Gemini Ultra 、 Gemini Pro 和 Gemini Nano ， 适用于不同任务和设备。 2023 年 12 月 6 日， Gemini 的初始版本已在 Bard 中提供 ，开发人员版本可通过 Google Cloud 的 API 获得。 Gemini 可以应用于 Bard 和 Pixel 8 Pro 智能手机。 Gemini 的应用范围广泛 ，包括问题回答、 摘要生成、 翻译、 ， 1 区高分期刊 ， 用时 1 天！ 《自然》杂志 2025 年 2 月发表文章：科研人员正在测试 DeepSeek 开源模型在执行科研任务中的能力 ，这些任务涵盖从 数学到认知科学等领域 全球出版商 Wiley2025 年 2 月发布的一项调查显示 ，未来两年 内， 研究人员将普遍接受在准备论文、撰写资助申请和同行评议 等过 程中使用 AI 工具的做法 ，超过一半受访者认为 科研范式已经到来 中国教科院已将 DeepSeek-V3 升级到 R1 ，为科研人员提供智 能 文献整理分析、跨学科交叉研究辅助 ，以及数据驱动的科研 支持。 有数据显示 ，模型效果提升 ，科研人员借助其进行文献阅 读、数 据挖掘、论文撰写的周期能缩短 30%-50% 浙江大学生命科学研究院研究人员把 DeepSeek 当作“交叉学科 顾问”。虽然它在单一领域比不上专业学者

署在 设备上的温度、压力、振动等各种传感器给出的监测 数据进行处理分析，实时监控设备运行状态，并可通 过模式识别算法检测数据中的异常，预测可能出现的 故障或发现故障甚至给出修复建议，便于运维人员及 时实施预测性维护或故障修复，减少停机时间，提高 设备的可靠性和生产效率。 • 质量管理：产品缺陷检测是质量管理的重要一环，尤 其是对于金属等高反光产品、薄膜产品的划痕、裂 纹、凹坑、气孔、污染等非常难检出的外观缺陷，利 系到车辆的美观性，更事关车辆的防腐性、耐久性 等问题。漆面喷涂环节工艺繁多复杂，易出现颗粒、缩孔、焊渣、脏污等各类缺陷，进而影响整车外观甚至漆面的 耐久性。 传统的人工漆面缺陷检测方法，受检测人员自身状态及长时间工作易疲劳等因素的影响，无法精确检出各类缺陷， 很难满足现代汽车生产需求。 在 AI 算法赋能下的 3D 成像技术，与机器人手臂协同作业，能够在线采集整车漆面数据进行并行计算，实现车身 成本等关键指标。电池企业正在 材料筛选及研发上积极探索 AI 技术的深入应用。 在锂电池设计方面，利用 AI 高效仿真模型，可以在原子、分子、颗粒、电极和电芯等多个尺度上进行仿真模拟， 让研发人员更深入地理解电池内部的作用机理，并在此基础上快速优化材料和结构设计，缩短设计时长。 半导体制造作为一个高度复杂、技术密集、资本密集的行业，如何实现产品的快速设计、确保生产过程的精度和良率，以保