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在智能制造领域，人工智能大模型渗透研发、生产、运维等全链条，推动制造业向智能化、柔性化、高效化升级。通过大模型与EDA(电子设计自动化)技术结合，可快速生成多版本设计方案，同时利用强化学习评估性能参数(如能耗、强度)，显著缩短研发周期，解决了传统流程依赖人工经验导致的设计效率低、多目标优化难以平衡等问题。产业设计环节，通过数字孪生技术优化产线设计，缩短产线调整周期，有效降低了额外成本。通过分析传感器和设备日志数据，还能对设备进行预测性维护，减少停机时间、降低维修成本。同时，机器视觉技术已大规模应用于质检环节，实现毫秒级完成质量检测，准确率超99.8%，人工成本减少约70%。人工智能应用于制造业，推动生产方式变革，带动智能制造快速发展，但前期投入成本较高的问题还有待解决，未来进一步突破模型可解释性、降低成本后，或加速普惠应用。
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人工智能未来的发展方向是通用人工智能，不仅需要强大的计算能力，还要具备持续学习、适应环境、理解复杂情境等能力，这些能力往往难以通过简单增加算力资源来实现。未来人工智能的发展，一方面可能像DeepSeek那样，从外延式发展转向集约化、系统优化的内涵式发展；另一方面可能拓展类脑计算，采用与人脑一样的存算一体模拟计算方式，颠覆硬件与软件分离的传统计算模式，追求高算效和高能效。
“五一”假期，文旅市场持续升温。文化和旅游部发布的信息显示，各地推出丰富多彩的旅游产品，加强文旅融合和科技赋能，努力提升管理水平和服务品质。出游平台数据显示，长线游预订爆发式增长，县域旅游持续火热，乡村、露营、美食等主题游需求旺盛，各类产品“多点开花”。
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