2024 大模型典型示范應(yīng)用案例集-1

大模型典型示范應(yīng)用案例集Contents目錄ChapterChapter01AI智能采編系統(tǒng)......................................................................................................01002AlayaNeW智算操作系統(tǒng).......................................................................................01403AIPC與云端聯(lián)動的星環(huán)無涯問知大模型.................................................................01804百秋AIGC零售全鏈路數(shù)智洞察平臺.......................................................................02205保險行業(yè)AI大模型助手產(chǎn)品...................................................................................03006車輛智能運維助手..................................................................................................03407創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型賦能制造業(yè).............................................................................03808達觀數(shù)據(jù)智能知識庫系統(tǒng)........................................................................................04209大模型賦能長三角教育現(xiàn)代化典型案例的應(yīng)用研究................................................04610得物AI查驗鑒別系統(tǒng).............................................................................................05411多模態(tài)大模型——“山海”....................................................................................05812法律大模型在智能合同場景中的應(yīng)用實踐..............................................................06213豐登種業(yè)大語言模型...............................................................................................06614光子·慧營——資管運營智能助手...........................................................................06815基于大模型的云平臺智能運維系統(tǒng).........................................................................07016基于大模型的正樣本異常檢測方案.........................................................................07617基于道客云原生知識庫平臺的金融合規(guī)助手..........................................................082 19聯(lián)影影智大模型研發(fā)應(yīng)用一體化新范式 19聯(lián)影影智大模型研發(fā)應(yīng)用一體化新范式 29新華醫(yī)院：商湯大模型助力“智能陪診助手” 32修船行業(yè)大模型在某船舶重工企業(yè)廠區(qū)智慧物流倉儲系統(tǒng)的研究與應(yīng)用 41智?！や泦柗纱竽Ｐ驮谒痉ㄐ袠I(yè)的應(yīng)用 Chapter Chapter3安全智選：基于用戶理解大模型的服務(wù)創(chuàng)新 Chapter3安全智選：基于用戶理解大模型的服務(wù)創(chuàng)新 地化所月球與行星科學(xué)多模態(tài)大模型 基于大模型的數(shù)據(jù)庫智能助手 基于大語言模型的智能數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng) 基于螞蟻百靈大模型的支付寶智能助理 300 微億智造視覺檢測多模態(tài)大模型在質(zhì)檢方面的應(yīng)用 芯安智能語義助手 新一代全媒體數(shù)智化客戶體驗中心 400 1 1 隨著新一代生產(chǎn)式人工智能技術(shù)的發(fā)展，整個大傳媒行業(yè)將面臨繼互聯(lián)網(wǎng)時代后新一輪的變革升級。利用人工智能大模型構(gòu)建新一代智能采編系統(tǒng)將成為各家新聞機構(gòu)的未來核心競爭力，以便提高內(nèi)容生產(chǎn)效率和質(zhì)量。新一代智能新定義。用戶可以將收集到的數(shù)據(jù)內(nèi)容直接輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)會自動識別包括圖文語義不規(guī)范等錯誤，并輔助提供可編輯的圖文內(nèi)容?；诖讼到y(tǒng)，不但能夠提升傳媒工作者的生產(chǎn)內(nèi)容的質(zhì)量，還可以更全面的審查，保證信息傳達的安在出版內(nèi)容創(chuàng)作過程中，素材需要收集整理，文本需要翻譯和編輯，圖片需要繪畫適配，最后所有內(nèi)容還需要“三審三?！?。在互聯(lián)網(wǎng)時代下，內(nèi)容素材收集的渠道越來越多，數(shù)據(jù)越來越大，對出版物發(fā)布的實效要求也越來越高，傳統(tǒng)的生產(chǎn)流程的效率低下、耗時費力，且存在大量的潛在風(fēng)險。