3. 6 智能模型 intelligentmodel 基于多元异构数据,对相关业务对象的运行功能等进行智能自主感知、分析、预测决策和学习进 化,可基于智能驱动支持实现业务自主运行、自适应、自学习进化的模型。 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. 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. 7)。 3. 11 新型能力 enhancedcapability 深化应用新一代信息技术,建立、提升、整合、重构企业的内外部能力,形成应对不确定性变化的 本领。 [来源:GB/T23011—2022 需协同、按需优化的一类企业。 3. 17 智能企业 intelligententerprise 基于相关智能模型(3. 6),沿资源链、价值链或产品链(资产链)实现业务全面智能自主运行、自主协 作和自学习优化/进化的一类企业。 3. 18 数字平台 digitalplatform 基于相关数字模型(3. 4),实现网络化协同、服务化延伸、个性化定制等平台化社会化业务动态响 应、动态协同、动态优化的一类供应链/产业链网络平台。

生态环境部核与辐射安全中心 AI 是如何思 考 这个问题的？ 01 AI 对 AI 赋能核安全监管的思考 02 国际上核安全监管在 AI 的进展 03 核安全监管信息化工作汇报 04 面向未来的进化路径 CONTENTS AI 对 AI 赋能核安全监管的思 考 核安全：文明发展的关键命题 人类文明的代际划分是 基于能源的应用 核物理本质上是对世 界本源的探究 文明演进的风险镜像 完成知识分类体系梳理及知识管理系统一期建设 ，形成十大知识库。 面向未来的进化路径 全域感知网络与边缘智能 02 、边缘智能部署 在核电站本地部署轻量化 AI 模型（如 TinyML ） ， 实现辐射泄漏等紧急事件的毫秒 级响应 ， 减少云端依赖 ，提高应急处理的 及 时性和可靠性。 AI 技术进化路径： 从“工具辅助”到“ 自主协同” 01 、多模态感知网络构建 集成核设施传感器（辐射、 集成核设施传感器（辐射、 温度） 、 卫星 遥 感（地理风险） 、 无人机巡检（设备腐 蚀检 测） 数据流 ，构建全域感知网络 ， 实 现对核 设施全方位、 多角度的实时监测。 AI 技术进化路径： 从“工具辅助”到“ 自主协同” 因果推理与数字孪生决策 因果 AI 的应用 01 突破传统相关性分析 ，构建核事故因果链模型（如冷却系统失 效→堆芯熔毁→放射性扩散） ，提升风险归因能力

执行 - 学习” 的闭环智能体系。在这一趋势下，应用现代化的核心命题已从“云原生”升级为“AI-Native”，即应用的全生命周期—— 从开发、运行到运维、集成——均需围绕智能体的自主性、协同性与进化能力重构。 从技术视角看，AI-Native 架构的关键在于数据与 API 的智能融合，传统企业系统沉淀的海量数据，需通过统一的 可信数据资产目录实现跨域流通，为 Agent 提供实时、高质量的训练与推理燃料；而 Agent 开发与运行、检索增强生成、智能应用管理引擎、智能组装与集成、统一可观测、多模态交互、AI 内生安全等） 的成熟，使得 Agent 的开发效率提升数倍以上，支撑智能化应用的多模交互、自主运行、智能进化、环境理解、智能协作、 智能研发等特征落地，形成更广泛、更灵活的智能体系统，从而能够在降本增效、体验优化等各方面得到大幅提升。 目前， AI 在医疗、科研、教育、物流等各个领域的应用，为社会带来了巨大价值的同时，又进一步支持了 当今，应用现代化的推进目标已从“数字化 IT 提效”提升至“重塑智能商业价值”。未来，企业需以“应用现代 化的三驾马车”，即：“敏捷架构、智能数据、生态开放”为基石，建立支持 Agent 自治与进化的全生命周期的数字基 座。应用现代化产业联盟的各成员，要加强智能体应用、跨域协作标准等前沿议题的探索研究，以《应用全生命周期智 能化白皮书》为起点，共同推动中国在全球智能化竞争中占据制高点，携手迈向应用现代化的智能时代！

