吴鑫-CDIE--AI Agent 时代制造加速迈向“智造”.pdf

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2、则和逻辑机器学习深度学习LLM训练和推理阶段需要大量参数和计算资源的深度学习模型大语言模型深度学习机器学习人工智能算力战略数据拐点以科技创新引领新质生产力发展开展“人工智能+”行动培育未来产业积极运用数字技术、绿色技术改造提升传统产业通过优化算法架构，显著提升了算力利用效率，打破了算力至上的传统认知2025年发布的大模型，都具有低参数量的特征，为本地化部署到AI终端运行提供了可能2024年之前，最大参数量一直在增长2025年发布的大模型开始分化为两极明天中午前，我要看到接入！我也要来一套，在线用or本地部署？这玩意儿凭啥这么强？成本这么低，大家都能用了吧？这玩意儿凭啥这么强？能加快我们的所有工

3、作效率？明天中午前，我要看到接入！明天中午前，我要看到接入！我刚刚开发的智能体能用吗？Agent是不是也要变强了？用OpenAI训练的吧？吹！我刚刚开发的智能体能用吗？明天中午前，我要看到接入！大模型优化大模型在场景落地时，会存在部署推理成本高、专业知识不足、幻觉问题严重等问题因此在专业级市场，需要基于以下手段、提升大模型在垂直领域的表现 模型蒸馏 模型微调 RAG企业数据的链接程度决定了AI Agent在企业应用中的价值PromptAI AgentAI原生应用公有数据私有数据经营数据内容生成，降本数字员工，增效辅助决策，提质+AI Agent依赖于大量数据进行训练和优化，以提高其智能性和准确

4、性。同时，它们通过与客户的互动收集和分析数据，为企业带来深刻的市场洞察和决策支持。数据标准数据标准配置数据标准模型数据标准执行元数据管理数据集成任务算子数据集成ETL流程控制引擎调度执行引擎数据资产管理统一资产操作接口（SDK/物理建模/数据权限）资产配置资产数据数据结构关联关系分析图表 血缘关系质量检测数据权限生命周期模型采集/模型设计/关系定义物理资产|逻辑资产|多媒体|时空资产数据质量数据质量稽核 数据质量稽核问题数据预警数据质量报告数据质量安全算法数据雾化数据加解密安全密钥数据接入大模型为传统流程自动化带来质的改变大模型为传统流程自动化注入认知智能，通过千亿参数实现多模态语义理解与动态

5、上下文感知，推动流程自动化向自主决策跃迁，构建出具备人类思维链的智能交互范式利用大语言模型增强RPA的智能认知和动态响应能力，实现更高效的自动化流程 大模型为流程自动化带来“质”的变化（“工具”进化为“智能助手”）“AI+RPA”的技术历程简述规则RPA认知IPA自主APA传统 RPA 依赖固定的触发条件和规则执行任务，而 Agent 具备环境感知能力，能够主动监测业务系统、用户行为，甚至整合多源数据，实时感知任务需求。感知从任务执行到自主感知Agent 具备学习和自我优化能力。借助大模型和强化学习，Agent 能够在执行过程中不断积累经验、优化策略，并适应业务变化。优化从流程自动化到持续学习

6、优化Agent 能够解析自然语言，与用户进行多轮对话，提供解释性决策，并协同多个系统完成复杂任务。协作从工具化到智能协作化随着人工智能的发展，过往的工作范式可被颠覆随着人工智能技术的发展，过往的工作范式可被颠覆，工作范式的改变则意味着真正的智能时代开启。绝大多数的工作可以由AI完成人 指示AI人 指挥AI人 指导AIAIAIAI绝大多数的工作仍然由人完成指示指挥指导面向过程架构面向目标架构软件工程思路人为中心AI为辅助固定形态的交互界面预定义有限域的任务信息分发平台海量长尾数据规模化的生产方式Agent工程思路VSAl为中心人为辅助知识和世界模型的分发平台动态人机交互界面无预制有限域的任务海量