第 1 讲AI 浪潮与智能制造

从 ChatGPT 到智慧铁路

更新于 2026-09-10
本讲目标
  • 了解人工智能发展脉络，理解本轮浪潮为何由大模型驱动
  • 能用自己的话通俗解释大模型工作原理（文字接龙）与"幻觉"成因
  • 了解 AI 在机械工程与铁路装备领域的应用全景
  • 完成课程环境准备（Python + AI 编程工具 + 大模型账号）
课堂内容安排（90 分钟）

时间安排（90 分钟）

时间 环节 要点
0–10min 开场与破冰 课程定位、示范作品展示、AI 使用情况摸底
10–30min 人工智能发展简史 达特茅斯会议→两次寒冬→AlexNet→AlphaGo→ChatGPT→DeepSeek 等国产大模型崛起
30–55min 大语言模型原理通俗解读 文字接龙（Next Token Prediction）、训练三部曲、Token 与上下文、幻觉现象
55–80min AI 在机械工程中的应用全景 智能设计、智能制造；铁路案例：钢轨探伤、接触网巡检、TBM 智能掘进、轴承故障诊断
80–90min 课程安排与环境准备 8 讲路线图、考核方式、环境清单

关键内容提示

大模型 = 超高级文字接龙：它在预测下一个词，不是查表，所以会"一本正经地编造"（幻觉）——这是后面第 7 讲引入知识库（RAG）的原因。

环境准备清单（课后完成）： 1. Python 3.10+（官网或清华镜像下载） 2. AI 编程工具：Trae（国产免费）或 Cursor，课堂上两种都会演示，任选其一 3. 注册一个大模型账号：DeepSeek / 豆包 / Kimi 任一

课后任务
  1. 安装 Python 3.10+ 与 AI IDE（Trae 或 Cursor）
  2. 注册一个大模型账号（DeepSeek / 豆包 / Kimi 任一）
  3. 提交：环境安装成功截图（终端显示 Python 版本号 + IDE 界面）
  4. 开放问题：结合你的研究方向，写出你最想用 AI 解决的一个工程问题（100 字以内，写在提交的文字说明里）——将汇总为第 5 讲选题池
本讲作业：环境安装与"我最想用AI解决的工程问题"
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