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1、O1.发展形势一、城市是推进数字中田建设的综合数体01二、云是构筑城市数字化发展能力的关犍底座03三、人工智能人模型成为打造新质生产力的关键用策M概念内涵07一、一城一云一模型的基本概念07二、一城一云一揍型的建设框架08三、一城一云一模型的技术路径10（应用场景15一、Itt能行业发展提旗增效15二、1能公共服务普出精准19三、贼健社会治理精准薪效22电发展模式25一、模式要求25二、推进路径26发展建议28-S加大政策支持力度28二、培育产业发展生态29三、打造建运协同机制29四、以评促建什序发展2930结语新一轮科技革命和产业变革加快数字中国建设步伐.当前新一轮科技革命和产业变革深入发展
2、,数字化浪潮席卷全坤,引发全球格局更深层次的交革.各国深入推进数字化发展战略，推动全球数字化竞争H片激烈。党的r八人以来，以习近平同志为核心的党中央裔度正视数字化发展,明确提出建设数字中国.2023年2月，中共中央、国务院印发的数字中国建设整体布局规划指出,建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的雨理引整.是构筑国家党争新优势的有力支技.我国拥有全球规校附大的数字化应用场盘、强大的数字葩曲设施和岛素质的数字人才，数字中国发展将进一步提质提速,将与我国加快发展新质牛.产力同版果振.协同发力,成为推动场址变革、效率变革、动力变革的正要引繁.城市数字化转型为数字中国建设提供了综合险体和展示窗口.城市
3、承我芾生产生活和社会治理,也孕育君技术创新和数字文明,当前，故宇技术正以不可逆转之势深刻改变城市中人类的生产生活方式，Jfi果椒市生产力和生产关系，在新一代信息技术蓬勃发展和深Oi-itUiSi三入运用的时代背累卜，正在构建个全感知、全连接、全场盘、全智能的数字世界，数字窗间、物理空间和人类社会空间深度融合.重构城市发展的能力体系和价值体系.形成数字化发展的新生态。在数字化转型的时代浪潮卜.，各地纷给通过城市数字化转型统筹推动数字羟济、数字政府、数字文化、数字社会、数字牛.态文明笄的一体协同发展。城市数字化转型成为地方落实数字中国战略的关键举拮,也提供了展示数字中国建设成效的主要ani2014
4、“空发展改革委第八化委或台和发关FW道智15城由城旗发犍的拈睡B)2019习好平心Khu3出-ffiVtUa或生技本般务和新噌智t!城市纥日相给北,悻窗在伍恩峪班设施、H女地.锭舞电力勒如域的推广M1.报升域而钟理的钟虢化.化木中-2022a交的.I大找的加出.“加以基阳日籍建设.打HiWN、初性、WSt城忙.2024习近平总传记在喉庆号时指出”.如性Hg发巾世设步伐构娥城心运行网治理智能中枢.建立健殳火爆合体化&力统会治理体M制让城布泊HitffH健、史勒依、更Mitr20202023习近千总书记在上海号察时推出,“在发内双划褥执行上里给一打我图绘到氏.麻快城市数字化转5TXiSF总%记在杭
5、州城市大船运营推界中C规费“数字枇州“健气情况.指出“从信Z化为钟跳化M到智藤化，是注女智气城市的必中之路,伪景广陶、”2024发展改斗委皎第1.i等簿门发和(关那化H巾发及推进城市全域长？化转型的指片意KJ习近平总书记在败沿3%体学习中冰瓷,”以推行电，政务.aftM察Hi1.城巾号为机手M1党中央、国务院多次对智垣城巾建世住也指示和部署深入推进城市数字化转型更需升IR完善城市数字化基础设施S我国智怒城市发展已经进入全领域、全方位、全过程数字化转型新阶段，数字姓济呈现出融合创新、深化应用、Mt范发展、普惠共享新特征，对建立城市数字化共性基网提出了全新要求.顺应云计算大数擀、人I：智能、区块牡
6、等技术创新利陶用淮透趋势.超前布冏智能化智遇化数字底座成为基本要求。2024年5月，国家数据同等四部门联合印发关于深化智题城市发展推迸城市全域数字化礼里的指导意见%（发改数树（2024：660号）.该文件指出.要构隹城市运行和治理智能中枢.打造城市共性支撑平台，构建统合性基加环境，推进克法、模型等数字资源一体集成部*,探索建立共性狙件、模块等共享协作机制.“城云模型”正是对新时期智怒城市技术路线和数字底座建设的钱袋总结和前腑布局.云是构筑城市数字化发展能力的关键底座云基础设施是赋能城市全域数字化转型的关健支撑6云作为信息技术发展和服务模式创新的集中体现,不仅是种集成计算、存铭和网络资源的商业模
