和大模型落地部署从硬件，到软件，到 整体方案的技术赋能。 英特尔希望通过本白皮书，促进工业 AI 技术的广泛应用，并与行业伙伴共同探讨和制定工业 AI 的标准 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 ............ 应用率相对较低，大约在 11% 左右。Gartner 预测，到 2027 年，中国制造业的 AI 使 用渗透率将以 10% 的年复合增长率上升。 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、 仓 库等重点防火区域部署智能视频分析系统，实时检测 烟雾、火焰等火灾迹象，并快速触发报警。 此外，AI 技术在生产过程管控方面还可用于排产与调度 优化、资源与物料管理、能耗与排放管理等环节，推动 制造业向更高效、智能的方向发展。 经营管理优化 • 库存管理：利用深度学习和大数据分析，分析历史销 售数据、季节性变化、市场趋势等因素，预测库存 需求、实时监控库存水平、自动调整补货策略、精准

AIGC 大模型与 AIGC 之间的关系可以说是相辅相成、 相互促进的。 大模型为 AIGC 提供了强大的技术基础和支撑， 而 AIGC 则进一步推动了大模型的发展和应用 大模型和 AIGC 的结合 ， 也带来了广泛的应用前 景 AIGC 的需求也推动了大 模型的发展 大模型为 AIGC 提供了丰 富的数据资源和强大的 计 算能力 5.1.2 AIGC 与大模型的关系 03 01 48-52. 摘要 : 随着数字经济的迅速崛起， 传统生产力的内涵和结构正经历深刻的变革 。 新质生产力作 为新兴生产 力的表现形式，依托人工智能 、 大数据 、 区块链 、 物联网等前沿技术， 推动了社会生产 方式的全面转型， 并在多个领域构建了全新的价值体系 。 从新质生产力的内涵与特征出发， 深入剖析 其在数字经济时代的 价值创造机制， 探讨其如何重塑生产方式与产业结构 。 同时， 还重点分析了中

217相当。 ➢ 在编码相关的任务中表现出专家水平，在 Codeforces上获得了2029 Elo评级，在竞赛中表现 优于96.3%的人类参与者 ➢ DeepSeek-R1 在知识类问答上推动科学探索边界： ➢ MMLU \ MMLU-Pro \ GPQA Diamond 等 STEM- related 榜单上取得良好表现 ➢ R1 展现出强推理模型在 AI-Driven Research 资源聚焦于 场景创新与技术优化，无需在基础能力建设或算力消耗上投入过多成本。 ➢ 市场激活：这种高性价比、低门槛的大模型服务模式，将吸引更多初创团队涌入赛道， 催生多元化的应用场景和技术路径，推动行业生态的繁荣发展。 ➢高效创新：在有限算力资源支持下，算法创新模式，突破了算力的“卡脖子”限制 28 技术对比讨论：Kimi K1.5 Moonshot Kimi K1.5 Main Result