技术基座 - 联通元景大模型通过"蒸馏"政务数据和注入专业知识，构建政务实体关系的知识网络，形成专业知识图谱 [3] - 采用监督微调、蒸馏等技术手段，炼出语言、语音、视觉、多模态四大技能包 [4] - 通过"政务沙盒"机制和联邦学习框架保障数据隐私，实现模型迭代 [4] 产品矩阵 - 构建"1+5+X"模块化架构，"1"是核心引擎，"5"是5个核心政务场景，"X"是任意组合的场景化应用 [6] - 提供云模式、一体机模式、本地化集群模式三种灵活部署方式 [6][7] - 包含智能对话、文案创作、知识问答、语音纪要等通用功能组件 [7] 应用场景 - 自动生成标准公文框架，对标《党政机关公文格式》国标 [4] - 智能解析政策，形成"政策逻辑树"，关联实施细则和负责部门 [4][7] - 会议场景中实现语音实时转文字并标记重点 [7] - 社保查询、证件办理等场景提前梳理材料流程，减少群众跑腿次数 [8] 落地成效 - 已在多省市政府及部委落地应用，赋能经济运行调度日常工作 [9] - 会议筹备时间减半，公文排版效率提升 [7] - 推动"数据多跑路、群众少跑腿、基层减负担"从口号变为现实 [7][8] 行业影响 - 重新定义政务智能化边界，提升公共服务效率和社会治理精准度 [1] - 技术+场景双轮驱动模式持续拓展应用边界 [5] - 推动政务服务向更高效率和更具温度的方向发展 [9]

数据短缺问题 - 公共数据产生速度预计到2028年将赶不上大模型训练的消耗速度而被耗尽[1] - 医疗、工业制造等特殊领域可用数据原本就少，数据短缺问题更严重[1] 现有解决方案的局限性 - 垂直领域中小企业倾向于使用现成大模型API，但无法直接合成垂域数据[4][5] - 大模型生成的数据与垂域实际数据存在巨大差距，无法满足垂域特性需求[7][8] - 垂域数据因隐私、知识产权等原因不能上传，增加了prompt工程难度[9] PCEvolve框架核心创新 - 只需少量标注样本即可在保护隐私同时进化出整个数据集[2] - 采用类似达尔文进化论的迭代进化框架：生成候选数据→选择淘汰→下一轮进化[11] - 设计基于指数机制的新型隐私保护方法，适配垂域少样本场景[11] 技术实现细节 - 利用开源Encoder基座模型将数据映射到特征空间计算距离[16] - 通过寻找聚类中心代表标签所有私有数据来降低计算成本[16] - 提出相似度度量h(d_s^c,D_p)来优化合成数据与垂域数据的绝对距离[18] 实验验证结果 - 在COVIDx数据集上精度达64.04%，相比初始49.34%提升显著[23] - 在Came17数据集上精度达69.10%，相比初始50.47%提升显著[23] - 在KVASIR-f和MVAD-l数据集上也分别达到50.95%和59.26%的精度[23]

投资计划与销售预测 - 公司计划2027年前在人工智能领域投资超过25亿欧元 [1] - 预计到2035年软件、传感器技术、高性能计算单元、车载通讯类零部件销售额将翻倍，超过100亿欧元 [1][3] 人工智能技术应用 - 公司将辅助驾驶与自动驾驶作为人工智能优势的关键应用领域 [1] - 早期在摄像头和雷达上部署人工智能用于物体识别和环境感知 [1] - 未来重点是将所有传感器数据输入大模型，融合环境信息并提升预判能力 [1] - 生成式人工智能模型可模拟不同驾驶场景（如雨天、夜间） [2] 数据与技术优势 - 公司累计超过200PB（2亿GB）全球交通场景数据用于训练人工智能模型 [2] - 采用"联邦学习"技术实现全球数据训练而不共享原始数据 [2][3] - 通过联邦学习解决全球数据跨境传输的复杂要求 [3] 市场合作与全球化 - 公司与奇瑞合作成功，为中国市场建立人工智能计算集群 [3] - 中国团队具备完整产品开发能力，使用本土云服务器和数据 [3] - 辅助驾驶技术在中国市场对吸引消费者至关重要 [3] - 预计自动驾驶技术将在2035年实现长期商业成功 [3]

