AI赋能军工科研

提升科研效率的AI工具链与应用实践

【课程背景】

随着人工智能技术的飞速发展，以ChatGPT、DeepSeek为代表的大模型正在深刻改变科研工作的底层范式。在军工科研领域，这种变革尤为显著。面对复杂的研发任务、高强度的文献需求与严苛的安全管理要求，如何借助AI技术提高科研效率、优化项目管理、构建知识沉淀体系，已成为军工企业智能化升级的核心命题。

国产大模型的迅速崛起，如DeepSeek、Kimi等，不仅具备强大的语言理解与生成能力，还具备良好的本地部署适配性和可控性，满足了军工行业对“自主可控、安全可信”的刚性需求。与此同时，AI提示词工程、智能文献分析、科研知识图谱构建、数据驱动实验设计等技术，正在快速嵌入科研流程，帮助科研人员释放认知负荷、聚焦关键创新。

本课程结合AI技术发展趋势与典型军工实践案例，系统讲解大模型在文献检索、数据处理、知识管理、科研决策等方面的应用方法，融合实操演练与私有化部署建议，助力军工科研单位真正实现AI从“可用”到“好用”的跨越式转变。

【课程收益】

了解AI大模型的核心技术及国产化工具（如DeepSeek、豆包）的操作方法。

通过军工行业真实案例，学习AI在科研、生产管理及安全监测中的落地实践。

掌握AI辅助文献检索、数据分析、知识管理的技巧，显著提升科研与生产效率。

学习AI本地化部署的实施方案，解决数据安全、风险控制与合规问题。

【课程特色】

技术实战：涵盖提示词设计、数据处理、知识库构建等实操内容。

本地部署：提供AI模型本地化部署的可行性建议与实施路径。

互动答疑：预留专项时间解答学员在实际工作中的AI应用问题。

【课程对象】军工企业科研人员、技术研发工程师、生产管理人员、信息安全负责人等。

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、启航之路：数字中国内涵与AI大模型崛起

1、AI发展演进：从传统技术到大模型

机器学习与深度学习的发展历程

AIGC（生成式AI）的崛起及技术突破

ChatGPT、DeepSeek等大模型的创新与影响

2、中国大模型的崛起与技术创新

DeepSeek的技术架构与突破点

国内外主流大模型对比

AI大模型对产业的深远影响

3、全球主流大模型概览与应用场景

国外主流大模型解析（ChatGPT、Llama、Llava等）

国内主流大模型解析（DeepSeek、豆包、Kimi等）

AI大模型在文本生成、数据分析、代码生成等领域的应用

二、智能应用：AI赋能科研的思路方法与实操实践

1、高效提示词设计：从理论到实践

AI提问万能公式（6大要素）

AI提问常用技巧（8大方法）

提示词在合同审核、文案生成、PPT生成等方面的应用

2、文献检索与解析

AI精确文献检索与综述生成

多篇PDF格式的中英文文献的归纳总结与要点提炼

AI辅助专利检索与分类

AI辅助文献管理：文献分类、检索对比、摘要生成与辅助文章写作

提示词优化与定制：提高文献检索的准确性与完整性

3、实验数据处理与分析

数据分析方法论（PPDAC，从问题痛点到决策建议）

数据表格处理、数据分析与可视化解读

基于AI在材料开发及工艺仿真中的脚本编制与数据分析

数据清洗、建模、绘图与实验设计的自动化与智能化应用

三、硬核演练：AI大模型在军工科研中的落地实践

1、生产流程优化与安全管理

智能监测与预警系统

AI在设备健康监测中的应用

计算机视觉与智能选矿技术

2、知识管理与个性化知识库构建

企业与个人知识库的构建方法与工具选择

AI辅助知识管理：从文档管理到知识图谱构建

适用于科研项目的数据准备与数据要求

3、工程项目管理与数据可视化

AI在科研项目计划、进度、风险管理中的应用

可视化工具结合AI建模（如echarts+LLM生成）

数据驱动的预判与科研资源优化

案例：某军工企业智能选矿系统建设、某军工企业科研资料知识图谱构建等

四、战略引航：AI大模型本地部署与未来趋势前瞻

1、本地化部署与大模型安全控制

大模型私有化部署流程

权限控制与接口集成实践

大模型轻量化、边缘部署与硬件适配

2、AI大模型的未来发展趋势

AI技术未来演进方向

AI应用中的法律合规与伦理问题

未来企业在AI应用上的风险管控

3、现场问题诊断与定制化答疑

AI幻觉问题与应对策略

模型选型、部署方案、使用场景深入答疑

军工企业的可持续AI战略建议