为拓展员工智能知识储备，紧跟科技发展浪潮，仪表车间正式启动全员人工智能专项学习计划，以“懂AI、用AI、优AI”为目标，推动人工智能技术与仪表运维、生产保障深度融合，为车间高质量发展筑牢技术根基。
本次学习内容从人工智能起源切入，详细解读了1956年达特茅斯会议“人工智能”概念的诞生历程，以及图灵测试的核心逻辑，让员工对AI发展源头有了清晰认知。在技术解析环节，重点阐释了人工智能作为融合计算机科学、统计学、脑神经学的综合学科属性，系统讲解机器学习“人工设定规则”与深度学习“自主挖掘关联”的核心差异，结合算力增长、数据喷发、算法丰富三大要素，具象化呈现AI进入深度神经网络时代的发展动力。
针对车间实际需求，学习特别聚焦实用技术与行业应用。通过拆解计算机视觉、自然语言处理等核心模型术语，结合AI在设备监测、数据分类、异常预警等场景的应用案例，让员工理解精度、召回率、F1-Score等关键指标的实际意义。同时，对比传统小模型与大模型的优劣势，突出大模型在泛化能力、开发效率、精度表现上的显著优势，尤其是大模型“低门槛开发、高效样本筛选、小样本识别”等特性，为仪表故障诊断、参数优化提供了新思路。
学习采用理论宣讲+案例研讨模式，结合政策趋势板块，感受“工厂式”AI开发的高效便捷。从车间主任到车间学员，全员主动参与、热烈交流，纷纷结合自身工作提出AI应用设想，形成浓厚的学习氛围。
下一步，仪表车间将持续深化学习成果，围绕设备故障智能诊断、仪表数据精准分析、生产安全智能预警等核心场景，探索AI技术落地路径，推动运维模式从“被动响应”向“主动预判”转型。以AI学习为契机，锤炼高素质技术队伍，为化工生产的安全、高效、智能运行注入强劲动能。