据分析结果辅助决策，帮助企业优化资源配置，提质增效，节省成本。 具体来看，AI 技术在工业领域的应用主要在以下几大方面： 研发与规划 • 需求分析与预测：基于历史数据和机器学习算法，构 建预测模型，通过分析大量用户数据和市场趋势，洞 察市场需求，预测未来趋势，精准定位产品的设计与 迭代方向。 • 优化研发流程管理：基于当前项目状态和历史数据建 立预测模型，预测每项任务的完成时间，并评估整个 险，让 团队合理分配时间和其他资源，保证项目按时或提前 完成。 • 自动化代码编写与优化：AI 编程助手利用深度学习 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 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 管理库存品类、优化库存地域布局等，提高库存周 转率，降低库存成本。AI 聊天机器人可以随时了解 ERP 库存系统、跟踪订单和其他更新。 • 物流配送与运输管理：机器人在深度学习算法和

云计算中的“云”主要用来强调计算泛 在性和分布性，实质上是分布式计算、 并行计算和网格计算等技术的发展。 • 将分布在各地的服务器群进行网联， 能够实现大规模计算能力、海量数据 处理和信息服务的需求。 27 云计算 创 新 • 学生通过电子书包 等终端随时随地享 受云端的各种学习 服务 云学习环境 • 保证学习数据的永 不丢失，为学习分 析提供数据支持 存储学习过程 数据 28 获取自己所需的资源、信息和 服务 享受个性化定制的资源和服务 发掘自己的兴趣爱好 挖掘自己的潜能 学习过程更加轻松高效 学习者 34 智 慧 慧 学 习 框 架 泛在网络 物联网 感知需求 分析需求 发 现 所 需 提 供 资 源 和 服 务 信息、数据、 服务支持 环境、终端 外部支持 智慧课堂：智慧教育主阵地 课堂信息化演变过程 Classroom 2.0 基本特征 Learning environment 变换学习 组织形式 （桌椅文化） 根据教学内容和学生学习需求，适时调整变换教学 组织形式，提升学习效率。如，扇形、马蹄形、半圆 形、圆形等座位排序，便于学生讨论交流，缩短师生、 生生之间的心理距离，提升学生的群体合作意识，便 于群体智慧共享。 学习环境：根据学习需求调整学生座位 3 Learning environment 学习环境：以课程内容布置教室

GPT-4 的参数规模是 GPT-3 的 10 倍以上 ，达到 1.8 万 亿， 2021 年 11 月阿里推出的 M6 模型的参数量达 10 万亿。 3.1 大模型的概 念 训练数据量大 计算资源需求高 参数数量庞大 大模型的设计和训练旨在提供更强大、 更准确的模型性能 ， 以应对更复杂、 更庞大的数据集或任务。 大模型通常能够学习 到 更细微的模式和规律 ，具有更强的泛化能力和表达能力 学习能力强 3.1 大模型的概 念 3.2 大模型的发展历 程 大模型发展历经三个阶段 ，分别是萌芽期、 沉淀期和爆发 期 3.2 大模型的发展历 程 3.2 大模型的发展历 程 大模型发展对算力的需求演变 人工智能包含了机器学习 ，机器学习包含了深度学习 ，深度学习可以采用不同的模型 ， 其中一种模型是预训练模型 ，预训 练模型包含了预训练大模型（可以简称为“大模型”） ，预训练大模型包含了预训练大语言模型（可以简称为“大语言模 ，通过对大量文本数据进行训练 ，从而具备了强大的语言理解 和生成能力。 它能够理解自然语言 ，并能够生成自然语言文本 n 字节跳动豆包 豆包是字节跳动基于云雀模型开发的 AI ， 能理解你的需求并生成高质量 回 应。 它知识储备丰富 ， 涵盖历史、 科学、 技术等众多领域 ， 无论是日 常问 题咨询 ， 还是深入学术探讨 ， 都能提供准确全面的信息。 同时 ， 具备 出色 的文本创作能力

