少有人走的路我是非标自动化设备制造行业的，我的行业涉及到运动控制、机器视觉、机电控制等内容。 我报了一个大模型应用的班，最近学习了大模型api调用，想着课后作业该做些什么？
针对非标自动化行业与大模型API结合的课后作业设计，建议从行业痛点切入，开发实用工具原型。以下是三个方向供参考：
设备故障智能诊断助手
用API构建多轮对话系统，输入设备报警代码或现象描述，输出故障原因排查树（集成PLC错误码库和维修手册）
技术点：知识库检索+逻辑推理提示词设计
视觉检测方案生成器
上传工件照片，自动生成Halcon/OpenCV代码框架（通过API分析图像特征建议检测算法）
示例：输入"金属件表面划痕检测"，输出建议使用LoG边缘检测+形态学处理
运动控制参数优化顾问
输入机械结构参数（如丝杆导程、负载质量），调用API计算推荐伺服电机PID参数区间
可结合行业经验数据微调模型
建议优先选择第二个视觉方向，既有技术深度又容易展示效果。需要帮助细化方案可随时沟通。
目前通用大模型对垂直领域的效果优先
上面说的垂直领域是啥意思
垂直领域大模型指的是深度聚焦于特定行业或专业场景（如医疗、金融、工业制造）的人工智能模型，与“全能型”通用大模型形成鲜明对比。以下是核心差异解析：
? 一、垂直领域的本质：专业化深耕
典型案例：
医疗垂直模型：通过百万级临床病历+医学文献训练，辅助癌症筛查准确率超95%（通用模型仅70%）14；
工业模型：整合设备传感器数据+维修手册，实现故障代码精准解析69。
⚙️ 二、垂直领域为何需要专属模型？
1. 通用模型的固有缺陷
专业术语理解偏差：通用模型易误解行业术语（如“过热度”在工业中指温差，通用模型可能理解为情绪词）6；
逻辑深度不足：金融风控需关联政策法规+市场动态，通用模型仅能表面分析412；
“幻觉”风险高：医疗诊断中可能生成错误治疗方案（如推荐禁用药物）411。
2. 垂直模型的不可替代性
数据闭环优化：
工业模型可融合实时传感器数据，动态调整预测逻辑（如预测设备剩余寿命）6；轻量化部署：
参数量仅需通用模型1/10（10亿级 vs. 千亿级），适配边缘设备（如工厂本地服务器）25；合规性保障：
金融模型内嵌监管规则库，自动规避违规操作58。
? 三、垂直领域落地的核心挑战
? 突破方向：
行业知识注入：将设备手册、工艺标准转化为结构化提示词；
混合架构：通用模型底座+垂直模块插件（如工业知识图谱）610。
? 总结：垂直领域的核心特征
垂直领域本质是“高专业门槛、强数据壁垒、严结果可靠性” 的场景，需通过领域数据驯化、轻量化设计、业务链嵌入实现落地价值69。在工业自动化等场景中，垂直模型已成降本增效的关键引擎。
