因果推理引擎（建立因果图模型） 和多目标优化决策（求解帕 累托最有解） 。 • 3. 高级能力层 复杂系统建模与自主决策 ，包括数字孪生仿真系统（构建物理于数字融合虚拟环境 模拟天气等） 、 多智能体协同优化（将每个个体作为智能体通过联邦学习模拟群体行为） 和元认 知调 控机制（实施监控自身决策、 动态分配资源、 自动触发行为） 。 • 4. 终极能力层 自主进化与创造性突破 ，包括概念空间探索（通过对抗网络探索新合金成分等） 理 Deepseek r1 推理玻尿酸配 方 DeepSeek 提示词工 程 提示词工程 Deepseek 十类提示 词 • 1. 内容生成类 ：文本生成、代码生成、创 意生成和数据模拟。 • 2. 信息处理类 ：文本摘要、信息抽取、 情感分析和多语言翻译。 • 3. 对话交互类 ：角色扮演、多轮对话、 反问引导。 • 4. 技能应用类 ：数学计算、代码解释、

局限：复杂逻辑问题需升级至 R1 版本 模块 2：深度思考（R1）——决策智囊团 技术突破： ⚫ 思维链可视化：像老师写板书一样展示推理步骤（如解方程时先分解条件再推 导） ⚫ 反事实推演：模拟“如果特斯拉降价 10%”对产业链的 6 级影响 实战场景： ⚫ 医疗诊断：输入症状自动关联相似病例，生成检查建议（需医生复核） ⚫ 投资分析：对比财报数据→预测企业风险→生成可视化报告 生成方案，写 作效率提升 10 倍 ⚫ 记忆外延：个人知识库与 AI 记忆网络深度融合，实现“瞬间调取 20 年工作经验”的 能力 ⚫ 决策共生：AI 构建“平行推演空间”，在重大决策前模拟 100 种可能性并标注风险 路径 ②感知升维突破 ⚫ 多模态进化：2025 年将实现“五感互联”，例如通过气味传感器分析食品安全，震 动反馈识别机械故障 ⚫ 时空穿越能力 自动生成适配不同文化的产品说明书 ③国家安全屏障 ⚫ 认知防御系统：实时监测并反击境外“AI 舆论战” ⚫ 经济预警网络： 1. 提前 6 个月预测全球粮食危机 2. 模拟美国加息对出口企业的 18 级影响 5.终极命题：重新定义人类独特性 当 AI 达到“超人类智能”时，人类需回答三个根本问题： ①创造力边界 ⚫ 艺术领域：AI 生成画作拍出

，那么这台机器 就通过了测试 ， 并被认为具有人 类智能 1.1 图灵测试 人工智能的诞生可以追溯到 20 世纪 50 年代。 当时 ，计算机科学刚刚起步 ，人们开始尝试通过计算机程序来模拟人类的思维 和 行为。 在这个背景下 ， 一些杰出的科学家和工程师们开始研究如何使计算机具备更高级的功能 1956 年 8 月 ，在美国达特茅斯学院举办的人工智能夏季研讨会 ，是人工智能领域具有里程碑意义的一次重要会议。 大模型可以用于质量控制、故障诊断等任 务 。通过学习大量的工业制造数据 ，大 模 型可以辅助工程师进行产品质量控制 和故 障诊断，提高生产效率和产品质量 在气候研究领域 ，大模型可以处理气象 数 据 ，进行天气预测和气候模拟 。 它们能 够 分析复杂的气象现象，提供准确的气 象预 报 ，帮助人们做出应对气候变化的 决策 3.7 大模型的应用领 域 工业制造 生物信息学 气候研究 4. 高校本地部署 DeepSeek 去除水印后的图 片 案例： 去除图片中的水 印 语音类 AIGC 是一种利用人工智能技术（特别是语音识别、 自然语言处理和语音合成技术） ， 自 动 生成和处理语音内容的技术。 它能够模拟人类语音 ， 实现语音到文本的转换、 文本到语音的合成， 以及语音情感分析等功能 ，广泛应用于智能语音助手、 智能客服、 语音翻译等多个领域 5.4 语音类 AIGC 应用实 践 5.4

算法和大量代码数据训练模型，通过分析代码的结构 和模式，并根据开发者的需求，自动生成函数、类、 模块等代码，甚至优化现有代码，从而帮助开发者加 速代码生成，减少错误。 • 优化产品结构与应用模拟：通过形态识别技术，将 产品外形及特征转化为数据，辅助设计师不断优化 迭代。利用收集到数据构建数字孪生产品模型，模 拟产品的各种实际应用场景，如正常操作、极限性 能、潜在故障等，预测产品性能表现，进一步指导 还可以基于行业大模型提供知识问答/异常诊断/产 线维护/排产建议，大幅提升制造效率，降低运维 成本。 第三，识别/模拟/预测能力。 在工业质检环节，用大量数据训练视觉大模型 (CV)， 使模型具备更强的场景泛化识别能力，可用于产品 质检，安全监测复判等流程，助力实现零样本或少 样本缺陷检测。 在生产制造环节之外，工业大模型的仿真与模拟能 力，亦可助力工业产品研发与设计环节。例如实时 仿真模型的建立与仿真环境的创建。 用寿命、安全性和成本等关键指标。电池企业正在 材料筛选及研发上积极探索 AI 技术的深入应用。 在锂电池设计方面，利用 AI 高效仿真模型，可以在原子、分子、颗粒、电极和电芯等多个尺度上进行仿真模拟， 让研发人员更深入地理解电池内部的作用机理，并在此基础上快速优化材料和结构设计，缩短设计时长。 半导体制造作为一个高度复杂、技术密集、资本密集的行业，如何实现产品的快速设计、确保生产过程的精度和良率，以保

一个作为策略模型Policy Model, 另一个模型训练成为基于偏好的过程奖励模型（PPM），二者配合进行 MCTS 产生分步验证的高质量推理数据，四轮自我迭代提升，不断更新数据而后微调模型 ➢ 虽然即便经过MCTS模拟后，Q值依然无法做到对每个推理步骤进行精准评分，但是它们能够有效识别出哪 些步骤是正确的（正向步骤），哪些步骤是无关或错误的（负向步骤）,可以用 ranking loss 训练偏序 [1] rStar-Math: