核心 收益效果 Huawei Proprietary - Restricted Distribution DeepSeek 9 大模型从技术摸高走向技术摸高 + 工程创新并行 ，训练需求持续增 长 ① 技术摸高：头部玩家将战略坚定投入预训练基础模型创新，丰富模型组合，追逐 Scaling Law ，加速探索 AGI ② 工程创新：新的范式降低后训练和蒸馏门槛，模型效果大幅提升， 出现平权现象，引发新一波的“百模千态” 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 训练的算力需求将持续增长，算力结构从“预训练为主” 走向 “预训练 + 后训练 / 二次训练” 关注高效、稳定、开放的底座 • 极致性能、稳定可靠的 AI 集群 • 深度开放的平台和生态 • 极致的端到端性能效率优化 Qwen 1.5B BF16 / INT8 7B BF16 / INT8 14B BF16 / INT8 32B BF16 / INT8 DeepSeek 主干模型均已支持昇腾推理开箱，性能持续提 升中 BF16 精度推理 INT8 精度推理 MLA 架构： 支持 EP 策略： 支持 PD 分离部署： 待支 持 W8A8 量化： 支持 MTP 多 token 预测： 待支持

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 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 反思的行为模式，这些对于提高模型在推理任务中的表现至关重要。 ➢ 后训练Pipeline对于提升模型推理能力的重要性不可忽视。 ➢ 随着测试阶段算力和训练阶段探索算力的增加，根据后训练Scaling Law，模型的表现将持续得到改善。 ➢ 理想的数据构建应当覆盖广泛的类别，并且难度分级明确，这有利于实现类似课程学习的效果，逐步提高模 型的能力。 ➢ 在奖励建模时，必须确保基于奖励模型的奖励机制不会被轻易攻陷。平衡推理长度与推理正确率之间 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 强推理能力 + 多模态训练 = 激活模态穿透、拓展智能边界

32 常规 ( 课堂 ) 智慧教学过程 智慧学习 智慧学习是在智慧环境中开展的完全以学习者为中心的学习活动。 基本特征 培养技能 认知 创造 内省 交际 个性化 高效率 沉浸性 持续性 自然性 基本特征 获取自己所需的资源、信息和 服务 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

开发接单优化系统，月收入提升 230% -新疆牧民通过 AI 语音助手实现畜牧疾病远程诊断，死亡率降低 62% 六、未来图景与人类共生 1.技术进化：从工具到伙伴的范式跃迁 DeepSeek 的持续迭代正在重新定义人机关系，其技术发展呈现三大趋势： ①认知协作革命 ⚫ 智能增强：通过脑机接口技术，用户可直接用思维操控 DeepSeek 生成方案，写 作效率提升 10 倍 ⚫

降低了业务风险。 • 更高的产品质量。 • 使工程师免于繁琐的手动离线检查。 49 03 成功案例 3.2 美的楼宇科技美控： 楼宇 AI 节能解决方案 背景与挑战 解决方案 随着全球对可持续发展的呼声日益高涨，建筑行业正面临前所未有的转型挑战。据《2023 中国建筑与城市基础设施碳排放 研究报告》显示，建筑运行阶段的碳排放占据了全国碳排放总量的 21.9%，其中暖通空调系统能耗占据了建筑能耗的近半壁 因为现有的自控系统采用基于规则的简单逻辑控制，难以适应暖通空调系统的动态和非线性特性，以及设备间的相互影响， 导致系统无法持续高效运行。因此，如何在确保舒适性和稳定性的前提下，实现暖通空调系统的经济性最优运行，成为了行 业面临的一大挑战。这不仅需要智能化的技术支持，以优化系统运行效率，还需要为终端用户持续带来价值，实现经济与环 境效益的双重提升。 针对现有问题，美的楼宇科技推出了面向暖通空调水系统的智慧控制系统

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