2025年貴陽20項人工智能應用場景機會清單涵蓋政府治理、民生服務和產(chǎn)業(yè)發(fā)展三大領域，包括森林防火智能監(jiān)測、AI個性化教學、智能物流調(diào)度等多個創(chuàng)新方向。以下是這份清單的詳細內(nèi)容。
1.智慧體育大模型
需求單位：市體育局
建設周期：12個月
所屬領域：民生
主要建設內(nèi)容："智慧體育AI"將人工智能（AI）技術深度應用于體育領域，實現(xiàn)體育數(shù)據(jù)的智能化分析、優(yōu)化、管理。利用用戶數(shù)據(jù)，結合貴陽市體育場館、體育賽事活動、國民體質監(jiān)測等進行分析，為用戶提供個性化服務推送，為政府決策提供依據(jù)。
場景需求：根據(jù)平臺數(shù)據(jù)，建立分析系統(tǒng)，采用算法算力、用戶畫像等作為支撐。
1、為用戶提供個性化推薦。通過對用戶運動偏好、消費習慣等數(shù)據(jù)進行分析，逐步建設貴陽市本地的體育用戶畫像，運用AI技術，為用戶提供個性化服務推薦，形成用戶專有“運動健康碼”，如智能推薦最優(yōu)體育健身場地，尋找健身伙伴，根據(jù)場館人流監(jiān)控數(shù)據(jù)，通過智能調(diào)度最大化提高公共體育設施的使用效率，減少資源閑置和過度消耗，讓市民有更多元、更便利的選擇；如賽事數(shù)據(jù)分析，少兒連續(xù)參加體育賽事，有賽事成長冊，記錄少兒體育成長，通過參與賽事記錄累計積分兌換體育小器材、場館健身卡等，豐富用戶健身需求。
2、為政府決策提供數(shù)據(jù)支持。輔助制定體育產(chǎn)業(yè)政策、優(yōu)化賽事布局、精準投放廣告等，（如全民健身場地設施地圖，可以清楚反映出場地設施布局分布，結合人口分布優(yōu)化體育場地設施投入）。
2.智慧馬拉松賽道
需求單位：市體育局
建設周期：12個月
所屬領域：政府
主要建設內(nèi)容：運用物聯(lián)網(wǎng)、云計算及傳感器技術，利用攝像頭捕捉功能，連接各種智能設備和傳感器，整合部門資源，實現(xiàn)高效協(xié)同管理，構建貴馬專屬智能化賽事保障體系，依托報名平臺打造集科技、專業(yè)與記憶的一體的智慧馬拉松賽道。
場景需求：在馬拉松賽道沿線安裝高清攝像頭，與公安監(jiān)控系統(tǒng)互通，實時傳送運動員信息至貴陽市城運中心，與衛(wèi)健、公安、交管聯(lián)動，全過程監(jiān)控，運用智能手環(huán)，實時定位運動員位置，確保運動員安全。
采用人臉識別技術，根據(jù)運動員pose擺拍，抓拍選手運動照片，形成貴馬專屬運動相冊。依托報名系統(tǒng)，形成運動員專屬貴馬報名、中簽、號碼布、領物、參賽、成績等一整套貴馬記憶。
3.公積金個人智能服務AI助手
需求單位：市住房公積金管理中心
建設周期：12個月
所屬領域：民生
主要建設內(nèi)容：
1、搭建AI數(shù)字技術底座，集成大模型基礎設施，提供模型管理、向量計算、應用編排等全鏈路能力，支撐大規(guī)模訓練與推理。
2、建設知識庫管理系統(tǒng)，通過NLP技術結構化存儲公積金行業(yè)政策法規(guī)、業(yè)務規(guī)程等專業(yè)語料，實現(xiàn)智能檢索，為全場景服務提供知識引擎。
3、打造數(shù)字柜臺應用場景，基于語義理解精準識別用戶意圖，動態(tài)指導業(yè)務辦理流程，實現(xiàn)咨詢與辦事一體化的高效服務體驗。
場景需求：基于自然語言處理與大數(shù)據(jù)模型，構建住房公積金數(shù)字柜臺，采用多輪對話引擎實時解析用戶意圖，自動對接核心業(yè)務系統(tǒng)完成數(shù)據(jù)調(diào)取、材料核驗（OCR識別）及流程審批，實現(xiàn)賬戶查詢、證明打印、額度試算、提取申請（租房/退休/還貸）等9項業(yè)務“聊天即辦事”的無感操作，助力公積金服務向智能化、人性化轉型。
合作方要求：具備人工智能算法研發(fā)、大數(shù)據(jù)分析及大模型集成能力，擁有住房公積金領域相關項目經(jīng)驗。