7、式,更是软硬件技术的集大成者,海过基础设施软慢件触务整合、资源高度集约,以更加灵活、可扩展的方式支持数字化业务的变革和创新.云计切己钱成为城市数字化转型不可或缺的葩地设施，承我着基于互联网和移动互联网的各类应用,涉及城巾市政，交期、公共服务和产业经济等干行百业和政府、Ttf场、市民等亿万主体.Rfi打智能计好等新应用兴起，特别是A1.大模型的出现,云葩础设施开始更多为海址数据的处理和大规模的参数训练等提供惮性灵活的计算能力和存储资源,有力推动大模里的开发。应用.云服务智能融合成为城市数字化转型的新趋势8随着云服务的计及应用，云服务水平也己成为衢嫉城市数字化转里能力和数字羟济发展质Iit的求要标
8、志。新时期城巾数字化转型要求云基础设施具句快逋响应、鬲可用性、而扩展性笄服务能力,以工业互联网、元宇宙为代表的科型业务场坦融合通优、日笫、网口等多元业务，要求云服务具备通算实时处理、智算推理决策、云忤融合生态构建等多方面能力.越求越多面向边缘计算、云网融合.物联忤、大数据和人工智能的云服务新模式正在构建和完善。百度智度云、阿电云、战讯云、华为云等主流云股务提供询.也基于数字化发展有求延伸拓展云服务内容,开始提供模型训练模型部署等FM的A1.服务和工具，灵活调整计算依通和服务方式.云原生成为支撑大模型高效运行的关健技术”深度学习引领A1.的再次快速发展,以深度学习为代我的AI技术已在计算机视觉、
9、语音识别等领域取得巨大迸展，推动了许多行业的创新.随着大稳型的规模不断扩大，对计算资源和数据的能求快速增长，传统的计娜架构已经无法满足.云原生AI也成为支持大模里生产的关键技术.从建设层面而，云原牛.通过云底层硬件和操作系统的解檎和标准化统一部*、安装、调度、使用,实现计算:资源的统管理、运首运维和灵活调度，使得整个资涉使用效率G大化,从应用层面籽，云原生使云服务从“云资海象内化服务”向“智遇险用集约化服务”转变.联接城市各类设备、终端、传感器.云化各类基础设施和应用，打通融台各类数据，具备收骐汇聚海股数据、分析识别问题、深入精准法宽、全面实时全俄管理等能力,满足智费城市各类应用灵活突变的需求
10、.从发展形态Yh云原生使云基础设施从聚焦中心到无处不在,“算法算力数报”高效运达,在提高用户使用云限务、A1.服务效率的同时，降低使用成木，使云服务、AI服务像城市中的水电气一样便捷智忠“人工智能，”推动经济社会发展数智化升级.2024年政府工作报告明确提出,深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能行动.人工智能+“行动有利于激发我国产业发展的新动能，深入推进数字羟济的创新发展，加速推动新功生产力的形成。当能，人工智能已广泛溶透到制造、医疗、教育、交通等经济社会各领域。我国己姓建成2500多个数字化车间和智能1：厂.经过智能化改造,研发周期缩短了的20.7%、生产效率提升了的34.8%,
11、在人工智能技术的“加持”卜.，开辟出传统生产力向新旗生产力加速迈进的新路径，据有关研究统计，2023年我国人工智能核心产业规模达5784亿元，生成式人工智能的企业采用率己达15%,市场规模约为144万亿元已经体现出/新防生产力的蓬勃生机，发布时间文件名称发布机构瓶点内容(新一代人r裙随及照2OJ7.7规SO(W(201713)提出Irf1.nm2030年我国斯代人工资能发曜的折杼电想.战电目标，赋且任务和保障出他.部X构筑我口1人工甘解发展的先发优劣，顼快44他新型国家和做界科技强国.2018.4（育等学校人工有能创然行动计划）（较技（2018）3）明儡了“人IIW胜T设合。业珀羿谷校式.W助
