............69 工业人工智能 (AI) 行业观察 01 02 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 工业 AI，是 AI 技术在工业领域的应用，它通过机器学习、深度学习、计算机视觉等先进的计算智能方法，实现对工业生产 过程的优化和智能化，最终帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量，实现数字化转型。 2023 年 12 月，由信通院牵头、多家单位联合编 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。 • 自动化代码编写与优化：AI 编程助手利用深度学习 算法和大量代码数据训练模型，通过分析代码的结构 和模式，并根据开发者的需求，自动生成函数、类、 模块等代码，甚至优化现有代码，从而帮助开发者加 速代码生成，减少错误。 • 优化产品结构与应用模拟：通过形态识别技术，将 生产过程管控 在生产过程管控方面，AI 技术的应用主要集中在提高生 产效率、优化资源配置、增强质量控制和实现生产过程 的自动化与智能化。具体包括： • 设备管理： 在设备入库管理方面，AI 通过深度学习识别设备上的 条形码、二维码或设备特征，自动读取设备信息如型 号、序列号等；AI 的自然语言处理功能，可以自动 提取设备手册或标签上的文字信息，获取设备规格、 性能指标等关键参数。这些都能显著提升设备入库管

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 ，具 有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力 ，能够处理和生成多种类型数据的 人 工智能模型。 通常说的大模型的“大”的特点体现在： 2020 年 ， OpenAI 公司推出了 GPT-3 大模型发展历经三个阶段 ，分别是萌芽期、 沉淀期和爆发 期 3.2 大模型的发展历 程 3.2 大模型的发展历 程 大模型发展对算力的需求演变 人工智能包含了机器学习 ，机器学习包含了深度学习 ，深度学习可以采用不同的模型 ， 其中一种模型是预训练模型 ，预训 练模型包含了预训练大模型（可以简称为“大模型”） ，预训练大模型包含了预训练大语言模型（可以简称为“大语言模 型”） ，预训练大语言模型的典型代表包括 ChatGPT 是基于 GPT 开发的大模型 产品， 文心一言是基于文心 ERNIE 开发的大模型产品 人工智能 机器学习 深度学习 预训练大模型 预训练 大语言模型 预训练大语言模型 GPT 文 心 ERNIE ... 3.3 人工智能与大模型的关 系 深度学习模型 预训练模型 文心一言 ChatGPT 语言大模型 是 指 在 自 然 语 言 处 理 （ Nat u ral

《DeepSeek 零基础完全指南》 公众号“AI 跃迁派”出品 一、DeepSeek 全景认知 1.颠覆性定义：人人都能用的认知引擎 DeepSeek（深度求索）是中国首个全栈开源的大语言模型，由杭州深度求索人工智能 公司研发，定位为“认知智能引擎”。简单来说，它是一个能像人类一样思考、学习和解 决问题的超级 AI 工具。 核心能力： ⚫ 复杂推理：像学霸解数学题一样处理逻辑难题（R1 →提炼待办事项 ⚫ 语言翻译：支持 42 种语言互译，自动适配文化差异（如把“摆烂”翻译成 “quietquitting”） 局限：复杂逻辑问题需升级至 R1 版本 模块 2：深度思考（R1）——决策智囊团 技术突破： ⚫ 思维链可视化：像老师写板书一样展示推理步骤（如解方程时先分解条件再推 导） ⚫ 反事实推演：模拟“如果特斯拉降价 10%”对产业链的 6 ①网页版（零门槛即用） 访问方式：浏览器输入`https://chat.deepseek.com` 特点： ⚫ 无需下载，支持文件上传（PDF/Word/图片） ⚫ 功能齐全，包含普通模式（V3）、深度思考（R1）、联网搜索 操作提示：登录后点击输入框下方按钮切换功能模式，例如开启 R1 模式处理复杂数学 题 ②手机 APP（移动办公神器） 下载方式： ⚫ iOS：AppStore

