AI 在城市治理中的應(yīng)用顯著提升了城市管理的效率與精度，通過智能交通
系統(tǒng)優(yōu)化車流、減少擁堵；借助數(shù)據(jù)分析預(yù)測犯罪熱點(diǎn)并輔助公共安全決策；
利用物聯(lián)網(wǎng)和傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控環(huán)境質(zhì)量、能源使用情況及基礎(chǔ)設(shè)施健康狀態(tài)。
AI 還支持災(zāi)害預(yù)警、應(yīng)急響應(yīng)協(xié)調(diào)以及公共服務(wù)個(gè)性化推薦，從而實(shí)現(xiàn)資源的
有效分配和市民生活質(zhì)量的提升。同時(shí)，智能城市平臺(tái)整合各類數(shù)據(jù)，促進(jìn)跨
部門協(xié)作，為制定更加科學(xué)合理的政策提供了有力支持，推動(dòng)城市向智能化、
可持續(xù)發(fā)展方向邁進(jìn)。
在城市綜合執(zhí)法應(yīng)用中，北侖區(qū)新碶街道創(chuàng)新性地引入了“無人機(jī)+AI”系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對城市綜合執(zhí)法的智能升級(jí)。該系統(tǒng)不僅能夠自動(dòng)巡航、數(shù)據(jù)傳輸，還能智能識(shí)別違法行為，實(shí)現(xiàn)“全天候無人值守，全流程自動(dòng)作業(yè)”。這
一技術(shù)的應(yīng)用拓展了非現(xiàn)場執(zhí)法的新模式，大大減少了人力成本，提升了執(zhí)法效率與精度，破解了傳統(tǒng)巡邏方式中存在的覆蓋范圍有限及監(jiān)控死角多的問
題，讓城市治理更加高效和智能化。
利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行設(shè)備健康監(jiān)測與故障預(yù)測，保障 航行安全并降低維護(hù)成本;實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)人工操作向自動(dòng)化作業(yè)的重大轉(zhuǎn)變,支撐起“千萬箱級(jí)”的碼頭作業(yè)能力
實(shí)現(xiàn)了對交通流量的實(shí)時(shí)監(jiān)控與調(diào)控，優(yōu)化了交通信號(hào)控制，提升了道路通行效率與安全性，減少了擁堵和事故風(fēng)險(xiǎn),可以自動(dòng)識(shí)別八大類 28 種公路病害，準(zhǔn)確率提升至 90%以上
智能客服機(jī)器 人可以即時(shí)響應(yīng)客戶咨詢,解決常見問題;利用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測客戶需求,定制個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn),增強(qiáng) 了用戶體驗(yàn),使得服務(wù)更加便捷,精準(zhǔn)且高效
AI 能夠分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和進(jìn)度,提供定制化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和即時(shí)反饋,虛擬助教和聊天機(jī)器人可以解答學(xué)生的疑問,實(shí)現(xiàn)了 AI 自動(dòng)批改和監(jiān)測,人工智能自動(dòng)評分試點(diǎn)任務(wù)
累計(jì)活躍醫(yī)生工作站 2720 個(gè),協(xié)助診斷 80.81 萬份門診電子病歷,輔助決策 374.02 萬次,輔助質(zhì)控 276.47 萬次,提供醫(yī)學(xué)檢索 7.1 萬次,病歷規(guī)范率提升到 91%以上
通過歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí),實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集,模擬數(shù)據(jù)的契合以及專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的支撐,實(shí)現(xiàn)了 32%的堿濃度精準(zhǔn)預(yù)測及質(zhì)量優(yōu)化,研發(fā)周期縮短 80%以上
DeepSeek只用了短短二十天，DAU（日活躍用戶）就達(dá)到了2161萬,開源發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型,實(shí)現(xiàn)性價(jià)比更高的模型推理能力,推動(dòng)了AI技術(shù)的普惠化
制造業(yè)人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)日益完善,技術(shù)平臺(tái)層構(gòu)建起較為成熟的生態(tài)體系,應(yīng)用層則遍地開花,在多個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)了廣泛而深入的應(yīng)用,共同驅(qū)動(dòng)著制造業(yè)向智能化高效化轉(zhuǎn)型升級(jí)
高 ROI 場景將率先實(shí)現(xiàn) PMF。AI 大模型在辦公軟件和創(chuàng)意生成等場景中,具有較為標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)和對效率提升的明確需求，能帶來可量化的投資回報(bào)
大模型在工業(yè)中的應(yīng)用主要集中在運(yùn)營方面，如知識(shí)問答和輔助設(shè)計(jì)等，這些場景具有一定的容錯(cuò)能力;隨著大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步，其在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛和深入
中美AIGC技術(shù)在代碼研發(fā)、知識(shí)管理&內(nèi)容創(chuàng)作、客服&銷售智能體、醫(yī)療&醫(yī)藥的科學(xué)研究等應(yīng)用場景的落地進(jìn)展迅速，展現(xiàn)出AIGC技術(shù)在多個(gè)關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的商業(yè)潛力
探討了2025年人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢。重點(diǎn)圍繞AGI道阻且長，技術(shù)能力持續(xù)提升，加速產(chǎn)業(yè)落地、應(yīng)用場景多元化探索，初現(xiàn)雛形、企業(yè)擁抱AI持續(xù)加速，理性思考投入產(chǎn)出比 3大維度的10個(gè)重要趨勢進(jìn)行了深度分析