智变基础，智变途径，系统架构， QABot ， TaskBot ， ChatBot ， 自主学习流程 03 落地效果 QABot 线上效果， TaskBot 线上效果 04 总结 人机协同学习，加速进化 客服系统简介 演变中的客服系统，对话系统， 智能客服机器人， 美团业务简介，美团客服系统 目录 01 话音呼叫中心 纯人工服务模式 只支持语音电话 人效低，成本高 网页在线客服 为会话管理和语义理解提供信息支撑。 > 人工层 静默坐席解决机器人解决不了的问题。 AI 训练师辅助 机 器人进化。业务专家制定合理的解决方案。 2.3 系统架 构 > 线上提供语义识别能力 > 线下具有离线学习能力 > 返回精确答案或者推荐问题 > 数据驱动智能 > 少量干预加速进化 2.4 单轮会话机器人 QABOT 包子酸了 . 吃出了两个异物， 送的腐竹是长毛的 大早上吃出来苍蝇 一杯可乐兑了半杯水 智能运营，不断进化 2.5.3 客服场景定制优 化 > 用户交流情感，不以解决实际问题为目的 > 主动问客户问题，收集信息以提供更好服务 > 不同客户机器人间切换的平滑剂 > 检索式：构建一个闲聊库，检索给出答案 > 生成式：从闲聊库学习生成模型 2.6 闲聊机器人 ChatBot > 建立统一的离线学习流程 > 从人工客服日志中学习人的处理方式 > 算法产生候选，人工轻度干预，加速模型进化 >

1 背景 具身智能是基于物理本体感知和行动 的智能系统，通过与环境交互感知信息、 规划任务、做出决策并控制本体完成任务， 产生智能行为并持续演进。具身智能需可 信、行为符合人类价值并能自我进化。 2.2 最新进展 具 身 智 能 技 术 近 年 来 取 得 突 破 性 进 展，在感知、决策、控制及商业化应用等 方面实现重大提升。高精度传感器增强了 智能体的环境感知能力，融合感知与推理 随着新理论和方法的不断发展，统计学能够 更高效地应对人工智能中的前沿问题，推动 人工智能技术迈向更高水平，而人工智能的 不断突破也将反哺统计学，使其变得更加智 能与高效。人工智能与统计学之间的双向互 动与协同进化，必将在未来智能革命中发挥 关键作用，为社会智能化转型注入持久而强 大的动力。 4. 科学计算 随着上世纪的计算机出现，科学计算迅 速发展，在天气预报、油田勘探、药物设计、 金融分析等领域取得巨大成功，成为理论、 RFdiffusion 蛋白质生成工具 3，为蛋白质从 头设计提供了全新路径。基于自然语言模型 的 ProGen 4、EVOLVEpro 5 等 工 具， 实 现 了酶、治疗性抗体等特定功能蛋白从头合成 和定向进化，展示了 AI 在全新功能蛋白设 计中的强大潜力。 1.2.3 人工智能重塑生物智造 人工智能与微生物基因组学的深度融 合，为合成生物学提供革命性工具。通过 AI 驱动的数据分析和模型优化，精准确定并优

多头潜在注意力：像多线程处理信息，显存占用降低 50%，适合普通电脑运 行 ⚫ MoE 混合专家系统：遇到问题自动召唤“专业团队”，比如数学题找数学专家模 块，写诗找创意模块 ⚫ 强化学习驱动：通过“试错+奖励”机制自我进化，类似游戏 AI 自学通关 2.划时代意义：中国 AI 的破局之战 DeepSeek 的诞生不仅是技术突破，更是国家战略级的里程碑： 成本革命： ⚫ 训练成本仅 558 核心能力： ⚫ 跨域整合（将 AI 与行业 know-how 结合） ⚫ 价值判断（在 AI 建议中做出最优决策） ⚫ 情感智慧（弥补 AI 的情感计算短板） ②组织形态进化 ⚫ DAO（去中心化自治组织）： 通过智能合约+AI 协作平台，万人团队实现零管理成本运作 ⚫ 人机混合团队： AI 成员拥有独立数字身份，参与绩效考核与利润分配 ③终身学习范式 -深圳外卖小哥用 DeepSeek 开发接单优化系统，月收入提升 230% -新疆牧民通过 AI 语音助手实现畜牧疾病远程诊断，死亡率降低 62% 六、未来图景与人类共生 1.技术进化：从工具到伙伴的范式跃迁 DeepSeek 的持续迭代正在重新定义人机关系，其技术发展呈现三大趋势： ①认知协作革命 ⚫ 智能增强：通过脑机接口技术，用户可直接用思维操控 DeepSeek