4.公積金資金運行分析
需求單位：市住房公積金管理中心
建設周期：12個月
所屬領域：民生
主要建設內(nèi)容：
1、資金運行專題庫建設：整合繳存、提取、放貸、還貸等內(nèi)部業(yè)務數(shù)據(jù)，銀行專戶等外部金融數(shù)據(jù)，經(jīng)加工形成資金運行專題庫。
2、資金運行模型建設：運用機器算法等技術，構建繳存、提取、放貸、還款、資金流入、流出等預測模型，以及流動性監(jiān)控、資金計劃監(jiān)控等管理模型。
3、資金運用決策分析：利用資金運行模型，提供資金流入、流出、余額預測，以及個貸率、銀行活期/定期余額監(jiān)控等核心能力，支撐資金運用決策。
場景需求：依托資金流動性預測、個貸率監(jiān)控及銀行賬戶余額監(jiān)控等核心能力，構建精細化資金運行管理體系。該體系為科學制定年度歸集與月度資金計劃提供數(shù)據(jù)支撐，精準預測銀行資金需求并輔助資金劃撥，預判流動性以優(yōu)化定期存款配置。同時動態(tài)監(jiān)控流動性風險并實時預警，為實時調(diào)整公積金政策適應房地產(chǎn)發(fā)展趨勢提供數(shù)據(jù)支撐。由此形成數(shù)據(jù)驅動的全閉環(huán)資金管理體系，有效降低資金風險，提升資金運行效率及保值增值能力。
合作方要求：具備人工智能算法研發(fā)、大數(shù)據(jù)分析能力，擁有住房公積金領域的核心業(yè)務系統(tǒng)研發(fā)和數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗。
5.貴陽市城運中心突發(fā)事件應急指揮
需求單位：市應急管理局
建設周期：24個月
所屬領域：產(chǎn)業(yè)
主要建設內(nèi)容：基于城運中心應急指揮平臺，接入Deepseek大模型，加強應急要素管理和訓練，探索構建應急指揮算法和智能應急庫，強化算力支撐，實現(xiàn)應急指揮的全流程智能分析、研判、調(diào)度和復盤。
場景需求：聚焦突發(fā)事件應急指揮接報、處置、災后重建和復盤等重點環(huán)節(jié)，圍繞應急資源、應急預案、應急隊伍等重點要素，建立智能應急知識庫、資源庫和預案庫等，在發(fā)生突發(fā)事件時，能通過智能化分析突發(fā)事件周邊重點信息，匯集突發(fā)事件現(xiàn)場多類型物聯(lián)感知設備設施，對周邊態(tài)勢、衍生風險和次生災害進行分析研判，結合預案科學適配應急救援裝備、物資、隊伍和專家等，提出應急處置方案、重點關注事項和預期處置效果；在事件處置完成后，提供事故預防、風險管控、隱患排查和災后重建方案等建議，并對相應事件進行復盤和數(shù)據(jù)整理，探索應急指揮新模式，著力強化應急響應和處置能力，全面提升應急指揮能力。
6.全病歷數(shù)據(jù)開放平臺
需求單位：市醫(yī)保局
所屬領域：政府
主要建設內(nèi)容：依托貴陽市醫(yī)保全病歷數(shù)據(jù)中心匯聚的定點醫(yī)療機構門診、住院及醫(yī)保結算等核心診療過程數(shù)據(jù)（2024年至今累計病歷超480萬份，形成有價值的醫(yī)保數(shù)據(jù)超25億條），通過進行數(shù)據(jù)要素化處理，平臺政用已深度支撐貴陽市DIP基金監(jiān)管，賦能智能審核、異常行為預警及控費模型優(yōu)化?，F(xiàn)基于數(shù)據(jù)匯集，希望實現(xiàn)賦能更多商用、民用的人工智能應用，例如拓展商用領域，支持醫(yī)藥企業(yè)研發(fā)優(yōu)化和保險產(chǎn)品創(chuàng)新，民用領域可通過移動應用為市民提供實時醫(yī)保結算查詢、個性化健康預警及慢性病管理服務等。
場景需求：意向企業(yè)可依托貴陽市醫(yī)保全病歷數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更多商用、民用人工智能場景應用，重點路徑如下：