研究背景与动机 - 无人机从遥控平台发展为自主智能体系统，受AI特别是认知架构推动[6] - Agentic AI的出现标志着无人机设计根本性转变，使其具备自主性、目标导向和情境感知能力[6] - 农业、物流、环境监测等领域对无人机自主性需求日益增长，操作环境日趋动态化[6] 核心定义与架构 - Agentic UAVs定义为具有认知能力、情境适应性和目标导向行为的新型自主空中系统[11] - 核心架构包含感知层（多模态传感器）、认知层（推理与规划）、控制层（飞行执行）、通信层（交互协同）[12] - 相比传统无人机，Agentic UAVs在自主性水平（Level 4-5）、决策架构（RL-based）和系统集成方面有显著差异[9] 关键技术推动因素 - 边缘AI模块（NVIDIA Jetson等）支持实时深度学习推理[14] - 多模态传感器融合（RGB/热成像/LiDAR）实现环境联合观测[14] - 视觉-语言模型（VLMs）使无人机能理解执行自然语言指令[14] 主要应用领域 精准农业 - 作物健康监测：通过NDVI/EVI指数动态调整飞行路径[17] - 精准喷洒：AI驱动目标识别优化滴液大小与路径[17] - 自主播种：地形分析动态调整轨迹适应复杂田地[17] 灾难响应 - 幸存者检测：热成像+运动跟踪生成概率热图[21] - 群体协调：V2V通信实现去中心化覆盖与冗余[21] - 野火监测：多光谱相机动态跟踪火势蔓延[21] 城市基础设施检查 - 桥梁检查：SLAM+深度学习缺陷分类生成3D语义地图[27] - 道路监测：卷积网络检测坑洼裂缝[27] - 自动报告：结构化输出符合工程标准[27] 物流配送 - 最后一公里配送：多模态感知实现GPS拒止环境导航[28] - 自适应投放：实例分割识别合适着陆点[31] - 群体协调：V2V通信优化能耗与任务分配[31] 技术挑战 - 电池寿命：机载AI推理使飞行时间降至20-45分钟[45] - 传感器集成：多模态感知增加重量与功耗[45] - 实时导航：GPS拒止环境下VIO/SLAM易受环境噪声影响[47] 未来发展方向 - VTOL平台结合旋翼机敏捷性与固定翼耐力[55] - 联邦学习实现跨异构环境模型共享[58] - 数字孪生技术支持预测性维护与场景测试[70]

边缘AI技术发展 - 边缘智能基金会发布《2025边缘AI技术报告》，显示TinyML技术成熟度超预期并已在多场景落地应用 [1][3] - 技术推动因素包括专用处理器和超低功耗设备创新，克服资源受限环境中的处理能力限制 [3] - 未来技术方向涵盖联合学习、量子神经网络和神经形态计算等新兴领域 [3] 行业应用案例 自动驾驶 - Waymo扩展模拟训练处理罕见驾驶场景，理想汽车端到端模型学习超500万驾驶数据片段 [7] - 边缘AI实现50ms以下防撞响应，5GAA推动混合V2X架构，决策延迟缩短30-40%至20-50毫秒 [8] - Innoviz激光雷达采用边缘优化神经网络，每秒处理20帧点云数据减少障碍物检测延迟 [8] 制造业 - 智能工厂每周生成超5PB数据，边缘AI实现预测性维护降低30%成本并减少45%停机时间 [9] - 食品饮料厂商部署边缘视觉AI，检查周期缩短50-75%并提升质量检测精度 [12] 医疗保健 - AliveCor和Biobeat开发的边缘设备实时分析心律，缩短危急情况响应时间 [14] 零售业 - Amazon Fresh采用边缘AI实现非接触结账，平均结账时间缩短30% [16] - Just Walk Out系统集成传感器与边缘计算，提升客户便利性和运营效率 [16] 物流 - P&O Ferry masters使用AI优化货运能力10%，物流费用减少20% [18] 智慧农业 - 边缘AI灌溉系统动态调整水分配减少25%用水量，害虫检测减少30%农药使用 [21] 生态系统与协作 - 边缘AI采用三层架构：边缘设备、边缘服务器和云平台协同处理数据 [24][25] - 英特尔推出边缘AI支持包，高通与Meta合作将Llama模型集成到边缘处理器 [26] - Google与Synaptics合作开发边缘AI系统，应用于可穿戴设备和智能家电 [27] 前沿技术趋势 - 联邦学习预计2030年市场达3亿美元，年复合增长率12.7% [31] - 量子神经网络(QNN)以更高效方式处理信息，未来或嵌入工业机器人和物联网设备 [34][36] - 神经形态芯片如NeuRRAM能效提升2倍，支持边缘设备执行复杂认知任务 [41]