北京发布人工智能大模型应用案例
原标题：北京发布人工智能大模型应用案例
27日，北京市科委、中关村管委会发布本市首批10个行业人工智能大模型典型应用案例，聚焦城市治理、医疗健康、科学研究、智慧金融、智慧生活、智慧城市等重点领域，在帮助行业用户“降本提质增效”的同时，开发新功能、形成新产品、拓展新应用，推动人工智能技术与行业更加深度融合。
过去半年，以GPT-4为代表的大模型技术引领了新一轮全球人工智能创新热潮。国内外大模型科研高速迭代，大模型赋能行业应用正在蓬勃兴起，有望形成新的产业业态和经济增长点。北京是国内大模型创新基础最好、人才团队最集中、研发能力最强、产品迭代最活跃的地区，涌现出文心一言、ChatGLM等一批具有代表性的大模型产品。科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，我国10亿参数规模以上的大模型已发布79个，其中北京发布的共38个，占全国近一半，大模型学者指数、模型开源数量和影响力等指标均位居全国第一。
为加快人工智能场景建设相关举措落地实施，北京市科委、中关村管委会瞄准国家重大战略、社会民生关切和垂直行业场景需求，把握当前阶段大模型技术演进趋势和行业应用特点，组织专家凝练并发布现阶段技术创新性相对较强、成熟度相对较高、应用前景广阔的首批10个行业大模型典型应用案例。案例均由技术供给方与场景需求方联合研发，充分展现大模型技术能力，深度结合不同行业需求特点。
北京青年报记者在首批10个行业大模型典型应用案例名单中看到，这些应用案例聚焦城市治理、医疗健康、科学研究、智慧金融、智慧生活、智慧城市等重点领域，具体包括：由百度集团和国网智能电网研究院有限公司共同开发的基于电力行业NLP大模型的设备运检知识助手示范应用，由北京智谱华章科技有限公司和北京中医药大学东方医院共同开发的数字中医大模型示范应用，由中科院自动化所和中铁建设集团有限公司共同开发的面向建筑领域多模态行业大模型示范应用，由中关村科学城城市大脑股份有限公司和科大讯飞（北京）有限公司共同开发的自主可控城市大脑大模型示范应用，由云知声智能科技股份有限公司和北京友谊医院共同开发的基于山海大模型的门诊病历生成系统示范应用，由北京科学智能研究院和中国航发北京航空材料研究院共同开发的覆盖元素周期表原子间势函数预训练模型示范应用，由第四范式（北京）技术有限公司和北京中关村银行股份有限公司共同开发的多模态智慧金融大模型示范应用，由毫末智行科技有限公司和长城汽车股份有限公司共同开发的自动驾驶大模型DriveGPT示范应用，由北京衔远有限公司和北京一轻科技集团有限公司共同开发的面向消费领域的品商大模型示范应用，由北京面壁智能科技有限责任公司和智者四海（北京）技术有限公司共同开发的智能问答大模型示范应用。
以“自主可控城市大脑大模型示范应用”为例，案例聚焦城市治理领域，以如如ChatTT为技术基础，应对人工智能时代的信息安全问题，完成城市治理大模型的国产化改造并示范应用，加速城市智能化建设，全面提升城市治理能力。
市科委、中关村管委会正在持续征集北京市行业大模型典型应用案例和场景需求，编制北京市大模型技术产业创新图谱，并将适时发布。同时从算力、数据、人才、投资等多方面落地一批支持措施，持续做好大模型相关技术研发和产业培育工作，加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地。（雷嘉）
高科技人工智能检测系统 人工智能在工业检测的典型应用
人工智能在工业检测的典型应用？典型应用包括:
智能缺陷检测
因为人眼可以t看不清快速运动的目标，微小目标的分辨率较弱，人眼疲劳后漏检率会增加，导致人工检测费时费力。智能缺陷检测机器人克服了这些困难。高速工业相机可以大大降低动态检测情况下的误报率，还可以根据产品检测要求调整检测精度，提高检测效率。同时可以配合自动化生产线实现自动化检测加工，降低不良率和人力成本，显著提高生产效率。
智能识别和分类
对于工厂来说，分拣速度慢意味着生产出来的产品会积压在生产线上，导致生产线流通不畅，降低生产效率。目前人工分拣速度慢，特别是对于体积小、颜色形状多的产品，非常困难，容易造成分拣错误。但如果使用智能分拣机器人，分拣速度可以大大提高。
现在有真正的人工智能吗？能通过图灵测试的那种？回答【现在有真正的人工智能吗？能通过图灵测试的那种？】
人工智能是计算机科学的一个分支，主要研究内容包括深度学习算法、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、数据挖掘等。现在这些领域已经广泛应用于人们的日常生活中。;的生命。
以下是我所从事的互联网金融场景分析。
互金风控主要涉及的人工智能领域是数据挖掘和深度学习算法。
假设一家信贷机构想推出一项全新的信贷业务。传统银行s的做法是人工收集客户信息然后审核这些信息，最快也要1-2周才能放款。
互联网金融公司依靠在线数据挖掘技术收集客户信息，用机器学习算法分析用户，计算是否可以借钱给该用户。如果可以，他们可以通过用户的信用表现，计算出可以给他多少贷款，以及贷后风险的可能性。这些分析计算都可以在1分钟内完成，整个贷款流程只需要1-3分钟。经过多年的验证和发展，与人工智能相比，传统的审计方法同样的收益和坏账率。这也是越来越多的人选择互助贷款的原因。
这其实是人工智能优于人工的典型案例。
其他场景也一样，
图灵测试是为了让测试者能够我不知道被测试的人是人还是机器。我相信，只要有足够多的例子喂给人工智能算法学习，真正通过图灵测试的人工智能当然是存在的。
人工智能智能算法机器人产品
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