1、藥企真實世界藥物研究的數(shù)據(jù)需求；
2、商保理賠、精算模型開發(fā)；
3、基因檢測數(shù)據(jù)分析；
4、醫(yī)療器械研發(fā)臨床數(shù)據(jù)分析挖掘，用以改進其產(chǎn)品研發(fā)和運營模式，提升運營效率或研發(fā)進度，形成可推廣的數(shù)據(jù)賦能綠色模式。
合作方要求：具備人工智能算法、大數(shù)據(jù)分析及隱私計算等研發(fā)能力，擁有醫(yī)保領域相關數(shù)據(jù)要素化處理項目經(jīng)驗。
7.森林防火
需求單位：市林火防控中心
建設周期：24個月
所屬領域：政府
主要建設內(nèi)容：
1、對設定時間、區(qū)間所發(fā)生的火警、火情進行整理，分析問題成因，并提出解決措施。利用AI算法模型，通過對不同來源（衛(wèi)星熱源、衛(wèi)星熱點、視頻監(jiān)控、電話報警）的歷史或實時的火警、火情數(shù)據(jù)，即時間、地點、成因等多維度進行整理、計算和分析，快速提出預防或處置措施。針對歷史火警、火情數(shù)據(jù)區(qū)域，給出合理預防解決措施；針對實時火警、火情數(shù)據(jù)區(qū)域，快速給出合理處置措施；
2、結合貴陽貴安現(xiàn)有資源、氣候、地形等實際。提出對非森林防火期、森林防火期、高森林火險期、高森林火險天氣等重點時段提出工作安排建議。運用AI等前沿技術，構建四大時空預測模型（非森林防火期數(shù)據(jù)模型、森林防火期數(shù)據(jù)模型、高森林火險期數(shù)據(jù)模型、高森林火險氣象數(shù)據(jù)模型），將貴陽貴安現(xiàn)有的森林資源、森林防火專題及業(yè)務、與森林防火相關行業(yè)、貴州特有季節(jié)氣候、地形地貌等多維度數(shù)據(jù)，輸入該時空預測模型，通過人工智能計算，多次訓練算法，給出非森林防火期、森林防火期、高森林火險期、高森林火險天氣等重點時段合理的工作安排建議。
場景需求：
1、利用AI算法模型，對火警發(fā)生地氣象、林情、風險點位以及周邊處置力量、資源等信息進行分析，提出處置建議供指揮部參考。
2、運用AI等前沿技術，將歷史火警、火情信息與氣象、季節(jié)氣候、生產(chǎn)生活習慣進行綜合分析，及時生成風險預警提示和工作安排意見。
合作方要求：具備人工智能算法研發(fā)、大數(shù)據(jù)分析及智能硬件集成能力。
8.AI賦能的個性化教學反饋與優(yōu)化系統(tǒng)
需求單位：市教育局
建設周期：24個月
所屬領域：民生
主要建設內(nèi)容：搭建基于AI的學生學習反饋與優(yōu)化軟硬件系統(tǒng)。系統(tǒng)依托AI技術分析學生課堂學習軌跡，包括課堂答題等數(shù)據(jù)分析課堂教學效果，如師生互動頻率、學生專注度等。依據(jù)分析結果，快速生成針對性教學調(diào)整建議，如教學方法的改進、教學內(nèi)容的補充等。配備相應的軟件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)存儲設備，實現(xiàn)教學反饋的實時化與個性化。以試點為依托，形成成熟模式以便推廣。
場景需求：當前教學過程中，教學反饋周期長，難以滿足學生個性化發(fā)展需求。傳統(tǒng)方式無法全面捕捉學生學習軌跡和精準評估課堂效果。本場景旨在借助AI技術，解決教學反饋滯后、教學策略難以適應學生個體差異的痛點。通過及時的教學情況反饋，優(yōu)化教學改進機制，提升教學質量，讓每個學生都能在適合自己的教學節(jié)奏和方式下學習成長。
合作方要求：擁有先進的AI數(shù)據(jù)分析技術，在教育領域有音視頻分析、數(shù)據(jù)挖掘等成功經(jīng)驗。熟悉教師專業(yè)發(fā)展需求和教育教學評估體系，能夠提供完善的技術支持和后續(xù)服務，確保平臺穩(wěn)定運行和數(shù)據(jù)安全。
9.AI助力教師專業(yè)成長評估與提升系統(tǒng)
