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AI賦能軍工科研

提升科研效率的AI工具鏈與應用實踐

【課程背景】

隨著人工智能技術的飛速發展，以ChatGPT、DeepSeek為代表的大模型正在深刻改變科研工作的底層范式。在軍工科研領域，這種變革尤為顯著。面對復雜的研發任務、高強度的文獻需求與嚴苛的安全管理要求，如何借助AI技術提高科研效率、優化項目管理、構建知識沉淀體系，已成為軍工企業智能化升級的核心命題。

國產大模型的迅速崛起，如DeepSeek、Kimi等，不僅具備強大的語言理解與生成能力，還具備良好的本地部署適配性和可控性，滿足了軍工行業對“自主可控、安全可信”的剛性需求。與此同時，AI提示詞工程、智能文獻分析、科研知識圖譜構建、數據驅動實驗設計等技術，正在快速嵌入科研流程，幫助科研人員釋放認知負荷、聚焦關鍵創新。

本課程結合AI技術發展趨勢與典型軍工實踐案例，系統講解大模型在文獻檢索、數據處理、知識管理、科研決策等方面的應用方法，融合實操演練與私有化部署建議，助力軍工科研單位真正實現AI從“可用”到“好用”的跨越式轉變。

【課程收益】

了解AI大模型的核心技術及國產化工具（如DeepSeek、豆包）的操作方法。

通過軍工行業真實案例，學習AI在科研、生產管理及安全監測中的落地實踐。

掌握AI輔助文獻檢索、數據分析、知識管理的技巧，顯著提升科研與生產效率。

學習AI本地化部署的實施方案，解決數據安全、風險控制與合規問題。

【課程特色】

技術實戰：涵蓋提示詞設計、數據處理、知識庫構建等實操內容。

本地部署：提供AI模型本地化部署的可行性建議與實施路徑。

互動答疑：預留專項時間解答學員在實際工作中的AI應用問題。

【課程對象】軍工企業科研人員、技術研發工程師、生產管理人員、信息安全負責人等。

【課程時間】1天（6小時/天）

【課程大綱】

一、啟航之路：數字中國內涵與AI大模型崛起

1、AI發展演進：從傳統技術到大模型

機器學習與深度學習的發展歷程

AIGC（生成式AI）的崛起及技術突破

ChatGPT、DeepSeek等大模型的創新與影響

2、中國大模型的崛起與技術創新

DeepSeek的技術架構與突破點

國內外主流大模型對比

AI大模型對產業的深遠影響

3、全球主流大模型概覽與應用場景

國外主流大模型解析（ChatGPT、Llama、Llava等）

國內主流大模型解析（DeepSeek、豆包、Kimi等）

AI大模型在文本生成、數據分析、代碼生成等領域的應用

二、智能應用：AI賦能科研的思路方法與實操實踐

1、高效提示詞設計：從理論到實踐

AI提問萬能公式（6大要素）

AI提問常用技巧（8大方法）

提示詞在合同審核、文案生成、PPT生成等方面的應用

2、文獻檢索與解析

AI精確文獻檢索與綜述生成

多篇PDF格式的中英文文獻的歸納總結與要點提煉

AI輔助專利檢索與分類

AI輔助文獻管理：文獻分類、檢索對比、摘要生成與輔助文章寫作

提示詞優化與定制：提高文獻檢索的準確性與完整性

3、實驗數據處理與分析

數據分析方法論（PPDAC，從問題痛點到決策建議）

數據表格處理、數據分析與可視化解讀

基于AI在材料開發及工藝仿真中的腳本編制與數據分析

數據清洗、建模、繪圖與實驗設計的自動化與智能化應用

三、硬核演練：AI大模型在軍工科研中的落地實踐

1、生產流程優化與安全管理

智能監測與預警系統

AI在設備健康監測中的應用

計算機視覺與智能選礦技術

2、知識管理與個性化知識庫構建

企業與個人知識庫的構建方法與工具選擇

AI輔助知識管理：從文檔管理到知識圖譜構建

適用于科研項目的數據準備與數據要求

3、工程項目管理與數據可視化

AI在科研項目計劃、進度、風險管理中的應用

可視化工具結合AI建模（如echarts+LLM生成）

數據驅動的預判與科研資源優化

案例：某軍工企業智能選礦系統建設、某軍工企業科研資料知識圖譜構建等

四、戰略引航：AI大模型本地部署與未來趨勢前瞻

1、本地化部署與大模型安全控制

大模型私有化部署流程

權限控制與接口集成實踐

大模型輕量化、邊緣部署與硬件適配

2、AI大模型的未來發展趨勢

AI技術未來演進方向

AI應用中的法律合規與倫理問題

未來企業在AI應用上的風險管控

3、現場問題診斷與定制化答疑

AI幻覺問題與應對策略

模型選型、部署方案、使用場景深入答疑

軍工企業的可持續AI戰略建議