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  • pdf文档 工业大模型:大模型赋能,智启工业未来 头豹词条报告系列

    Leadleo.com 工业大模型:大模型赋能,智启工业未来 头豹词条 报告系列 版权有问题?点此投诉 行业: 信息传输、软件和信息技术服务业 信息科技 罗雅菲 · 头豹分析师 2024-09-13 未经平台授权,禁止转载 行业定义 工业大模型是以智能制造和 工业4.0为背景,通过大模… 行业分类 按照工业大模型的模型形 态、技术特征的分类方式… 行业特征 工业大模型行业的特征包 括:1、准入门槛高,需要… 括:1、准入门槛高,需要… 发展历程 工业大模型行业 目前已达到 3个阶段 产业链分析 上游分析 中游分析 下游分析 行业规模 工业大模型行业规模 暂无评级报告 SIZE数据 政策梳理 工业大模型行业 相关政策 6篇 竞争格局 数据图表 摘要 工业大模型依托智能制造和工业4.0,通过大模型训练与小模型优化,形成多形态智能产品,解决工业问题。其发 展面临数据质量、模型复杂度等挑战,且高度依赖资本 技术进 步将深化大模型应用,但高成本也加速行业壁垒形成,市场增速或放缓。 行业定义[1] 工业大模型是以智能制造和工业4.0为背景,通过大模型对工业知识的训练和专业小模型对数据、算力和参 数的优化构成知识智能、业务智能、具身智能和体系智能等产品形态,应用于研发、生产、管理、服务和设备五 大场景来解决工业发展过程中的问题与需求的产业新形态。就目前的发展来看,工业大模型还存在面临诸多挑 战
    0 积分 | 24 页 | 6.60 MB | 5 月前
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  • pdf文档 工业大模型应用报告

    撰写单位: 1 工业大模型应用报告 目 录 1. 大模型为工业智能化发展带来新机遇 .............................................................................................1 1.1. 大模型开启人工智能应用新时代 ................ ..................... 1 1.2. 大模型有望成为驱动工业智能化的引擎 ...................................................................................................... 3 1.3. 大模型应用落地需要深度适配工业场景 ................... ......................................... 4 2. 大模型和小模型在工业领域将长期并存且分别呈现 U 型和倒 U 型分布态势 .....................................6 2.1. 以判别式 AI 为主的小模型应用呈现倒 U 型分布 ........................................
    0 积分 | 34 页 | 4.98 MB | 5 月前
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  • pdf文档 税务行业标准大模型

    税务行业标准大模型 基本情况 当下,人工智能正在成为全球数字技术创新的前沿领域。大模型 作为工业革命级的生产力工具,正在成为赋能百行千业向数智化跨越 升级的变革力量。为进一步落实数字化国家战略,推进产业数字化进 程,深度挖掘细分应用领域,打造具有差异化的企业级 AI 大模型,360 集团与中税集团合作共建了税务行业标准大模型,该模型旨在于解决 税务行业性、专业性问题。 税务行业标准大模型在人机交互、复杂内容和语言理解等方面, 具有强大的分析和学习能力,可以精准获取有效税务信息,高效处理 日常重复业务,在提高税收管理效率的同时,可以降低税收管理成本。 此外,大模型训练语料库涵盖了巨大的专业数据,其中包含中税 集团多年累积的超百万法规库、千万量级的案例判例、几万本税务电 子书,以及专家知识及实操案例等。 目前,税务行业标准大模型成为了税务这一垂直行业领域大模型 领域大模型 的典型应用,并在注册税务师考试中的成绩已经超越了 ChatGPT。凭 借其创新技术与应用表现,入选“北京市通用人工智能大模型行业应 用十大典型场景案例”。 技术简介 一、税务行业标准大模型的技术优势 2023 年以来,360 集团发布了自研认知型通用人工智能大模型— —360 智脑,成为引领企业级市场数智升级的重要驱动力。在应用方 面,360 集团与中
    10 积分 | 5 页 | 381.51 KB | 1 天前
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  • pdf文档 DeepSeek大模型及其企业应用实践

