AIAgent定義：AIAgent是能夠自主感知環(huán)境、決策并執(zhí)行動作的智能化應用，區(qū)別于傳統(tǒng)AI和RPA機器人，具備獨立思考、自主執(zhí)行和持續(xù)學習的核心能力。
發(fā)展階段：企業(yè)用戶場景中AIAgent的發(fā)展分為“執(zhí)行者”、“輔助者”、“參與者”和“協(xié)調者”四個階段，目前大多數(shù)應用處于前兩個階段。
核心組件：包括記憶、規(guī)劃、工具和執(zhí)行，重點在于記憶、規(guī)劃和工具的建設。
落地形式：AIAgent在企業(yè)用戶落地時通常針對不同場景開發(fā)相應的應用，架構分為前端展現(xiàn)和后端平臺。
運行流程：包括問題澄清、分析拆解、智能決策、任務執(zhí)行、觀察結果和記憶存儲等步驟。
落地正當時：AIAgent作為大模型技術的應用，當前企業(yè)用戶落地大模型的主要目的是降低運營成本，主要應用場景包括知識庫、數(shù)據(jù)分析和營銷客服。
落地路徑：企業(yè)用戶落地AIAgent面臨確定高價值場景、制定落地路徑、項目可行性和供應商選型等挑戰(zhàn)。
落地流程：分為規(guī)劃立項、開發(fā)實施和持續(xù)運營三個階段，每個階段都有其關鍵活動和考慮因素。
關鍵要素：專家知識建設和工作流設計對于AIAgent的成功落地至關重要。
代表廠商：市場上的主要AIAgent廠商包括大模型廠商、AIAgent應用廠商和垂直應用廠商，各有其核心能力和服務模式。
市場展望：2024年被視為企業(yè)用戶AIAgent落地的元年，預示著大模型應用將為企業(yè)業(yè)務帶來變革性影響。
附件：2024中國AI Agent市場研究報告-確定高價值場景、制定落地路徑、項目可行性和供應商選型等挑戰(zhàn)
神經外科手術機器人成為植入式腦機接口發(fā)展的重要支撐;腦電采集設備市場規(guī)模持續(xù)增長,高端電生理監(jiān)測設備對醫(yī)療和科研意義顯著;超高場磁共振成像在腦機接口基礎科研中發(fā)揮重要作用
數(shù)據(jù)智能的概念可以初步概括為，以全形態(tài)數(shù)據(jù)為關鍵資源，以大數(shù)據(jù)和人工智能深度融合后的新技術體系為關鍵手段,由此形成的新興生產生活方式
倡導建立全球范圍內的人工智能治理機制，支持聯(lián)合國發(fā)揮主渠道作用，歡迎加強南北合作和南南合作，提升發(fā)展中國家的代表性和發(fā)言權
基于4311家人工智能企業(yè)數(shù)據(jù)，分析了中國人工智能產業(yè)的創(chuàng)新生態(tài)、技術體系、應用領域以及區(qū)域發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢
征集應用案例180余項，聯(lián)合行業(yè)用戶凝練15個核心業(yè)務場景作為考題，開放高質量行業(yè)數(shù)據(jù)上萬條供參賽企業(yè)開展大模型調優(yōu)，以此啟發(fā)一批行業(yè)用戶擁抱大模型技術
北京市人工智能行業(yè)大模型創(chuàng)新應用案例研究的情況,按照領域分類六大領域為切入點,并從應用案例的業(yè)務背景,選取18個具有代表性的應用案例深入調研
深度分析各國在知識產權治理方面的不同實踐,提出探索人工智能知識產權平衡的治理理念,完善治理規(guī)則,統(tǒng)籌治理主體的有關舉措和建議,為人工智能知識產權的有效治理提供參考樣板
詳細介紹六種心智計算的理論模型，心智計算的理論體系模型旨在同時集成感知、記憶、決策、運動，以及意識、共情、心理揣測等社會認知能力到一套通用、系統(tǒng)的框架中
探索多智能體系統(tǒng)中的協(xié)同與合作,以及人工智能技術在協(xié)同控制中的應用,我們相信,智能協(xié)同控制將成為未來智能化社會的重要支撐,為推動各行各業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新帶來新的機遇和可能性
語言大模型由于在大規(guī)模通用領域數(shù)據(jù)預訓練通常缺乏對特定任務或領域的知識,指令微調是一種可以幫助語言大模型實現(xiàn)人類語言指令遵循的能力
指導行業(yè)主體組織開展數(shù)據(jù)清洗,去標識化,匿名化處理等及相應的技術測試評估,支撐數(shù)據(jù)共享,交易,開放等流通活動合規(guī),有序進行
本文件規(guī)定了多功能智能桿系統(tǒng)組成、總體施工要求、施工安全、基礎設施施工要求、桿體安裝施工要求、掛載設備施工要求、管理平臺組建、系統(tǒng)及掛載設備調試、系統(tǒng)工程驗收和資料移交
