于向教 学全过程提供智能化的知识服务。 具体 标准、 以及推动市场应用落地，产业发展的宏观驱动力提供 决策依据。 核心技术路径与创新应用 在技术层面，本研究将深入剖析驱动AI教室装备革新 的核心技术，包括但不限于：教学专用大语言模型、 自然语言处理、语音识别与评测。本产业发展报告重 点分析这些技术如何具体赋能于教学场景，如实现个 性化学习路径规划、智能化的作业批改与学情分析、 沉浸式互动教学体验等，同时，研究也将涵盖支撑这

业数智化转型发展 人工智能 物联网 传感器技术 执行器与驱动系统 灵巧手 视觉传感器 实时监控 机器学习 运动控制器 超声波 传感器 数据管理 计算机视觉 服务机械臂 激光雷达 设备互联 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 伴随着人工智能（AI）和物联网（IoT）等技术的 发展，推动了服务机器人行业的持续迭代与创 新机器人在移动、操作、交互等核心技术栈方 面迎来关键性突破并推动了整个行业的创新与 发展。 从智能决策能力的提升来看，深度学习和自然 语言处理使机器人能够处理复杂的数据，并基 于实时数据进行自我学习和适应，从而提供个 性化的交互与服务，极大地提升了用户体验。 通过先进的传感器技术与AI算法结合，服务机器 人可以实时感知周围环境，识别动态障碍物并 和标准化协议，促进技术交流和产品兼容性提升，降低开发和集成的门槛。鼓 励构建开放性行业生态，推动合作共享，打造一个标准统一、包容普惠的服务 机器人行业生态。 交互拓展 通过运用人工智能技术，包括自然语言处理、情感识别等，以实现具身智能 式的全栈交互体验。 形态多元化 发展多种机器人形态，以适应不同场景的特定需求，包括专用、类人形、人 形等三种形态，促进三种形态的共同发展。 商业模式创新 通

都达到 完全自动驾驶的结果。7 同样模式也适用于AI的其他领域。AI可以执行小任务，而不是整个工作或整 个业务流程。AI能够帮助业务人员优先考量潜在客户，并指导他们在销售对话时 使用最有效的语言，但人类销售员仍然发挥重要作用。即使聊天机器人和对话式 AI技术，已广泛应用在客服领域，明智的组织也永远不会完全撤除人类客服人 员。相反地，AI系统可以处理客户最常重复和结构化的问题，而人类则会接管其 systems）、具有多个「若则」（if-then）条件语句，机器学习（machine learning, ML）和神经网路模型（根据标记结果的资料加以训练，以预测未知成 果），以及一些用于和客户互动的自然语言处理系统。AI包括透过机器人流程自 动化达到办公室工作自动化，以及透过实体机器人达到工厂自动化。这些AI系统 可以执行多种不同功能： 根据过去的资料模式预测（通常是机器学习功能）； 建 针对可能的活动项目排定优先顺序，例如按照最有可能购买某物 品，排列潜在销售客户清单。称为「倾向建模」（propensity modeling， 编按：使用数据预测行为），以机器学习为根据； 使用自然语言处理技术和客户或员工对话，称为「对话式AI」； 从信件或合约等文件中撷取重要资料； 自动化流程里的关键步骤，并利用这个流程里使用的资讯做决策 （和机器学习混用时，最常称为「机器人流程自动化」或「智慧流程自动

Streams/Storm 集群式的高可用运行环境：一个服务器 或服务器集群，集群大小没有限制。高可用性功能包括检测失 败的流程元素、重新查找、重新启动和可选的重新存储状态的 能力。  支持预测模型语言和挖掘算法  Streams Studio 支持图形化拖拽编程模式，可与 DACP 无缝集 成实现统一开发管理。 数据共享： 数据开放共享采用基于 HTTP 协议 REST 风格的 OpenAPI 化 数 据 ， 其 基 本 原 理 是 将 HQL 语 言 自 动 转 换 成 MapReduce 任务，从而完成对 Hadoop 集群中存储的海量数据进行查询和分 析。  通过 HQL 语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）  通过 HQL 完成海量结构化数据分析  灵活的数据存储格式，支持多种文件存储格式，并支持自定义扩展 Hive CLI/Beeline JDBC/ODBC 07%", "monthOnMonth": "1.69%", "yearOnYear": "6.25%", "children": [...] } JSON 一种轻量级的数据交换格式采用完全独立于语言的文本格式，易于 人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。使用 JSON 的文件格式冗余较少， 结构清晰适合于大多数场景，通过“在线请求－同步响应方式”服务的进行数据 传输。 通过 XML 定义数据类型

）视觉化内容 （ 5 ）跨界合作内容 （ 6 ）个性化内容 （ 1 ）故事化内容 （ 2 ）互动性内容 （ 3 ）教育性内容 02 营销内容信息编辑 营销内容信息编辑 明确核心信息 1 语言风格 4 故事讲述 2 校对与审核 5 视觉元素 3 03 内容平台的选择与投放 内容平台的选择与投放 传统媒体 新媒体 在互联网技术尚未普及的 年代，电视、报刊、印刷 品、户外、通信、广播等

Workshop Leading Innovation Practices 信息生态和价值化 … 内部数据 外部开放数据 社交数据 IoT 数据 个人数据 n …… 自然语言处理 高级分析 （预测性、规范性分 基础分析 ) （描述性、诊断性分析 ) 商务分析，展板 报告 增强分析和优化组合 （无处不在；自动化；算法 集… 市 ) 数据科学，人工智能 /

等， 为客人营造宾至如归的体验，感受家一般的温暖。 欢 迎 模 式 用最懂你的方式洗去旅途的疲惫 19 智慧酒店解决方案－智能客控（住中 - 客房声控） 客人可直接通过与智能管家自然语言交互，语音订 餐 购物和控制客房内的灯光、窗帘、空调、电视等设 客 房 声 控 减 少 人 际 接 触 | 防 止 交 叉 感 染 20 智慧酒店解决方案－智能客控（住中 - 智能灯控）

基于 “ 2014820” 洪水设计的不同洪水情景 技术成果： 提升模拟速 度 P32 洪涝快速模拟： 基于深度学习的城市暴雨内涝时空变化快速模拟 模型基于 Python 语言开发 ， 使用国际主流的 Tensorflow 2.10 深度学习框架。 共构建 3 个一 维卷积神经网络模型 ，分别对应水位预测、 x 方向的流速预测以及 y 方向的流速预测。 边界条件 ： 模型的上游边界为玉溪水库实测下泄流量及