Al助力半导体产业发展一阿丘科技 产品总监李嘉悦女士.pdf

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1、阿丘科技大模型、小模型、智能体的协同进化大模型驱动的AI检测范式变革2025 Aqrose Technology Co.,Ltd.All rights reserved.工业AI视觉的应用现状-小模型缺陷样本少每个型号都要收集样本不会调，不收敛，反反复复没见过就不认识早期市场龙卷风期主干道鸿沟201920242029-2019年工业AI视觉元年。早期市场-2024年细分市场普及。保龄球道时期-2029年全域市场普及。龙卷风时期样本收集周期长模型迭代周期长模型泛化能力差2025 Aqrose Technology Co.,Ltd.All rights reserved.AI技术变量-大模型？大模

2、型可直接用于工业检测？大模型与工业检测无关AI检测将进入大小模型协同状态什么是大模型、小模型？2025 Aqrose Technology Co.,Ltd.All rights reserved.大模型 VS 小模型智能体Agent：大模型的应用包装产物，可以自主完成一系列动作以达成目标。成为人的助理角色。小模型大模型参数规模数据处理能力支持的模态类型泛化性能百万级（M）十亿级（B）1、数据量和数据多样性上有一定限制2、对数据质量和预处理要求相对较高1、可从大规模的文本、图像、音频等多模态数据中学习知识2、对数据中的噪声和不一致性有较强的鲁棒性单模态：语音、文本、视觉多模态：视觉语言模型、听觉

3、语言模型学习不到通用知识，仅能用于定义好范围特定场景：车牌识别.具有很强的泛化能力，在未见数据和新任务上往往能表现出较好的适应性：既能识别人脸又能识别车牌2025 Aqrose Technology Co.,Ltd.All rights reserved.AI模型的训练过程将信息变成高维数字矩阵学习通用知识提升专业度预处理TokenizationEmbedding预训练微调SFT：基于标注数据进行有监督训练，优化模型的行为，添加新知识RLHF：基于人类反馈训练一个“奖励模型”，自动评估模型输出的质量。使用强化学习算法，优化其策略以获得更高的“奖励”通过大量互联网语言数据，通过自监督训练因果语言

4、建模（CLM）训练监督学习非监督学习学习专业知识小模型大模型2025 Aqrose Technology Co.,Ltd.All rights reserved.AI模型的更多细分类型按应用范围通用大模型：适用于多种任务和领域。例如DeepSeek-R1行业大模型：专为特定行业设计，具备一定的行业专业性。例如煤矿大模型，病理大模型场景大模型：专为特定应用场景设计，具备极强的专业性。例如磁材检测大模型，烟草检测大模型，xx工艺检测大模型场景小模型：聚焦于特定场景的具体任务，在该任务上具备较强的专业性。例如xx产品xx检测项的AI检测模型按技术类型单模态模型：LLM语言大模型、视觉大模型、音频大模

5、型多模态模型：结合多种不同类型的数据模态共同输入，如文本-图像、文本-音频、文本-视频等，实现更强大和全面的理解与生成能力在选择AI模型时，应准确匹配问题类型与关键需求，以免杀鸡用牛刀或杀牛用鸡刀工业视觉如何运用大小模型？2025 Aqrose Technology Co.,Ltd.All rights reserved.工业AI视觉：大小模型协同的必然性模型特点应用模式适合场景通用AI大模型1、学习超大规模的互联网数据2、几乎不适应工业数据，检测准确度差-工业检测大模型1、学习大规模的工业文本、图像知识2、准确度、精确度有上限，推理速度较慢3、泛化能力强常规场景：即插即用，易用性好偏专业场景

6、：基于基座模型微调（雇综合性院校学生并培训）1、工业场景的典型工艺2、对检测指标和检测速度要求不苛刻场景大模型1、学习一定规模的特定工艺范围的图像知识2、准确度高、精度高、推理速度快3、有一定的泛化能力即插即用，易用性好（雇本领域老师傅直接上岗）1、工艺有一定代表性，有同场景不同产品的数据积累2、待检产品型号多，需要一定泛化小模型1、学习特定的图像知识2、准确度高、精度高、推理速度极快3、泛化能力局限从0开始训练，易用性差（雇小学生并培训）1、工艺独特，数据少2、对检测指标要求苛刻3、待检产品较为局限，不追求泛化智能体：自主模型训练(模型训练师助手)，大幅降低模型迭代的难度和时间！2025 A