的精度。语言理解模型也实现了百倍压缩，使得在手机、可穿戴设备等资源受限的终 端上运行复杂的自然语言处理成为可能。更重要的是，动态模型压缩技术的成熟，使 得同一个基础模型可以根据不同终端的算力自适应调整，真正实现了"一次训练，处处 部署"的愿景。 硬件加速技术的普及是端侧 AI 爆发的另一个关键驱动力。2026 年，集成 NPU（神经 网络处理单元）的 SoC 芯片将成为主流，不仅在高端设备中标配，更下沉到了中低端 相比单一 传感器方案，多模态系统的误报率降低了 95%，漏报率降低了 99%，真正实现了"防 患于未然"。 生成式 AI 在感知领域的应用在 2025~2026 年形成了持续亮点。通过大规模预训练和 少样本学习，生成式 AI 模型能够理解和生成各种模态的感知数据。在感知增强方面， 生成式 AI 可以将低分辨率、高噪声的传感器数据恢复为高质量的感知信息。例如，在 安防监控中，即使是在夜间或雾霾天气下拍摄的模糊图像，也能够通过 是一种计算架构的优化与下沉，强调将 AI 算力、模型推理、数据 处理等能力下沉到边缘设备；而垂类大模型则强调模型能力的专业化、精细化、行业 化，是一种模型训练与知识注入的深化。因此，两者是不同维度的技术演进，但互为 条件。 一方面，边缘设备与终端数据的爆发，提供了丰富的行业私域数据，为训练和微调垂 类大模型提供了关键的数据源。边缘 AI 的普及，也推动了模型部署能力的增强，使得 垂类模型具备可落地的“容器”。

此外，还有多 个研究团队正在利用机器学习技术进行疾病诊断和预后预测，例如，通过分析医学 影像来检测肿瘤或其他异常。AlphaGo和AlphaStar等由DeepMind开发的AI系统，通 过深度学习训练，分别在围棋和《星际争霸》等游戏中达到了人类顶级选手的水 平。图1-2展示了人工智能的能力跃迁。 图1-2 人工智能的能力跃迁 2. AIGC的发展与教育应用展望 人工智能生成内容（Artificial 能技术在内容生成方面的能 力，尤其是通过生成算法、预训练模型和多模态技术等手段自动生成文本、图像、 音频、视频等多种类型的内容。 早期的AIGC主要集中于简单的文本生成，如基于模板的新闻报道或天气预报。深度 学习技术的兴起为AIGC的发展奠定了基础，深度学习能够通过学习大量数据自动提 取特征，GAN（生成对抗网络）、CLIP（对比语言图像预训练模型）、Transformer 等技术的出现和融合， 等技术的出现和融合，为AIGC提供了强大的技术支撑，使得机器能够更准确地理解 和生成内容。 8 随着深度学习、大数据、云计算和边缘计算等技术的快速发展，以及预训练模型和 多模态技术的突破，AI开始能够生成更复杂、更自然的文本、图像、音频和视频内 容。特别是以GPT系列为代表的大型语言模型的出现，使得AIGC在内容生成方面取 得了显著进展，开始展现出强大的内容生成能力。 AIGC的出现和发展，标志着人工智能应用从数据分析型向内容创造型的转变，极大

·打破供应链各环节功能不同的团队之间的隔阂，确保整体供应链 的效率高于局部供应链的效率。换而言之就是整体效率要优于局部之 和。 ·对于扩展型企业，在发展，探索和成长上给予导引和指示。 展望 一项很有用的训练就是，展望未来并思索供应链中的潜在变化。其 中一些重点如下文所示： ·基于软件的设计。在产品中寻找更多以软件来控制的功能应用。 一个较好的降低成本的方法就是，在不同的汽车上安装同样的设备，然