在大数据、大算力加持下，大模型逐渐实现从单任务智能到可扩展、多任务智能的跨越。据国际知名人工智能 研究机构 OpenAI 的最新研究显示，全球大模型能力在 2024 年实现了质的阶跃式提升。语言大模型在多个关键维度 持续进化，上下文窗口长度不断扩展，知识密度增强，带动专业大模型持续创新，在金融、医疗、教育、零售、能源 等多个行业实现初步应用，提供更加精准、高效的解决方案。 多模态大模型推动人工智能从单一感知向全场景认知跃迁 四 ” 智 融 合自进化智能体。通过大模型赋能城市管理、服务与经济发展，构建一系列智慧应用，增强城市竞争力、提升民众幸 福感。 . 2、解决方案 “ ” 福田区在政务数字化和城市数字化领域基于城市智能体理念，并借助城市大模型技术，以 四智 融合理念，推 “ ” “ ” “ ” 进 全场景、全要素、全业务 的全域治理建设，打造出 智脑、智眼、智网、智体 的 四智 融合自进化智能体，以此 “ ”

中国协作机器人发展前景与展望 51 第一节 从无序逐渐走向有序，从国内同步走向海外 51 第二节 应用领域持续拓展 51 第三节 AI 助力协作机器人从“功能机”向“智能体”进化 52 第八章 参编企业介绍 54 第一节 法奥机器人 54 第二节 遨博智能 63 第三节 华盛控 70 第四节 机器人、理疗协作机器 人等，都在各自领域发挥着重要作用。未来，协作机器人在服务模式的创新将持续颠覆传统商业图景，实现机器与人 的和谐共生。 第三节 AI 助力协作机器人从“功能机”向“智能体”进化 2024 年，政府工作报告提出开展“人工智能+”行动，2025 年提出大力发展智能机器人，培育具身智能等未来产业。人 工智能与大模型技术的发展，让机器人“感知”、“思考”、“适应”、“交互”和 从单机作业到群体智能：在大规模自动化生产场景中，实现多机器人协同作业是提升生 产效率的关键。AI 技术的赋能，让机器人打破单机作业的能力桎梏，推动机器人从机械执行单元向具备自主交互能力 的“智能体 ”进化。它能促成机器人间的高效通信与协同，例如在仓储物流的货物周转、大型装配线的工序衔接等场景 中，实现动态任务分配、路径规划调整与全局高效协作，让大规模自动化生产的协同效能得到突破性提升。 人机交互与安全增强：依托

技术，企业可以在不同类型的硬件资源上进行快速部署和扩展。预 计部署时间将从传统的数周缩短至数小时，极大提升了企业业务的 上线速度。同时，项目将提供持续的学习和优化机制，通过在线学 习和模型微调，确保模型能够随着业务需求的变化而不断进化。 在成本控制方面，项目将采用高效的计算资源调度和优化策 略，显著降低模型的训练和推理成本。通过引入分布式训练技术和 模型压缩算法，预计训练成本将降低 30%，推理成本降低 50%。 此外， 架构设计考虑了系统的可维护性和扩展性，通过模块化设计减 少了耦合度，便于后续功能迭代和升级。同时，架构支持多云部 署，能够灵活适应不同企业的 IT 基础设施要求。整体架构不仅满 足了当前业务需求，还为未来 AI 技术的持续进化提供了坚实的基 础。 3.2 基础设施层 基础设施层是企业数字化转型 AI 大模型底座项目的核心支 撑，确保系统的稳定性、扩展性和高效性。该层主要包括计算资 源、存储资源、网络架构和安全防护等关键组成部分。

新高地”。 以智慧化工带动工业数字化发展。立足深厚的化工产业基础，以智慧化生产 和智慧化管理促进化工产业提质增效，降低成本，以智能换产能，以智能赋动能。通 过大数据中心的智慧化工模块，建设工业互联网平台，实现工业化和信息化有机 融合，推动全县“运营信息化、数字智能化、服务平台化、园区移动化”，促进化 工、新能源新材料、高端装备制造等重点产业进一步融合，形成“全县工业一张 网”格局。 以智 57 以智慧化工带动工业数字化发展。立足深厚的化工产业基础，以智慧化生 产和智慧化管理促进化工产业提质增效，降低成本，以智能换产能，以智能赋动 能。通过大数据中心的智慧化工模块，建设工业互联网平台，实现工业化和信息 化有机融合，推动全县“运营信息化、数字智能化、服务平台化、园区移动化”，促 进化工、新能源新材料、高端装备制造等重点产业进一步融合，形成“全县工业 一张网”格局。 以智慧

运维管理的三个转变 近年来，国内 IT 应用系统建设经历了基础硬件环境建设、系统应用建设、数据大集中阶段等 多个阶段。面对业务部门对信息支撑能力要求日益提高，信息部门管理工作也逐步从大建设、大 发展阶段进化到精细化管理阶段，从过去强调网络建设、应用建设和系统建设，逐步认识到增强 管理能力的重要性。 传统的运维管理虽然具备一定的设备管理能力，但从实践中有发现了很多弊端。这些弊端包 括管理设备究竟该管那些关键指标（KPI）？确定