12、R校在人工竹磁侬先由包着（0发械.ftW工智能产业的发燃焙笄更多的A才和技术支持.续动人工智陇拉术的校用和推广.（国家新代人工招能体国家标准化管理委笏假、明M人工IV能标准化顶层设计.班亢标准体系世2020.7旅体系世世指痛（精科发烧（2022）1999）科投部等六侮门以况城人1.W能。实体经济深段融合为主找.总化主体珞行.加火施用示瓶.做新体刎机刎.光件场量生毒.加速人工抑俺技术改为、产品开发和产4培力探索人工智能发M新程式新路带.（关乎支持建设新代人H1.经构Ii全战长，全过程的人初能行业疑用生2022.81.抻侵:示公是用场款的通&文将批或砒牧好的人工智能应用场景.打fe1.1.(国科发
13、螳12022)Tf1.fU遗形成就可如13可拄广的标杆/可由:应用场2284).2D24.6（国*：A工W能衿业壕合程准化体系建设析涮工业和信息化部等完善人工新优标今工作顶屋设计，通化全产业越（2021（工信能联BHW1.标准】:作的同，及等推选标准的研完、划定,实供相国际化.M120241113号)表I米国发布的源分人工人电相关文件大模型成为人工智能研发与应用的前沿技术S花着计。能力的迅速提升、数据状的爆发式增长和算法复杂程度的不断提高，人工药能1.1.从单智能1.。时代迈进以大模型为特征的通用智能2.O时代.大模型已经成为全球科技领域量大的熟点.它推动人工智能技术发展跨越拐点,从更知理解世
14、界，处理低端收复性工作走向生成创造世界、处理较高端脑力劳动工作，并呈现用更加明显的知识驱动、跨界融台、人机协同、群智开放等技术特征，这将会加速AI快速浓透、普及应用，A1.生产力变得无处不在。大模型正在重8!城市高质量发展的智能引擎S访科各行各业对人工招能技术的倦求增加，城巾逐步开始符大根型纳入发展“工具箱”，基于大模里打造覆萩城市经济社会发展各个领域的共性照能平台，为城市海场址发展带来智能引余.依托大模型，能鲂有效提升城市公共服务的效率和体验，提升城市智能化治理水平，为产业能推动城市经济发展.从个人到行业，从生活到生产从边缘到核心，大模型正在推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，驶动城市
15、日能化进阶，为城南发展新质生产力带来新动力，一域一云一模型的基本概念-城云模组”是面向某城市高质疥发展御求,构建统的“城市云”，建立统的城市大模用智能中心，足拄力基础设施与模型荔础设施体化触台发展的新型基础设施，提供了数据服务、W力服务和算法机务一站式.第的化、岛效化发展的新模式,代入了城市数字化转型的基础设他升级、技术路战开舱、商业模式演进。一城“一云”是横向打通存力、好力、运力的数字底座.“一模型”是纵向贯通智力的共性支博体系，包括在“城市云”中增加A1.tt力节点、A1.平台/工具和大模型能力。城-云一模M能够适应城市全时全域的个性化、特色化发展需求，既全面t能城市干行百业数字化转型、智
16、能化升级，又带动城巾技术、产业、人才等持续创新和迭代升姒“城-云一模型既体现政府主导和政务云为核心的基本定位,乂体成姓础大模型和行业模组共荣、丰富场景牵引和匕元化建议还；1.促的开放共享、互利共赢发展格局.一城-云一模中构建城巾新型数字底座、数据资源体系、应用限务体系和建设运营体系,满足数字时代加快城市商旗iA发展的本质要求,有利于因地制宜发展精短生产力.一城一云一模型的建设框架一城一云一模型以城市大模型智能中心为核心.汇聚算力资源、开放模型、A1.I.程化能力、行业数据集四类服务，提供城市云服务和城市大模型两大运营，联接产业.人才、科研和生态,推动产城学研与人工智能人模型技术深度融合，格充发
17、展AI新版生产力，加速城市全域智能化进程。一城一云一模型式”M0生六力寸泛；&务.互联网i金用工业Mia砌枷*7ftfj/Ir山化工0致-MM*重达产士开8(88；HMUtIN)WAWWfe1.U人工中O三1xiKffMWiBm城云模一集成算力资源、开放模电、A1.工程化能力、行业数据集等四类服务,面向用户提供站式服务降低人匚智能技术使用门槛，精助用户快速实现业务智能开汲.就力货源：以统,的“城市云”模式提供誉AK安全可徐算力服务，支持不同计尊架构的通用律力、招度尊力的例同调度，满足均衡型、计拄和存储化集里等各类城市数字化转由业务算力皤求。开放模型：汇聚基础大校空、行业大模型、场景模型,提供算
