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 ⚫ 学术研究：自动标注论文参考文献，检测实验数据矛盾点 模块 3：联网搜索——实时情报局 通过两大革新打破技术壁垒： 1.白菜价训练：用 2000 块国产昇腾芯片就能训练专业模型，大学生也能参与 AI 开发 2.手机端运行：1.5B 压缩版模型在千元机上流畅运行，山区医生可用 AI 辅助诊断 三、安装与使用全攻略 1.多端部署指南：全平台无障碍接入 DeepSeek 提供网页版、APP、微信小程序、电脑版四大入口，满足不同场景需求： ①网页版（零门槛即用） 访 个国内城市并说明交通和住宿方案” 4.专业术语滥用 错误：“用 MoE 架构优化输出”→普通人难以理解 修正：“让不同专家模块共同解决这个问题” 5.过度依赖 错误：直接使用 AI 生成的医学诊断建议 修正：要求“提供相似病例和检查建议，需医生复核” 4.高阶技巧：解锁 AI 的隐藏能力 ①数据直通车 操作流程： 1.粘贴 Excel 销售数据→输入“分析 Q4 各品类销售额占比”

，可以用于图像分类（识别 图 像中的物体和场景）、 目标检测（能够定位并识别图像中的特定 物 体）、图像生成（如风格迁移、图像超分辨率增强）、人脸识 别（用 于安全验证和身份识别）、医学影像分析（辅助医生诊断疾 病）等 （ 1 ） 自然语言处理 大模型在自然语言处理领域具有重要的应用 ，可以用于文本生成 （如文章、小说、新闻等的创作）、翻译系统（能够实现高质量 的 跨语言翻译）、问答系统（能够回答用户提出的问题）、情感 。通过分析大量的金融数据 ，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 位点） 、蛋白质结构预测（推测蛋白质 的 二级和三级结构） 、药物研发（预测分 子 与靶点的相互作用）等 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

具体 体现 16 全向交 互 • 自然交互 • 深度互动 • 过程记录 17 智能管 控 教育环境、资源、管理与服务的智能管理是智慧教 育的核心特征。 智能控制 智能诊断 智能分析 智能调节 智能调度 18 按需推 送 智能教育要达成“人人教、人人学”的美好愿望，教育 资源可以按需获取和使用，教与学可以按需开展。 • 按需推送资源 • 按需推送活动 智慧体现在什么地方？ 将学生的绩效数据集成在一起，以更好 支撑对学生学习过程的理解。 了解学生参与习惯，实现对学生施加具 有针对性的干预策略。 智慧教育结果 掌握学生每年的进步情况 早期诊断学生学习中遇到的困难，并施 加补救措施。 矩阵 仪表盘 学习分析 管理报告 学生信息系统 学生管理系统 财政系统 人力资源 特殊教育 课程 饮食服务 住房 图书馆 智慧课堂：促进学生成功的新智能

检索能力，可以提升知识获取和共享效率。这些能 力在工业领域可普遍应用于智能客服、知识管理、 教学与培训、工业文档检索与统计等场景中，大幅 提升工作效率，减少人力劳动和成本。 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 月份的高温季节，通过对比测试显示，新一代智慧控制系统相较 于常规 BA 控制系统能效提升了 14.89%。Smart Control 方案凭借其三大核心能力 — 系统仿真预测、全局实时优化以及健 康诊断分析 — 为暖通空调系统带来了革命性的智能化管理。 Smart Control 方案的快捷部署特性，允许客户无感改造，即在不干扰现有运营的前提下轻松部署，同时提供了灵活的模式 切换功能，以适应不 的广泛连接为基础，该方案构建了一个统一的平台，实现了设备数据的集中管理和分析，从而提高了运维效率和服务质量。 此外，解决方案中的高效数据通道能够支撑算法加持的智能诊断，使得设备的运行状态可以实时监控，故障可以快速预测和 诊断。这种智能化的维护方式不仅提高了设备的可靠性，还降低了运维成本，提升了服务体验。通过这些先进的技术和方法， 联想的解决方案能够帮助企业实现设备维护的智能化和自动化，从而在激烈的市场竞争中保持领先。

R1的下一个重大突破。首先，在复杂决策场景中构建起"感知-理 解-推演"的闭环认知体系，在多个场景下扩展智能边界。 ➢ 例如，通过跨模态对齐技术，模型能将CT影像的灰度特征与病理报告的专业术语建立语义关联， 在医疗诊断中同步分析X光片阴影分布与患者主诉症状。此外，这种时空关联推理能力使得自动驾 驶系统能同时解析路况视频中的车辆轨迹、交通信号灯的闪烁频率以及周围环境的异常声响，实 现更精确的多维度风险预判。 ➢