自动识别、分类和指派反馈 缩短响应时间，改善服务质量 通过以上各项应用，城市轨道交通行业可以在提升客户服务的 同时，优化运营管理，实现可持续发展。在实际应用过程中，通过 持续的数据训练和反馈迭代，AI 大模型能够不断进化，适应用户需 求的变化，从而为乘客提供越来越优质的服务体验。 2.3.1 虚拟客服助手 在城市轨道交通行业中，客户服务智能化是提升用户体验和运 营效率的重要举措。而虚拟客服助手作为人工智能技术在客户服务 。 在总结上述内容时，模型架构设计需关注以下几点要素：  模块化设计，以应对不同应用场景  充分利用历史数据和实时数据  灵活选择模型，以达到最佳表现  建立反馈机制，实现模型自我进化 通过以上设计思路和实施方案，城市轨道交通行业能够有效推 动 AI 大模型的应用，提升整体运营效率与安全性。 4.1.1 深度学习模型 在城市轨道交通行业的 AI 应用中，深度学习模型具有强大的

- 人力投入减少 40%的常规 审计程序 - 差旅成本压缩通过远程智能审计支持 - 培训周期缩短 50% via AI 驱动的实时指导 可扩展性设计 采用模块化架构确保方案持续进化： 1. 数据接口支持主流财务系 统（SAP/Oracle/ 用友等）即插即用 2. 算法模块可独立升级（如更 换风险评分模型） 3. 审计流程组件支持自定义编排 所有目标均设置量化验证指标，例如风险检出率需通过证监会 数据隐私，并建 立审计 AI 应用的行业白名单制度。 10.1 智能审计的长期发展路径 随着人工智能技术的持续演进，智能审计将在未来十年呈现阶 梯式发展路径，其核心驱动力将围绕数据融合、模型进化、人机协 同三大方向展开。以下是可落地的长期发展框架： 技术迭代层面，审计智能体将经历从辅助工具到决策伙伴的转 变。初期阶段（1-3 年）聚焦结构化数据处理，通过 DeepSeek 等 大模

式设计技术，确保用户在各种屏幕尺寸下都能获得良好的使用体 验。 为增强用户的参与感和归属感，可以通过社交功能让用户分享 使用体验、成果或问题，形成用户社区。此外，定期收集用户反 馈，并及时调整平台设计和功能，确保平台不断进化以满足用户需 求。 最后，考虑到用户的安全和隐私问题，我们应在设计上做到透 明、易用。例如，在用户注册和数据处理过程中，能够简洁明了地 告知用户如何保护其数据隐私，以及他们能够控制的数据访问权 在开发周期内长期保持高代码质量，并确保每次迭代发布都能稳 定、顺利地推送至生产环境。 通过以上策略，人工智能行业大模型 SaaS 平台可以实现有效 的迭代优化，确保产品在激烈的市场竞争中不断进化，最大化用户 满意度与业务价值。 8.2.1 定期评估机制 在大模型 SaaS 平台的运作过程中，定期评估机制是确保平台 持续优化的重要环节。该机制通过系统的评估周期，监控和评估平 台的性

4.2 方案智能化..............................................................................11 2.4.3 方案先进化..............................................................................11 2.4.4 场景专业化...... 合景区刷脸入园业 务，为景区的信息化发展和智能化提升带去更大的价值和意义。方案系统结合 车辆识别、车辆属性分析、人脸识别等前沿技术和智能化服务为景区的整体方 案提供支持。 2.4.3 方案先进化 一方面，采用卡口、停车场等子系统，对进入景区的车辆进行结构化分析， 对进入景区的游客车辆进行归属地分析，对车辆的品牌、车型等进行提取，分 析车辆品牌及消费水平，统计游客团散比，并对游客在景区的过夜率等数据进

实施该方案将重构理赔价值链：前端通过 OCR+语音识别实现 7×24 小时无间断受理，中台依托知识图谱构建涵盖 3000+医疗条 款、5000+事故场景的决策树，后台通过联邦学习在数据隔离前提 下实现跨机构风控模型协同进化。预计全面部署后，保险公司综合 赔付率可下降 3-5 个百分点，同时将小额案件自动化率提升至 85% 以上，为行业数字化转型提供可复用的技术范式。 2. 项目背景与需求分析 当前保险行业理赔业务面临效率与质量的双重挑战。传统理赔 识别错误引发的重复作业占比达 15%。 关键技术需求可归纳为： 1. 多模态数据处理能力：需同时解 析医疗报告、事故照片、维修清单等 12 类以上材料 2. 动态风控模 型：要求欺诈识别模型每周可迭代，对抗进化中的欺诈手段 3. 可 解释性输出：每个理赔结论需生成包含 5 个以上判断维度的解释报 告 4. 系统响应速度：从材料上传到初步结论生成需控制在 90 秒内 典型场景的性能指标要求如下：