2025 人工智能赋能智慧实验室的建设方案 人工智能发展历程 1956 年 达特茅斯会议 约翰 · 麦卡锡提出人工智 能标志 AI 的诞生 1957 年 罗森布切特发明感知机 Perceptron ，将人工智 能推向第一个高峰 1970 年 计算能力无法支持 大模型数据训练和 复杂任务， AI 进 入第一个低谷 第一次 浪潮 1960s 1980s 2000s 2020s 1982 物联网 云计算 自动化图像识别 高通量数据处理 检测智能化与自动化 个性化医疗 多指标联合分析 / 精准诊 断 大数据整合与模型预测 检测智能化与自动化 数字生物标志物解决临床应用挑战 实验室检测挑战 临床应用挑战 临床应用场景复杂 • 多指标组合困境 -DRG/DIP （如肺癌需 ProGRP+NSE 或 CEA+CYFRA21-1 组合） • 动态监测复杂性—治疗干扰，生物半衰期差异 人体免疫系统错误地攻击和损害自身细胞、组织和器官的一类疾病 • 临床症状重叠 , 诊断标准复杂 , 发病率逐年升高 • 患者的经济以及精神的负担都相对增大 • 早期诊断对于自身免疫疾病的治疗至关重要 科学目的：基于实验室指标构建自身免疫风湿病早期分类的 多分类模型  研究对象： 519 例 SLE 患者， 163 例 SS 患者， 243 例 IM 患者  研究指标：自身抗体、血常规、生化常规、临床特征

研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 头豹研究院 2025年具身智能产业链分析 从实验室到市场的商业化探索 概览标签：具身智能、人形机器人 2025 Embodied Intelligence Industry Chain 2025年の具身知能産業チェーン 市场研读 | 2023/11 配，具身智能的强弱直接取决于对各自运 行场景的动态响应与任务完成能力。 ◼ 研究背景 2025年，中国政府工作报告首次将具 身智能纳入未来产业培育计划，标志 着其成为推动新质生产力发展的核心 赛道。而具身智能也正从实验室转向 商业化探索，在各行业场景开启试点 应用。 ◼ 研究目标 • 了解具身智能的产业链构成 • 重点了解具身智能的最佳载体——人形 机器人的产业链情况 ◼ 本报告的关键问题 • 具身智能的产业链构成

农村学生寄宿生比例场景举例............................................................................65 2.9.1.3、 教室、实验室的空置率/利用率场景举例...........................................................65 2.9.1.4、 学生体质健康达标率场景举例. ...................................................................................170 3.2.1、 虚拟仿真实验室.....................................................................................170 3.2.2、 网络直播课堂 1、 教育资源公共服务平台..........................................................................254 4.9.1.1、 实验教学现状...............................................................................................

服务 工业自动化 & AI& 物联网 智慧工厂的架构设计 质量 管理 供应 链管 理 办公 协同 客户 关系 产品 设计 实验 室管 理 产品 管理 生产 制造 车间 仓储 物流 研发 管理 合同 档案 质量 管理 ERP 10 数字化工厂 IOC 综合运营管理平台 ERP 企业资源计划 SCM 供应链管理 PLM 产品 全生命周期管理 CRM 客户关系管理 BPM 流程管理 PMS 绩效管理 DW 数据仓库 MES/MOM 生产执行运营管理 EQM/QMS 质量管理 WMS 仓储管理 LIMS 实验室管理 ICS 应急指挥 APS 高级计划排程 EAM 设备资产管理 LMS 物流管理 EMS 能源管理 HSE 健康安环管理 DCS 离散控制 PLC/PAC 工控 SIS 安全联锁 APC 先进过程控制 薪酬管理 人事管理 组织管理 业务与系统的对应关系 过程检验 RFID 样 品 成品质检 RFID 样 品 收货检验 管理 采购样品 RFID 样 品 Lims 实验系统 统计与计量 HR 人力资源管 理 Lims 实 验 系统 WMS 仓储系 统 设备管理系统 产品质量追 溯 原料领用管 理 生产数据采 集 生产异常