需求單位：市教育局
建設周期：24個月
所屬領域：民生
主要建設內(nèi)容：構建AI驅動的教師專業(yè)發(fā)展評估軟硬件系統(tǒng)。系統(tǒng)會收集教師課堂教學的音視頻數(shù)據(jù)、學生課堂表現(xiàn)數(shù)據(jù)等學生學習反饋數(shù)據(jù)以及教學成果數(shù)據(jù)。
運用AI算法對這些數(shù)據(jù)進行深入分析，從教學方法、課堂管理、師生互動等多個維度精準評估教師教學優(yōu)勢與改進點。依據(jù)評估結果，為每位教師生成個性化的教學改進建議和成長規(guī)劃，配套在線培訓資源供教師提升。以試點為依托，形成成熟模式以便推廣。
場景需求：目前教師專業(yè)發(fā)展評估方式較單一，多依賴主觀評價，難以精準定位教師的優(yōu)勢與不足。傳統(tǒng)方法也無法為教師提供針對性的改進建議。本場景借助AI技術，旨在解決教師專業(yè)發(fā)展評估不精準、改進措施缺乏個性化的問題，以促進教師不斷提升教學水平，推動教育質量整體提高。
合作方要求：擁有先進的AI數(shù)據(jù)分析技術，在教育領域有音視頻分析、數(shù)據(jù)挖掘等成功經(jīng)驗。熟悉教師專業(yè)發(fā)展需求和教育教學評估體系，能夠提供完善的技術支持和后續(xù)服務，確保平臺穩(wěn)定運行和數(shù)據(jù)安全。
10.案件智能處理系統(tǒng)
需求單位：市人力資源和社會保障局
建設周期：12個月
所屬領域：政府
主要建設內(nèi)容：聚焦人社局案件處理痛點，需整合多渠道案件來源（12345轉派、網(wǎng)上受理等），解決案件分散、人工流轉低效問題，實現(xiàn)智能分發(fā)、全流程留痕，滿足監(jiān)管與追溯需求，還要簡化外轉流程，壓縮處理時限，提升群眾訴求響應速度與滿意度。
以“全流程數(shù)字化、智能化管理”為核心，搭建數(shù)據(jù)中臺整合多渠道案件，利用規(guī)則引擎（按案件內(nèi)容、職責分工配置分發(fā)規(guī)則）自動分發(fā)給責任處室/單位，構建流程引擎把控處理節(jié)點，設置審核環(huán)節(jié)保障質量，最后通過統(tǒng)一出口回傳結果，實現(xiàn)“受理-分發(fā)-處理-審核-反饋”閉環(huán)。
場景需求：在系統(tǒng)建設方案中，引入AI大模型實現(xiàn)案件處理全流程智能化升級，提升政務服務效能。構建“數(shù)據(jù)中臺+AI大模型驅動+閉環(huán)流程”三位一體架構，以AI大模型為核心引擎，貫穿案件受理、分發(fā)、處理、審核全鏈路，實現(xiàn)案件處理的自動化、智能化與標準化。
數(shù)據(jù)中臺層：統(tǒng)一存儲案件基礎信息、處理記錄等全量數(shù)據(jù)，支持多源數(shù)據(jù)清洗與標準化轉換，為AI大模型提供高質量數(shù)據(jù)支撐。
AI大模型層：集成自然語言處理（NLP）、機器學習等AI能力，訓練專屬案件分類與處理模型，實現(xiàn)案件智能分類、自動轉派及處理結果生成。
流程閉環(huán)層：覆蓋“受理-分發(fā)-處理-審核-反饋”全鏈路，通過節(jié)點時限管控與智能提醒機制確保處理效率。
11.貴陽市圍繞“以人定房”構建房地產(chǎn)發(fā)展新模式
需求單位：市住建局
建設周期：36個月
所屬領域：民生
主要建設內(nèi)容：
“貴陽市購房需求研究數(shù)據(jù)庫”：
1、需要先聯(lián)同知名研究專家或院士對購房需求大模型進行前置研究，為構建該數(shù)據(jù)庫奠定堅實的理論基礎后再開展進一步的底數(shù)采集。
2、常態(tài)化采集貴陽購房群體的心理特征、需求特征、行為特征等，形成龐大的客源底數(shù)數(shù)據(jù)庫，及時反映群眾對房子的需求動態(tài)變化情況及規(guī)律趨勢。
