进展正深刻地影响着机器系统智能化的轨迹，标志 着进入一个新的人工智能时代。从 BERT 到 GPT [1-2]， 这些模型通过深度学习和海量数据训练，不仅推动了 自然语言处理技术的边界，也正在改变知识获取和创 新的模式，将对应急管理体系发展、能力要求以及实 践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 知识管理与应急大脑 龚 晶 1 黄 欢 2，* （1. 暨南大学 公共管理学院/应急管理学院，广州 510632；2. 暨南大学 党委政治保卫部/人民武装部，广州 510632） Applications 正在改变知识获取与知识创新的模式。在研究大语 言模型的知识获取与创新的原理之上，探讨了其在应急管理信息化建设中的应用，针对智慧应急中面临的建设困境以及业务系 统智能化水平的局限，提出了基于大语言模型技术重构智慧应急的知识管理模式，在此基础上构想能够协同创新、全域感知、 决策支持的应急大脑，从而实现整体业务系统智能化水平从感知智能到认知智能的提升。 关键词 大语言模型，智慧应急，知识管理，应急大脑

...................................................................... 32 1、大型央企携手蓝凌 AI 蓝博士，驱动工程技术知识管理..........................................32 2、中集集团：流程 BPM+集成创新双引擎驱动数智化......................... 60 6、蓝凌助力长沙银行打造新一代数字化办公平台....................................................... 66 7、插上“知识羽翼”！解码大型航空公司的知识管理密匙........................................84 8、大型乳业集团 1 个平台，打通全国营销费用管理全链路................ 87 9、签单快 70%！化工巨头的智慧合同新速度............................................................. 93 10、中控技术：知识原生企业，聚变组织创新力...................................................... 100 五、关于蓝凌软件...................

对相关业务对象的运行状态、关联关系等进行数字化动态描述,可基于数 据驱动支持实现业务动态柔性响应的模型。 3. 5 知识模型 knowledgemodel 基于多元异构动态数据,对相关业务对象的运行规律等进行动态归纳、演绎及其知识化、数字化、模 型化,可基于知识驱动支持实现业务个性化按需柔性运行和一体化敏捷响应的模型。 注:知识是对信息进一步提炼和加工形成的关于客体对象原理、规律、机理等的形式化表达。 3. 6 智能模型 进化的模型。 注:数字模型、知识模型、智能模型都属于数字化模型。 3. 7 业务场景 businessscenario 关于业务运行的参与主体、行为活动、资源条件以及数据要素等的有机组合。 3. 8 数字场景 digitalscenario 基于相关数字模型(3. 4)实现关键业务动态响应、动态协同、动态优化的一类业务场景(3. 7)。 注:数字场景、知识场景、智能场景都属于数字化(的)业务场景。 )业务场景。 3. 9 知识场景 knowledgescenario 基于相关知识 模 型 (3. 5)实 现 关 键 业 务 个 性 化 按 需 响 应、按 需 协 同、按 需 优 化 的 一 类 业 务 场 景(3. 7)。 3. 10 智能场景 intelligentscenario 基于相关智能模型(3. 6)实现关键业务自主运行、自主协作和自学习优化/进化的一类业务场景 (3

service system .................................. 1 3.2 知识库 knowledge library ......................................................... 1 3.3 知识点 knowledge ......................................... .... 4 6.3.4 意图识别 ...................................................................... 4 6.3.5 知识库 ........................................................................ 4 6.3.6 客服算法 .......... .... 8 9 知识库要求 .......................................................................... 8 9.1 通用要求 .......................................................................... 9 9.2 知识库架构要求 .....