北大青鸟人工智能研究院 • 北大计算机学院元宇宙技术研究所 • 北大教育学院学习科学实验室 第1页 DeepSeek在教育和学术领域的 应用场景与案例（上） AI肖睿团队 （张惠军、孙苹、周嵘） 2025年5月20日 • 北大青鸟人工智能研究院 • 北大计算机学院元宇宙技术研究所 • 北大教育学院学习科学实验室 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第2页 摘要 媲美Claude 3.5 Sonnet。 • 数学问题求解、科学推理和逻辑分析等需要复杂推理的场景。 Ø 强推理任务 • 需要基于大量知识，进行长链分析和强推理的复杂任务。 • 例如：工作方案、科研实验、病理诊断、命理玄学、市场分析、舆情分析、教育教学等。 Ø 中文要求高的任务 • 理解和使用中国文化背景、习惯用语、古文诗词（如生成春联） 。优于ChatGPT的中文能力。 • 语言风格：DeepSeek体（不明觉厉）。 家校沟通：建立高效沟通平台，提供亲子活动建议、心 理健康教育等资源，营造家校协同氛围 4.高等教育阶段 侧重：学生专业能力培养 教学模式变革：推进在线课程建设和资源共享；通过虚 拟仿真实验解决"三高三难"问题 科研能力提升：整合共享科研资源；高效数据采集分析 和可视化；借助数字化手段进行科研协同 个性化发展：提供丰富学术资源；文献检索与知识服务； 结合职业规划制定个性化学习方案

iFLYTEK XRAHN 科大讯飞股份有限 战略合作协议签署暨人工智能联合 全战略合作协议签署 暨人工智能联合实验室 揭牌仪式 揭牌仪式 王绍惠 2018年4月28日，双方在京签署全面战略合作协议 ，国家档案局副局长主绍忠为联合实验室揭牌 成立人工智能+档案联合实验室 档案事业进入人工智能新时代！ 科大讯茶 档案超脑平台架构 iFLYTEK A= 档案智能 声像档案 智能辅助 iFLYTEK 国家信访局与科大讯飞战略合作 暨人工智前技术国家信访局（安款）实结室 2018年10月25日：国家信访局与科大讯飞达成战略合 签约爆牌仪式 作，并联合建立人工智能技术国家信访局（安徽）实验室 国务院副秘书长、国家信访局局长舒晓琴、安徽省省委 常委、政法委书记姚玉舟、安徽省副省长李建中、省信访 高局长张祥根等相关领导参与签约及揭牌仪式， 斜大讯达 iFLYTEK 智慧信访：搭建智能辅助平台，提供七大智能服务 掌握不了真实情况 科大讯茶 A.I.＋ 政法 iFLYTEK 公安部 最高检 最高法 成立智能语音公安部重点实验 承担“公正司法与司法为民”的科技 成立智慧检务创新研究院 室 部重点专项项目 成立智能语音与人工智能联合实验室 成立技侦人工智能应用实验室 共同研发“法院超脑” 平台 汽实验皇 科大讯茶 iFLYTEK 防电信诈骗编系统 分析结果 分类 机 通话分析 安徽2016年4月份上线

大语言模型在软件日志运维的实践 刘逸伦 华为 2012 实验室 本科毕业于南开大学 ，硕士毕业于美国佐治亚理工学院。研究方向包括 AI 智能运维 ，大模型质量评估以及大模型提示策略 ，在相关领域以第一作者、 通讯作者身份在 ICDE 、 ICSE 、 IWQoS 等顶级国际会议 / 期刊发表 10 余篇 论文。 刘逸伦 华为 2012 文本机器翻译实验室工程 师 演讲嘉 宾 1. 软件日志运维观点 data were timestamped, enabling the datasets to be split into train/test sets chronologically. 实验设 置 • For each dataset, most baseline methods are trained on the first 10% logs and evaluated utilizing any in-domain training data, with an average improvement of 55.9% in terms ofF1-score. 实验 : LogPrompt 在零样本日志分析场景取得了较好效果， 因而可以减轻算法的数据依赖 The advantage of LogPrompt makes it a suitable choice