3、主要涉及八大模塊的工作，包括理論研究指導、確定研究方法、測評工具設計、統(tǒng)計樣本采集、特征聚類分析、生成分析模型、生成分析結果、常態(tài)化采集環(huán)節(jié)，以確保研究理論扎實、研究體系完善、研究內(nèi)容充足，要求科學分配工作任務，逐步開展研究工作，確定研究思路后嚴格按照流程執(zhí)行。
“貴陽市地產(chǎn)項目全維數(shù)據(jù)庫”：
1、需結合項目立項、拿地、建設、銷售、交付等過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、走勢、難點等問題，確定研究維度及研究標準后開展數(shù)據(jù)采集工作。
2、基于住建體系數(shù)據(jù)及交易中心巡查隊優(yōu)勢，對全市項目安全維度、價值維度、交易維度等全過程進行動態(tài)統(tǒng)計更新和展示【安全維度包含取證情況、施工進度、交付情況、預售資金監(jiān)管等；價值維度包含項目配套及周邊配套情況等；交易維度包含銷售、備案、簽約等情況】，形成全維度房源統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，實時反映市場交易情況、趨勢特征及風險預警。
3、主要涉及六大模塊的工作，包括建立統(tǒng)計維度、數(shù)據(jù)采集與導入、數(shù)據(jù)清洗與整理、建立分析模型、定期更新整理、形成分析報告環(huán)節(jié)，以確保數(shù)據(jù)體系真實客觀，分析體系科學嚴謹。
“人房匹配應用程序及衍生打造”：
1、需要基于“貴陽市購房需求研究數(shù)據(jù)庫”和“貴陽市地產(chǎn)項目全維數(shù)據(jù)庫”兩大數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)采集情況，一方面探索合適的數(shù)據(jù)分析模型，總結“人”和“房”各自的發(fā)展特征，摸清貴陽市購房者在購房時的在意因素；另一方面要構建合理的匹配機制和程序算法，并進行多輪算法優(yōu)化，最終形成一套科學合理的“人-房”匹配程序。
2、該程序核心要實現(xiàn)線上填寫、自動分析、生成報告、樓盤推送與展示幾個維度的功能。
場景需求：
1、購房者可在線上購房測評程序進行購房需求測評，免費獲得科學的購房咨詢報告，內(nèi)容包含購房心理分析、購房決策提醒及與自身需求契合度較高的項目推介，以及推介項目的優(yōu)劣勢、項目安全度、購房優(yōu)惠政策等真實信息；消除購房者與房源之間的信息壁壘，簡化看房前信息篩選流程，避免看房時信息遺漏，提供真實的政務端數(shù)據(jù)支撐，增加置業(yè)體驗感，讓買房信息透明化，保障購房安全，從而提升購房信心。
2、指導科學施策。指導科學分類住房體系、優(yōu)化住房供應機制、解決配地難題、樓市政策的制定與實施等；規(guī)范行業(yè)發(fā)展，對市場提供更為專業(yè)和權威的市民購房咨詢可以從政府引導和規(guī)范行業(yè)的角度，幫助中介群體提升水平、淡化虛假信息；推進定制化房源打造，構建好房子標準，引導企業(yè)進行定制化開發(fā)，形成購房需求的科學鎖定、市場供應的精準釋放、交易流程的便捷高效等，即能促進房源銷售，又能減輕企業(yè)開發(fā)成本，從而實現(xiàn)房地產(chǎn)良性循環(huán)發(fā)展。
3、幫助企業(yè)在拿地環(huán)節(jié)準確的、科學的精準識別客戶，有效降低企業(yè)開發(fā)風險、縮短開發(fā)周期、節(jié)約開發(fā)成本。指導項目的產(chǎn)品研發(fā)與設計，打造更貼合市場需求的產(chǎn)品，從而加快銷售流速強化現(xiàn)金流，促進企業(yè)投資拿地的意愿度。
12.園區(qū)智慧化管理場景
需求單位：貴安新區(qū)城鄉(xiāng)建設局
建設周期：12個月
所屬領域：政府
主要建設內(nèi)容：
1、構建智能感知體系，提升城市治理能力。通過信息化手段，構建智能化城市管理平臺，實現(xiàn)對城市各項事務的高效管理和實時監(jiān)控。