18、法、根里等A1.数字资产的共享,为开发方提供安全、开放的共享平台,同时支持大小模鸵统一纳管、大模型安全保期,降MS1.模型律法的获收门借.A1.工程化能力：提供A1.模型开发部智和运昔泞理的平台,支持统管理作业和资海，面向A1.开发者提供模里训练、A1.应用论理.、模型都若等能力.帮助用户快速完成模型训练和制/、管理全周期A【工作流.行业数据集：用绕域市Ift点产业链和产业集群，汇集同类企业的数据、产业糖上下筋数据等相关行业数据，为行业人模咆、场景模型的训练，以及城内各筑城的“人工智能+”行动提供数据支持，一地云模型困绕口力、数据、模型和应用开发都轩，开展尊力云服务运西和城市大模型运营,城市云
19、服务运营，增强云计疑资源的高可用高可靠水平.对城市异构算力资源进行髓合管理和统一调度，开展城市数据费源后集治理,提供业务系统的上云咨询实施服务，加速云上应用场投构建，促进城市云应用市场繁荣。城市大模型运营面向商校科研机构、A1.应用开发商、解决方案集成商、企业及个人开发:者等开放A1.模型、数据、应用场景等,打造A1.模里市场，提供发布及订阅A1.模型服务,连接AI开发生态槌件参与方.加速A1.模型的应用落地.一城一云一校型通过联接产业，人才、科研牛态.培育人工占能产业创新生态,助力城巾在AI时代打造领先竞争力.联接产业；以场景开放创新带动人工智能企业在城市落地.促进人I：智能产业发展壮大.同
20、时通过数抠、双力和算法赋能本地传统企业智能化升级,尤大是带动生点产业植及产业集群的数智化转型.联接人才：人工智能大模型中心可提供基础培调及动手实践眼务,帮助IT从业人房及在校学生快速变成AI人才，并提供数据集、模型、宴例等开放资源，通过图层聚才用才,带动本地A1.人才密度及强度梃升.联接科研：通过A1.forScience.A卜HPC加速本地科研创新、提升科研使媛,联合科研单位，结合I又域产业发展以及业界龙头企业联合将其研究和资源服务于地方.形成新的产业推动.联接生态：聚集系统集成硬件、软件、服务、学习与赋能等优质A1.生态资源.为本地产业、人才等发展提供高演员功能,同时将更多生态资源留在本地
21、,形成人I：智能发展的良性循环.一城一云一模型的技术路径城-云一模型是实现城市大模型落地应用的系统策略,通过打造包含国产化A1.基础设殖、行业数据集、A1.大模里、大模型工程化工具、大模型安全、R1.运营管理平台等六大关键技术能力为代我的能力体系，构建正优力、算法、数据安全股务和运西管理卜一体的城市大模型智能中心，fWVt应附以E4ffF!-IWMHWIWMWUMIHtSg.F1.FII1.-I1.rgIHna*三IiwmUXaOf|MrHJF力U2wruPnWtEW4HHHT，ff1.rttR11（段笈，校用）f6r*!nn(Mdha*kfUMifthumIff1.Vtt1.1.心冬5Q*1
22、.4IZMttNK0I1.fMSft*跖(，*tt*mIIa，耳ftBV7HX11*firf*Ar.O-U:xmftMAAc*v三M1JF%rft域而云WiteItA(ISA)（1）国产化A1.基础设施国产化A1.基础设施注重人工智能自主创新.通过构筑云化身力、原牛.智能的必珈开发环境.为城巾大模型提供可林族的A1.云化驾力取务AI平台云/务、一站式A1.开发以及模累托管与R1.生态系统的全方位31务）生态(AIGa1.1.ery)托管运行陋好托管I运营模型开发开发训练评测部署推理A1.云化重力存I算网|芯|能丰.生态数据、模型，口法、n(-方效的运行态托管服务托许、支持百横千态到塌的开发蠡流
23、程仝淹理工共融、人规模调法、开发经给沉淀充分拜放A1.算力全枝国产化、规像算力、极致性价比、安全、长田AI云化算力服务是通过将传统以CPI为中心的计匏架树.升级为以CFt.GPU和Xpt多种算力对等计算架构,可以根据各类计弗高求快速分配和铎放计算资源,大斯提升资源利用效率，整体构建i效、弹性的沼能化坛础设施，而R1.尊力作为人工智能应用的核心,可以处理大展模数IKiH和复杂模里训练,为智能化基础设猫的实现提供了强大的计算能力和创新潜力.校型开发限务是在A1.云化飘力眼务基础上,从算力资源调度、A1.业务编排.A1.资产管理以及R1.应用陆署,以模型服务的形式面向用户/A1.开发并提供数招处理.