，您可以从返回结果的 usage 中查看。 阿里云部署 Deepseek 以 DeepSeek-R1 满血版为例进行演示 ，通过百炼模型服务进行 DeepSeek 开源模型调用 ，可以 根 据实际需求选择其他参数规模的 DeepSeek 模型。百炼平台的 API 提供标准化接口 ，无需自 行搭建 模型服务基础设施 ，且具备负载均衡和自动扩缩容机制 ，保障 API 调用稳定性。搭配 Chatbox LM Studio 的设置里 ， 勾选 “ Use LM Studio's Hugging Face” ， 再点击左上方搜索图标搜索 deepseek 选择模型。 注意参数规 模 不同 ，性能和硬件需求有差异。 例如 ， 1.5B 适合体验尝鲜 ， 7B 适合普通创 作及开 发测试 ， 8B 适合对内容要求更高的场景 ， 14B 适合专业及深度内容创作。 LM Studio+DeepSeek LM 智能营销与个性化推荐 - 生产优化与质量控制 - 供应链管理与库存优化 - 品牌故事与文化传播 - 智能客服与消费者互动 - 新品研发与口味预测 - 施工进度管理与优化 - 材料采购与供应链优化 - 客户需求分析与个性化服务 - 智能客服与售后支持 - 装修质量检测与问题预测 - 市场趋势分析与营销策略优化 DeepSeek 赋能各行业的应用场 景 • 2. DeepSeek 赋能房产装 修 - 智能设计与方案生成

CUDA 互联技术： NV Link AI 芯片： NV 、 AMD • DS 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 型 核心 收益效果 Huawei Proprietary - Restricted Distribution DeepSeek 9 大模型从技术摸高走向技术摸高 + 工程创新并行 ，训练需求持续增 长 ① 技术摸高：头部玩家将战略坚定投入预训练基础模型创新，丰富模型组合，追逐 Scaling Law ，加速探索 AGI ② 工程创新：新的范式降低后训练和蒸馏门槛，模型效果大幅提升， 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 训练的算力需求将持续增长，算力结构从“预训练为主” 走向 “预训练 + 后训练 / 二次训练” 关注高效、稳定、开放的底座 • 极致性能、稳定可靠的 AI 集群 • 深度开放的平台和生态 •

DualPipe 通信技术：优化 AI“脑细胞”之间的协作效率，响应速度提升 50% 2.功能模块：你的私人 AI 军团 DeepSeek 通过三大功能模块，满足从日常生活到专业领域的全场景需求： 模块 1：基础版（V3）——效率倍增器 适用人群：学生、白领、自媒体创作者 核心技能： ⚫ 文案生产：3 分钟生成周报/演讲稿/小红书爆款文案（带 Emoji 和话题标签） 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） 访问方式：浏览器输入`https://chat.deepseek.com` 特点： ⚫ 无需下载，支持文件上传（PDF/Word/图片） ⚫ 功能 -分析商业案例时生成因果逻辑图 2.行业专用模板：拿来即用的生产力工具 3.避坑指南：新手常犯的 5 大错误 1.模糊指令 错误：“帮我写点文案”→AI 无法判断需求 修正：“为 30-40 岁女性设计护肤品广告语，突出‘抗皱+提亮’功效，带 Emoji 和话题标 签” 2.过度复杂 错误：一次性提问“如何从零开始做小红书账号？” 修正：分步拆解“冷启动→爆款公式→变现路径”

market for maybe five computers." ( 我想全世界只需要五台电脑 ) --Thomas Watson,IBM 创始人， 1943 ■ 大型机时代：数字化未开始，算力需求潜力未发掘 大型机时代 1940- 1980 计算机算力的发展 大型机时代 PC 时 代 云计算时代 人工智能时代 1940- 2000 2020 ■ 大型机时代：数字化未开始，算力需求潜力未发掘 ■ PC 时代：一个应用只需一台电脑，算力够 ■ 云计算时代：应用需要超过一台机器的算力，算力基本够 ■ 人工智能时代：算力开始不足，需大量高性能

资本市场的剧烈波动是AI技术快速迭代引发的短期现象，表现为研发投入和数据中心建 设成本激增，这在近期美股科技股的震荡中得以集中体现；而从长期来看，行业将陷入 算力军备竞赛的循环，每一轮技术突破和应用场景扩展都将催生新的算力需求与资源投 入，持续重塑行业竞争格局。 ➢ 资源优化：随着模型使用方案的平民化，中小企业和个人开发者得以将有限资源聚焦于 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 开源项目：https://github.com/PKU-Alignment/align-anything 55 未来技术方向展望: 强推理赋能 Agentic 发展 ➢ 日常聊天任务其实对于强推理能力的需求不大 ➢ 未来更多是能否利用强推理能力赋能Agent和具身智能 ➢ OpenAI Deep Research Agent ➢ Anthropic PC Controller ➢ 需要依赖于强推理模型反思、长程规划、Tool