机器人离线编程系统是机器人编程语言的拓广，是利用计算机 图形学的成果，在电脑里建立起机器人及其工作环境的模型，自动 生成机器人的运动轨迹，然后在软件中仿真与调整轨迹，最后生成 机器人程序传输给机器人。 本 节 导 入 示 教 编 程 特 点 离 线 编 程 特 点 需要实际机器人系统和工作环境 编程时机器人停止工作 在实际系统上试验程序 编程的质量取决于编程者的经验 难以实现复杂的机器人运行轨迹 难以实现复杂的机器人运行轨迹 目前离线编程广泛应用于打磨、去毛刺、焊接、激光切割、数控加 工等机器人新兴应用领域。 图 7-1 离线编程系统构成图 用户接口 传感器 编 程 图 形 仿 真 数 据 库 数 据 库 机 器 人 控 制 柜 后 置 处 理 1 、离线编程系统构成 机器人离线编程系统正朝着集成的方向前进，其中包含了多个领 域中的多个学 域中的多个学科，为推动这项技术的进一步发展，以下几个方面的技 术是关键： 2 、 离线编程关键技术 （ 1 ）多传感器融合技术的建模与仿真 对多传感器进行建模，执行多传感器操作 （ 2 ）错误检测和修复技术 对系统的运行状态进行检测和修复 （ 3 ）各种规划算法的进一步研究 其包括路径规划、放置规划和微动规划等 （ 4 ）通用有效的误差标定技术 应用于各种应用场合的机器人标定 （

机器人编程，就是针对机器人为完成某项作业进行程序设计。 工业机器人编程是机器人技术的一个重要方面，它是与机器人所采 用的控制系统相一致的。为了用简单的方法描述作业、操控机器人， 机器人的语言应运而生。在本节中，主要详细介绍示教编程。 本 节 导 入 1 、示教编程 图 6-1 示教再现式机器人控制系统工作原理 示教盒 记忆装置 伺服放大 示教部分 再现部分 公共部分 工作装置 避免发生错误指令 编程占用机器人作业时间 难以与其他操作同步 很难规划复杂的运动轨迹 以及准确的直线运动 难以与传感信息相配合 机器人语言编程是指采用专用的机器人语言来描述机器人的动作 轨迹。机器人语言编程实现了计算机编程，它具有良好的通用性，同 一种机器人语言可用于不同类型的机器人。此外，机器人编程语言可 解决多台机器人之间协调工作的问题。 2 、机器人语言编程 离线编程是在专门的软件环境支持下，用专用或通用程序在离线 离线编程是在专门的软件环境支持下，用专用或通用程序在离线 情况下进行机器人轨迹规划编程的一种方法。这种编程方法与数控机 床中编制数控加工程序非常相似。一些离线编程系统带有仿真功能， 这使得在编程时就可解决障碍干涉和路径优化问题。 3 、离线编程 离线编程 为了使机器人能够进行再现示教的动作，就必须把机器人运动命令 编成程序。控制机器人运动的命令就是移动命令。在移动命令中，记录 有移动到的位置坐标、插补方式、再现速度等参数。

从 DeepSeek 探讨大语言模型 在建筑及能源行业的应用趋势和技术方法 汇报人：赵阳 浙江大学能源学院制冷与低温研究所 2025.2.14 报 告 提 纲 临近奇点： AGI 将带来颠 覆 结论和展望 DeepSeek 等带来的新范 式 大语言模型应用的科研案例 能源领域传统 Al 发展困 境 当下 Al 到了哪种程 度 John J.Hopfield 报 告 提 纲 当下 Al 到了哪种程度 能源领域传统 AI 发展困境 … … … … DeepSeek 等带来的新范式 大语言模型应用的科研案例 · 临近奇点： AGI 将带来颠覆 结论和展望 …… 长期以来，能源领域人工智能止步于信息化阶段，发展范式陷入困境 15/80 口能源领域智能化目前大多停留在 环节是整个项目的天花板 2025 年 2 月，麻省理工学院何凯明指出： Al 正在悄然重塑全球科研生态：“过去，不同学科间的交流 像隔着一堵高墙；如今，人工智能正成为所有科学家都能听懂的通用语言 " 。 自动化 工程热物理 新能源 化工 软件 工程 人工 智能 范式困境主要原因三：周期长、链条多、人员配合难度大效率低 18/80 口需要多个 团队 深度长期协作，难度大成本高