24、算法开发.模型训拣.模型管理、模型陆署等A1.应用开发全流程技术能力和站式开发服务,使A1.应用开发更加普息使捷.模型托管与A1.生态系统服务一方面是将目前行业内主流的开源大模型主动纳管到平台，开放兼容第三方模型.构建开源、创新的生态环境.支持百模千态.另一方面为用户/A1.开发拧提供高速稳定的托管服务和丰富的功能支持，使用户/A1.开发者能够更清晰地了解模型的大小、占用空间等忿数以及更加方便地对模型进行管理和优化.可以更加专注于模型的研发和优化.提升模型开发效率和模型质fit.加速A1.技术的创新和应用。)ms)H6大校m1.ft;化In应用开发套件用月及A-UWISII.-111大模型的研
25、发依赖。法、口力和数据的徐台支抄，随着大模型翌教规模和网络结构复杂性的不断提升,大模型开发、训练和推理部器也面临着数据处理繁位、模型调练困难、应用开发缓慢等各种各样的间1S.大模型工程化工具包括应用开发框架和配套工具,为大模型：次开发训练和应用提供了施础支护.帮助行业用户快遑构建大模型的开发和应用能力.例加.基于机器制造、医药研发，制造、电力、采矿等工业续域.金融域、交通运输领域等行业用户沉淀的大Ift自有数据和知识经脸，行业用户在大模型葩谛功能上,通过对自有数据的二次训练可以形成个性化的专国行业大模型，加速自有行业大楼里的开发和应用，大校型工程化工具涉及开发、训练、压缩、推理和服务笄多个环节
26、,次盅从数据处理、模型开发.再到应用开发等模型开发的全流程.大模型应用开发框架和工具的软硬件需要为同优化.不同模型基于不同的需求配套提供不同的工具。例如面向大模型数据工程，可以梃供包括数据来集、数据标注、数据增强、数擀清洗以及数据管理各个环节的1.只组件,也可以提供处理包括图像.语音和文本等.多种数据类型的工具殂件，具备离度的灵活性和可抗展性.5)大模型安全大模型安全全面1海大模卵使用的全生命周期，从数据.模型.内容到应用，构筑缆到端桢型安全四道防税，进一步演化大模型的全植路安全保阵，助力大模笈全链路合规，数据防护防线I通过数据脱微、数据血缘、数据防毒等技术手段,从预射练模里的数据集,巴至数楸
27、治理阶段,全方位保障政企构建高质安全合规的数据集,确保数据多样性和公平性.模型防护防线：针对模型训练阶段可能遭遇的数据投出风险,以及推理阶段训练数据、用户总私信息池正等风险，采用模型混沿、模型加福等先进技术，软硬件结合，加密模型，有效保障政企大模型资产安全。内容防护防法：通过PromPt攻击校测等新型防御能力，实现对多种直接与间接攻击手段的行农检测.并通过对模型输入输出内容严格审核，严防生成有害或不当他息，有效应对新型安全风险.应用防护防设：保护大模吧在应用插件场景下的安全可钵性，确保大模型在各类应用场景中都能使定、JS效地发挥作用.(6)AI运营管理平台AI运营管理平台是大模型运营管理的工具
28、.主要功能模块包括A1.应用管理大模型管理、数树管理、服务管理、云边协同、。力货源管理和系统管理，AI运昔管理平台通过A1.工作流进行模型训练、部署、优化，达到业务场景的持续监控与运营运维，实现统一、规范、城捷化的A1.全生命周期管理,降低开发门楼、提升开发效率.t-BXM=HaUt赋能行业发展提质增效推进大模里与各行业数据的融合，暴于市场需求加强大模型应用，能够有效优化生产流程、保障生产质盘和安全、缩短研发周期、加快产业朴K升级，充分蜕能采掘业、制造业、文娱等行业发展,创造新的产业附加值.(I)资源勘探传统资源勘探方法依敕大M的野外工作、地球物理勘探,这些方法不仅成本i昂，而且礼时耗力.勘探