    DeepSeek大模型及其企业应用实践 林子雨 副教授 厦门大学 DeepSeek 厦门大学大数据教学团队作品 2025年3月3日 每个人都可以读懂的大模型科普报告(企业篇) 厦门大学大数据教学团队 团队联系方式:ziyulin@xmu.edu.cn 国内高校大数据教学的重要贡献者 团队负责人:林子雨 副教授 年轻力量:核心成员全部46周岁以下 结构合理:教学型、科研型、实验工程师 1. 大模型:人工智能的前沿 2. 大模型产品 3. 大模型的行业应用 4. 企业大模型落地方案 5. 智能体的企业应用 6. 厂商提供的企业级大模型服务 7. 大模型典型应用案例 8. AIGC与企业应用实践 9. 大模型未来发展趋势 厦门大学大数据教学团队作品 1.大模型:人工智能的前沿 1.1 大模型的概念 1.2 大模型的发展历程 1.3 人工智能与大模型的关系 1.4 大模型分类 1 1.1 大模型的概念 大模型通常指的是大规模的人工智能模型,是一种基于深度学习技术,具有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力,能够处理和生成多种类型数据的人 工智能模型。 通常说的大模型的“大”的特点体现在: 参数数量庞大 训练数据量大 计算资源需求高 2020年,OpenAI公司推出了GPT-3,模型参数规模达到了1750亿。 2023年3月发布的GPT-4的参数规模是GPT-3的10倍以上,达到1
    10 积分 | 147 页 | 16.82 MB | 5 月前
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  • pdf文档 2025年工业大模型白皮书

    序言 PREFACE 工业大模型作为新一代人工智能技术与工业场景深度融合的结晶,正以前 所未有的速度重构制造业的智能化体系。随着第四次工业革命的推进,工业大 模型凭借其卓越的数据处理能力、出众的跨模态融合特性以及高效的智能决策 效能,日益成为推动工业智改数转的核心驱动力。然而,尚处于初级发展阶段 的工业大模型,仍面临工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足以及应用成 本较高等挑战 本较高等挑战。为此,行业迫切需要系统性的解决方案,以促进工业大模型技 术的有效落地与广泛应用。 本书在实践积累与行业洞察基础上,试图对一系列关键问题做出解答:工 业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工 业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业 生态如何? 针对上述问题,本书从多维度展开探讨: 聚焦创新:深度剖析工业大模型关键技术与产业机遇。 以案为 以案为鉴:解析高端装备、智能制造等领域的应用需求。 立足实践:详尽介绍工业大模型应用开发的实施路径。 前瞻布局:勾勒工业大模型标准化、生态化发展路径。 本书由北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院蔡茂林教授总策划并 担任主编,撰写工作主要由博士团队承担,最后由仝晓萌副教授统稿完成。在 本书的编写过程中,得到了北京航空航天大学、深圳蚂蚁工场科技有限公司、 北京蚂蚁工场智造科技有限公司等单位及众多专家学者的大力支持与帮助,并
    10 积分 | 142 页 | 10.54 MB | 5 月前
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  • pdf文档 基于大模型的具身智能系统综述

    基于大模型的具身智能系统综述 王文晟 1 谭 宁 1 黄 凯 1 张雨浓 1 郑伟诗 1 孙富春 2 摘 要 得益于近期具有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展, 基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的 效果, 展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景. 鉴于此, 对基于大模型的具身智能的工作进行了综述, 首先, 介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; 其次, 对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作 级的控制进行了较为全面的总结; 然后, 对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了目前具身智能模型的数据来源, 包括 模拟器、模仿学习以及视频学习; 最后, 对基于大语言模型 (Large language model, LLM) 的具身智能系统面临的挑战与发 展方向进行讨论与总结. 关键词 大语言模型, 大型视觉模型, 基础模型 基础模型, 具身智能, 机器人 引用格式 王文晟, 谭宁, 黄凯, 张雨浓, 郑伟诗, 孙富春. 基于大模型的具身智能系统综述. 自动化学报, 2025, 51(1): 1−19 DOI 10.16383/j.aas.c240542 CSTR 32138.14.j.aas.c240542 Embodied Intelligence Systems Based on Large
    20 积分 | 19 页 | 10.74 MB | 1 天前
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  • pdf文档 深桑达-发布政务大模型,落地AI+政务

    深桑达:发布政务大模型,落地 AI+政务 [Table_Title2] 深桑达 A(000032) [Table_Summary] 核心观点: 中国电子云发布星智政务垂直领域大模型 7 月 6 日,在 2023 世界人工智能大会人工智能应用创新论 坛上,中国电子云基于 70+城市数字化治理实践的经验,重磅 发布星智政务垂直领域大模型。 星智政务大模型能够通过插件链接政务专题库(如城市建 设的数据专题库)等,满足客户实际的数据咨询需求(如城市 交通情况、教育情况),并实现面向政务相关事项的查询、推 理、分析以及问答能力。目前星智政务大模型在包括武汉等几 个城市落地过程中。 以数字人为载体,率先落地问政与看数两个场景 基于大语言模型,以数字人“小鲸”为载体,面向“问 政”与“看数”两个场景,实现(1)面向政务工作人员的政务 大屏解读和(2)面向基层民众与网格员的政务执行咨询。根据 平台构 建统一底座融合大模型技术,作为运营和管理的行业智能平 台,开放支持基础大模型、行业大模型。 “N”是投资建设 N 个可信智算中心:可信智算中心有望 年内率先落地北京武汉。北京智算中心预计今年 10 月份完成一 期建设,规模为 100P;武汉智算中心下半年启动,规划总规模 超过规模 500P,分 2-3 期完成建设。 “M”是联合生态打造 M 个行业模型:如政务、医疗、金 融、
    0 积分 | 14 页 | 1.62 MB | 5 月前
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  • pdf文档 大模型在政务领域应用的实践及前景