傳統(tǒng)的輔助采編系統(tǒng)雖然在一定程度上解決了審校等內(nèi)容準確性問題，但是整體效果欠佳，尤其是如語法錯誤、語義雜糅、標點符號、行業(yè)標準等問題，因此導(dǎo)致人工成本的居高不下。大傳媒工作者和出版社都承受著巨大的工作壓力，急需一款產(chǎn)大的語義理解能力，為融媒體行業(yè)打造一站式媒體新聞發(fā)布解決方案。其核心能力包括利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)多源多模態(tài)數(shù)據(jù)自動處理和分析、智能內(nèi)容生成、自動審核和發(fā)布、以及輿情分析等。輔助融媒體行業(yè)進行高效、高質(zhì)量、相關(guān)素材和內(nèi)容，提高內(nèi)容生成效率和質(zhì)量。AI輔智能審校系統(tǒng)可以自動識別錯誤和不規(guī)范之處，包括語法錯誤、拼寫錯誤、標點錯誤等。還可以識別不隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，智能化正以前所未有的速度重塑各行各業(yè)。以算力作為新質(zhì)生產(chǎn)力，已成為挖掘數(shù)據(jù)要素價值，推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要驅(qū)動力，智算中心的戰(zhàn)略性地位愈發(fā)凸顯。同時，智算中心在運營和管理過程中面臨的異構(gòu)算力資源納管困難、算力調(diào)度能力不足、利用率低等難題，將嚴重制約智算中心的應(yīng)用與發(fā)展。因此，一個能夠全面服務(wù)于智算中心的中樞神1、告別“裸金屬”加5倍。效益分析效益分析標準化的算力計量計費，為未來算力資源實現(xiàn)互聯(lián)互通打下良性商業(yè)基礎(chǔ)。九公司擁有大數(shù)據(jù)與云基礎(chǔ)平臺、分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)開發(fā)與智能分析工具、基于大模型的知識平臺等多個產(chǎn)品線，境內(nèi)外發(fā)明專利超百項。公司產(chǎn)品已在十幾個行業(yè)應(yīng)用落地，擁有超過人知識庫，能夠幫助用戶在繁雜的本地文件和實時資訊中迅速找到所需信息，可以提交給云端大模型進行深入分析。這種彈性擴展的能力，確保了企業(yè)在面涯大模型，標志著大模型個人應(yīng)用時代的正式開啟，能夠為用戶帶來前所未有效益分析效益分析本開發(fā)的各類應(yīng)用，都將釋放企業(yè)自有和個人自身的潛在數(shù)據(jù)價值，促進數(shù)據(jù)在當前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮下，零售行業(yè)的競爭日益加劇，百秋旨在通過大模型的應(yīng)用，為行業(yè)提供典型的示范應(yīng)用案例，展示如何利用人工智能技術(shù)提升品的客戶價值體系，除基于RFM模型對客戶的購買行為進行分析外在數(shù)字零售行業(yè)的實際運營過程中，品牌方需要面對大量的數(shù)據(jù)，包括銷售、人群、商品、訂單等各方面，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具和方法無法高效、精準地滿實現(xiàn)從供應(yīng)鏈管理到消費者體驗的全方位優(yōu)化，運用大模型等先進的人工智能技術(shù)，針對人、貨、場等不同場景快速、精準地提供洞察分析和決策建議，從并在平臺內(nèi)集成了16款自主研發(fā)的應(yīng)用，涵蓋從產(chǎn)品研發(fā)輔助到零售的多個管理CRM系統(tǒng)通過整合交易記錄、溝通歷史等行為文本，優(yōu)化客戶互動和服務(wù)效率；而CEM則從客戶角度出發(fā)，分析客戶滿意度調(diào)查、反饋和社交秋在時尚、運動、美妝行業(yè)獨有的電商經(jīng)驗和技術(shù)手效益分析即時、準確的客戶服務(wù)解決方案。幫助企業(yè)構(gòu)建更加智能化、自動化的全鏈路解決方案，并支持多語言場景，匹配國際品牌的本土化需求，通過技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)直接經(jīng)濟效益因阿里平臺業(yè)務(wù)的復(fù)雜度難以全面量化，但通過實施本方案，品本技術(shù)解決方案已應(yīng)用于企業(yè)內(nèi)部及市場化推廣。在內(nèi)部應(yīng)用，主要通過大模在市場化、產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，該技術(shù)方案已應(yīng)用于天貓、京東和抖音平臺，及小程理人提供了一個強大的支持工具，以提高服務(wù)效率和專業(yè)水平。這款助手利用保險AI大模型助手集成了先進的LLM大模型技術(shù)，使用公開的保險數(shù)據(jù)進行特定的微調(diào)訓(xùn)練，以增強對保險產(chǎn)品、條款和市場動態(tài)的理解。此外，通過助手還擴展了多項功能，包括常見保險知識問答、保險產(chǎn)品信息檢索、保險數(shù)隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大模型正加速保險行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。保險業(yè)作為人力密集和數(shù)據(jù)密集的行業(yè)，特別適合通過大模型來革新客服、營銷和理產(chǎn)品信息檢索、產(chǎn)品數(shù)據(jù)計算等功能，極大提升保險代理人的工作效率，并優(yōu)構(gòu)集成保險知識庫來提升問答的準確性和專業(yè)性。產(chǎn)品可以以側(cè)邊欄的形式嵌入企業(yè)微信等通訊軟件，為代理人在客戶溝通中提供邊聊邊查的實時輔助，有1.基于公開保險知識數(shù)據(jù)微調(diào)的保險大模型：特別針對保險行業(yè)需求進行定制3.保險場景特定任務(wù)指令優(yōu)化：針對產(chǎn)品推薦、產(chǎn)品比對等保險特定任務(wù)進行隨著保險市場競爭的加劇和互聯(lián)網(wǎng)保險平臺的興起隨著保險市場競爭的加劇和互聯(lián)網(wǎng)保險平臺的興起，傳統(tǒng)保險企業(yè)面臨提升客戶服務(wù)的迫切需求，這對保險代理人提出了從“產(chǎn)品銷售”向“客戶專家”的角色轉(zhuǎn)變，要求他們不僅要精通產(chǎn)品銷售，還需掌握核保、理賠等業(yè)務(wù)，以適理人的專業(yè)能力和服務(wù)水平，實現(xiàn)個性化客戶服務(wù)、優(yōu)化溝通與銷售策略、提供售后支持和效率提升。