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{"sheet":"汇总情况表","index":0,"n_rows":36,"n_cols":22,"rows_kept":36,"hidden":true,"merged":[[0,1,0,21],[1,0,2,0],[1,1,2,1],[1,2,2,2],[1,3,2,3],[1,4,2,4],[1,5,2,5],[1,6,1,8],[1,9,2,9],[1,10,2,10],[1,11,2,11],[1,12,1,14],[1,15,1,16],[1,17,2,17],[1,18,1,20],[3,0,4,0],[3,1,4,1],[7,0,8,0],[7,1,8,1],[7,2,8,2],[9,0,15,0],[9,1,15,1],[10,2,12,2],[10,3,12,3],[10,9,11,9],[10,10,12,10],[10,11,12,11],[10,17,12,17],[10,21,12,21],[13,2,14,2],[13,3,14,3],[17,0,20,0],[17,1,20,1],[17,2,18,2],[17,3,18,3],[17,4,18,4],[17,9,18,9],[17,21,18,21],[22,0,33,0],[25,1,26,1],[25,2,26,2],[25,3,26,3],[28,1,29,1],[28,2,29,2],[28,3,29,3],[28,4,29,4]]}
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["序号","行业\n领域","牵头组织\n单位","行业\n企业（单位）","人工智能\n企业","场景模型\n名称","参展人员",null,null,"场景展现形式\n（设计互动场景）","需要大模型解决的问题","技术架构","数据",null,null,"算力",null,"取得效果","技术架构（算法）"]
[{"$nulls":6},"组织方","参展企业","大模型企业",{"$nulls":3},"数据来源","数据类型","数据量","算力种类（英伟达还是国产，国产的话详细说明）","算力规模（多少P）",null,"基础模型","模型层级（当前模型是L0、L1、L2）","其他模式","解说词"]
[1,"医疗","河北省卫健委","河北医科大学第四医院","神州医疗科技股份有限公司\n华为技术有限公司\n","数智化肿瘤病理诊断大模型","省卫生健康委杨锋","河北医科大学第四医院副院长 赵群","华为公司河北云业务部商务经理杨世琦","现场展示数智化病理切片扫描系统及肿瘤病理诊断系统。病理诊断系统包括胃癌术后病理诊断模型及肺癌冰冻病理诊断模型。两个模型系统将提前装载至展示电脑上，之后远程链接至神州医疗公司的AI模型系统服务器。以下是详细步骤：\n1. 医院准备几个典型案例（包括胃癌及肺癌病理切片），现场进行数字化切片扫描。\n2. 将扫描好的数字化病理切片图像导入至数智化肿瘤病理诊断系统中。该系统将远程链接至神州医疗公司的AI模型服务器上。\n3. AI模型可以自动识别肿瘤病灶区域及非肿瘤区域，在AI模型右侧的工具栏内展示肿瘤病灶类型。使用现场扫描并导入至AI模型内的肺癌、胃癌数字病理切片，对该病理诊断进行预测。后台导入、模拟成AI模型输出结果。\n4. 生成人工智能病理报告界面。