（用于判断文本中的情感倾向）、语言生成（如聊天机器 人）等 大模型的应用领域非常广泛 ，涵盖了自然语言处理、 计算机视觉、 语音识别、 推荐系统、 医疗健康、 金融风控、 工业制造、 生物信息学、 自动驾驶、 气候研究等多个领域 3.7 大模型的应用领 域 （ 4 ）推荐系统 大模型可以用于个性化推荐、广告推荐等任务。通过分析用户的历史 行为和兴趣偏好 ，大模型可以为用户提供个性化的推荐服务 大模型在语音识别领域也有应用 ，如语音识别、语音合成等。通 过 学习大量的语音数据 ，大模型可以实现高质量的跨语言翻译和 语音 识别以及生成自然语音 3.7 大模型的应用领 域 金融风控 自动驾驶 医疗健康 大模型可以用于信用评估、欺诈检测等任 务 。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 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 大模型的应用领 域 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

的检测节拍。还能支持多颜色、多车型在线混检，支持超过 20 余种漆面缺陷，实现多角度在线检测。 AI 赋能的方案，大幅提升了车身漆面缺陷的检出率和检测效率，满足生产线的快速节拍需求。 汽车零部件和整车的性能，不仅关乎驾驶性能和体验，更关乎生命安全。因此，必须保证汽车零部件完好无缺陷， 整车装配高度精准可靠，确保每一个部件都符合严格的安全标准。 例如，轮毂是汽车的重要组成部分，其质量直接关系到汽车的安全性和使用寿命。在轮毂的生产制造中，容易产生 保用户数据的安全性和防 止数据滥用，也是工业 AI 乃至工业大模型成功落地应用的挑战之一。 11 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 第三，实时响应问题。 工厂在线检测、智能驾驶等应用，需要系统实时做出 响应的情况下，需要模型能够实时处理输入数据并快 速做出响应。将场景应用端的数据再传输到云端处 理，庞大的数据量会造成带宽拥挤，影响处理的时效 性。采用边缘计算方案来缓解时效性问题，但是这对 OEM&ODM 服务。康士达始终以 “让设备更智能” 的发展使命服务行业客 户，立足于自主创新、自主研发，所有的产品拥有完全的自主知识产权。产品广泛应用于工业控制、机器视觉、机 器人、边缘计算、自动驾驶等行业。 R6AMV-BD1 本产品基于 Intel 酷睿 12 代处理器平台 Alder Lake P 而设计，采用 Core i3-1215U/i5-1235U/i5-1335U/i7-1260P

Proprietary - Restricted Distribution 15 昇腾 AI 基础软硬件架构全面创新，使能行业场景化应用 行业场景化应用 视图分析、检索聚类、搜索推荐、自然语言处理、智能语音、自动驾驶 AI 计算框架 昇思 MindSpore PyTorch / TensorFlow / Caffe...... 异构计算架构 CANN Atlas 及昇腾伙伴系列硬件 模组 / 小站