电力：新能源主导电源格局，成为主力力量，推动电力系统革命性重构 物流：AI 驱动全球物流供应链实现智慧化赋能与高品质精准交付 矿业：“智探矿脉，office mining”重塑矿区生产 城市：AI 让城市焕发自进化的生命力 37 47 53 57 59 61 67 71 81 87 93 35 与 AI 共生 让可持续发展成为智能的本能 遵从伦理和安全，以人为本推进 AI 向善 AI 空间智能 世界模型 Beyond Transformer 智能世界 SVM 五大基础技术的融合走向超级智能体 04 走向物理世界是 AGI 形成的必由之路 站在 2025 年，预判 AI 的进化轨迹，将是 未来十年的核心命题与终极挑战。其智慧进阶 的速度与深度，不仅将重新定义技术疆界，更 将重塑未来十年的全球格局。 自 2022 年底基于 Transformer 的大语言模 型（LLM）引爆行业以来，AI 可解释性、创新能力、情感识别与表达。 技 术 事 件 阶 段 任 务 邮件过滤、新闻分类 统计学习崛起-AI复苏 深度学习爆发-感知智能突破 Transformer革命-认知智能萌芽 大模型进化-生成与行动探索 AGI时代-创新与组织 推荐系统、 视觉模式识别 AI问答搜索、情感陪伴 AI工业、科学、生活 内容生产、 自动驾驶、机器人 SVM IBM深蓝 战胜人类 CNN 架构夺冠

空调、安防等设备，形成“服务随人动”的无缝体验；在工业领域，其微内核 设计和高可靠性特性，为智能制造、智慧能源等场景提供了毫秒级响应的底层 支撑。这种“软硬件解耦、服务原子化”的技术路径，使得终端设备从“功能 容器”进化为“智慧体”，为 AI 应用的场景化落地开辟了全新空间。 鸿蒙智能体的核心价值，在于构建了“开放共赢”的生态体系。通过开源 项目 OpenHarmony，华为联合超 5000 家合作伙伴，打通了从芯片、模组、 感协同的智慧体验。他们希望终端设备更聪明、更懂人，不仅能理解指令、 完成任务，还能超前思考、主动服务。在这样的趋势下，智能体成为新时 代智慧体验的关键载体，以用户意图为中心，以多模态交互、意图理解、 任务闭环与持续学习进化等关键能力为特征，打通用户、系统与服务之间 的链路，带来全新的服务模式。 华为终端致力于打造王者产品，构筑智慧全场景极致体验。我们持续 通过系统架构与软硬芯云垂直整合创新，将 AI 融入到鸿蒙操作系统底座， 工具演进为可自主执行复杂任务的 AI 智能体。例如，以华为小艺智能体、Manus、智谱 AI AutoGLM、OpenAI Operator 等为代表的智能体，标志着 AI 开始从“对话交互”向“任务闭环” 进化，未来将会有更多智能体介入现实世界的操作。 华为在《AI 终端白皮书》中提出，当 AI 结合了更高维度的感知结果，将触发思考，进而 影响自主行为。与人类常见的行为模式一样，看到乌云即可联想到下雨从而带了一把伞出门，

视觉、行为、车辆状态等 音频感知 (探索)： • 识别紧急车辆警报声 数据引擎： • 海量车队数据采集 (影子模式) • 自动化标注与仿真 Dojo超级计算机：加速端到端大模型训练 OTA持续进化：快速部署模型更新 FSD V13.2功能突破： 新增停车场直启、三点掉头、纯视觉 倒车及自动停车，提升复杂场景自主 决策。” Robotaxi进展： 预计2025年美部分城市推Robotaxi； +本地化数据’模式，平衡法规与技术。 特斯拉FSD：端到端AI驱动的自动驾驶革新 (核心：单一神经网络，像素输入 -> 控制输出) 资料来源：特斯拉公开资料，访谈，泰伯智库 创新者研究 特斯拉：端到端驱动进化与本土化合作 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo Co.， Ltd. All Rights Reserved 符合本地特点的地图数据（由本土 图商提供）对于提升导航准确性、 规则遵守和整体驾驶体验仍然非常 重要，是弥补模型本地化不足的重 要手段。 资料来源：特斯拉公开资料，访谈，泰伯智库 创新者研究 特斯拉：端到端驱动进化与本土化合作 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo Co.， Ltd. All Rights Reserved