智慧交通案例
学会用AI工具辅助专业课题研究全流程,并完成符合专业规范的研究报告。
算力领取
第一次使用阿里云百炼平台,基于与贵校的合作,同学们免费领取300元算力券,方便后期实验运行。
云工开物实验资源方式简介
进入实操前,请确保阿里云账号满足以下条件。
个人账号资源
使用您个人的云资源进行操作,资源归属于个人。
平台仅提供手册参考,不会对资源做任何操作。
确保已完成云工开物300元高校学生代金券领取。
已通过实名认证且账户余额≥0元。
本实验中产生的资源消耗情况以实际实验调用的产品及使用量为准。
如果您调整了资源规格、使用时长,或执行了实验方案以外的操作,可能导致费用发生变化,请以控制台显示的实际价格和最终账单为准。
云工开物高校专属权益领取
在开始实验之前,请先点击右侧屏幕的进入实操再进行后续操作。
PC端领取入口:点击跳转领取300元高校专属权益优惠券。
移动端领取入口:支付宝扫描下图中的二维码进行领取。
实验产生的费用优先使用优惠券,优惠券使用完毕后需您自行承担。
实验核心目标
学会用AI工具辅助专业课题研究全流程。
掌握与专业导师高效沟通的技巧。
培养对AI工具的批判性思维。
完成符合专业规范的研究报告。
实验全流程图解
选题定位 → 文献收集 → 内容生成 → 导师沟通→ 报告优化 → 总结反思。
详细操作步骤
阶段1:课题选择与模型匹配(第一节)
Step 1-1:专业需求分析
打开百炼平台「文本生成模型」界面,输入提示词
[您的专业名称] 最新AI应用 2024
(例如:输入机械工程最新AI应用 2024
)。浏览生成结果,用记事本记录高频出现的AI应用领域(如:机械工程中可能多次出现智能诊断、数字孪生、自动化控制)。
从中选择3个最感兴趣的方向(如:农机智能监测、工业机器人路径优化、新能源设备故障预测)。
Step 1-2:智能头脑风暴
在提示框输入:
请为[机械工程]专业生成5个融合物联网和新能源的课题,要求包含具体应用场景
。点击生成按钮,将结果保存到Word文档课题备选库.docx。
Step 1-3:导师初审
将备选课题发给专业导师(邮件/当面沟通)。
根据反馈确定最终课题(如选定电动农机电池管理系统优化)。
阶段2:文献资料整理(第2节)
Step 2-1:制定检索策略
打开百炼平台文本模型,输入提示词让AI帮助生成适合的文件搜索关键词。
如,
现在我要根据电动农机电池管理系统优化课题进行论文撰写,请给我一些搜索相关文献的关键词
。
Step 2-2:批量文献获取
使用学校图书馆电子资源,按推荐搜索关键内容下载10篇核心论文。
Step 2-3:知识库搭建准备工作
点击阿里云百炼平台上放导航栏的应用。
右上角新增应用按钮,选择新增智能体应用。
选择对应的文本模型。
选择应用数据,导入已搜索到的文献资料。
Step 2-4:构建知识框架
点击左侧菜单栏选择知识库,并点击创建知识库。
选择刚刚上传的文献资料作为数据。
选择智能切分,点击导入完成。
回到已创建的智能体应用,点击配置,进入应用。
打开知识库按钮,点击添加刚刚创建的知识库。
阶段3:内容创作与多模态应用(第3-4节)
Step 3-1:初稿撰写
在右侧输入提示词:
根据以下文献摘要撰写'电动农机电池管理系统'的引言部分,要求包含3个研究空白点
。点击生成获取初稿。
Step 3-2:可视化素材制作
图像生成(如需设备结构图):
进入图片生成模型。
输入描述:
剖面图:电动农机电池组排列结构,工程制图风格
。下载图片并插入报告。
阶段4:迭代优化(第5节)
Step 4-1:提交初稿
根据AI生成内容,自行优化和扩充相关论文并提交给导师(纸质/电子版)。
在封面标注部分内容AI辅助生成。
Step 4-2:接收反馈
记录导师修改意见(如:需补充电池热管理部分)。
在Word文档中使用批注功能标记修改点。
Step 4-3:针对性优化
对每个修改点使用上述方法进行持续迭代优化。
示例:针对补充热管理要求。 搜索电池热管理最新技术相关内容和技术。 下载3篇最新论文。 用知识库提取核心观点。 将内容整合到报告中。
阶段5:总结与反思(第6节)
Step 5-1:生成最终报告
按照学校毕业论文格式排版。
在附录添加《AI工具使用说明》,对以上AI使用过程进行描述。
Step 5-2:撰写反思报告
使用「文本生成」模型辅助写作:
提示词:
分析AI工具在学术研究中的3个优势和2个风险,结合我的电动农机课题实例
。人工补充个人观点(如:
虽然AI能快速生成结构图,但需要警惕尺寸标注错误
)。
Step 5-3:成果展示
制作3页PPT汇报材料:
左侧列AI生成内容。
右侧列人工修改部分。
底部注明各阶段耗时对比。
评估与反馈
评分维度:
维度
评估要点
权重
课题可行性
AI工具与专业的匹配程度
20%
内容质量
生成内容与人工修改的平衡性
30%
学术规范
引用/格式/标注的严谨性
25%
反思深度
对AI局限性的具体案例分析
25%
常见问题应对:
模型幻觉:发现AI生成错误数据时,立即标注需人工验证。
格式混乱:使用Word样式功能统一标题层级。
沟通障碍:准备问题清单(含AI生成内容+存疑点)与导师面谈。
实验安全须知
所有AI生成内容必须标注来源(模型名称+生成时间)。
禁止直接复制模型输出原文超过300字。
遇到学术伦理问题立即联系课程助教。