29、获得的数据往往需要依旅人工方式进行地质分析，效率相对较低、分析方法相时后眼，第着矿产优源需求的不断增加.地表矿和浅部矿日益减少,地质找矿难度增大,传统资源勘榇方法越来越难以发现新矿U15-t4-M*MsK三人工智健大模型通过地质样本数据、更星影像数据.历史勘探数据等多尺度、注构数据训练,能够学习并发现地质要索与矿床间的发杂隐含关系,建立地质找矿数据与矿床间的高维复杂非妙性映射，不仅能用于施侦找矿，还能提炼新的成矿知识、潜在模式，创新地坛理论.大模里可与地质专家实现人机协I可，由地防家和工程师为大模里提供垂整的背景和特定领域的知识,并判读模型候测结果,实现数据阴动、智能化、人机协I司的资源勘探薪
30、范式，大幅提升地侦数据分析效率、节约勘探时间和成本、发现更多潜在矿藏，(2)矿山采掘矿山采拥作为采掘业的核心活动，是矿山资源开发的关键.传统矿山采枢方法虽较为成熟，但采枢设备多依做于人工操作,作业路径和控制依能人的经验判断，生产效率受限于工人的技能和经验,面临地质条件的不确定性、生产效率粮预.资源浪蕾与环境影响等绕战,难以满足日益埴长的产能需求，人I：智能大模型基于矿山生产各环节业务数擀、生产文档数据、视城图像数据等进行训统谓优实现矿山生产流程的精准预浏，进而就能矿山无人作业设法智能控制，实现作业机选、作业剖面的优化，提开采忧生产效率.大模型对振动、电流、声学、红外等多信号融合分析.可实现界面
31、环境的智能识别.比外，大模勺还可进行迁移学习，在新矿井、新场景上快速部署、上税应用，运用矿山实际业分数据实现调优,无得从事开始的大量用女调练即可实现较高精度的预测，(3)安全生产矿山环境高度及朵,瓦斯、水窖、坍塌等各种风险往往并存.犷山安全作为采掘业的生命线,是采独业而随H发展的荻石。传统矿山监测手段存在自区，仅能居干个别测点数据进行预警,难以及时分析、预警整个作业倒的潜在危险,H.数据分析高度依极个人经验判断,局限性较强,难以完全满足矿山安全保障的需要.大校里汇聚矿山安全生产文档、行业学术文献等文本数据,矿山传感得的感知数据，井下摄像头的视频图像数据，可支抵矿山多模态数据交互、矿山空间1E建
32、与仿典计算、矿山灾古分析预警等安全生产应用场景.一方囱,基于传感潺数据与视施数据等多模态监测数据的大模型可实现对旷山全域瓦斯、水害、火灾、顶板等灾杏的精准预测与智能预警.另方面，大模里运用自然语言处理能力可实现对文本报番、语音指令的智能识别、分析、审核与执行，支持高效交互、安全运行.:三-云-根电左腼突也伐16(1)化工研发传统范式下化学工业过程新技术研发面临多IK挑战，由于缺乏对化工多尺度更杂过程的精确理论描述，研发周期往往在十年以上，且松资高、市场风险大.大模型方面能够助力科研机构快速再效地解决研发周期长、新工艺实验成木高等问题，另一方面能够就能化工企业解法依载人工调整纪方、生产参数无法实
33、时调优等同J三.基于化学文蛾库、化学分子库、催化剂反应库、反应设备参数等数据集.依托化工数据处理平台实现基于大模型训练的多源异构化1.数抠的高效处理.构建化r领域知识图谱,开展知识自动标注和结构化处理。依托化工大模也可以实现分子识别、分子推荐、工艺图识别、工艺讲吉生成、生产冬数优化、生产设备维护等功能,推进化工流程工艺的自主设计和优化,从而端短化工工艺流程的研发冏期.为实验室成果快速.走向工业化，以及化工企业生产研发效率的提升提供了可能。(2)精细化检测工业制造过律中对产品质量、人员操作、机器设符、物料运粕等都解要严格的检测,传统依岫人工的检测手段效率较低、工作量大、成本较高,【I难以温盏全面
