业，向技术密集型、知识密集型的高端化、智能化、绿色化方向转型升级，打造依托于人工智能、大 数据、云计算等现代信息技术的新质生产力。 工业 AI 和大模型的应用，已经渗透到工业生产的产品设计、企业流程管理规划、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 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 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 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 察市场需求，预测未来趋势，精准定位产品的设计与 迭代方向。 • 优化研发流程管理：基于当前项目状态和历史数据建 立预测模型，预测每项任务的完成时间，并评估整个 项目的完成时间，有助于提前发现潜在延迟风险，让 团队合理分配时间和其他资源，保证项目按时或提前 完成。 •

5.过度依赖 错误：直接使用 AI 生成的医学诊断建议 修正：要求“提供相似病例和检查建议，需医生复核” 4.高阶技巧：解锁 AI 的隐藏能力 ①数据直通车 操作流程： 1.粘贴 Excel 销售数据→输入“分析 Q4 各品类销售额占比” 2.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 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” ⚫ 跨界迁移：“参考迪士尼排队管理策略，优化咖啡店高峰时段服务流程” 5.官方推荐模板（简化版） 1.代码优化： “下面这段 Python 代码运行缓慢，请解释问题并提供两种优化方案” 代码运行缓慢，请解释问题并提供两种优化方案” 2.内容润色： “将这段话改为李诞脱口秀风格，加入谐音梗和反转” 3.流程拆解： “分三步解释如何拍摄星空照片：设备准备→参数设置→后期处理” 五、全民生产力革命 1.高频场景：AI 赋能日常生活 DeepSeek 通过技术普惠，正在重塑个人与组织的生产力模式，以下是三大用户群体的 典型应用场景： ①学生党：从题海战术到精准学习

Link AI 芯片： NV 、 AMD • DS 对强化学习的创新使用， 可以让大模型便捷的获 得 通用性 + 专用性， 可以满足各应用场景需求 • DS 对通过从模型结构到训推全流程的极致工程优化， 大幅提升 AI 的计算效率， 提升模型落地经济性 • 中国 AI 公司首次以关键创新贡献者的身份加入到全 球 AI 竞争中，冲击美国 AI 霸权 • 打破 NV+OpenAI 降低内存 90% 支持更高并发 模型容量提升 3 倍 计算量减少 70% DeepSeek 通过从模型结构到训推全流程的优化，带来大模型新 范式 DeepSeekV3/R1 ，大幅提升从训练到推理的计算效率，降低模型创新及应用落地的门槛 降低学习复杂度 简化强化学习流程 降低后训练复杂度 推理优化 单次推理效率倍级提升 一次预测多个 token 推理倍级提升 FP16/BF16 模型分析工具链有 哪些，模型是否支 容器化部署 镜像封装，提供容器命令 物理 机部署 基于场景，提供开发环境部署方法 推荐昇腾最佳实践，快速复现 DeepSeek 系列模型推理流程，加速客户应用上线。 DeepSeek-R1-Distill-qwen Janus-Pro 已支持的 DeepSeek 系列模 型 快速部署 DeepSeek 模 型 DeepSeek-R1-Distill-llama

模型。百炼平台的 API 提供标准化接口 ，无需自 行搭建 模型服务基础设施 ，且具备负载均衡和自动扩缩容机制 ，保障 API 调用稳定性。搭配 Chatbox 可视 化界面客户端 ，进一步简化了调用流程 ，无需在命令行中操作 ，通过图形化界面即 可轻松配置和使用 https://chatboxai.app/zh#downl oad DeepSeek 模型。 DeepSee k DeepSeek-R1 DeepSeek-R1 - Ditill-Qwen-7B DeepSeek DeepSeek-R1 - Ditill-Qwen- 1.5B DeepSeek- V3 DeepSeek- R1 腾讯云部署流程 • Cloud Studio ：登录腾讯云官网 ，进入 Cloud Studio ，可一键部署 ，即开即用 ，能快速体验 7B 以下 DeepSeek - R1 蒸馏模型。 Ollama+ Deepseek LLM 首选项 向量数据库 Embedder 首选 项 文本分割 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

互体验。它们能够处理海量数据 ，进行高效的学习与推理 ，并展 现 出跨领域的应用潜力 AI Agent 的诞生就是为了处理各种复杂任务的 ，就复杂任务的处 理流程而言 AI Agent 主要分为两大类：行动类、规划执行类。总 而言之 ， AI Agent 就是结合大模型能去自动思考、规划、效验和 执行的一个计算体 ，以完成特定的任务目标 己给自己创建 prompt ，来实现目标 目前各类 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 ，进行智能规划与决策 ， 自动执行复杂的任务。比如在智能办公场景中 ， AI Agent 可以根据用户的日程安排 ， 自动预订会议 室、安 排会议议程 ，还能在会议结束后自动生成会议纪要 ，实现办公流程的自动化 ，让员工从繁琐的事务性工作中解脱出来 RAG 技术就像是一个智能的知识助手 ， 它通过将外部知识库与大语言模型相结合 ，极大地增强了模型的回答能力。 当用户提出问题时 ， RAG

没有使用Reward Model, 因为ORM和PRM等基于神经网络的都可能遭受reward hacking 而retraining reward model 需要大量的计算资源，可能会复杂化整个流程 ➢ 训练模板：选择最简单的 Thinking Process，直接观察到最直接的RL过程下的表现 基于规则的奖励 (Rule-Based Reward) : 准确率奖励 + 格式奖励 10 而不是被预先设定的模式所 束缚。这也使得模型最终具备了更加强大的泛化能力和适应能力。 ➢ 为了充分释放 GRPO 的潜力并确保训练稳定性，DeepSeek R1 的训练中采用了四阶段的交替迭代 流程：“监督微调（SFT）→ 强化学习（RL）→ 再次 SFT → 再次 RL”，有效解决了传统强化学 习模型在冷启动、收敛效率和多场景适应性方面的瓶颈。 ➢ 强大的自验证和长链推理能力：并非预先设定好的，而是在RL训练中自主涌现出来的 垂直领域和横向拓展：采用"API+本地化知识库"或"提示工程+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