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）
人工智能——数据分析1
1、概述数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查分析所得数据来判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律，在实用中，数据分析可帮助人们进行判断，以便采取适当行动。通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为业目标提供决策参考。仅仅知道怎么看数据是远远不够的，还要了解使用这些数据.怎么让数据品示出它本身的威力。总结下来有以下几个方面:
(1)看历史数据.发现规律。
(2)从历史数据和现在数据中发现温倪，找出同题所在，任工作中,每天都会接触到大量的数据，但是大部分时间人们看数据流于表面。数据就见我们的助手.能够帮助我们发现问题，同时顺滕换瓜找到问题的根源所在。这个能力是非常重要的。
(3)数据预测。通过分析数据，发现其中的规律.那么则可实现数据驱动运营.驱动产品，驱动市场。
(4)学会拆解数据。要会对数据进行拆分，知道每个数据都是来自哪些方面,增高或者降低的趋势是什么。
近几年来，数据分析在互联网领域非常受重视，无论是社区型产品、工具类产品还是电子商务，都越来越把数据作为核心资产。确实，数据分析做得越深，越能够实现精细化运营，在很多时候工作的重点才有据可依。但是要注意两方面的问题:
(1)不能唯数据论。数据有时候能够反馈-些问题，但是也要注意到，在有些时候数据并不能说明所有问题，也需要综合各方面的情况整体来看。
同时要有数据分析的思维，不仅是互联网行业，几乎所有的行业每天都会产生大量的数据。最重要的是知道怎么通过数据分析找出规律，发现问题，对将来做出预测。
(2)找到适合自己产品的数据指标。不同产品的特性和用户使用习惯都不一一样，需要找到适合自己产品的指标多数而不是随大流。
数据分析包括以下5个方面:
(1)可视化分析(analyticvisualizations)。不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
(2)数据挖掘算法(dataminingalgorithms)。可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。集群、分割、孤立点分析等算法让人们深人数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
(3)预测性分析能力(predictiveanalyticcapabilities)。数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。(4)语义引擎(semanticengines)。非结构化数据的多样性给数据分析提出了新的挑战.需要用系列工具解析.提取分析数据。语义引擎要设计成能够从“文档”中智能地提取信息。
(5)数据质量和管理(dataqualityandmanagement)。数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。