34、,对牛.产质匏的保睥力度存在不足.通过大模壁的零样本学习能力，并结合AR、YR等技术,能够实现对产品质fit缺陷.人员违规悌作.零部件装配谀雉等多种工业场景的快速高效视觉检测。通过外接视觉传照装罚和指令铺助，大模也可以根擀需求财指定的区域、人员进行检测,快速发现异常信息,大帼降低人r查验、样本收槊和根壁训练等成本.结合诺吉大帙型和视党大帙里,进行多桢态满知和交互，可以通过语音指令控制大根里实现对不同类型、不同区域、不同等汲的缺陷检测，满足各类产品的桧测需求，扩展大模型在工业视觉检测中的应用范困,提升应用的灵活性.(3)工业机器人智能调控工业机器人在生产制造过程中可能面临多任务操作、生产计划变更
35、、产线工艺工序变更、机人故障、工作站故隙等俏况,对机器人的任务分配和动态任分调但成为提升未来工业IM造效率的关键环节.大模型可以对各类生产数据进行自动整合分析，快透响应并Ift新议修任务分杷，以应时不可预处的情况，大怏型通过收第机器人的性使数据、工作站状态、生产计划等侑息,学习机洛人的技健、任务复杂性、工作站之间的找移时间等复杂侑息,从历史数据中分析机器人的性能和效率.并预测不同机襁人执行不同任务的效率.I可时,根据不I司的任务要求动态调修分配策珞，优化机器人的使用效率,坡大程度地减少任务等待时间和生产周期,生产人员还可以通过文本，语音等交互方式，根据不同的任务需求,通过大模型快速生成定制化的
36、运动掖制代码,以拄制机网人执行不同的任务.这种基于大模里的运动掖制指令生成模式可以大船提升工业机器人的灵活度，实现柔性化的产然控制.1)A1.影视制作传统影视制作对创作者的要求很离，需要创作者有较好的逻辑思锥和创造力，同时能熟练操作拍掇设备和的用软件，行业门接较S5.而众多个人创作者不具备编导、影觇剪辑等专业技术背景,顺利开展影视创作存在一定隙码，Sora、可灵等文生视频大模型的出现，为膨视制作者提供了疗效的解决方窠，视较大模型通过其F1.动特征提取能力,能够从大员数树中学习并“理福”物理世界规律.进而根枷指令模拟史杂的场景和人物动作，生成通式的视频扁面，使得创作者可以擅脱传统拍摄的限制，创造
37、出现实中班以实现或者成本过高的场接和特效,通过使用大模型，影视创作者只需输入段文字创意,就可得到模型自动生成的祝斑i.无褥传铳影视创作中史杂的实地拍摄及后期剪税,大大减少1人力和时间成本.同时，大模型打破了文本、图片与视频之间的壁垒，增强了多模态交互生成的健力，在降低技术门槛的I司时,显著提升了影视创作的效率.(2)虚拟数字人虚拟数字人是利用计匏机图形学技术创造出与人类形象接近的数字化形象,只有交互能力.当下元宇宙概念愈发深入人心，虚拟数字人作为元宇宙的必本单元，在各领域场景中的应用需求迫切，如堆拟主播、虚报客服、虚拟导游、智能助手等“过去由于虚拟数字人对技术和投入成本等瞿求极密,因此主要被用
38、于施宜、亚业的极少数领域之中，沉浸体蛤受限、A1.交互场景单一、多轮对话陷入-.Vt1.W等何题常有出现.多模态火模型可燎合使用文木、图像、音频等生成技术，通过建模、驱动、仿口、泡染等一系列渔程.打造综合外观.而部表情、发声习惯、情感花达等全面拟人化的虚拟数字人.实现低成本、低口卷.高效率、密拟式的或拟数字人生成。多模态大模型通过自然语音处理技术，增强了虚拟数字人的理解与交流能力，使得虚推数字人能更加f1.然地与人类进行互动,提供更加个性化的回应.多模态大模型的文本、图像、视频导内容的生成使力,也使御虚拟数字人可以在广告、娱乐、教育等各应用领域中进行更名创造性内容输出，为用户提供丰富多样的体皱
39、.赋能公共服务普朝准通过推进云计尊*大模型等技术与医疗、教存、气象等额域的深度融合，铺有效识别多元主体需求.优化供给手段、提升服务效率、促进模式创新,提升公共服务精准性、普期性和有效性.1）A1.精准诊疗优鲂医疗资源分布不均衡.冷地域就诊难,一直是医疗卫生行业发展的痛点.基层医疗机构资源相对,庚生能力相时不足，部分荔层次行机构因无法负担制品的检测设莅成本等问题，导致用层Iii疗机构在医学检测和诊疗上能力不足。可以岫过A1.辅助馋疗、A1.医疗仪零设备等方式赋能坛层医疗机构,推动忧短医疗费海F沉，促进医生群体业务能力的提升，让基层W众享受到更加及时、精准的医疗诊断服务.通过计口机视觉、自然语吉处
