大模型可以用于自动驾驶中的感知、决策 等任务 。通过学习大量的驾驶数据 ，大 模 在生物信息学领域 ，大模型可以用于基 因 序列分析（识别基因中的功能元件和变异 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 提供语法检查、参考文献自动生成等功能 ， 极大提高写作效率 文本创作与智能办公场景 实现高效语言生成、 辅助写作、 智能纠错 和摘要生成、多种语言实时互译 文本分析 可快速提炼论文创新点、方法及实验结果 数学推理 能够解答高等数学、 概率统计、 线性代数 等复杂问题 ，提供解题思路与引导式问题 编程助手 支持 10 余种编程语言的代码创作与问题诊 断 2025 面试官评估考生综合素质 n 行政智能体： 自动处理盖章、 证明开具、 报销等 流程 6. 基于大模型的智能体 智能体在高校的应用场景 n 文献智能体： 跨语言论文溯源与创新点挖掘 n 实验智能体： 自动生成变量组合方案 科研场景 n 【案例】 上海海事大学超级智能体 采取自建大模型 + 引用 AI 服务模式 ， A I 编排流程使多个智能体综合协作 ， 由一颗大脑（

秒/轮毂，提高检测精度和生产线效率。 08 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 以智能手机、平板电脑、笔记本电脑等为主导的消费电子产品以及生产制造，也是 AI 技术和工业大模型落地应用的一个重 点行业。 AI 技术强大的计算和分析能力，已经为锂电制造行业带来巨大变革，从材料选型、器件设计和优化生产保障质量方面，帮 助锂电制造企业缩短开发周期，提升检测效率，控制成本投入。 1.4.2 消费电子行业 何以接近 100% 的 检测良率精准地检测出多种复杂难检的缺陷；同时质检速度还要跟上生产节拍，以保证甚至提升产能。 以电芯顶盖板焊接质量检测为例，在将电芯顶盖焊接到电池壳体的过程中，很容易出现爆点、焊坑、孔洞、断焊、 漏焊、翻边等缺陷，导致漏液、短路等安全风险。将 AI 技术与 3D 成像技术相结合，利用数据样本自适应扩充训练 技术，缩短模型训练时间，通过针对性的缺陷检测算法，提高了缺陷检测效率和准确率，降低了工人检测的过杀、 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 障研发和生产成本的良性投入，最终满足市场对芯片产品的快速更新迭代需求，是半导体行业面临的痛点问题。 1.4.4 半导体行业 加速集成 电路芯片 设计流程 晶圆缺陷 检测 随着制造工艺提升，集成电路芯片制造的工艺线宽不断缩小，这将带来更复杂和更大规模的电路设计，传统 EDA

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 数据引擎： ⚫ 抓取最新政策文件（如半小时前发布的医保新规） ⚫ 追踪社交媒体热点（分析微博热搜背后的情绪图谱） 创新用法： ⚫ （目标），答案需附分步解析（限制）” ②角色扮演法 技术原理：激活 AI 的“专家模块” 实战指令： ⚫ 商业分析：“假设你是麦肯锡顾问，分析新能源汽车充电桩市场的三大风险点，用 SWOT 框架呈现” ⚫ 创意写作：“用鲁迅杂文风格，写一篇讽刺 AI 过度依赖现象的短文，结尾需反转升 华” ③思维链可视化 指令设计：要求展示推理过程（如“先分解条件再推导”） 大用户群体的 典型应用场景： ①学生党：从题海战术到精准学习 ⚫ 论文润色：上传论文草稿→输入“优化学术表达，确保符合 APA 格式”→10 分钟完 成专业级修改 ⚫ 知识点图谱：输入“用思维导图整理高中生物遗传学核心概念”→生成可打印的学习 框架 ⚫ 解题思路：拍摄数学题照片→R1 模式自动分步解析，错误点用红框标注 ②职场人：效率提升 300%的办公神器

随着模型尺寸逐渐增大，预训练阶段参数 Scaling Up 带来的边际收益开始递减；如果想要深度提升模 型推理能力和长程问题能力，基于RL的 Post-Training 将会成为下一个突破点。 ➢ 自回归模型在数学推理问题上很难进步的一点在于没有办法进行回答的自主修正，如果仅是依靠生成 式方法和扩大参数规模，那么在数学推理任务上带来的收益不会太大。所以需要寻找额外的 Scaling Laws [1]。 [1]

模型性能采集 昇腾模型并行 昇腾推理方案 模型精度采集 01 02 方案制定 03 赋能实施 • 调研客户工程师开发过程中 的痛点、难点 • 明确客户当前能力缺位情况 • 提供赋能内容 • 提供昇腾样例 • 昇腾模型 / 应用开发流程演示 • Demo 样例讲解 • 昇腾 AI 基础知识赋能