這些工具通過自動化處理常規(guī)查詢和事務(wù)，同時提供培訓(xùn)、風(fēng)險評估、產(chǎn)品推薦和多渠道互動支持，助力代理人有效管理客戶關(guān)系和確保銷售合規(guī)，以增強客戶體驗和推動業(yè)績增長。大模型技術(shù)的深入應(yīng)用不僅優(yōu)化了保險業(yè)務(wù)流程，也增強了對業(yè)務(wù)針對性和安全性的考慮。垂直大模型比通用大模型更有價值，對業(yè)務(wù)的針對性更強。出于安全性考慮，大模型應(yīng)用收集準確率和覆蓋率提升，幫助保險代理人更高效地處理客戶需求，提升服務(wù)效益分析效益分析商業(yè)模式采用私有化部署的產(chǎn)品收費機制，為保險公司提供定制化服務(wù)，確保了模型的廣泛應(yīng)用和市場競爭力。在應(yīng)用推廣方面，已在互聯(lián)網(wǎng)保險經(jīng)紀公司實施，支持數(shù)百名保險代理人的日常工作，推動了智能保險服務(wù)的標準化和普及。這些成就展示了AI技術(shù)在保險行業(yè)的實用價值，也為其他行業(yè)的應(yīng)用提隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的飛速發(fā)展，車輛智能化水平不斷提高，汽車作為大眾消費品，使用門檻不斷降低，車輛運維對安全提升、用戶體驗優(yōu)化以及成本控制等方面正日益凸顯其重要性。當前車輛運維主要包括定用戶培訓(xùn)與指導(dǎo)以及應(yīng)急救援服務(wù)等，結(jié)合了傳統(tǒng)手段與現(xiàn)代技術(shù)，部分車企和高端車型開始采用智能運維系統(tǒng)，集成人工智能、大數(shù)據(jù)分析等功能，但主要仍為人工智能配合人工提供車輛運維相關(guān)服務(wù)。利用生成式對話預(yù)訓(xùn)練大模的車輛運維綜合能力，車輛運維將全面從傳統(tǒng)的“壞了再修”模式轉(zhuǎn)向以預(yù)防為主、結(jié)合數(shù)字化管理的綜合服務(wù)體系，強調(diào)效率、成本控制和用戶體驗的全在汽車市場競爭激烈的環(huán)境下，提供高效、便捷的智能運維服務(wù)成為品牌差異化的重要手段。部分相關(guān)企業(yè)如華為、特斯拉等通過推出先進智駕系統(tǒng)，提升了市場競爭力，促使整個行業(yè)加大對智能運維的投入。車輛智能運維助手作為汽車數(shù)字化運維的重要組成部分，幫助車企實現(xiàn)運維流程的數(shù)字化、智能化。以日常車輛使用方面的智能客服為例，智能運維助手可更及時并高效地提供生成式對話內(nèi)容，避免傳統(tǒng)人工客服與系統(tǒng)規(guī)則應(yīng)答等方面的劣勢，在泛化能力方面還可有明顯的優(yōu)勢。在預(yù)防性維護方面，智能運維助手通過數(shù)據(jù)分析提前發(fā)現(xiàn)潛在問題，減少車輛突發(fā)故障導(dǎo)致的影響時間，也可避免更昂貴的大修，效益分析效益分析信息系統(tǒng)服務(wù)和平臺搭建服務(wù)。車輛智能運維產(chǎn)品的主要客戶是車企。以每年等技術(shù)，車輛智能運維助手能以更加流暢、貼近人類的對話方式與駕駛員或維修人員交流，提供更加個性一個豐富的知識庫。運維助手可實時查詢和學(xué)習(xí)這些知識，為用戶提供專業(yè)級的維護解決方案，甚至在沒通過車輛智能運維助手的使用，大幅提升車企的車輛運維綜合能力，全面實現(xiàn)車輛運維數(shù)字化轉(zhuǎn)型。車輛創(chuàng)新奇智面向工業(yè)領(lǐng)域研發(fā)“奇智孔明AInnoGC工業(yè)大模型”，旨在通過強化在底層算法、模型閉環(huán)、平臺工程、場景落地等方面的能力，打造自主可控、行業(yè)領(lǐng)先的工業(yè)大模型技術(shù)和產(chǎn)品體系，為更多工業(yè)場景提供強大的技術(shù)支撐。大模型參數(shù)量級在750億以上，具備工業(yè)知識問答、數(shù)據(jù)分析、代碼生成、任務(wù)編排、海量知識管理、復(fù)雜邏輯推理、長流程任務(wù)編排、Agent智引擎和ChatX系列生成式應(yīng)用構(gòu)成，具體包括ChatBI生成式企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析/ChatDoc生成式企業(yè)私域知識問答/ChatRobot生成式工業(yè)機器人調(diào)度/在利用工業(yè)小模型時，企業(yè)常常面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量低、標注成本高、模型泛化能力自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化特性，以及高度的靈活性和可擴展性，可以有效地幫助企業(yè)解決在利用工業(yè)小模型時面臨的一系列難題和挑戰(zhàn)。我們結(jié)合多年企業(yè)智能化轉(zhuǎn)設(shè)計了適合工業(yè)場景的大模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后通過預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)、人的特點，是一款更懂制造業(yè)的行業(yè)大模型。為讓大模型更容易落地，通過大模效益分析效益分析模型的自我學(xué)習(xí)能力可以顯著減少人工更新和維護的需要，從而降創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型助力解決工業(yè)場景多、創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型助力解決工業(yè)場景多、工業(yè)生產(chǎn)底層邏輯即將迎來一場深刻的變革。這種結(jié)合不僅將提該公司對內(nèi)對外的知識目前存在數(shù)據(jù)不串聯(lián)、智能化較弱、靈活性不足等三大3、知識形態(tài)單一，無法多部門推廣，系統(tǒng)間獨立交互，業(yè)務(wù)受限，無法掌握為此要搭建一個智能知識庫系統(tǒng)，面向該公司全集團各業(yè)務(wù)部門及用戶使用，融合對內(nèi)知識庫與對外知識庫（機器人）的后臺統(tǒng)一管理，實現(xiàn)機器人和知識庫的后臺知識智能化采編的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一采編、統(tǒng)一4.構(gòu)建具備知識交流分享的知識庫，建立內(nèi)部人員共享協(xié)作和分享交流的平臺，業(yè)務(wù)專家團隊在線解答疑6.