工业人工智能 (AI) 行业观察 工业 AI，是 AI 技术在工业领域的应用，它通过机器学习、深度学习、计算机视觉等先进的计算智能方法，实现对工业生产 过程的优化和智能化，最终帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量，实现数字化转型。 2023 年 12 月，由信通院牵头、多家单位联合编制的《工业大模型技术应用与发展报告》指出，AI 与大模型将加速赋能新型 工业化，预计从 2022 能、潜在故障等，预测产品性能表现，进一步指导 设计改进。 1.2 工业 AI 的应用范畴 04 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 生产过程管控 在生产过程管控方面，AI 技术的应用主要集中在提高生 产效率、优化资源配置、增强质量控制和实现生产过程 的自动化与智能化。具体包括： • 设备管理： 在设备入库管理方面，AI 通过深度学习识别设备上的 条形码、二维码或设备特征，自动读取设备信息如型 测 数据进行处理分析，实时监控设备运行状态，并可通 过模式识别算法检测数据中的异常，预测可能出现的 故障或发现故障甚至给出修复建议，便于运维人员及 时实施预测性维护或故障修复，减少停机时间，提高 设备的可靠性和生产效率。 • 质量管理：产品缺陷检测是质量管理的重要一环，尤 其是对于金属等高反光产品、薄膜产品的划痕、裂 纹、凹坑、气孔、污染等非常难检出的外观缺陷，利 用传统视觉算法，对工业相机采集到的图像经过预处

L1 是指那些针对特定行业或领域的大 模型 。 它们通常使用行业相关的 数 据进行预训练或微调， 以提高 在该 领域的性能和准确度，相当 于 AI 成 为“行业专家” 垂直大模型 L2 是指那些针对特定任务或场景的大 模型 。 它们通常使用任务相关的 数 据进行预训练或微调， 以提高 在该 任务上的性能和效果 3.4 大模型的分 类 按照应用领域的不同 ，大模型主要可以分为 L0 气候研究等多个领域 3.7 大模型的应用领 域 （ 4 ）推荐系统 大模型可以用于个性化推荐、广告推荐等任务。通过分析用户的历史 行为和兴趣偏好 ，大模型可以为用户提供个性化的推荐服务 ，提高 用 户满意度和转化率 （ 3 ）语音识别 大模型在语音识别领域也有应用 ，如语音识别、语音合成等。通 过 学习大量的语音数据 ，大模型可以实现高质量的跨语言翻译和 语音 识别以及生成自然语音 ，大模型 可 以评估用户的信用等级和风险水平， 以及 检测欺诈行为，提高金融系统的安 全性和 稳定性 大模型可以用于医疗影像诊断、疾病预测 等任务 。通过学习大量的医学影像数据 ， 大模型可以辅助医生进行疾病诊断和治 疗 方案制定，提高医疗水平和效率 型可以实现对车辆周围环境的感知和识别， 以及进行决策和控制，提高自动驾驶的安 全性和效率 3.7 大模型的应用领 域 大模型可以用于自动驾驶中的感知、决策

and reward for language consistency ➢ 成效：通过 GRPO ，模型在 AIME 2024 等数学基准上取得了显著 提升，pass@1 从 15.6% 提高到 71.0%。此外，模型能够自发延长 推理链条，展现出更强的逻辑连贯性。 反思数据 冷启动 Cold Start DeepSeek-v3-Base (671B) 双重验证 推理为中心的 要，例如复杂的数学题或逻辑谜题。 ➢ 冷启动让RL训练更加稳定： ➢ 避免 RL 训练初期的不稳定，使得模型能够更快地进入稳定的训练状态； ➢ 有效地加速 RL 训练的收敛，缩短训练时间； ➢ 提高模型输出的可读性，减少不同语言混合使用的情况。 26 DeepSeek-R1 Takeaways 总结 Part II ➢ 推理为中心的RL训练： ➢ 语言一致性奖励，以解决模型在多语言环境中进行推理时，出现语言混合的问题。 等信息都视为 Language Tokens) ➢ 策略优化：建模成 Contextual Bandit, 用 REINFORCE 变种进行优化 ➢ 长度惩罚：引入长度惩罚机制，防止模型生成过长的推理过程，提高计算效率。 ➢ Overthinking的行为：可能会导致更好的表现，但是会带来training 和 inference过程中极大的损耗 ➢ 采样策略 ➢ 课程学习（Curriculum Learning）：

利用开放式学习工具对资源社区进 行管理  教师能够更加关注学习结果。  教育者开发并使用工具。  降低成本  集中化设施更加易于维护；  软件易于升级维护  基本可以放弃桌面端的支持需求。  提高可靠性、利用性和产出。  有能力运行最新的应用  控制、安全、集中放置。  当出现错误时可以无缝连接到空闲设备上；  教育者不必在纠结于技术问题 集中式架构 为在客户端和服务器之间提供 开放资源和电子学习 & 电 子档案袋、课件、内容和 服务 商务智能为学生绩效提供新的 视角 利用开放资源，虚拟旧计 算机桌面应用和服务，降 低成本 智慧课堂：利用 21 世纪技术提高质量、提高接入和降低成本 工作需求 信息服务 广播系统 工业标准框架 为资源管理和支持学习提供管 理服务 智慧课堂：利用 21 世纪技术（ IBM 及其伙伴） 虚拟架构、计入虚拟客 户端解决方案