智慧学习者及智慧学习  智慧课程  智慧教学  智慧教育资源  智慧评价（教、学）  智慧服务  智慧教室  智慧校园  智慧平台  智慧教育方式 10 信息技术 与学科教 学深度融 合 全球教育 资源无缝 整合共享 无处不在 的开放、 按需学习 基于大数 据的科学 分析与评 价 绿色高效 的教育管 理 技 术 特 征 情景感知 无缝连接 可视化 按需推送 连接到各种教育信息系统， 无缝获取学习资源与服务 联接社群 学习者的多个学习终 端之间实现数据同步、 无缝切换，学习过程 实现无缝迁移 具体 体现 16 全向交 互 • 自然交互 • 深度互动 • 过程记录 17 智能管 控 教育环境、资源、管理与服务的智能管理是智慧教 育的核心特征。 智能控制 智能诊断 智能分析 智能调节 智能调度 18 按需推 送 方 连 通 智慧教育：促进智慧学习 31 智慧教 学 的 智慧教学是教师在智慧教学环境下，利用各种先进 信息化技术和丰富的教学资源开展的教学活动。 特征 高效 开放 多元 互通 深度交互 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

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 关注便捷、易用、性价比的平台 • 开箱即用的强化学习套件 • 兼顾成本与性能的蒸馏 / 微调方 案 • 便捷的部署、敏捷业务上线 软 硬 件 架 构 异构计算架构 CUDA Huawei Proprietary - Restricted Distribution A Ascend 16 计算架构 CANN 深度开放，使能高效灵活开发，匹配开发者使用 习惯 算子加速库 XF 结合场景差异优化 运行时 NV Runtime KS 直 接 发 起 Kernel Launch GE 图引擎 MT 、 KS AscendSpeed … HCCL 集合通信库 开放通信算子、平台接口，支持自定义通信算法，提升网络通信效率 GE 图引擎 开放图编译、图优化、图执行，支持自定义图融合，提升整网性能 深度开放 CANN ，一套架构使能昇腾原生开 发 对位 NV CUDA ，匹配开发使用习 惯 AI 框架 昇思 MindSpore PyTorch TensorFlow

回顾：Post-Training Scaling Law 为什么我们需要后训练 Scaling-Law ? ➢ 随着模型尺寸逐渐增大，预训练阶段参数 Scaling Up 带来的边际收益开始递减；如果想要深度提升模 型推理能力和长程问题能力，基于RL的 Post-Training 将会成为下一个突破点。 ➢ 自回归模型在数学推理问题上很难进步的一点在于没有办法进行回答的自主修正，如果仅是依靠生成 DeepSeek-R1 技术剖析：RL 加持下的 Length 泛化&推理范式涌现 ➢ 大规模RL的加持下，DeepSeek-R1 Zero 表现出在推理任务上思维链长度的自然增长和涌现 ➢ 反思深度逐层加深，出现标记不明确的步骤、保持中间结论、验证、混合语言推理等现象 ➢ 模型在准确率奖励和格式奖励下自然探索到 验证、回溯、总结、反思 的行为范式 ➢ 如何控制来保证最后的response 长 理复杂的推理任务时，能 够更有效地优化策略模型，同时保持较高的计算效率。 ➢ Kimi K1.5 采用的变种Mirror Descent可以在保证学习稳定性的同时，促进模型对复杂推理任务的理解 深度，如逐层加深反思、验证、回溯等行为范式的形成。它允许模型自然地探索到验证、回溯、总结、 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。

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” 》

deepseek 选择模型。 注意参数规 模 不同 ，性能和硬件需求有差异。 例如 ， 1.5B 适合体验尝鲜 ， 7B 适合普通创 作及开 发测试 ， 8B 适合对内容要求更高的场景 ， 14B 适合专业及深度内容创作。 LM Studio+DeepSeek LM Studio 可以通 过 huggaface 下载 Deepseek 各种蒸 馏模型（ GGUF ） DeepSeek UI 客户端使