根据胃癌、肺癌数字病理切片，AI模型生成对应的病理诊断结果。","解决病理诊断确定疾病性质、分期和分型依赖医师专业水平（基层尤其困难），客观和科学参考依据不足导致误诊、漏诊等诊断风险问题。","该模型利用计算机视觉技术，使用医大四院病理科数据及开源8000万patch数据训练，实现对病变组织的自动识别和分类，使用2P以上国产昇腾算力，处于L1级。","开源数据集+省四病理科数据","WSI","8000万patch","国产 昇腾算力\n说明：单台服务器配置至少八张300I Pro推理卡，单卡提供不低于140TOPS INT8或不低于70TFLOPS FP16的推理算力，1卡可运行，多卡支撑并发。","由于病理诊断是疾病诊断的金标准，能够确定疾病的性质、分期和分型，为制定治疗方案和评估患者的预后提供重要依据，是公立医院整体发展过程中非常重要的一环。而传统的病理诊断方法主要依赖于病理医生的肉眼观察和经验判断，这种方法不仅耗时耗力，而且容易受到医生主观因素的影响，导致诊断结果的准确性和可靠性受到一定的限制。","可有效提高病理医生诊断的效率和准确性，特别是在辅助低年资病理医生及基层医疗机构病理医生提高病理诊断水平，为基层医疗机构病理医师和技术人员资源稀缺问题的解决提供有力支持，让患者在基层医院获得更好的诊疗服务。","视觉模型ViT","L1","/","河北医科大学第四医院联合华为公司、神州医疗，基于大数据建立数智化肿瘤病理诊断大模型。由于病理诊断是疾病诊断的金标准，能够确定疾病的性质、分期和分型，为制定治疗方案和评估患者的预后提供重要依据，是公立医院整体发展过程中非常重要的一环。而传统的病理诊断方法主要依赖于病理医生的肉眼观察和经验判断，这种方法不仅耗时耗力，而且容易受到医生主观因素的影响，导致诊断结果的准确性和可靠性受到一定的限制。利用计算机视觉和深度学习等人工智能技术，实现对病变组织的自动识别和分类，提高病理医生诊断的效率和准确性，为基层医疗机构病理医师和技术人员资源稀缺问题的解决提供有力支持。\n应用领域场景：当前我们构建了胃癌术后病理诊断模型及肺癌冰冻病理诊断模型。当病理切片扫描成数字病理图像后，将图像导入至AI模型中，AI模型可以自动识别肿瘤病灶区域及非肿瘤区域，自动生成对应病种的病理诊断结果。该项目的实施，将有力促进疾病诊断工作的高效化、精准化，显著提升病理医生的诊断准确性和可靠性，有效缓解基层医疗机构在病理医生及技术人员方面的短缺状况，确保广大患者在基层医疗机构获得更为优质的诊疗服务。\n预期效果：1.对肿瘤组织的病理切片图像进行深度分析，辅助病理医生进行诊断，提高病理医生诊断的准确性和可靠性；2.辅助低年资病理医生及基层医疗机构病理医生提高病理诊断水平；3.解决基层医院病理医生及技术人员稀缺的问题，让患者在基层医院获得更好的诊疗服务。"]
[null,null,"河北省卫健委","河北医科大学第一医院","中国移动通信集团河北有限公司","肿瘤医疗决策AI大模型","省卫生健康委杨锋","张练 河北医科大学第一医院放疗科副主任","中国移动公司河北分公司  陈伟","以视频播放的形式展示场景基本情况、模型工作原理、预期效果等内容，现场观展群众可通过视频介绍、现场解说等方式了解该场景在医疗应用上体现的效果，提高医院品牌知名度。","解决低年资医师治疗方案弱、放疗流程和效率低、基层医院放疗技术差等问题。","该模型基于中国移动九天医疗大模型、Meta Llama 3.1 大模型，通过整合河北省55家医院近5年肿瘤诊疗数据大量的肿瘤诊疗数据、最新的医疗研究成果以及治疗指南信息，提供基于证据的治疗建议，从而辅助医师做出精准、高效医疗决策，使用昇腾20P和英伟达8P，处于L1级。","国家癌症中心的河北省肿瘤诊疗数据及医大一院院内数据","肿瘤诊疗数据","河北省55家医院近5年肿瘤诊疗数据","河北移动鹿泉IDC机房部署20P（四台华为昇腾910B服务器）及8片H100英伟达专用显卡","昇腾：20P\n英伟达：8P","可降低医院之间的肿瘤诊疗水平差距，实现产业化、规模化落地，大幅提升基层医院肿瘤诊疗的能力。","中国移动九天医疗大模型、Meta Llama 3.1 大模型","L1","/","为解决肿瘤诊疗领域的医联体医院诊疗水平参差不齐，低年资医师高级别医疗决策面临挑战等痛点问题，提升我省范围内的肿瘤规范化诊疗水平，河北医科大学第一医院启动“肿瘤医疗决策AI大模型河北省工程研究中心项目”，成为全国首个专注于肿瘤医疗决策方向的大模型项目，也是河北省内的首创。