人工智能在生产制造业中的实践与应用 Andrew NG （吴恩达） Chairman & CEO of Landing.AI 人工智能是新电力 电力转变了无数行业 ：交通，制造，农业， 医 疗，等等 人工智能将带来同样划时代的变 革 Jeopardy 人工智能技术及产品的兴起 人脸识别 语音识别 机器学习 机器人 大数据 INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS A 人工智能在生产制造中的实践与应用： 自动视觉检测 样本图像 瑕疵预 测 人工智能在生产制造中的实践与应用： 自动视觉检测 #109871 控制面板 #109876 #109875 #109874 人工智能在生产制造中的其它实践与应用 维护预测 (Preventative maintenance) 机器参数调整 (Automatic optimization) 产量优化 (Yield optimization)

京东金融 JD Finance 回访 / 调研 / 邀约 / 通知 / … >2018 年 2 月上线，固收爆款产品活动优惠通知 > 效果：零开发，几十万用户的大批量通知，上午有需求，下午即可外呼。 > 效益：大批量的自动化调研并记录用户反馈结果，解决了：人工抽样调研，样本少， 结果有偏差的问题 ● 调研问题可灵活配置 ● 调研结果自动生成报表统 计 ● 电话通知具有强提醒效果

大模型产业生态 & 澜码科技独特的 产业生态位 大模型产业生态由 基础设施、大模型、以及面向业务和使用需求的 应用层 构成，各个要素环环相扣，共同构建和实现 新质生产力。 算力芯片 云服务平台 生产力提升 业务流程自动化 生产效率提升 基础设施层 大语言模型 模型层 2C 应用层 2B 业务层 AI Agent 专家知识 业务数据 文本问答 创意生成 Firefly Sora 大模型私有化部署： qwen 14B • 模型对接与联调：行 内模型 • 测试环境工具调用API 10.上线投产完成 8.投产准备 • 安全组件清单准备 • 生产环境IT资源确认部 署方案确认与演练 • 防火墙策略申请 7.数据准备 • 生产环境工具调用API • 业务验证数据 • 账号与权限数据 6.迭代优化 • 正向业务链路设计 • 记忆优化 • 逆向业务及容错设计 • 定制化开发 策查询等等各类从大文本中检索内容的场景， 由于LLM技术的兴起时刻用户对“ 文档搜索” 的要求大幅提升，其中出现很多RAG方法无法 覆盖的能力场景，例如：文章归纳摘要、图文混合检索、表格理解、大批量文档中的精准查 询，跨语种检索等。面对这些问题，需要系统的看待问题，并针对具体的问题进行应对，仅 通过RAG或类似RAG与知识图谱（例如：GraphRAG）结合的方案无法在项目中稳定可靠、 经济高效的满足客户需求。

全流程训推工具链，注重实战灵活性、扩展性 • 内置 Angel 加速能力，切实提升训推效率 • 训练过程白盒化、资源碎片监控、训练资源调度灵活可配， 切 实提升资源利用率 注重灵活性、扩展性的生产级大模型精调工具链 DeepSeek 蒸馏方案 DeepSeek 全系大语言模型支持 SFT 快速 直观 R1 推理结果 生成 R1 推理服务调用 构造蒸馏数据 集 清洗 R1 推理结果 望通过多款原子能力组建专属服务。 • 可结合文档解析、拆分、 embedding 、多轮改写 等服务进行组装，定制企业专属 AI 业务。 主要优势 : • API 服务更稳定、安全、易用；满足大批量使用， 可以弹性扩容满足客户需求；支持购买专属并 发； • 限时免费试用（ 2025 年 2 月 25 日 23:59:59 前）； • 兼容 openai 的 . ① 标准模式 内置 RAG 最优流 程 文档解析 多轮改写 文旅 虚拟 导游 政务 一网 通办 ② 自定义插 件 应用 场景 三方大模型 插件 工作流模式 “ 智能生产线 ” 使用指定的工作流来响应用户所 有对话。如果你对应用的执行流程， 有更加个性化的需求，可以通过工 作流，来拖拉拽各种原子能力，编 排你想要的流程。 标准模式 “RAG