2、優(yōu)化資源配置。利用大數(shù)據(jù)分析，合理配置城市資源，提升公共服務的效率和質量，確保資源的可持續(xù)利用。
3、實現(xiàn)智能決策。通過數(shù)據(jù)驅動的決策支持系統(tǒng)，提升城市管理者的決策科學性，確保治理措施的有效性。
場景需求：
1、大模型通過多模態(tài)分析能力（圖像識別、自然語言處理等），實現(xiàn)對城市管理事件的精準識別與自動化分派。
2、執(zhí)法助手與智能裁量推薦，大模型深度整合歷史執(zhí)法案例庫和實時政策法規(guī)，為執(zhí)法人員提供智能輔助決策。
合作方要求：
1、擁有大模型深度優(yōu)化能力；
2、支持多源數(shù)據(jù)集成，且能通過邏輯層統(tǒng)一口徑；
3、有成功實施的項目案例。
13.特色植物化妝品原料數(shù)據(jù)智能平臺項目
需求單位：貴州醫(yī)科大學
建設周期：48個月
所屬領域：產(chǎn)業(yè)
主要建設內(nèi)容：項目聚焦三大核心板塊，集美業(yè)AI大模型、AI柔性供應、AI智能營銷系統(tǒng)三者于一體，構建集生產(chǎn)、營銷、管理數(shù)據(jù)全生命周期處理（采集、管理、挖掘、分析、應用）及智能交互于一體的數(shù)據(jù)智能平臺。
1、AI美妝護膚行業(yè)大模型：通過先進AI技術，實現(xiàn)個性化護膚美妝方案推薦、虛擬試妝AR體驗及成分分析安全預警。
2、面向消費者端的AI大模型智造柔性供應：依托AI驅動，打造C2M定制化生產(chǎn)、需求預測庫存優(yōu)化及可持續(xù)生產(chǎn)的柔性供應鏈體系。
3、美妝行業(yè)AI智能營銷系統(tǒng)?“AI云店”：整合智能導購推薦、動態(tài)定價促銷及KOC/KOL內(nèi)容裂變功能，提升營銷效能。
場景需求：
1、AI美妝護膚行業(yè)大模型；
2、面向消費者端的AI大模型智造柔性供應；
3、美妝行業(yè)AI智能營銷系統(tǒng)?AI云店生成內(nèi)容，匹配達人分發(fā)，擴大營銷影響力，如自動生成“早C晚A”教程。
合作方要求：
1、持續(xù)運維與迭代。提供7×24小時運維支持，定期模型更新（如適應新流行成分“神E”）。
2、具備A/B測試能力，持續(xù)優(yōu)化推薦策略。
3、培訓與知識轉移。為品牌方團隊提供技術培訓，確保自主運營能力。
14.貴州省“智食創(chuàng)谷”Al+食品產(chǎn)教融合場景
需求單位：貴州食品工程職業(yè)學院
建設周期：36個月
所屬領域：民生
主要建設內(nèi)容：建設人工智能技術應用基礎及模型訓練綜合實訓室、食品分揀生產(chǎn)示范線（計算機視覺應用開發(fā)實訓室）、人工智能科普教育中心（展廳）、人工智能系統(tǒng)集成與運維及鴻蒙應用開發(fā)實訓室。配置昇騰AI服務器、3D視覺機械臂、鴻蒙開發(fā)實驗箱等硬件設備，搭建AI算法驗證平臺、食品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺，開發(fā)《食品自動化AI分揀實戰(zhàn)》等課程資源庫。
場景需求：學?，F(xiàn)有人工智能實訓場地僅80㎡，設備總值不足200萬元，無法滿足每年300名學生的實訓需求，且算力不足、產(chǎn)業(yè)場景缺失，導致畢業(yè)生在AI技術崗位就業(yè)率不足15%。
合作方要求：
1、技術能力：
具備AI大模型訓練與微調(diào)能力，能提供昇騰AI全棧解決方案（硬件設備、開發(fā)工具鏈、課程資源包）。支持工業(yè)級智能分揀產(chǎn)線設計與部署，具備3D視覺定位、機械臂逆運動學算法開發(fā)能力。
2、產(chǎn)教融合經(jīng)驗：
有職業(yè)院校實訓基地建設案例，能提供“課程資源開發(fā)+師資培訓+企業(yè)真實案例轉化”的一體化服務?？晒步ā癆I+食品”技術研發(fā)中心，共享脫敏生產(chǎn)數(shù)據(jù)，支持科研項目落地。