打造自适应 AI 运维智慧体： 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 日志是机器语言：大规模网络、软件系统在运行过程中每天会产生 PB 级别的日志，这些日志是一些类自然语言的文本，实时描述了设备 的运行状态、异常情况。 (2) 传统网络运维是机器语言的人工翻译过程：为了维护网络的稳定，运维人员会持续监控设备的运行状态，希望准确、及时地检测异常和 突发事件。网络日志是设备运行维护最重要的数据源，运维人员通常会通过解读日志中的自然语言、语义信息来发现问题、分析根因。 分析根因。 (3) 自动日志分析是机器语言的自动翻译过程： 日志文本种类繁多、数量庞大，且多数日志为非结构化文本，无法通过人工方式监控和检测 全部的日志。更重要的是，分析设备日志需要丰富的领域知识，耗时耗力；简单的规则配置也无法理解文本的语义信息。 化⽂本 类 自 然 语 ⾔ 半 结 构 观点 1 ：软件日志运维是从机器语言向自然语言的 转化 转化 表：一些网络基础设施

更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用 。 这 意味着一次训练就可以将模 型应 用于多种任务，无需重新 训练 语言生成能力 大模型可以生成更自然 、更流 利 的语言，减少了生成输出时 呈现 的错误或令人困惑的问题 3.1 大模型的概 念 3.2 大模型的发展历 程 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 ） ，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 OpenAI 的 GPT 和百度的文心 ERNIE ， 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 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 La ng uage Processing ， NLP ）领域中的一类大 模型， 通常 用于处理文本数据和理解自然语言 。 这类大模型 的主要特点是它们在大规模语料库上 进行了训练， 以学习自然语言的各种语法 、语义和语境规则 。 代表性产品包括 GPT

）：以模型为核心，是对真实世界的模拟和解释 • 用语言逻辑方法获取理论模型：模糊 • 用解析数学方法获取数学模型：精确 • 用计算数学方法获取数据模型：近似 • 用机器学习方法获取概率模型：复杂 • 用人工神经网络获取网络模型：黑盒 • 超过两层的神经网络可以逼近任意连续函数 人类智能 • 抽象（语言）：概念，数字，理 念 • 逻辑（理性）：归纳，演绎，类 专用任务模型： NLP 、 CV 、 Gaming…… 2. 通用任务模型： AIGC • Diffusion 、 transformer ◼ 从 NLU+NLG 到 LLM （大语言模型） 1. 语言逻辑和数据集蕴含了人类的认知智能 2. LLM 是人类的认知智能的实现方式之一 3. LLM 的原理很简单；工程很复杂；效果很神奇 3. 推理能力（涌现）：一般需要 10B 以上， 时刻）：表现是慢思考；本质是合成数 据 有些是产品能力，不是模型本身的能力： RAG Function Call 1. 语言能力： 一本正经地说话，语言顺畅， GPT 时达 到 • NLG+NLU ：语言理解、语言表达（包括温度和情商） • 人类语言、代码语言、 XX 语言 2. 知识能力：海量公开知识，言之有物， GPT-2 时达 到 • 顺带学习（基座模型）：文字中蕴含了知识

S0980522090001 l GPU 是人工智能时代下满足深度学习大量计算需求的核心 AI 芯片。 过去五年，大型语言模型的参数规模以指数级增长；从 2018 年起， OpenAI 开始发布生成式预训练语言模型 GPT 以来， GPT 更新换代持续提升模型 及参数规 模； 2022 年 12 月， OpenAI 发布基于 GPT-3.5 的聊天机器人模型 ChatGPT 3 月，英伟达在 GTC 大会上推出 4 个针对各种生成式 AI 应用程序进行优化的推理平台，其中发布带有双 GPU NVLink 的 H100 NVL 加速计算卡， 以支持 ChatGPT 类大型语言模型推理。与适用于 GPT-3 处理的 HGX A100 相比，配备四对 H100 与双 GPU NVLink 的标准服 务器的速度最高可达 10 倍。 l 计算与网络事业部收入占比提升，数据中心超过游戏成为收入主要来源。 突出需求，高并行度的深度学习算法在视觉、语音和自然语言 处理等领域上的广 泛应用使得算力需求呈现指数级增长。 据 Cisco 数据，全球数据中心负载任务量预计由 2016 年的 241.5 万个上升至 2021 年 的 566.7 万个，对应 CAGR 达 18.60% ；其中，云数据中心负载任务量 CAGR 预计达 22% 。 l 以模型中的参数数量衡量，大型语言模型的参数 在过去五年中以指数级增长。随着参数量和训练