知識庫可以對接各業(yè)務(wù)系統(tǒng)，自動獲取知識，對接業(yè)務(wù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)端發(fā)起知識新系統(tǒng)應(yīng)用BERT、GPT或其變體等先進的NLP大模型，以及知識圖譜、業(yè)務(wù)規(guī)則，結(jié)合達觀數(shù)據(jù)“曹植”大模型做多模型并聯(lián)結(jié)合。可擁有從數(shù)億到超過一百億的參數(shù)量，使其能夠有效地處理和分析大量該公司歷來文本數(shù)據(jù)，用于客服問答、知識管理、制度管理、該公司對內(nèi)對外的知識目前存在數(shù)據(jù)不串聯(lián)、智能化較弱、靈活性不足等三大痛點，業(yè)務(wù)效率講整體可提1.知識庫權(quán)限管理：實現(xiàn)細粒度的訪問控2.智能搜索與推薦：通過先進的搜索算法和用戶行為分析，提供個性化的知識搜索和推薦。4.知識圖譜構(gòu)建：利用實體識別和關(guān)系抽取技術(shù)，構(gòu)建領(lǐng)域知識圖譜，提升知識的結(jié)構(gòu)化和關(guān)聯(lián)度。5.多格式文檔支持與知識分類：支持多種文檔格式，實現(xiàn)知識的自動分類和標簽化。整個解決方案充分考慮了該公司的業(yè)務(wù)特性和技術(shù)需求，通過集成多種技術(shù)手段來提高知識管理的效率和質(zhì)量。系統(tǒng)不僅提供基礎(chǔ)的知識存儲、分類和檢索功能，而且還引入了智能化的功能，如自然語言處理?企業(yè)內(nèi)部知識共享：通過知識庫系統(tǒng)，員工可以輕松訪問到企業(yè)內(nèi)部的各種文檔、手冊和指導(dǎo)方針，提目前，全行業(yè)都存在知識管理無法互通，無法利用，該公司提前部署大模型時代下的知典型案例是長三角教育現(xiàn)代化監(jiān)測評估的重要內(nèi)容之一，教育部長懷進鵬在首屆中國案例建設(shè)國際研討會上強調(diào)，案例是豐富全球治理理論、改革教育教學(xué)為貫徹落實習(xí)近平總書記在深入推進長三角一體化發(fā)展座談會上的重要講話精神，緊扣“一體化”和“高質(zhì)量”兩個關(guān)鍵詞，充分發(fā)揮長三角“先行探路、引領(lǐng)示范、輻射帶動”作用，根據(jù)中共中央國務(wù)院印發(fā)《長江三角洲區(qū)域一體小組辦公室部署和監(jiān)測評估工作安排，長三角教育現(xiàn)代化監(jiān)測評估工作研發(fā)監(jiān)自然語言處理技術(shù)，從社會影響力、媒體關(guān)注度、示范帶動作用、政策參考價值以及社會貢獻度等多個維度對案例進行分析，形成對案例影響力的綜合評價，避免單一維度評分的片面性，確保案例影響力評判的長三角“教育現(xiàn)代化”典型案例庫建設(shè)是貫徹落實習(xí)近平總書記在教育強國重要論述中強調(diào)的“教育數(shù)字化是開辟教育發(fā)展新賽道和塑造教育發(fā)展新優(yōu)勢的重要突破口?！毕嚓P(guān)指示精神，是支撐服務(wù)黨和國家長生動總結(jié)與前瞻探索，典型案例庫成為連接政策與實踐的橋梁、深化改革與創(chuàng)新發(fā)展的引擎、制定教育發(fā)2.消費者科技服務(wù)體驗需求：當前，以“Z世代”為代表的中國新生代消費者正在崛起，他們對商品質(zhì)量提出了更高的期待，需要更高效的人工智能商品查2.引入商品細節(jié)圖、商品來源等跨模態(tài)信息幫4.內(nèi)嵌增量學(xué)習(xí)系統(tǒng)，讓模型能夠根據(jù)真實的商品鑒別大模型應(yīng)用方面，各行業(yè)面臨的需求和痛點不同，云知聲基于山海大模型，打造了多款面向不同場景需求的行業(yè)應(yīng)用，從效率、成本、體驗等多角度，為千 型通用能力評測榜單上排名國內(nèi)大模型第四位；在專業(yè)能力層面：其卓越的醫(yī)算平臺，構(gòu)建了涵蓋語言生成、語言理解、數(shù)理能力、代碼能力、知識問答、邏輯推理、安全合規(guī)、領(lǐng)域增強等十大能力，并拓展出文生圖、文生視頻、圖同時，“山海”大模型已經(jīng)開始全面接入并重塑各類人工智能應(yīng)用場景，開展隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的快速發(fā)展，各產(chǎn)業(yè)都在積極探索數(shù)字化應(yīng)用，越來越多的企業(yè)開始關(guān)注智能化、自動化的解決方案，其中智能合同管理是一個非常重要的領(lǐng)域。在這個背景下，我們提出了一套基于人工智能技術(shù)的智能合同管理解決方案，我們致力于解決企業(yè)合同審查效率低、合規(guī)風(fēng)險高、管控缺失和信息化某制造業(yè)集團型企業(yè)作為中國工程機械行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，在業(yè)務(wù)方面以采銷工程為主，合同量大，履約節(jié)點多，回款周期長，面臨著審批效率有限、信息化水平不一、業(yè)務(wù)重復(fù)管等一系列管理痛點。因此，該項目旨在通過解耦集團系統(tǒng)智能能力，構(gòu)建獨立智能能力中臺，提升子公司對接調(diào)用智能能力的水平，某制造業(yè)集團型企業(yè)作為中國工程機械行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，在業(yè)務(wù)方面以采銷工程為主，合同量大，履約節(jié)點多，回款周期長，面臨著審批效率有限、信息化水平不一、業(yè)務(wù)重復(fù)管等一系列管理痛點。因此，該項目旨在通過解耦集團系統(tǒng)智能能力，構(gòu)建獨立智能能力中臺，提升子公司對接調(diào)用智能能力的水平，實現(xiàn)集團對子公司的合同數(shù)據(jù)管控能力，為集團總部設(shè)計智能化合同全生命周期管理系統(tǒng)，并引入行業(yè)領(lǐng)先的法律人工智能技術(shù)，提升集團總部合規(guī)水平和效率。該解決方案應(yīng)用了智能能力及技術(shù)，幫助該集團法務(wù)部門實現(xiàn)了智能合分鐘的審查時間，大幅提升了集團法務(wù)部門的業(yè)務(wù)響應(yīng)效率，對企業(yè)管理具有隨著國內(nèi)外市場的不斷擴張以及公司規(guī)模的逐步擴大，該集團及其子公司的合系統(tǒng)能夠自主識別合同中的主體規(guī)范性風(fēng)險、法律引用風(fēng)險、知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險、實現(xiàn)自動比對兩份合同間的差異，在界面上自動展示所有差異位置。