模型训练：算网 / 算存深度协同是大模型分布式并行训练的基 础 大模型技术发展方向 支持 2 级框盒、框框组网，适用于大规模及超大规模集群 3 、 AI 任 务信 息 任务、通信域 … 1 、控制器获取网络拓扑， 下 发路径 信息 2 、 AI 任 务调 度 以全部通信关系和拓扑信息作为输入 通过算法计算出最优结果，实现 AI 参数面全网负载均衡 算网协同 • 网络级负载均衡：独家 网络级负载均衡：独家 NSLB 算法， 算网协 同 调度，多任务节点非连续组网情况下，通信 带宽 提升 20% 、模型性能提升 7% 算存协同 • 极致读写性能： CKPT 等算存读写协同优化、 PB 级存取 +TB 级带宽，数据读取效率提升 50% 大规模组网 • 超大组网规模： 2 层 1:1 无收敛的 AI 网络架构， 最 大支持 128K 集群规模组网，千卡到万卡平滑 演进 编程语言 + Runtime 开放接口 算子库 低阶二进制算子库 高阶融合算子库 硬件层算网协同 提升有效吞吐 NLSB 网络级负载均衡实现网络 动态路由，有效吞吐达 98% 控 制器 全 局集 中 算路 自 动生 成 路径 并 动态下 发网络 获取网络拓扑 网络局部计算选路

服务 云学习环境 • 保证学习数据的永 不丢失，为学习分 析提供数据支持 存储学习过程 数据 28 泛在网 络 泛在网络是通信网、互联 网、物联网的高度协同和 融合，将实现跨网络、跨 行业、跨应用、异构多技 术的融合和协同。 29 泛在网 络 创 新 学习、生活与工作的连通 学校教育、家庭教育和社会教育的 连通； 手机、平板、 PC 、学习机、电视 等各种终端设备的连通。

，结合了自然语言处理、 机器学习以及专家协同 技术， 致力于打破传统搜索引擎的局限 ，提供智能化、 多样化的搜索体验。 多模态搜索 支持文字、语音、拍照、视频 等多种输入方式 ，满足不同 场 景下的需求 ，实现“一切皆可 搜索” 智能工具集成 内置 16 款顶尖大模型 ，如豆包、 文心一言等 ，为用户提供一站 式 AI 智慧体验。 慢思考模式 通过专家协同和多模型协作 ， 深入分析复杂问题 AI Copilot 不再是机械地完成人 类指令 ，而是可以参与人类工作流 ，为诸 如编写代码、策划活动、优化流程等事项 提供建议 ，与人类协同完成 过去的嵌入式工具型 AI 助手型工具 （例如 siri 、小度、小愛音箱） ，只完成和人之间 的问答会话 6. 基于大模型的智能 体 智能体更像是一个拥有自主意识的智能员工 主要依赖文 本交 互 ，难以捕捉这些情感信号 逻辑与直觉的缺失 尽管大模型能生成流畅的文本和答案 ，但其本质是数据驱动的模仿 ，缺乏真正的“思考”与“创造”能力 情感与社交能力的守护者 人机协同的情感互补： A I 无法替代师生互动中的 共情 与激励。学生受挫时 ，教师的鼓励远比 AI 的标 准化反 馈更有力量 社会情感教育：团队合作、冲突解决等软技能需要 通 过真实人际互动来培养

和大模型落地部署从硬件，到软件，到 整体方案的技术赋能。 英特尔希望通过本白皮书，促进工业 AI 技术的广泛应用，并与行业伙伴共同探讨和制定工业 AI 的标准 化流程和最佳实践，共同构建开放、协同的工业 AI 生态系统，推动制造业向智能制造转型升级，赋能 新质生产力。 — 张宇博士 英特尔中国区网络与边缘事业部首席技术官 前言 目录 01 02 工业人工智能 (AI) 行业观察 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 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。 处理器提升竞争优势，部署客户 迫切需要的先进 AI 工作负载。P-core（性能核）、E-core （能效核）、英特尔锐炫™ GPU 3 以及英特尔® AI Boost 4 等众多计算引擎协同加速边缘 AI 推理，同时减少对独立加 速器的需求，帮助降低系统复杂性和成本。 此外，该款处理器支持英特尔® 发行版 OpenVINO™ 工具 套件，可为工作负载匹配合适的计算引擎，从而提高 AI

HBM 芯片 光刻机： 2024 年限制荷兰 ASML 出口 7nm 光刻机到 中国 时代背景：算力卡脖子 deepsee k DeepSeek 等国内大模型的“上甘岭”时刻 Al 算法与系统协同深度优化 反斜面坑道 ( 战术穿插 ) 范弗利特弹药量 ( 地毯轰 炸 ) 大资金、大算力、大模型 “ 大模型” 》

因果推理引擎（建立因果图模型） 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

2.产业重构：从竞争到共生的生态革命 DeepSeek 正在催生“AI 原生经济”，重构传统产业逻辑： 底层逻辑转变：企业核心竞争力从资源占有转向智能连接密度——即与 AI 系统协同的 深度与广度 3.文明挑战：智能时代的生存法则 在享受技术红利的同时，人类正面临前所未有的伦理与技术挑战： ①认知危机 ⚫ 思维退化：调查显示重度 AI 依赖者抽象推理能力下降

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 上下文学习能力，实现多种模态（如图像、文本、音频、视频等）的高效推理与协同输出。 ➢ 激活赋能：基于慢思考强推理能力的持续自我进化，突破了单一模态的局限性，跨模态穿透深度 显著提升。通过深度融合世界知识，模型在文本模态下的智能边界得以大幅拓展。 模态穿透赋能智能边界拓展