3、國產(chǎn)化適配能力：
熟悉鴻蒙系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境搭建，能實現(xiàn)食品加工設備與鴻蒙終端的國產(chǎn)化適配（兼容率≥95%）。
15.基于AI大模型驅動的數(shù)智物流平臺
需求單位：中科富創(chuàng)（貴州）智能技術有限公司
建設周期：36個月
所屬領域：產(chǎn)業(yè)
主要建設內(nèi)容：項目基于現(xiàn)有的生產(chǎn)能力和自研大模型，將全國業(yè)務積累的數(shù)字化能力重構整合，形成聚焦物流領域向多產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型賦能的，數(shù)字化、智能化、標準化轉型云服務。項目根植“1+5+N”模式現(xiàn)代物流體系，即1個人工智能大模型賦能底座，5個數(shù)智服務平臺（包括產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)科技服務平臺、數(shù)智供應鏈金融云服務平臺、多式聯(lián)運數(shù)智物流運營平臺、虛擬電廠數(shù)智能源服務平臺、數(shù)智物流貿(mào)易服務平臺），N個產(chǎn)業(yè)應用場景（低空、醬酒、多式聯(lián)運、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等），打造西南地區(qū)首個AI驅動的產(chǎn)業(yè)融合型智慧物流樞紐，帶動貴州重點產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型。
場景需求：圍繞物流領域數(shù)字化轉型，解決貴州山區(qū)地形復雜，物流網(wǎng)絡運行效率低、產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)割裂，供應鏈響應滯后、服務同質化嚴重，難以滿足產(chǎn)業(yè)升級需求、區(qū)域協(xié)同壁壘高，樞紐輻射能力不足等問題。
合作方要求：
1、擁有大模型深度優(yōu)化能力；
2、支持多源數(shù)據(jù)集成，且能通過邏輯層統(tǒng)一口徑；
3、有成功實施的項目案例。
16.AI深度驅動的玻璃蓋板制造工藝智能化平臺
需求單位：貴州省瑞立達科技有限公司
建設周期：36個月
所屬領域：產(chǎn)業(yè)
主要建設內(nèi)容：擬建設AI深度驅動的玻璃蓋板制造工藝智能化平臺，結合計算機視覺（缺陷檢測）、強化學習（工藝優(yōu)化）、數(shù)字孿生（虛擬調(diào)試）及行業(yè)大模型（工藝知識挖掘）等關鍵技術，實現(xiàn)智能分揀、自適應調(diào)參和良率預測。覆蓋切割、拋光、鍍膜等核心工序，顯著提升自動化率和良率，推動玻璃蓋板制造向高精度智能化升級。
場景需求：主要圍繞制造業(yè)領域玻璃蓋板生產(chǎn)環(huán)節(jié)，通過AI算法，實現(xiàn)對玻璃切割參數(shù)、鋼化爐參數(shù)等生產(chǎn)參數(shù)的精準優(yōu)化，行業(yè)高精度制造痛點。
17.生豬疫病識別
需求單位：貴州猛豬科技有限責任公司
建設周期：24個月
所屬領域：產(chǎn)業(yè)
主要建設內(nèi)容：依托自研的生豬大數(shù)據(jù)服務平臺，建設疫病高質量數(shù)據(jù)集，通過描述、圖片等智能識別生豬疫病并推送治療建議。
場景需求：通過“養(yǎng)殖數(shù)據(jù)監(jiān)測”，解決傳統(tǒng)養(yǎng)殖中“人工排查效率低、疫病漏診率高、防控滯后”的問題，尤其在降本增效（如降低死亡率、減少用藥成本）和生物安全預警上具有明確價值。
18.年產(chǎn)220萬立方米磷石膏砌塊和100萬平方米磷石膏擠出成型板材生產(chǎn)線建設項目
需求單位：貴州好百年新材料科技有限責任公司
