②核心功能切换 ③文件交互技巧 支持格式：PDF（需文字可复制）、Word、Excel、图片（JPG/PNG） 高阶用法： ⚫ 文档对比：上传 A/B 两份文件，输入“分析市场策略差异” ⚫ 数据提取：从实验报告 PDF 中自动整理温度数据表格 避坑指南：超过 50 页的长文档建议拆分处理，避免解析超时 3.常见问题速查 Q1：为什么联网搜索时断时续？ 道难度递进的变式题 （目标），答案需附分步解析（限制）” ②角色扮演法 技术原理：激活 AI 的“专家模块” 实战指令： ⚫ 商业分析：“假设你是麦肯锡顾问，分析新能源汽车充电桩市场的三大风险点，用 SWOT 框架呈现” ⚫ 创意写作：“用鲁迅杂文风格，写一篇讽刺 AI 过度依赖现象的短文，结尾需反转升 华” ③思维链可视化 指令设计：要求展示推理过程（如“先分解条件再推导”） 追加“生成可视化代码（Pythonmatplotlib）” 效果：10 分钟完成原本需 1 天的数据分析报告 ②多 AI 联合作战 指令模板： “先让 DeepSeekR1 制定《智能手环市场调研方案》，再用 GPT-4 生成问卷文案，最后 用 Claude 整理数据图表” 效率提升：全流程时间缩短 70% ③批判性训练 ⚫ 逆向推演：“假设我的奶茶店三个月后倒闭，请逆向分析失败原因链”

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。 通过这本白皮书，工业领域的企业和合作伙伴可以更系统、更全面地了解 个环节赋予怎样的智能化能力，以及英特尔在帮助企业落地部署 AI 技术方面所能提供的产品、平台和 系统性支持与服务以及成功案例。 本白皮书中包括了工业 AI 和工业大模型的概念介绍、当前的市场规模与市场增长潜力、工业 AI 和工业 大模型能为汽车、消费电子、新能源锂电、半导体制造等重点行业所带来的赋能创新机会，以及当前 大模型在工业领域落地应用所面临的挑战和英特尔针对工业 AI 和大模型落地部署从硬件，到软件，到 01 02 工业人工智能 (AI) 行业观察 .......................................................01 1.1 工业 AI — 市场规模与增长潜力 ...........................................................................................

1. DeepSeek 赋能酒企场 景 - 市场分析与消费者洞察 - 智能营销与个性化推荐 - 生产优化与质量控制 - 供应链管理与库存优化 - 品牌故事与文化传播 - 智能客服与消费者互动 - 新品研发与口味预测 - 施工进度管理与优化 - 材料采购与供应链优化 - 客户需求分析与个性化服务 - 智能客服与售后支持 - 装修质量检测与问题预测 - 市场趋势分析与营销策略优化 DeepSeek 赋能各行业的应用场 智能投顾与投资分析 - 风险管理与欺诈检测 - 客户服务与智能客服 - 信用评分与贷款审批 - 市场趋势分析与预测 - 自动化交易与算法交易 - 金融产品设计与定价 - 合规管理与报告生成 • 6. DeepSeek 赋能健康医 美 - 个性化治疗方案设计 - 客户管理与智能咨询 - 市场分析与需求预测 - 治疗效果预测与优化 - 智能营销与个性化推荐 - 健康数据管理与分析 - 医美产品设计与优化 - 合规管理与报告生成 • 5. DeepSeek 赋能跨境贸 易 - 市场分析与需求预测 - 供应链优化与物流管理 - 跨境支付与汇率风险管理 - 合规管理与海关申报 - 多语言客户服务与沟通 - 贸易伙伴匹配与谈判支持 - 风险管理与信用评估 - 跨境电商营销与推广 谢 谢！ 2025.2.15

购买最新 GPU ■ 例子：购买 2.5 万 A100 GPU ( 英伟达挣钱 ) ■ 3, 用最新 GPU 训练性能领先的大模型 ■ 例子： 2023 年出 ChatGPT, 垄断市场 (290 亿美元估值 ) ■ 4, 用训练的 GPU 给客户提供高质量模型服务 ■ 例子：营收小、整体亏钱 2025 年特朗普的“星际之门”为 OpenAl 筹 5000 亿美元 Al 基础设施

工程+检索增强"的混合方案， 通过Prompt Engineering和RAG等技术实现业务场景的快速适配与轻量定制，同时建立完 善的运维合规体系，确保数据处理全流程的安全性与合法性。 ➢ 资本市场的剧烈波动是AI技术快速迭代引发的短期现象，表现为研发投入和数据中心建 设成本激增，这在近期美股科技股的震荡中得以集中体现；而从长期来看，行业将陷入 算力军备竞赛的循环，每一轮技术突破和应用场景扩展都将催生新的算力需求与资源投 求与资源投 入，持续重塑行业竞争格局。 ➢ 资源优化：随着模型使用方案的平民化，中小企业和个人开发者得以将有限资源聚焦于 场景创新与技术优化，无需在基础能力建设或算力消耗上投入过多成本。 ➢ 市场激活：这种高性价比、低门槛的大模型服务模式，将吸引更多初创团队涌入赛道， 催生多元化的应用场景和技术路径，推动行业生态的繁荣发展。 ➢高效创新：在有限算力资源支持下，算法创新模式，突破了算力的“卡脖子”限制

4.4 本地部署大模型方 案 DeepSeek R1 671B （满血版） 部署成本 1. 硬件采购成本 • 服务器集群 ：含 8 张 NVIDIA A100/H100 显卡的服务器 ， 市场价格约 80-120 万元 • 配套设备 ：液冷系统、 冗余电源等附加成本约 15-25 万元 2. 运维成本 • 电费 ：满载功耗约 6000W ， 年电费约 5-8 万元（按工业电价 1 全 面 自 动 化 和 智 能 化 ， 那 么 A I Agent 则更能满足其需求。 在这个快速 发展的人工智能时代 ，只 有选择最适合 自己的技术 ，才能在激 烈的市场竞争中 立于不败之地 AI Ag e nt AI Agent 则在复杂场景下展现出了强 大 的优势 ， 它能够根据环境的变化和 任务 的要求 ， 自主地进行决策和规划 ， 实现 任务的自动化执行。无论是在智能