    当前,生成式人工智能大模型成为各行各业关注重点和热议话题。 以 ChatGPT、Bard 为代表的大模型是人工智能技术的一次飞跃,代表 着 AI 技术从感知世界、理解世界向创造世界的跃迁。政务领域涉及 大量内容生产及人与人交互环节,与生成式 AI 大模型高度的信息收 集、文本总结、智能交互能力契合度较高,是未来生成式 AI 大模型 应用的肥沃土壤。 自大模型工具出现以来,全球各国纷纷探索新技术在政府治理中 的应用可能,推动形成一波以智能化为主要特征的数字政府改革浪潮。 从应用广度看,大模型在政务领域的应用探索已较为普遍,包括美国、 英国、澳大利亚、加拿大、新加坡、日本、韩国在内的 18 个国家或 地区已将大模型应用在政府事务管理中,场景覆盖政府内部办公、政 务信息公开、政务服务提供、民生服务优化和国防航天等 5 大领域 13 个细分场景。从应用深度看,部分国家在政务领域的大模型认知率、 利用率达到较高水平,罗兰贝格咨询公司预计,在充分应用的前提下, 利用率达到较高水平,罗兰贝格咨询公司预计,在充分应用的前提下, 预计大模型将推动公共服务行业降低 1.8%的经营成本。从部署推进 看,新加坡、日本、美国等实践较为靠前,已推动地方分散探索向集 成应用转变,在部署方式、数据处理等方面做出统筹安排。 为用好大模型技术这把“双刃剑”,各国积极推动组织、人才、 技术等变革以适应新的治理挑战,同时加快政务领域大模型应用规范。 2023 年以来,韩国、新加坡、美国、英国、澳大利亚、新西兰、日本、
    0 积分 | 49 页 | 1.70 MB | 5 月前
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  • pdf文档 大模型时代的AI教育:思考与实践2024

    大模型时代的AI教育:思考与实践 肖睿 xiaorui@pku.edu.cn 主要内容 30分钟和大家分享的内容: • 01:对AI技术的认知 • 02:对AI教育的思考 • 03:我们的AI教育实践 VUCA时代,AI技术日新月异,所有的认知、思考、实践都在迭代中…… 01 对AI技术的认知  AI是一种工具,也是一种赋能,更是一种思考范式。 • 大模型的能力边界 • 通向AGI之路 01 对AI技术的认知:人工智能的本质 智能(Intelligence):以模型为核心,是对真实世界的模拟和解释 人类智能 • 抽象(语言):概念,数字,理念 • 逻辑(理性):归纳,演绎,类比 • 计算(模型):科学方法 • 基于观测经验,发现规律 • MIT:一切问题都是模型问题 • 模型:一个映射,一个函数 模型:一个映射,一个函数 科学范式 • 用语言逻辑方法获取理论模型:模糊 • 用解析数学方法获取数学模型:精确 • 用计算数学方法获取数据模型:近似 • 用机器学习方法获取概率模型:复杂 • 用人工神经网络获取网络模型:黑盒 • 超过两层的神经网络可以逼近任意连续函数 01 对AI技术的认知:人工智能的本质 人工智能(ArtificiaI Intelligence):第三代,核心是数据智能,以史为鉴
    10 积分 | 36 页 | 4.04 MB | 5 月前
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  • pdf文档 政务大模型通用技术与应用支撑能力要求

    ICS 35.240.99 CCS L67 团 体 标 准 T/ISC 0079—2025 政务大模型通用技术与应用支撑能力要求 General Technical and Application Support Capability Requirements for Government Large Models 在提交反馈意见时,请将您知道的相关专利与支持性文件一并附上。 发布稿 ..... I 引 言 .............................................................................. II 政务大模型通用技术与应用支撑能力要求 ................................................... 1 1 范围 ......................... ....... 1 3.1 模型优化 model optimization .................................................... 1 3.2 强化学习 reinforcement learning;RL ............................................ 1 3.3 大模型 large-scale model
    5 积分 | 23 页 | 500.64 KB | 1 天前
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