在计算资源不断增强的供给推动下，大语言模型的参数规模持续扩大，其在自然语言处理中的任务表现也更加卓越。但在面临推理问题，尤其是在常识推理或数学问题上，仍然存在一定的局限性。思维链技术通过引导模型生成推理步骤，显著提升了其在不同领域问题的解决能力。本文不仅从训练方式的角度梳理了思维链的理论基础系统和技术演进，还进一步对如政务服务，企业数字化等应用场景作了进一步的讨论。最后，结合人工智能的发展趋势，从人工智能智能化程度的角度论述了思维链在大语言模型走向更高认知水平中必不可少的作用，并指出其在当下面临的挑战与亟需解决的技术瓶颈。