中 …… 主要内容 • 智能分发多模型开放平台 • 大模型训练服务 • 数据工程服务，建设模型训练的知识库、数据 集 • 私有化部署服务 • 智能录课 • 智能助教 • 青鸟人工智能实验室 • 智能学习平台 • 青鸟教育大模型 • 人工智能技术课程体系 • 等等 …… • 技术选型与数据验证 • 经过 300+ 技术选型 • 经过 2000+ 验证试验 学情数据诊断 • 教师队伍建设 科研创新 • AI 实验室建设 • 专业垂类大模型训 练 • AI 技能大赛 • 教学创新大赛 • AI 相关课题转化 • AI+ 学科教材共研 • AI 领域科研论文 人工智能通识课 • 人工智能通识课建设 • 实验设备、系统搭 建 • AI+ 学科交叉融合 • AIGC AIGC 课程建设 • AIGC 技能大赛 03 我们的 AI 教育实践：青鸟 AI 实验 室 解决学校的三大需求 科研 创新平台 NovaAI 开放平台 算力基础设施 高校科研创新实验平台 人工智能通识课实验平台 解决学校的三大需求 的方案 03 我们的 AI 教育实践：青鸟 AI 实验 室 人工智能专业（群）建设 七类主要产品和服务 课程 实训平台 教学资源库 教学平台

的思想伙伴，协助资料收集、深化⽂献理解、 澄清概念并提供研究反馈；作为助研，⼤模型承担研究助理职能，处理⽂献整理、参考⽂献 格式调整、梳理建模和推导等重复性任务；作为智能体，⼤模型本⾝成为研究对象与实验⼯ 具，能模拟⼈类决策⾏为、预测反应，并通过多智能体系统模拟社会互动；作为朋友，⼤模 型超越学术⻆⾊，提供全⽅位⾮学术⽀持，包括职业发展建议、⼼理辅导和⼈际交往建议。 ⼤模型全⾯融⼊学术⼯作流程，不 友。作为参谋，大模型充当研究者的思想伙伴，协助资料收集、深化文献理解、澄清概念并提供研究反馈；作 为助研，大模型承担研究助理职能，处理文献整理、参考文献格式调整、梳理建模和推导等重复性任务；作为 智能体，大模型本身成为研究对象与实验工具，能模拟人类决策行为、预测反应，并通过多智能体系统模拟社 会互动；作为朋友，大模型超越学术角色，提供全方位非学术支持，包括职业发展建议、心理辅导和人际交往 建议。大模型全面融入学术工作流程， 音频和非结构化文本，为经济学研究拓展了新的视野和分析维度。同时，大模型涌现出的行为能力本身，也为 经济学提供了新的研究对象。这些人工智能系统展现出的决策模式、信息处理机制和策略行为，为经济学理论 的应用与检验创造了前所未有的实验场景。 本文旨在向经济学家、管理学家和其它社会科学研究者全面地介绍大语言模型的技术和应用。我们首先 从社会科学知识生产的一般过程出发，讨论了大语言模型如何改变知识的生产函数。我们讨论了大语言模型

动了教学模式革新，为个性化学习、 提升教学效率、构建智慧课堂等提供了必要的支持（如通过学情数据分析为学生提供量身定制的学习体验 2）。 科研方面：加速了数据驱动的跨学科协同创新，优化文献分析、实验设计及成果转化路径，正在重构学术评价 体系（形成持续性的产学研协同创新体系 3）。治理方面：依托实时数据监测与智能决策，促进教育资源合理调配， 推动教育高质量发展（通过现代信息技术驱动治理效能现代化 应用， 加速实现从传统假设驱动向人工智能赋能的智能化科研范式转型。事实上，人工智能正推动高等教育科研范式 从传统假设驱动转向数据驱动的智能研究模式。通过机器学习处理海量数据、自动化文献分析、智能实验设计 和虚拟仿真实训，人工智能重构了科研流程，催生了跨学科融合的“第五科研范式”。在“AI for science”影 响下，科学发现从线性验证转向循环迭代，实现了研究效率的指数级提升。这一变革带来显著益处：大幅缩短 智能发展新模式新路径，以人工智能高水平应用促进经济高质量发展。通过这些政策的引导，高校可以更好地 与社会需求对接，培养出适应智能时代需求的创新型人才，推动经济高质量发展。 此外，高校还需要深化产学研合作，搭建大学—产业联合实验室和技术转移中心，将学术研究成果快速转化为 实际生产力。这一过程不仅能推动区域经济的发展，还能解决城市治理、环境保护等社会问题，展现高校在服 务社会中的新价值。同时，高校还需积极探索如何通过智能