同時，我們的智能合同審查系統(tǒng)能夠高效識別定位風(fēng)險，并為法務(wù)同事提供一鍵文中定效益分析效益分析風(fēng)險管控方面，系統(tǒng)監(jiān)控和預(yù)警潛在風(fēng)險，保證企業(yè)合規(guī)經(jīng)營。過往已服務(wù)企在社會層面，促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和社會進步。智能合同管理系統(tǒng)帶來的效益包括提高審查效率、降低合同風(fēng)險、增強企業(yè)信譽、提高數(shù)字綜上所述，智能合同管理系統(tǒng)具有顯著經(jīng)濟社會效益和可推廣性，為企業(yè)提供需要編寫代碼進行數(shù)據(jù)訪問，限制了生物育習(xí)近平總書記指示“加快推進生物育種研發(fā)應(yīng)用”。相較于國內(nèi)外其他大語言模型，豐登作為交叉學(xué)科的科研創(chuàng)新重點關(guān)注生物育種。豐登可以有效地總結(jié)歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗，旨在支持用戶在品種選育、農(nóng)藝性狀、栽培技術(shù)和推廣區(qū)域四大核心領(lǐng)域提供解釋和回答，助力育種知識的在國內(nèi)的傳承和推廣。具和政府公示在內(nèi)的廣泛知識。將文本信息中提煉出的知識通過大模型的技術(shù)手國內(nèi)育種技術(shù)升級換代具有里程碑意義。未來豐登還會通過調(diào)用人工智能模型的方式逐步恒生電子聚焦金融行業(yè)，為證券、期貨、基金、信托、保險、銀行、交易所、私募等超3500家恒生電子聚焦金融行業(yè)，為證券、期貨、基金、信托、保險、銀行、交易所、私募等超3500家旨在通過先進的自然語言處理技術(shù)，提升金融機構(gòu)資產(chǎn)管理、估值清算等環(huán)節(jié)和法律法規(guī)查詢、詢問系統(tǒng)操作指南或者直接進行業(yè)務(wù)操作，簡化了繁雜的頁需求分析化學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）等領(lǐng)域擁有核心技術(shù)優(yōu)勢與領(lǐng)先的工程化能力。公司以“讓機器需求分析理解世界讓決策更加智能”為使命，聚焦國防、金融、政務(wù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)四大行業(yè)，為客戶提供決策中臺、認知中臺、數(shù)據(jù)中臺三大中臺產(chǎn)品與全棧人工智能行業(yè)解決方案。目前已服務(wù)了軍委科技委、軍委裝備發(fā)展部、中國人民銀行、建設(shè)銀行、中國登記結(jié)算、廣發(fā)證券、中國移動、中云平臺運維工作是一項繁瑣、高要求的工作，除了常規(guī)的日常運維服務(wù)之外，在當前海量數(shù)據(jù)場景下，自動發(fā)現(xiàn)故障和自動異常檢測的需求甚為迫切，如何能極大地簡化研發(fā)策略配置成本，提高告警的準確率，減少告警風(fēng)暴和誤告，從而提高運維效率是運維工作面臨的重大挑戰(zhàn)之一。另外，如何解決當前海量理解世界讓決策更加智能”為使命，聚焦國防、金融、政務(wù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)四大行業(yè)，為客戶提供決策中臺、認知中臺、數(shù)據(jù)中臺三大中臺產(chǎn)品與全棧人工智能行業(yè)解決方案。目前已服務(wù)了軍委科技委、軍委裝備發(fā)展部、中國人民銀行、建設(shè)銀行、中國登記結(jié)算、廣發(fā)證券、中國移動、中案例介紹案例介紹托中核集團、清華大學(xué)、同方股份的科技和人才平臺，憑借在“云、管、端”強大的技術(shù)實力，持續(xù)自主研發(fā)民族精品，打造更安全可控、智能高效的“云”，同時具備IaaS、PaaS、DaaS、平臺、容器微服務(wù)平臺、云存儲、云安全、數(shù)據(jù)治理平臺、超融合一體機，以及工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺等上層應(yīng)用和深受用戶好評的托管運維、定制開發(fā)服務(wù)。業(yè)務(wù)場景覆蓋政府、教育、金融、IT科托中核集團、清華大學(xué)、同方股份的科技和人才平臺，憑借在“云、管、端”強大的技術(shù)實力，持續(xù)自主研發(fā)民族精品，打造更安全可控、智能高效的“云”，同時具備IaaS、PaaS、DaaS、平臺、容器微服務(wù)平臺、云存儲、云安全、數(shù)據(jù)治理平臺、超融合一體機，以及工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺等上層應(yīng)用和深受用戶好評的托管運維、定制開發(fā)服務(wù)。業(yè)務(wù)場景覆蓋政府、教育、金融、IT科技、企業(yè)服務(wù)等多個領(lǐng)域，專業(yè)能力得到眾多客戶認可，同時是中國電信、中國移動等多個集團系統(tǒng)基于大模型的開發(fā)訓(xùn)練方法，完成大模型開發(fā)訓(xùn)練環(huán)境的搭建，并特別針基于大模型的云平臺智能運維系統(tǒng)以淵亭大模型開發(fā)訓(xùn)練平臺、大模型數(shù)據(jù)治系統(tǒng)基于大模型的開發(fā)訓(xùn)練方法，完成大模型開發(fā)訓(xùn)練環(huán)境的搭建，并特別針大模型數(shù)據(jù)治理平臺為基礎(chǔ)，消納用戶已有的運維數(shù)據(jù)（日志、監(jiān)控信息、應(yīng)用信息等）大模型數(shù)據(jù)治理平臺為基礎(chǔ)，消納用戶已有的運維數(shù)據(jù)（日志、監(jiān)控信息、應(yīng)用信息等），結(jié)合淵亭科技的智能模型開發(fā)和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗，?支持加載多種精度（如?oat64、?oat16或int8等）的模型；效益分析效益分析系統(tǒng)運維工作是一項繁瑣、高要求的工作，且對可靠性具有很高的要求，基于大模型的云平臺智能運維系統(tǒng)可以提高信息化系統(tǒng)運維效率，降低運維成本，高質(zhì)量判斷，能夠代替運維人員進行大量判斷，實現(xiàn)風(fēng)險的預(yù)防、發(fā)現(xiàn)、定位2.降低運維成本：隨著系統(tǒng)復(fù)雜化，傳統(tǒng)的人工運維成本構(gòu)建具備自適應(yīng)性的功能大模型，減少人工維護工作量，進而有效降低這部分3.