S0980522090001 l GPU 是人工智能时代下满足深度学习大量计算需求的核心 AI 芯片。 过去五年，大型语言模型的参数规模以指数级增长；从 2018 年起， OpenAI 开始发布生成式预训练语言模型 GPT 以来， GPT 更新换代持续提升模型 及参数规 模； 2022 年 12 月， OpenAI 发布基于 GPT-3.5 的聊天机器人模型 ChatGPT 3 月，英伟达在 GTC 大会上推出 4 个针对各种生成式 AI 应用程序进行优化的推理平台，其中发布带有双 GPU NVLink 的 H100 NVL 加速计算卡， 以支持 ChatGPT 类大型语言模型推理。与适用于 GPT-3 处理的 HGX A100 相比，配备四对 H100 与双 GPU NVLink 的标准服 务器的速度最高可达 10 倍。 l 计算与网络事业部收入占比提升，数据中心超过游戏成为收入主要来源。 突出需求，高并行度的深度学习算法在视觉、语音和自然语言 处理等领域上的广 泛应用使得算力需求呈现指数级增长。 据 Cisco 数据，全球数据中心负载任务量预计由 2016 年的 241.5 万个上升至 2021 年 的 566.7 万个，对应 CAGR 达 18.60% ；其中，云数据中心负载任务量 CAGR 预计达 22% 。 l 以模型中的参数数量衡量，大型语言模型的参数 在过去五年中以指数级增长。随着参数量和训练

更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用 。 这 意味着一次训练就可以将模 型应 用于多种任务，无需重新 训练 语言生成能力 大模型可以生成更自然 、更流 利 的语言，减少了生成输出时呈现 的错误或令人困惑的问题 1.1 大模型的概 念 1.2 大模型的发展历 程 大模型发展历经三个阶段 ，分别是萌芽期、 沉淀期和爆发 期 1 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 OpenAI 的 GPT 和百度的文心 ERNIE ， ChatGPT 是基于 GPT 开发的大模型产 品， 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 1.3 人工智能与大模型的关 系 深度学习模型 文心一言是基于文心 ERNIE 开发的大模型产 品 语言大模型 是 指 在 自 然 语 言 处 理 （ Nat u ral La ng uage Processing ， NLP ）领域中的一类大 模型， 通常 用于处理文本数据和理解自然语言 。 这类大模型 的主要特点是它们在大规模语料库上 进行了训练， 以学习自然语言的各种语法 、语义 和语境规则 。 代表性产品包括

效率与成本双突破 NLP 全面普及 2015 Resnet 效率与成本双突破 CV 全面普及 AI 模型算法： DeepSeek 国家战略清晰 技术创新依赖资本投入 NLP 自然语言处理 双轮驱动互锁 战略坚定 + 技术创新 CV 计算机视觉 3 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 下一代 AI 天） 性能优 数学、科学和代码等领域领先业界， 成为业界公认的 LLM 的领先模型 来源： DeepSeek 模型测试数据 & 互联网 硬件级优化 绕过 GUDA 进行 PTX 编程 计算与通信优化，性能提升 30% GRPO ：群体进化的智慧筛选器 自我验证机制： AI 的 " 错题本系 统 " 混合专家模型的 " 智能路由器“ 多头潜在注意力 MLA ：空间压缩术 DeepSeek R1: 在 Reasoning 任务达到了世界水平（ OpenAI- o1 ） 以 2 阶段 SFT+2 阶段 RL 完成，从而解决 R1-Zero 可读性差、 多种 语言混合问题 本次开源同时发布了 6 个基于 DeepSeek-R1 蒸馏的更小稠密模 型 （ Qwen/LLaMa 1.5B 7B 14B 32B 70B ） DeepSeek-R1