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2024人工智能&大數據創新應用案例集-人工智能與大數據應用現狀與發展趨勢的窗口

來源:數字產業創新研究中心      編輯:創澤      時間:2024/9/12      主題:其他   [加盟]

在科技日新月異的今天,人工智能+、數據要素X 正成為引L科技變革、驅動社會發展的核心力量。人 工智能+,代表著人工智能技術在各個L域的廣泛應 用與深度融合,為傳統產業帶來了前所未有的創新機 遇;而數據要素X, 則是指數據作為新的生產要素, 在數字經濟時代發揮著越來越重要的作用。

本案例集旨在匯集近年來人工智能與大數據在各個L域中的創新應用與實踐成果,展現科技如何深度融入社會生活的方方面面,推動各行各業的轉型升J。 案例集收錄的人工智能&大數據創新應用典范案例, 基于面向各行業企事業單位、數字原生企業、各類數 字化服務廠商征集精選而出。通過精選的案例,我們 希望能夠為讀者提供一個多面了解人工智能與大數據應用現狀與發展趨勢的窗口,激發更多的創新思維與實踐探索。

興業銀行:興業銀行AI 智能財富顧問

新奧天然氣:LNG 智能交付解決方案

上海聯通:上海聯通面向政企營銷的智能Copilot 應用與創新實踐

通用健康管理:體檢報告智能陽標系統

匯智智能:Agent 云智能體云平臺數字員工

青島啤酒: “數據驅動+生態賦能”的物流運輸管理

同方知網:大數據知識管理平臺

全景智聯:面向市域社會治理的多元信息跨域集成關鍵技術及應用

遠光軟件:集團企業經營分析

中電數創:數據要素加工交易平臺

思邁特軟件: Smartbi AIChat應用案例,某保險集團內部經營分析



附件:2024人工智能&大數據創新應用案例集-人工智能與大數據應用現狀與發展趨勢的窗口






2024中國文娛產業人工智能行業應用發展報告-提升了內容生產效率和商業變現能力 拓展了產業邊界

推動了產業的數智化發展,提升了內容生產效率和商業變現能力,降低了創作門檻;數字文旅市場規模突破9000億,在線旅游市場規模達到11112.6億

2024年港股人工智能行業發展白皮書-港股AI企業的成長、市場表現、技術發展及行業應用

港股人工智能行業的詳細分析,又有港股發行前、中、后的數據對比,以及中介機構、投資機構等的盤點,為投資者和決策者提供了深度的行業洞察

中國金融業人工智能行業應用發展圖譜2023-豐富內外部應用場景的智能化水平

融合AI 與行業know-how能夠更精準捕捉客戶需求, 使金融決策從經驗驅動向數據驅動轉化, 使財富管理、智能投顧等高價值場景更具 智能化

2024年人臉識別產業法律治理研究報告:人-技術-社會三維視角,進行整全性治理

生成合成場景是人臉識別信息的重要應用場景之一,研究報告特別關注了該場景下的人臉識別治理問題,為我國人臉識別產業的行穩致遠貢獻綿薄之力

2024中國中小企業數字化轉型報告-54%的中小企業選擇以聯想百應為代表的綜合型一站式服務平臺

絕大多數中小企業(占比98.8%)已經開啟數字化轉型,僅有極少數中小企業(1.2%)尚未開始,處于數字化早期的中小企業占比62.6%,由智能驅動的中小企業占比僅為3.2%

可信賴的企業級生成式人工智能白皮書-有望貢獻其中約2萬億美元

到2030年前,生成式AI有望 為全球經濟貢獻約7萬億美元的價值,其中中國有望貢獻其中約2萬億美元,將近全球總 量的1/3;成式AI對高科技行業將產生最為顯著的影響

武漢大學《數智教育白皮書-數智人才培養篇》-核心課程統一為 18 門

培養方案將數智人才培養分為“通識、賦能、應用、專業”四個類型,采取“分類+梯度”模塊化選課、“融通+創新”靈活性設課、“基礎+場景”差異化授課的體系化分類培養思路

2024年人工智能+教育行業發展研究報告-培養學生的創新思維和綜合能力

報告深入探討了人工智能技術在教育領域的應用現狀、發展趨勢、政策環境、市場規模、技術演進以及行業挑戰和機遇;2023年B端AI+教育市場規模約為213億元

醫療基礎大模型之臨床工作流程-提高醫生護士的工作效率,減輕了醫護人員的工作負擔

通過國際權威的醫療行業術語庫和知識庫,對病歷文書進行知識抽取和知識庫構建,大幅降低了大模型的幻覺;被國際頂級學術會議錄取的醫療基礎大模型

一帶一路及全球貿易智訊AI模型(GCI)全球治理研究成果結合并行業應用

底層架構采用國內開源通用大模型,實現國產化部署,要求等數據文件 500 多份,復旦大學積累的國別研究信息 8000 多篇

循道政務大模型賦能“高效辦成一件事”示范應用

系統研發費用共計 850 萬元,公司收費方式為提供服務,至 2024 年底預計可新增 15 家穩定的客戶,預計 項目累計產生銷售收入 15000 萬元

修船行業大模型在船舶重工企業廠區智慧物流倉儲系統的研究與應用

人工智能生成式代碼減少了約2周工作量。二期(數據分析)的實施周期約為8周,人工智能生成式代碼減少了約6周工作量
 
資料獲取
新聞資訊
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