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 .......................................................01 1.1 工业 AI — 市场规模与增长潜力 .............. ...............................................................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 随着技术的不断进步和应用场景的拓展，我们认为工业 AI 有望成为推动工业 4.0 和智能制造发展的关键力量。 1.1 工业 AI — 市场规模与增长潜力 03 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 AI 技术在工业领域的应用，已经贯穿于产品设计、生产、管理、服务等众多环节，它主要通过各种方式收集海量数据，然后 利用机器学习和统计模型对数据进行分析，并依据数据分析结果辅助决策，帮助企业优化资源配置，提质增效，节省成本。

FRAMEs 和 事实性推断任务 Simple-QA上表现突出 5 回顾：Pre-Training Scaling Law ➢ Pre-Training Scaling Laws: 预训练模型上广泛观察到的现象，协调了计算量C、模 型参数量N和数据大小D之间的关系 6 回顾：Post-Training Scaling Law ➢ Post-Training 阶段，随着训练时计算量（来自RL的Training阶段）和 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 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero DeepSeek-R1

GPT-4o 的视觉功能与通过强化学习获得的高级推理相 结合 ，经 过训练可以与图形用户界面（ GUI ，即人们在屏幕上看到的按钮、菜单和文 本字段）进行 交互。 Operator 通过观察屏幕并使用虚拟鼠标和键盘来完成任务 ，而 无需依赖专门的 API 接口。这种设计使其可以适配任何为人类设计的软件界面 ，带来极 高的灵活性 Operator 好比一个博士水平的个人助理 教师角色的进化——从“知识权威”到“灵魂导师” 大模型的普及促使教师重新定位角色 ，从传统的“讲授者”转变为“引导者”“协作者”“情感联结者” 学情诊断： A I 可分析学生答题数据 ，但教师需要 结合 行为观察 ，设计个性化干预方案 项目式学习：教师可借助 AI 生成跨学科案例 ，引 导学 生通过协作、调研解决真实问题 ，培养批判性 思维 8. A I 赋能高校教 学 个性化教育的核心 课堂是否具有不可替代性