不争论的东西挺多，可以演示一下，

2266998

问题，
问AI，我最近接到了圣戈班公司关于耐火材料厂的设计与供货方案的询价书，AI能提示一下我怎么尽快开展工作？我以前没有玩过这个，我是玩粉末烧结的，也有耐火陶瓷，人家说这都是一类东西，我不确定是不是，能告诉我一下吗？


看看回答，最终看AI能走到哪一步？能不能对现实项目有促进作用？大家可以拭目以待，哈哈，

寂静回声

问过通义大模型，不过我是把一个问题分解成四个来分别提问，并且下一个问题接着上一个问题，逐级升高的。





换成deepseek满血版则不同，直接把您的问题一股脑扔上去。

根据您的情况，建议分以下步骤开展工作（耐火材料与粉末烧结技术存在共性但需注意专业差异）：

一、技术领域关联性分析
‌核心工艺共性‌：

耐火材料与粉末烧结均涉及原料配比、成型工艺、高温烧结等流程，您在陶瓷烧结领域的经验可快速迁移‌14
耐火材料更强调‌高温稳定性‌（1600℃以上）和‌抗侵蚀性‌（如抗玻璃熔体腐蚀），需关注材料在极端环境下的结构设计‌12
‌专业差异点‌：

耐火材料需结合‌窑炉工况‌设计（如热震稳定性、热膨胀系数匹配），需补充应用场景数据‌45
圣戈班耐火材料多用于玻璃/玻璃纤维窑炉，需研究其产品标准（如ISO 9001、ASTM）‌12
二、快速推进路径
（1）需求明确阶段
‌研读技术规范‌：重点提取材料性能指标（耐火度≥1750℃、体积密度≥2.8g/cm³等）、设备参数（窑炉类型、温度曲线）‌13
‌对标圣戈班案例‌：参考临沂圣戈班耐火材料厂的智能化产线设计（50%设备智能化率）和环保要求（碳中和目标）‌12
（2）方案设计阶段
‌材料选型‌：优先选择氧化锆基或刚玉-莫来石体系（圣戈班西普耐材SEFPRO已验证体系）‌45
‌工艺优化‌：
引入您擅长的‌粉末粒度控制技术‌提升烧结致密度‌14
结合圣戈班上海研发中心资源，验证材料在模拟工况下的抗侵蚀性‌16
（3）供货方案整合
‌供应链管理‌：
确认原料采购标准（如高纯度电熔白刚玉）与圣戈班全球采购体系兼容‌37
优先选择长三角配套企业（圣戈班长兴基地已有成熟供应链）‌7
‌交付保障‌：
参考临沂工厂的ISO 45001职业健康安全体系制定生产规范‌12
提供‌全周期技术服务‌（含窑炉砌筑指导，圣戈班注重终端应用支持）‌13
三、风险控制建议
‌技术验证‌：

委托第三方检测机构（如上海研发中心）进行材料性能复验‌16
模拟圣戈班耐火材料在玻璃窑炉中的热震循环测试（200次以上）‌45
‌成本控制‌：

采用模块化预制装配技术（圣戈班INSPACE方案已验证可降本20%）‌6
优化烧结能耗（参考圣戈班Net Zero Carbon计划中的节能工艺）‌16
四、资源调用建议
‌内部资源‌：联系圣戈班上海研发中心获取材料数据库（含耐火材料配方库）‌16
‌外部合作‌：对接临沂圣戈班耐火材料厂工艺团队（脉脉可查技术主管周先生联系方式）‌8
通过以上步骤，您可将粉末烧结经验快速适配耐火材料领域，同时满足圣戈班对技术可靠性和交付完整性的要求。

回火马氏体

稍微涉及专业性的问题，AI目前都搞不了

稍微和现场有关的东西，AI短时间内搞不了

至于以后，这俩东西，能不能搞，

暂时看不出来。

glzme

因为是概率，答得全，广撒网，均方差低但是也有离谱到没边的部份
我一个便携式的小玩意它居然建议我上nvidia显卡和亚马逊云，绝对是搞笑了

Fluid

AI在有些地方的应用还是很成功的，比如图形识别，色选机用上了AI，识别精度和效率都有一个大的提升。

生成式AI得益于互联网的开放性，在工作中对于码农的帮助，比其他工程师大，但细节还是要自己把控的，他没有灵魂，唯一的立场就是讨好用户。

sixmonk

哈哈，这类问题就别难为现在的AI了。

即使在我自己的软件领域，也不会问任何AI。比如一个日常设计场景：订单查询的qps在20w，订单有大量变更，传统的缓存miss后读db的方案最大命中率在88%。现在我的设计目标想提高缓存命中率到99%，且订单有较强的一致性要求，有什么方案？，它看似给你了一堆文字，但对你设计没任何帮助。

但是在日常生活部分场景，AI对我仍有一些作用：
比如我上周买个电动车，我会打开豆包和deepseek。“电动自行车，预算6000元以内，需要锂电电池，要求续航高，哪个性价比更高？“。最终我选择了它推荐的 F2z 110。并且我会结合AI给的推荐/优势/劣势。再去线下了解，会大幅缩短我决策的时间成本。（我要买哪个牌子？我要买什么型号？不同型号的参数差距？），如果你的问题靠谱，AI给你的答案在这个场景 比线下店铺 小老板给你的介绍靠谱多了。