管理规划、智能化生产、设备预 测性维护、供应链优化、创新服务、绿色制造、智能客服等众多环节，它通过处理和分析海量工业数 据，帮助企业在上述各个环节中做出最优的智能化决策，从而在多个环节全方位实现提质、增效、降 本，增强竞争力。 在日趋激烈的工业市场竞争中，寻求部署新技术来提升综合竞争力，是企业的生存之道。而引领工业 革命浪潮的 AI 技术和大模型，是企业从多维度重塑自身生产方式、实现新质生产力的关键。 技术在工业领域的应用，已经贯穿于产品设计、生产、管理、服务等众多环节，它主要通过各种方式收集海量数据，然后 利用机器学习和统计模型对数据进行分析，并依据数据分析结果辅助决策，帮助企业优化资源配置，提质增效，节省成本。 具体来看，AI 技术在工业领域的应用主要在以下几大方面： 研发与规划 • 需求分析与预测：基于历史数据和机器学习算法，构 建预测模型，通过分析大量用户数据和市场趋势，洞 工业人工智能 (AI) 行业观察 新材料的 快速筛选 加速设计 锂电池未来的技术核心竞争点在于材料。快速筛选出高能效的材料，是掌握竞争优势的关键。大模型通过高通量计 算与数据库构建、分子生成模型和高通量筛选策略等步骤，能从数百万种材料中，快速筛选出具有高能效潜力的材 料，缩短新材料的发现周期。 高效能材料的发现，直接关系着电池的能量密度、性能表现、使用寿命、安全性和成本等关键指标。电池企业正在

1. 人工智能发展简史 2. 人工智能思维 3. 大模型： 人工智能的前沿 4. 高校本地部署 DeepSeek 大模 型 5. AIGC 应用与实践 6. 基于大模型的智能体 7. AI 赋能高校科研 8. AI 赋能高校教学 目录 厦门大学大数据教学团队作品 2025 年 2 月 1.1 图灵测试 1.2 人工智能的诞生 1.3 人工智能的发展阶段 器是否具有智能的方法 ，这就是 人 工智能领域著名的“图灵测试”。 如图所示 ，其基本思想是测试者 在 与被测试者（一个人和一台机 器） 隔离的情况下 ，通过一些装 置（如 键盘）向被测试者随意提 问。进行 多次测试后 ，如果被测 试者机器让 平均每个测试者做出 超过 30% 的误 判 ，那么这台机器 就通过了测试 ， 并被认为具有人 类智能 1.1 图灵测试 人工智能的诞生可以追溯到 大模型的应用领域 厦门大学大数据教学团队作品 （ 2 ）计算机视觉 大模型在计算机视觉领域也有广泛应用 ，可以用于图像分类（识别 图 像中的物体和场景）、 目标检测（能够定位并识别图像中的特定 物 体）、图像生成（如风格迁移、图像超分辨率增强）、人脸识 别（用 于安全验证和身份识别）、医学影像分析（辅助医生诊断疾 病）等 （ 1 ） 自然语言处理 大模型在自然语言处理领域具有重要的应用 ，可以用于文本生成

Huawei Proprietary - Restricted Distribution 下一代 AI 技术 Mamba 、空间智能 等 算力 x 数据 x 思 考 模 型 效 果 低成本完美对标 OpenAI O1 ，突破精确语义理解及复杂推理任务 DeepSeek-V3 是一款 MoE 模型，总参数量 671B ，激活参数量 37B ，采用 2048 张 H800 （节点内 16 到 3 的量化压 缩， 通信降低 89% 推理加速：预加载，动态批处理等 模型、数据、工具链、部署全开源 蒸馏技术使能第三方模型性能 DeepSeek V3 ：实现极致性能，稀疏 MOE 提质 降本 技术创新 硬件级、算法级、架构级、工程级、开 源生态 5 大技术创新，轰动全球 低成本 绕过 CUDA 挖掘 FP8 硬件潜力， MOE 和 MLA 技术实现不到 10% 的 电力 油气 制造 硬件 + 社区 一体机 钉钉一体机 电信息壤一体机 昇腾社区 新致金融一体机 同花顺一体机 …… …… 诸多厂家推出一体化方案对 外提供服务 / 自用 硬件 + 开源模型 +RL 套件 +ISV/ 云，商业模式逐渐成熟 DeepSeek