增強預(yù)測性維護：增強的預(yù)測性維護能力，使得設(shè)備的可靠性、生命周期得變電站中存在諸多潛在異常風(fēng)險，其一是來自外界的不可預(yù)測的異物威脅，容易引發(fā)短路、電弧甚至火災(zāi)事故，需要采取措施預(yù)防。由于異物未知且采集異物圖像成本非常高，需要算法實現(xiàn)在僅擁有正常圖像樣本的條件下實現(xiàn)對未知項目利用大模型檢測并提取場景中物體的特征，并使用特征融合和存儲庫技術(shù)讓算法“記住”正常場景，再通過融合特征比對的方式分辨出異常物體。該算法充分發(fā)揮了大模型跨模態(tài)、預(yù)訓(xùn)練、開放性等眾多優(yōu)勢，以很小的代價就能變電站作為電力系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)施，承擔(dān)著輸電、變壓、配電等重要任務(wù)，是電力供應(yīng)的核心節(jié)點。然而，由于其特殊的地理位置和功能屬性，變電站存在著諸多潛在的異常風(fēng)險。其中，最為突出的問題之一是來自外界的不可預(yù)測異物的威脅。風(fēng)箏、塑料袋等物體，一旦進入變電站區(qū)域，可能與高壓設(shè)備接觸，基于大模型的方法與傳統(tǒng)工業(yè)視覺檢測的區(qū)別：以往的工業(yè)視覺檢測大多需要僅預(yù)訓(xùn)練的模型在很多視覺任務(wù)的精度上已經(jīng)碾壓傳統(tǒng)小模型，再經(jīng)過行業(yè)數(shù)基于大模型的正樣本檢測技術(shù)：通過檢測大模型的開放詞匯識別出物體，然后用特征提取大模型的編碼物體的深度特征，結(jié)合存儲庫技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)在僅見效益分析效益分析本方案基于攝像頭等國產(chǎn)硬件感知設(shè)備，配合自主研發(fā)基于大模型的正樣本檢測關(guān)鍵技術(shù)，形成整套的解決方案產(chǎn)品；相比于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型只能檢測固本項目旨在基于道客云原生知識庫平臺快速構(gòu)建金融合規(guī)助手，為銀行員工提數(shù)據(jù)合規(guī)的嚴格挑戰(zhàn)，采用道客云原生知識庫平臺實現(xiàn)大模型快速落地，全圖形化配置管理讓業(yè)務(wù)人員能自助維護知識庫。同時，私有大模型部署確保數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)，分布式云原生架構(gòu)提升資源利用率與復(fù)用性。多租戶自服務(wù)能力成功展示了道客云原生知識庫平臺智能合規(guī)助手應(yīng)用潛力，為銀行創(chuàng)新發(fā)展注需求分析需求分析由于數(shù)據(jù)合規(guī)的要求，必須使用大模型私有化部署的方式，所有數(shù)據(jù)和模型必數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)高效的文本向量化與存儲，并在應(yīng)用大模型能力基礎(chǔ)上，結(jié)合國泰君安面向基礎(chǔ)長尾客群的君弘智投服務(wù)體借助大模型賦能實現(xiàn)君弘靈犀在業(yè)務(wù)辦理、投教咨詢、投顧咨詢、其他類服務(wù)實現(xiàn)面向金融領(lǐng)域的文字、圖片多模態(tài)認知和處理能力，并支持以圖文形式進行服務(wù)交互。打造行業(yè)首家支持多模態(tài)領(lǐng)先處理能力的證券領(lǐng)域大模型應(yīng)國泰君安聯(lián)合財躍星辰推出業(yè)內(nèi)首家千億級參數(shù)多模態(tài)證券垂直類大模型——君弘靈犀大模型，在行業(yè)內(nèi)第一個實現(xiàn)了將大模型能力全面融入客戶智能化服國泰君安聯(lián)合財躍星辰推出業(yè)內(nèi)首家千億級參數(shù)多模態(tài)證券垂直類大模型——君弘靈犀大模型，在行業(yè)內(nèi)第一個實現(xiàn)了將大模型能力全面融入客戶智能化服效益分析效益分析生態(tài)廣譜客戶提供智能化能力服務(wù)，面向投資顧問協(xié)標注工作耗時費力。因此，能夠快速自動標注數(shù)據(jù)、實現(xiàn)多病同查、直接生成標注工作耗時費力。因此，能夠快速自動標注數(shù)據(jù)、實現(xiàn)多病同查、直接生成結(jié)構(gòu)化、內(nèi)容完整、數(shù)據(jù)準確、撰寫及時的高質(zhì)量病歷是醫(yī)療安全和質(zhì)量的重要保證，涉及醫(yī)保支付和醫(yī)院評價。完整病歷包括入院記錄、首程記錄、鑒別要保證，涉及醫(yī)保支付和醫(yī)院評價。完整病歷包括入院記錄、首程記錄、鑒別診斷、手術(shù)計劃、執(zhí)行手術(shù)、手術(shù)記錄、出院記錄、術(shù)后隨訪等豐富內(nèi)容，需要醫(yī)生記錄客觀數(shù)據(jù)并進行大量推理，大大增加了醫(yī)生負擔(dān)。病歷質(zhì)控、結(jié)構(gòu)診斷、手術(shù)計劃、執(zhí)行手術(shù)、手術(shù)記錄、出院記錄、術(shù)后隨訪等豐富內(nèi)容，需要醫(yī)生記錄客觀數(shù)據(jù)并進行大量推理，大大增加了醫(yī)生負擔(dān)。病歷質(zhì)控、結(jié)構(gòu)本項目主要基于自研的影智醫(yī)療大模型，直接采用“研發(fā)應(yīng)用一體化”策略，組建由大模型專家、信息部門、算法工程師和臨床專家的混合團隊，在復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院內(nèi)開展模型的訓(xùn)練、測試和應(yīng)用。一是在影像科，開發(fā)像到完整報告的自動生成。二是在臨床科室（心外和呼吸內(nèi)科開發(fā)落地醫(yī)隊，在醫(yī)院場景中直接開發(fā)、測試和應(yīng)用大模型，實施研發(fā)應(yīng)用一體化策略，加速大模型落地應(yīng)用?；诙嗄B(tài)影像、通用文本、病歷文書等語料，構(gòu)建醫(yī)官的研發(fā)范式，充分利用大語言模型的文本理解能力，自動挖掘醫(yī)學(xué)影像和診后者通過學(xué)習(xí)大量專業(yè)語料和臨床病歷，輔助醫(yī)生書寫病歷和進行質(zhì)控，減輕醫(yī)生根據(jù)影像書寫報告的過程本質(zhì)就是對影像進行專業(yè)的文本描述，我們基于像內(nèi)容的相關(guān)性，跳過繁瑣的精細標注步驟，還可以打破單病種/單器官逐一乳腺鉬靶（FFDM)、胸部CT、腦部MR等標是基于病人信息和醫(yī)學(xué)影像快速生成放射影像報告。