40、理，机器学习等为代表的人工智能技术应用.能够进一步提升A1.辅助诊疗能力。计口机视觉技术通过用机器代普人眼对H标迸行识别、跟踪和测妆，可对CT、MR1.等影像进行图像分割、特征提取.自然语才处理技术应用于电子病历、好康管理、药物研发等场景,可带诊疗记录、医皈等进行标准化、结构化乐构形成电子般历数据，机器学习技术通过学习样本数据内在煨律、表示层次，使机器具备理解分析和身健决策能力，佻期学习大量临床影像数据和诊断经验，进行辅助诊疗，在实践应用中,已在AI赋使医学影像方面进行了深度应用,为疾病的诊疗提供科学和百观的依据,广泛应用于体检、疾病筛查、珍断与僚别、疔效评价及预后等多个方面，提升了冷疗效率和
41、精准化诊断能力，减轻了Iii生工作fit.为人民群众提供全方位全周期的批康保障提供支2）普药育效研发新药研发经历药物发现、临床前研究、新药IM）中请、临床试验、新西NDA小请等一系列过程，研发周期长,投资大、成功率低，在药物研发阶段,传统的药物把点见别、药物筛选、分子合成等方式周期长、成本岛.大模型的出现，可以实现对大尿现行药物数据进行深度学习，快逡分析药物的化学性质和生物活性，更快地设计新药物，模拟和预测药物吸收、代谢和毒性等更杂过程，从而大大缗姬药物研发时间，新药研发主体通过多染道收集药物相关的分子结构、理化性顷和把点信息等药物研发关键数据，并通过计算机辅助和人工校股确保数据质量可施,为科
42、研人员提供了较强的数据支持，明戢提高药物研发的准确性、可靠性和实用件.基于人I.智能算法对为物数擀娱进行数据挖螺和药物特征提取,形成疾病相关的药物有效特征，为新疾病把点预测和时应药物解发提供准确、个性化、智能化分析眼务,相较于传统药物研发.大模型辅助新药研发能够有效找少药物发现、临床前研究的时间，提升临床新药研发成功率.数据显示，大模型技术可以突破传统的物研发困境，有效地将药物发现、临床前研究的时间缩短近40%,临床新药研发成功率可从I服提高到约M九（1）个性化作业作业是学校教学活动的基本组成郃分,是课堂教学延伸的旗要扑充我体.科学仃效的作业有助于学生及时巩固学习知识、养成良好的学习习恻，有助
43、于老川i及时跟踪敕学效果、制定完善的教学计划,IU是，传统的作业模式存在较多不足亟待改善.一是传统作业多以巩固课本知识点为主,形式枯操单一.学生机故完成的现象依为普西，二是传统的作业缺乏针对性、层次性和有效性，造成有的学生存不慌、不会做，有的学生觉汨太荷单.没挑战.学生花费大员时间在低效的学习上.三是教师日常批改作业量大.玳复机械性工作繁雨.难以为年个学生提供个性化的反物.作业通常包括作业设计、作业评价、作业指导等环节，通过城市云、人模型技术与各环节的洸度融会.推进学习模式由“大水漫湛”变为“精准液罐”.教学模式由以人力为主变为人机协同.动态交互.教学较式由单一模糊向个性精准化发展.在作业设计环节,通过智能分析教学目标、作业时长、作业难度、作业数俄、学生认识水平等指标参数,自动生成符合教学目标与学生认知特点的作业彼源包.在作业评价环节,借助图像识别、深度神经网络、自然诺吉处理等技术，建立智能诊断、作业分层调节等算法模型，依托城市云卷大的计算能力实现作业的智能枇改，有效M轻教学批改的工作负担.在作业指导环节，基于作业评价结果,依托大模型和学科知识图谱.智能化生成作业分析报告,自动归集错遛资源,批准定位学生的薄弱知识点，并把供符合学生认