建設周期：24個月
所屬領域：產(chǎn)業(yè)
主要建設內(nèi)容：項擬建設綜合智能管理平臺，具備數(shù)據(jù)兼容、智能化產(chǎn)、供、銷管理能力。
場景需求：圍繞消納磷石膏固廢-新型建材生產(chǎn)領域，實時精準反映磷石膏消納數(shù)量，在采購、生產(chǎn)、物流、銷售、售后環(huán)節(jié)對原材料采購、庫存、消耗和財務成本核算協(xié)同；原材料庫存上下限智能管理；生產(chǎn)數(shù)據(jù)（產(chǎn)量、質量、數(shù)量等）和財務軟件（用友）的兼容；產(chǎn)品入庫批次倉儲及物流排車的智能管理；產(chǎn)銷協(xié)同智能管理（銷售訂單轉生產(chǎn)計劃及班次和人員的智能排程、物流及售后）；工藝優(yōu)化；能耗智能管理；安全、消防及環(huán)保監(jiān)測；人力資源及協(xié)同辦公等場景，盡可能實現(xiàn)持續(xù)降低成本需求，安全、環(huán)保、質量管理痛點，提升管理效率等問題。
合作方要求：具備相關資質，承擔過制造業(yè)項目。
19.基于星安人工智能防災大模型的防災應用平臺
需求單位：貴州風云氣象數(shù)字科技有限公司
建設周期：24個月
所屬領域：產(chǎn)業(yè)
主要建設內(nèi)容：主要包括研發(fā)“星安”多災種協(xié)同應急大模型，打造“星安智腦”跨部門協(xié)調(diào)應急智能軟件平臺，構建貴州省災害大數(shù)據(jù)智能分析中臺?；跀?shù)據(jù)集賦能行業(yè)應用創(chuàng)新，實現(xiàn)技術能力跨越式升級，緊扣“提升數(shù)據(jù)集建設能力和應用水平”的核心導向，形成可復用的技術路徑，打造行業(yè)數(shù)據(jù)賦能應用新范式。
場景需求：主要圍繞氣象、森林火險、地質災害等領域應急指揮決策場景，構建“監(jiān)測預警-預案匹配-路徑規(guī)劃-效果評估”閉環(huán)，推動跨部門協(xié)同響應時間縮短至30分鐘以內(nèi)，解決應急調(diào)度僵化、信息孤島等痛點。
合作方要求：具備軟件開發(fā)乙級資質，承擔過氣象類、地質災害環(huán)保類等系統(tǒng)軟件開發(fā)項目經(jīng)驗，具備人工智能大模型的開發(fā)能力，具備模型訓練的能力。
20.基于DeepSeek的政策綜合服務智能體系統(tǒng)開發(fā)與應用推廣
需求單位：貴州黔芯智造工程與技術研究有限公司
建設周期：24個月
所屬領域：產(chǎn)業(yè)
主要建設內(nèi)容：本項目旨在依托國產(chǎn)開源大模型DeepSeek及相關人工智能技術，擬構建一個政策文件服務綜合智能體系統(tǒng)，具備政策文件智能檢索、輔助撰寫、智能解讀、智能問答能力。
場景需求：本項目主要面向政策綜合服務領域，解決政策文件檢索、撰寫、解讀和問答面臨的一系列問題。在政策檢索環(huán)節(jié)，用戶面臨著效率低下、精準度不足的困境?，F(xiàn)有的政策查詢平臺多采用關鍵詞匹配方式，無法理解語義關聯(lián)，導致大量無效信息干擾檢索結果。在政策解讀方面，專業(yè)術語晦澀難懂，政策文件往往缺乏針對性解讀，普通公眾和企業(yè)難以準確把握政策核心要義，影響政策落地效果。政策文件撰寫工作中，存在重復勞動量大、缺乏智能輔助工具等問題，工作人員需耗費大量時間進行資料收集和文本整理，嚴重制約政策制定效率。智能問答基于本地集群部署DeepSeek，提供高效、安全的大模型服務。
合作方要求：有相關人工智能和大模型相關項目經(jīng)驗。
掃一掃獲取
最新情報資訊
掃一掃免費
閱讀最新報告
2025-07-08
|
2025-05-28
|
2025-04-17
|
2025-03-17
|
2025-01-07
|
2025-01-07
|
2025-07-30
|
2025-06-25
|
2025-06-25
|
2025-06-25
|
2025-06-25
|
2025-06-25
|