目前已經(jīng)實現(xiàn)第一步目新樣本，就能快速拓展到新的器官或者病灶，如在大模型學(xué)習(xí)腎動脈血管分割效益分析效益分析目前影智大模型已經(jīng)在中山醫(yī)院的幾個科室落地使用。未來將通過知識服務(wù)收費和個人知識庫嵌入為醫(yī)生提供一個平臺，使其能夠根據(jù)個人需求進行自主創(chuàng)新，同時利用用戶反饋進行模型的持續(xù)迭代。除了通過入院模式與醫(yī)院進行合本項目形成的技術(shù)可以平移到其他醫(yī)院，從而構(gòu)建一個開放和持續(xù)進步的商業(yè)在市民服務(wù)熱線場景中，工作人員面臨著熱線量大、工單快速分類難、訴求分針對以上痛點，蜜度定制開發(fā)一體化智能解決方案，通過運用蜜巢政務(wù)大模型據(jù)分析層、治理決策層進行一體化整合，逐一擊破業(yè)務(wù)痛點。蜜巢政務(wù)大模型幫助市民服務(wù)熱線實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，同時有效降低了人力成本，助力業(yè)務(wù)效率市民服務(wù)熱線直接面向企業(yè)和群眾，是反映問題建議、推動解決政務(wù)服務(wù)問題提高服務(wù)效率、加強監(jiān)督考核、提升企業(yè)和群眾滿意度具有重要作用。因此，市民服務(wù)熱線，是一條代表著城市溫度的熱線，群眾訴求往往涉及方方面面，問題表現(xiàn)各式各樣，一些復(fù)雜問題甚至涉及多個部門。針對熱線量大、工單快速分類難、訴求分析少、輔助決策難等6大痛點問題，蜜度定制開發(fā)一體化智能解決方案，通過運用蜜巢政務(wù)大模型的智能知識管理、智能輿情分析能力，在智能問答和工單智能分類方面，借助蜜巢大模型的智能知識管理能力，快速在訴求分析層面，市民服務(wù)熱線通常采用人工方式定期編制周報，用于詳細匯報工單處理進度及相關(guān)工作情況。在數(shù)據(jù)分析、決策過程中，蜜巢大模型智能輿情分析能力的加入使得工作環(huán)節(jié)更加智能化和便捷化，僅需導(dǎo)入相關(guān)的數(shù)據(jù)和完成情況，蜜巢就能按照內(nèi)部規(guī)定的模板自動撰寫周報，不僅大大節(jié)約了時市民反饋問題的分析維度、深度進一步提升，通過一體化平臺能夠進行全方位分析、發(fā)現(xiàn)熱點問題、總結(jié)核心訴求并快速形成報告，為決策提供科學(xué)依據(jù)。在輔助決策層面，蜜巢使用可視化大屏關(guān)聯(lián)查詢，提升了訴求數(shù)據(jù)的可讀性、蜜巢政務(wù)大模型幫助市民服務(wù)熱線實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，有效降低了人力成本，助蜜度自主研發(fā)的蜜巢政務(wù)大模型，已完成備案，聚焦“智能知識管理”“文稿智能寫作”“智能輿情分析”三大垂直應(yīng)用方向，落地蜜度文稿通、知知通、蜜巢政務(wù)大模型針對政務(wù)熱線、政策答疑、政務(wù)辦公、政務(wù)宣傳、黨建等多個場景打造個性化大模型解決方案，為用戶提供優(yōu)質(zhì)高效、低成本、低門檻的大以鋰電儲能技術(shù)為主的工商業(yè)儲能是平抑可再生能源功率波動、改善電網(wǎng)供需平衡的重要支撐，對實現(xiàn)工商業(yè)零碳能源具有重要意義。本案例將人工智能與鋰電儲能系統(tǒng)深度耦合，通過跨域智能融合、全景信息感知、多級安全互聯(lián)等創(chuàng)新技術(shù)，搭建智慧工商業(yè)儲能系統(tǒng)，提升工商業(yè)儲能的經(jīng)濟性、穩(wěn)定性和安案例技術(shù)已完成人工智能大模型的開發(fā)和配套儲能系統(tǒng)產(chǎn)品的研制，目前已確定多個工商業(yè)儲能項目并即將落地實施。通過前期產(chǎn)品認證檢測，各項性能指需求分析需求分析通過減少短時間內(nèi)負荷高峰峰值降低電費，可在工商業(yè)用戶側(cè)配置儲能調(diào)控需量，提高用戶收益。此外，輔助服務(wù)、補貼、隔墻售電、限電等政策的出臺，效益分析效益分析需求分析需求分析案例介紹案例介紹通過使用大模型輔助的面試工具，可以對面試過程進行標準化，提供結(jié)構(gòu)化的實現(xiàn)精準投遞。另外，也可能因為職位描述缺乏吸引力，難以吸引到優(yōu)質(zhì)的候在傳統(tǒng)的人崗匹配流程中，雇主需要手動審閱海量的簡歷，這不僅耗時低效，而且容易因為審閱者的疲勞而漏掉合適的候選人。此外，要精準匹配崗位和候選人簡歷，需要簡歷篩選者具備針對不同行業(yè)和崗位的專業(yè)知識，了解相關(guān)技在傳統(tǒng)的面試過程中，面試官可能受到潛意識偏見的影響，使得評價結(jié)果并不簡歷/崗位描述關(guān)鍵信息提取、人崗匹配評估、面試評估建議等。目前，這款實施效果：經(jīng)過專業(yè)招聘專家的反復(fù)調(diào)試評估，對于關(guān)鍵信息提取、人崗匹配效益分析效益分析文本的專業(yè)性，不僅提高了撰寫效率，減少了人力資源部門的負擔(dān)，還提升了育背景等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。隨著模型的微調(diào)和持續(xù)優(yōu)化，提取的信息更加精準，進一減少人力資源部門的篩選負擔(dān)；同時，智能評估能夠消除潛在的主觀偏見，實現(xiàn)更公平的人才選拔。此外，系統(tǒng)能夠綜合、全面考慮求職者的各項素質(zhì)，包括軟技能和文化適配性，以及發(fā)展?jié)摿?，從而協(xié)助企業(yè)做出更符合當下需求和候選人推薦崗位的精準度，提高匹配及面試效率和客戶滿意度。此外，它還能MiniMax智慧招聘解決方案憑借其提升招聘精準度和效率的能力，在降低成本和簡化流程方面的顯著優(yōu)勢，具有廣闊的市場推廣潛力。尤其是對于人力資源緊張或期望效率優(yōu)化的企業(yè)，能提供明顯的價值，受到大量企業(yè)的歡迎合規(guī)+數(shù)據(jù)協(xié)作和利用+長期保存”全生鴻翼先后榮獲高新技術(shù)企業(yè)，全國信標委大數(shù)據(jù)標準上海市“專精特新”企業(yè)、2022上海軟件核心競爭力企業(yè)，被工信部大數(shù)據(jù)標準工作組評為“年度優(yōu)秀單位”和“年度企業(yè)信息化建設(shè)最佳解決方案”。