智 芎 T 厂 ◎ 物品的互联网 今天 Eh 文 人的智力 工业 3.0 应用电子信息技术， 进一步提高自动化 水平 电力 工业 2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 热力 工业 1.0 创造了机器工 厂的“蒸汽时 代 ” 1970 年代 初 20 世纪 初 18 世纪 末 能楼 字 新范式的本质：替代了人类专家的角色，把人从开发链条中移出 模型从实验到生产的平稳过渡 · 高投入：必须依赖大数据、大算力、大资金和大能耗的支持，推动模型性能最大化 面临的挑战： · 开发难度：当前人工智能模型的开发周期长，难度高，存在成本与效率的矛盾 · 规模化瓶颈：从试验性产品到生产线产品，需要解决模型适配性与通用性问题 解决路径： 口推动模型的柔性制造，实现更高效、更低成本的开发流程 口借助自动化、模块化和流水线技术，降低生产成本，提升部署速度 口制造业的数字化、网络化、智能化转型，将全面提升研发设计、生产制造、经 营管理与运维服务的效率与质量。企业通过智能化升级，增强综合竞争力，抢 占未来产业发展制高点 口每一次科技与产业革命都形成了符合当时需求的新质生产力。历史证明，技术 革命催生了全新的产业格局，推动生产方式的优化与系统性重构 Al 是一场通用技术革命，预计将对各行各业带来深远的影响，推动全社会生产力 和竞争力的提升

了成熟的条件，目前已经在全球形成百亿美元规模的庞大市场。近年更是出现了集成度更高的 纳米机电系统（Nano-Electromechanical System，简称 NEMS）。具有微型化、智能化、多 功能、高集成度和适合大批量生产等特点。MEMS 技术属于物联网的信息采集层技术。 （四）GPS 技术 GPS 又称为全球定位系统（Global Positioning SystemGPS），是具有海、陆、空全方位 实时三 城市公共车联网综合服务平台项目建议书 科研生产型企业。 在“高科技要深入基层、面向应用”的理念下，罗克佳华一直坚持走引进吸收和自主创新相 结合的道路，应用工业物联网技术，研究和解决事关国计民生的问题，创建在各行业生产、安 全、节能、环保四效合一的新技术模式。 罗克佳华致力于物联网应用技术，被国家工信部评定为国家物联网技术节能减排示范基地，

.............................36 算力城域网白皮书（2025 版） 1 一、引言 数字经济已经成为全球经济发展的强大引擎，世界各国都在积极 推进数字化经济新质生产力的建设。算力作为数字经济时代的核心生 产力，正在加速数字经济和实体经济的深度融合。以 AIGC 为代表的 人工智能大模型快速崛起，推动了算力需求的快速增长。 AI/HPC 等高阶算力对于提升国家、区域经济核心竞争力的重要 年 3 月，《政府工作报告》提出将持 续推进“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。 这意味国家将加强顶层设计，加快形成以人工智能为引擎的新质生产 力。随着这一行动的深入推进，人工智能将在推动产业升级、促进新 质生产力快速发展等方面发挥重要作用。 随着人工智能技术的快速发展，大模型训练对算力的需求呈指数 级增长，促进了运营商、政府、行业和企业进行算力中心的建设。各 类算 为了实现海量数据的高效流转，网络需要具备网络级负载均衡能 力，全面提升整网的有效吞吐量，打造高运力网络，为数据高效传送 提供坚实基础。同时，网络需要具备高度的弹性与敏捷性，基于任务 式服务为企业按需提供弹性带宽，满足短时间内大批量数据传输的需 求。 总之，海量样本的快速入算服务对算力城域网的需求是：实现 TB/PB 级数据的弹性带宽服务，时间可承诺（分钟达、小时达、天级 达）；业务分钟级开通，任务式服务。 3.2.2

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