际高等教育创新中心 Email: zhaojh@sustc.edu.cn 从智慧教育到智慧课堂： 理论、规范与实践 智慧教育的内涵与特征 3 智慧战略引重视 • 2008 年 IBM 提 出智慧地球战略 智慧教 育 已 成 共 识 新加坡 2006 年iN2015 计划 智慧教育计划 提出 建立学习者为中 心的个性化学习 空间 建设国家范围的 教育基础设施 使新加坡成为全 享受个性化定制的资源和服务 发掘自己的兴趣爱好 挖掘自己的潜能 学习过程更加轻松高效 学习者 34 智 慧 慧 学 习 框 架 泛在网络 物联网 感知需求 分析需求 发 现 所 需 提 供 资 源 和 服 务 信息、数据、 服务支持 环境、终端 外部支持 智慧课堂：智慧教育主阵地 课堂信息化演变过程 Classroom 2.0 基本特征 交互性 智能化 网络化 虚拟化 Community College System + NC K-12 school districts 智慧课堂的价值  在课堂中能够利用用数据和观点  利用数据分析和在线工具，促进教师对学生绩 效产生新的理解。  从利用技术帮助学习，转变为利用技术回答问 题：学生学习到了什么？我可以为他提供什么 帮助？  利用开放式学习工具对资源社区进 行管理  教师能够更加关注学习结果。

行业专用模板：拿来即用的生产力工具 3.避坑指南：新手常犯的 5 大错误 1.模糊指令 错误：“帮我写点文案”→AI 无法判断需求 修正：“为 30-40 岁女性设计护肤品广告语，突出‘抗皱+提亮’功效，带 Emoji 和话题标 签” 2.过度复杂 错误：一次性提问“如何从零开始做小红书账号？” 修正：分步拆解“冷启动→爆款公式→变现路径” 3.忽略背景 错 ⚫ 知识永续：将人类文明成果编码至 AI 网络，即使遭遇全球灾难也能快速重建 ⚫ 文化传承：通过多模态 AI 还原失传技艺，如成功复现唐代青瓷秘法 ②星际探索联盟 地外智能体：搭载 DeepSeek 的探测器可自主分析火星地质，决策效率提升 1000 倍 宇宙语言库：构建跨物种沟通系统，为接触地外文明做准备 ③意识融合实验 ⚫ 记忆上传：临终患者可将人生经历转化为

52 模态统一范式：从语言反馈中学习 Learning from Language Feedback（LLF） ➢ 通过语言反馈（LLF）合成的偏好对：当前模型的生成结果通常并不完美。利用语言反馈优化提 示词（prompts），可以在某些维度上改善模型的响应，从而合成更多具有学习价值的偏好对。 53 ➢ 客观基础：多模态大模型已具备强大的跨模态穿透与融合的感知能力，能够通过结合世界知识与 上 多理由轨迹/问题 多轮ORM验证 自主纠错 • 使用同一个模型：生成理由→RM奖惩→迭代改进 • 可与奖惩/生成机制的新技术相结合，形成完整方案 2025-强推理&模态穿透  强推理赋能 智能体 Agentic  模态穿透 多模态潜力进一步发掘 全模态场景下模态穿透与统一 ①③ ③④⑤ ②③⑤ 69 拓展分析： DeepSeek-V3 ➢ DeepSeek-V3 主要模型参数 ➢

技术创新—模型架构 | V3 PPO ： Proximal Policy Optimization GRPO ： Group Relative Policy Optimization 强化学习让智能体（ Agent ）在环境 （ Environment ）中不断尝试、学习 ，并优化自己 的策略（ Policy ） ，最终获得最大化的奖励 （ Reward ）。 DeepSeek 和多目标优化决策（求解帕 累托最有解） 。 • 3. 高级能力层 复杂系统建模与自主决策 ，包括数字孪生仿真系统（构建物理于数字融合虚拟环境 模拟天气等） 、 多智能体协同优化（将每个个体作为智能体通过联邦学习模拟群体行为） 和元认 知调 控机制（实施监控自身决策、 动态分配资源、 自动触发行为） 。 • 4. 终极能力层 自主进化与创造性突破 ，包括概念空间探索（通过对抗网络探索新合金成分等） RAG 数据库工 程 RAG 中的 Embedding 模 型 Embedding 模型贯穿 RAG 流程多 环节 Cherry LM+DeepSeek API 大模型智能体工程 五大 AI Agent 多智能体开发框 架 微软 Magentic-One Git hub 地址： https://github.com/micr osoft/autogen/tree/ main/pyt