、大数据与自动化技术的底座之上，将企业的知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，与信息系统和业务链条 全面打通，并通过可信治理框架下的人机协同机制，重塑组织的决策逻辑、运作流程、人才角色与文化基因，使组织具备自我学习、自我进化、自我协同的能力，从而在 效率、质量、创新与韧性上实现持续跃迁的综合性新型生产力。 业务 流程 智能化 智能化全链条流程图 知识资产 智能化 • 企业中沉淀的大量文档、 企业中沉淀的大量文档、 案例、经验、制度，本质 上是“知识资产”； • 深度智能化通过AI进行分 类、检索、生成和推理， 使这些知识实时服务业务 决策与操作。 与信息系统和业 务链条全面打通 • 单靠AI局部优化不够， 必 须 与 现 有 的 ERP 、 CRM、HR系统等对接， 避免“信息孤岛”； • 同时将企业上下游（供 应链、客户链）的业务 链条打通，让智能化贯 穿生产、运营、销售、 服务的全链条。 岗位技能 效”工作场景推进智能化升级， 助力企业提升智能知识管理、岗位技能、业务流程、人才赋能与治理优化。 • 企业级智能的核心价值点： • 核心KPI可量化 • 组织级ROI衡量 业务流程 智能化 • 通过将流程嵌入AI 工作流，实现跨部门、 跨岗位的自动协作与 闭环，将依赖人工或 规则的低效工作流程 转化为智能化业务流 程 。 四域 融合 知识 资产 智能化 岗位 技能 智能化 信息系统

发布管理 配置管理 知识库管理 服务目录 服务水平 服务请求 运行管理 议程 11 产品功能说明 项目背景和需求分析 前言 项目建设思路 总结与建议 Ultra-Uflow产品框架 12 展 现 层 业 务 服 务 层 业 务 逻 辑 层 数 据 层 接口 个人工作台 综合报表 工单管理 服务运营 服务转换 日常任务 服务台 知识管理 问题管理 事件管理 最佳的基础流程实践 符合国内用户 使用习惯 定制灵活 易于后期维护 全方位的 运维管理手段 提供运维考核、知识库、 值班管理等一些附加管理 手段 表单和流程可视化化设计， 快速适应后续业务流程的 变化，程序结构清晰，维 护方便 产品功能介绍—首页 公告 单点登录 知识库 快速通道 工单列表 产品功能介绍—支持各种流转模式 15 十七种动作：“建、派、抄、协、交、审、领、退、驳、 实现短信 发送接口 服务流程平台 门户系统 知识管理系统 实现知识管理集成接口 实现待办集成、 单点登录接口 IE浏览器 非IE浏览器 国产浏览器 支持各类浏览器 知识管理——全新的WEB2.0的体系架构 •开放性：人人都可参与、不需要认证即可发布， 所有人都可以评论….. •交互性：互动式的问答、动态的积分制度….. •相关性：知识之间的关联联系，同类推荐….. •个性化：以我为主的个人工作空间、

大模型的发展趋势：文本、多模态、实时，开源、闭源，商业化成熟度 模型的智能化水平与使用成本的演进趋势 • 数据作为 信息媒介 • 信息获取效率 提升 信 息（感 知）系 统 • 将数据转化成 知识表达 • 大模型带来 推理能力 提升 ？ • 数据与 真实环境交互 • 具备 任务拆解与实现 能力 模 型（知 识）系 统 行动（ 实现） 系统 新拐点 和 新范式 正在形成，通用人工智能的发展 高级形态：AI作为主要工具，Agent对人 的依赖性在降低，且越来越像真人。人 的大部分用于繁琐日常工作的技能被AI取 代，而人机协同又让个体以前90%的弱技 能被瞬间强化 p Agent具备角色识别，规划及任务拆 解、记忆及知识沉淀、工具/技能使 用、执行动作等能力 p 采用更加高效的CUI交互模式 从技术架构演进角度 p 对话式编程时代，我们相信新的更优雅 的基于大语言模型的软件架构必将诞生 p SPQA架构是一种全新的软件架构，区别 构成，各个要素环环相扣，共同构建和实现 新质生产力。 算力芯片 云服务平台 生产力提升 业务流程自动化 生产效率提升 基础设施层 大语言模型 模型层 2C 应用层 2B 业务层 AI Agent 专家知识 业务数据 文本问答 创意生成 Firefly Sora 1 、需要突破大模型准确率问题 2、需要结合企业数据进行训练和开发 3、需要与企业业务和流程紧密关联 4、需要关注数据安全问题