與工信部、人民大學(xué)、北京理工大學(xué)分別基于客戶內(nèi)部的公文管理辦法、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理標準的公文數(shù)據(jù)存儲和管理機制，基于自然語言大模型訓(xùn)練、計算機視覺大模型訓(xùn)練，形成公文結(jié)構(gòu)化內(nèi)容庫，利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理平臺的服務(wù)能力，針對公文從規(guī)范、能力、應(yīng)用、集成等方面作為切入點，實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化公文數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)解析、內(nèi)容規(guī)范化管理、價值挖掘以及創(chuàng)新管理應(yīng)用，為各業(yè)務(wù)系統(tǒng)提國央企作為國家經(jīng)濟的重要支柱，其公文辦公效率日益受到重視。傳統(tǒng)的公文處理方式存在諸多局限性，如寫作量大、手工操作繁瑣、信息傳遞速度慢、文智能中臺，在滿足各類創(chuàng)新業(yè)務(wù)快速構(gòu)建、智能挖掘與洞察能力本項目以項目安全、穩(wěn)定、可靠、節(jié)能為基礎(chǔ)，開展對空壓系統(tǒng)、中央空調(diào)系第一、基于項目中央空調(diào)系統(tǒng)能源流向特性，以中央空調(diào)制冷站為研究對象，在保障中央空調(diào)末端用冷需求的基礎(chǔ)上，依托高效制冷機房控制理念及各項節(jié)能技術(shù)手段，實現(xiàn)管理節(jié)能與技術(shù)節(jié)能雙驅(qū)雙融的新型能源管理方法，降低空能源效率的提升和節(jié)能減排已成為工業(yè)領(lǐng)域的重要議題，特別是在能源消耗大戶如制冷和空壓系統(tǒng)中，如何有效地降低能耗，提高能源使用效率，已經(jīng)成為中央空調(diào)系統(tǒng)和空壓系統(tǒng)的能耗占比頗高，行業(yè)用戶迫切需要一種全面的、系統(tǒng)的能源管理方案。本項目通過數(shù)字化建設(shè)和智能化升級，實現(xiàn)了管理節(jié)能與技術(shù)節(jié)能的雙重融合，為用戶提供了全新的能源管理方法。項目借助節(jié)能優(yōu)化模型和工業(yè)大模型，對空壓機組和空調(diào)機組進行整體節(jié)能調(diào)度，實現(xiàn)了能源的智能化管理。通過全面跟蹤調(diào)適中央空調(diào)系統(tǒng)和空壓系統(tǒng)各設(shè)備，提升了系統(tǒng)廠先進控制、能源優(yōu)化和數(shù)據(jù)分析場景，實現(xiàn)對整個生產(chǎn)過程的高效監(jiān)控和管理，具備提升系統(tǒng)性能、優(yōu)提供工業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識增強能力、長文檔解析能力和即時專家指導(dǎo)能力，具備提高設(shè)備用能運行效率、降3)探索大語言模型技術(shù)和傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)專家知識的最佳結(jié)合路徑，形成可通用數(shù)據(jù)，確保模型能學(xué)習(xí)到豐富的醫(yī)學(xué)知識。醫(yī)療數(shù)據(jù)包括但不限于各科權(quán)知識檢索等系列創(chuàng)新應(yīng)用，助力醫(yī)療領(lǐng)域科技公司打造行業(yè)領(lǐng)先的智慧醫(yī)療服2)整合多個優(yōu)質(zhì)開源醫(yī)療數(shù)據(jù)集，如中文醫(yī)學(xué)問答數(shù)據(jù)集、中文醫(yī)患對話1)框架已集成海量醫(yī)療專業(yè)語料庫和通用網(wǎng)頁語科庫3)OpenCSG提供數(shù)據(jù)預(yù)處理工具鏈，配置多套數(shù)據(jù)處理Pipel效益分析效益分析高度融合，促進人機協(xié)同診療新模式的形成，助推智慧醫(yī)療行業(yè)的變革發(fā)展。率倍增。廣大患者可享受到更加優(yōu)質(zhì)、均等的智能化診療服務(wù)，大幅提升就醫(yī)上?？睖y設(shè)計研究院有限公司創(chuàng)建于1954年，從新中國第一座大型水電站新安江上?？睖y設(shè)計研究院有限公司創(chuàng)建于1954年，從新中國第一座大型水電站新安江水電站起步。公司位于上海臨新路的辦公園區(qū)，建設(shè)了屋頂全覆蓋的光伏工程及儲能設(shè)施，通過能源調(diào)控和碳足跡管理系統(tǒng)，實現(xiàn)全局設(shè)備的不間斷監(jiān)測與數(shù)字化控制。根據(jù)氣象數(shù)據(jù)預(yù)測未來時序園區(qū)光伏產(chǎn)電功率，根據(jù)人員流動及設(shè)備運行數(shù)據(jù)在國家2030、2060雙碳戰(zhàn)略目標的指引下，天氣等外界因素影響較大，發(fā)電功率具有隨機性和波動性。清潔能源決策大模型在解決不穩(wěn)定的能源供應(yīng)問題上能夠發(fā)揮巨大的作用，通過互聯(lián)網(wǎng)將零散的分布式發(fā)電設(shè)備、儲能系統(tǒng)、可控負荷等進行集成和優(yōu)化協(xié)調(diào)，形成統(tǒng)一可調(diào)能源管理大模型基于海量、多維的氣象數(shù)據(jù)以及上海院所積累的大量綠電功率、負荷行為進行訓(xùn)練，實現(xiàn)對園區(qū)內(nèi)部功率、負荷的精準預(yù)測，預(yù)測精度可大幅提升計算速度，還能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系和復(fù)雜模式。這種結(jié)構(gòu)上的革新，使得模型在處理時間序列數(shù)據(jù)，如電力負荷隨時間變化的趨通過云平臺部署，該能源管理大模型能夠?qū)崟r接收數(shù)據(jù)、即時分析預(yù)測，并將綜合而言，基于清潔能源場站海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的大模型決策能力，完美回答了效益分析效益分析大模型驅(qū)動的能源管理系統(tǒng)顯著提升了園區(qū)能源負荷的預(yù)測精度，通過精準匹配供需，減少了能源浪費。優(yōu)化的微電網(wǎng)調(diào)度策略與大模型協(xié)同，實現(xiàn)了電力運行成本最小化。此外，通過參加電力現(xiàn)貨交易能夠為企業(yè)擴展資金來源，大該清潔能源電力決策大模型，能夠快速復(fù)制并推廣至各個配有清潔能源和儲能清潔能源電力決策大模型在節(jié)能減排、低碳運營中發(fā)揮著重要作用，能夠以工位為管理單元，推動企業(yè)或園區(qū)逐層實現(xiàn)的雙碳目標，進而由點及面助力國家