互联网知名企业家周鸿祎发表观点 ”未来擅长使用 AI 的人会淘汰不会使用 AI 的人 “。 2. 人工智能思 维 3.1 大模型的概念 3.2 大模型的发展历程 3.3 人工智能与大模型的关 系 3.4 大模型分类 3. 大模型：人工智能的前 沿 3.5 大模型原理 3.6 大模型产品 3.7 大模型应用领 域 厦门大学大数据教学团队作品 大模型通常指的是大规模的人工智能模型 ，是一种基于深度学习技术 是指在计算机视觉（ Computer Vision ， CV ）领 域中使用的大模型 ，通常用 于图像处理和分析 。 这类模型通过在大规模图 像数据上进行训练， 可 以实现各种视觉任务 ， 如图像分类 、 目标检测 、 图像分割 、姿态估计 、人脸识别等 。代表性产品 包括 VIT 系列 （ Google ） 、文心 UFO 、华为盘古 CV 、 INTERN （商汤）等 3.4 大模型的分 需要对其输出内容进 行仔细验 证和甄别。 3.6.3 主流大模型“幻觉”评测 3.7 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

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 漆面缺陷的精准检测与定位，缺陷测量精度需达 0.15mm，检出率高达 99%，缺陷分类准确率＞85%，需能够实 现每车 60s 的检测节拍。还能支持多颜色、多车型在线混检，支持超过 20 余种漆面缺陷，实现多角度在线检测。 AI 赋能的方案，大幅提升了车身漆面缺陷的检出率和检测效率，满足生产线的快速节拍需求。 处理器的比较 1 1.07 倍 单线程 性能提升 1 高达 1.29 倍 多线程 性能提升 1 高达 2.47 倍 显卡 性能提升 1 高达 2.77 倍 GPU 图像分类推理 性能提升 1 高达 第 12 代 英特尔® 酷睿™ 移动处理器 14 02 英特尔 ® 技术方案 主要特性 性能和效率 • 英特尔® 7 制程工艺 • 多达 14 平台减少了劳动密集型任务，实现了协作模型开发，并加快了模型创建的速度。 英特尔® Geti™ 平台提供的功能包括： • 定制化的计算机视觉任务：英特尔® Geti™ 平台加速了 AI 任务的模型创建，如分类、对象检测、语义分割或异常检测。 • 直观的用户界面：英特尔® Geti™ 平台提供了便捷的图形用户界面和交互功能，如标注助手，允许几乎没有 AI 经验的团队 成员协助计算机视觉模型训练。 •