个环节赋予怎样的智能化能力，以及英特尔在帮助企业落地部署 AI 技术方面所能提供的产品、平台和 系统性支持与服务以及成功案例。 本白皮书中包括了工业 AI 和工业大模型的概念介绍、当前的市场规模与市场增长潜力、工业 AI 和工业 大模型能为汽车、消费电子、新能源锂电、半导体制造等重点行业所带来的赋能创新机会，以及当前 大模型在工业领域落地应用所面临的挑战和英特尔针对工业 AI 和大模型落地部署从硬件，到软件，到 ...........................................................................09 1.5 工业 AI 与工业大模型落地应用面临的挑战 .............................................................................10 英特尔® 技术方案 ，利 用传统视觉算法，对工业相机采集到的图像经过预处 理，基于图像分割等深度学习模型，高效且较为准确 地检出缺陷，为传统的视觉检测技术赋予高度智能 化。质量检测也是目前 AI 技术在工业领域落地应用 较多、较为成功的一个方向。 • 智能生产管理： 在生产计划和排程方面，AI 算法可以优化生产计划 和排程，最大程度地减少产线空闲时间，提高产品交 付准时率。 在生产资源分配方面，通过深度学习和大数据分析，

对强化学习的创新使用， 可以让大模型便捷的获 得 通用性 + 专用性， 可以满足各应用场景需求 • DS 对通过从模型结构到训推全流程的极致工程优化， 大幅提升 AI 的计算效率， 提升模型落地经济性 • 中国 AI 公司首次以关键创新贡献者的身份加入到全 球 AI 竞争中，冲击美国 AI 霸权 • 打破 NV+OpenAI 的资金、技术、人才的垄断，全球 重新思考中美技术路线的选择 模型容量提升 3 倍 计算量减少 70% DeepSeek 通过从模型结构到训推全流程的优化，带来大模型新 范式 DeepSeekV3/R1 ，大幅提升从训练到推理的计算效率，降低模型创新及应用落地的门槛 降低学习复杂度 简化强化学习流程 降低后训练复杂度 推理优化 单次推理效率倍级提升 一次预测多个 token 推理倍级提升 FP16/BF16 1 前 1 后单流水 需要裁判模型评估 +ISV/ 云，商业模式逐渐成熟 DeepSeek 能力提升成为各行业生产力工具，加速推理落地千行 百业 DeepSeek 催熟大模型落地技术， 降低推理部署门 槛 行业大模型 大量行业数据 监督微调 SFT 基础模型 Llama 、 Qwen 、 … 开箱即用的一体机，加速大模型应用落地 华为云 移动云 电信天翼云 联通云 京东云 基础模型 (DeepSeek/

型时代的要求 ，容易出现算力资源分散管理、 忙闲不 均、 共享不畅等问题 ，拖慢科研成果产出效率 大模型的技术栈复杂。 即使是目前广 受欢迎的 DeepSeek ， 在业界看来 ， 其落地门槛仍然很高 比如拿到一个开源的 DeepSeek 模型后 ，要先做算力适配 ， 一种简单粗暴的做法是多买一些已经适配过的卡 ，把它给 装进去 ，再结合用户的私有数据 ，去做常规的 估 报 告 （华中师范大学试点覆盖 98% 专业课） 跨学科培养 A I 自动生成交叉学科课程大纲 （如 " 量子计算 + 金融工程 " 融 合课程已在上海交通大学 落地） 自适应学习系统 A I 分析学生知识图谱（如课堂 互动、 作业数据） ，动态推送 个性化学习路径（如浙江大 学 " 智云课堂 " 可为不同认知 水平学 生生成专属习题集）