本项目将构建一个集临床数据收集与治理、大模型到多模态医疗大模型的扩展构建、多模态医疗大模型的模块化训练、肿瘤医疗决策AI大模型的临床应用转化为一体的人工智能医疗大模型技术体系，以肿瘤综合诊疗高级别临床决策为切入点，推动我省多模态医疗大模型驱动的大健康产业发展。为保障项目顺利完成，我院在各方面投入大量资源建设，其中，算力方面：我院与中国移动建立战略合作关系，进行100P算力的规划建设。数据方面：由省卫健委协调国家癌症中心数据用于大模型训练，为项目提供了坚实的数据基础。专业团队方面：医院组建医学人工智能实验室，强化技术创新体系，为项目建设提供技术支撑。在临床应用方面，肿瘤医疗决策大模型通过整合大量的肿瘤诊疗数据、最新的医疗研究成果以及治疗指南，可提供基于证据的治疗建议，从而辅助低年资医师做出精准医疗决策，制定最优治疗方案。本项目旨在降低区域范围内医院之间的诊疗水平差距，实现产业化落地，推动我省医学领域人工智能的创新和应用发展，助力全省人工智能辅助医学水平在全国范围内走向前列。"]
[2,"中医药","石家庄市数据局","河北以岭药业","博奥生物","抗衰老中药物质信息库开发大模型","石家庄市数据局党组书记、局长金福中","河北以岭药业","博奥生物",null,"解决中医药组份复杂，有效物质成分难以识别的问题。","该模型主要采集和使用中医药科学文献、现有中医药组份和科学实验研究数据进行学习训练，目前正在由程京院士带领科学团队持续就中医药分子化定量分析、物质信息库开发进行深入研究验证，有关情况涉及国家核心知识产权。",{"$nulls":5},"已基本确定参展意向。",{"$nulls":3},"正在撰写中"]
[3,"疾控","河北省卫健委","河北省疾控局","中移系统集成有限公司","智慧型多点触发传染病监测预警模型","省卫生健康委杨锋","河北省疾控局李争艳","吉剑桥 河北移动医疗行业总监","以河北省智慧型多点触发传染病监测预警大模型为主题，规划按两个屏幕展示，一个屏幕轮询播放视频，另一屏幕展示可交互的可视化系统。视频主要展示数据从医疗机构及相关部门等多渠道采集，到省统筹区域平台再通过大模型，计算出对应监测预警结果以及后续应急处理的过程；可视化系统以大屏方式展示多渠道监测数据及预警结果，可以切换展示主题和界面。","解决传染病防控检测体系网格化管理依赖疾控人员手动搜集，预测、跟踪、预警能力不足等瓶颈问题。","该模型基于九天大模型，使用全省疾控系统1.5TB医院电子病历数据、海关入境、食品检验检疫、健康状况监测、空气质量、舆情检测等数据进行训练，给出精准的预警数据和极具前瞻性的预测数据，使用英伟达算力0.7P，处于L0级。","医院电子病历数据\n海关入境人员和进口食品检验检疫数据\n教育部门学生健康状况监测数据\n空气质量监测数据\n舆情数据","结构化数据","1.5TB","英伟达",0.7,"目前已在省疾控系统进行深度开发测试，将在传染病应急监测预警、资源调配、防控策略制定方面发挥重要作用。","预测5个：风险预测、疾病负担预测、影响因素分析预测、全病种可定制的智能流行病学辅助准备调查库、基于空间分布的传染病疫情聚集探测\n预警11个：风险预警、单病例预警、空间聚集预警、学校聚集预警、聚集性疫情被动监测预警、趋势预警、多点触发预警、传染病互联网预警、应急值守接报预警、食源性疾病聚集预警、病原学预警","L0","/","智慧型多点触发传染病监测预警模型利用人工智能和大数据技术，对传染病多渠道监测数据从时间、空间及时空维度进行综合分析，构建传染病监测预警、预测模型。\n医疗机构是传染病监测的主渠道，通过在医疗机构集成部署“国家传染病智能监测预警前置软件”，实现基于医疗机构电子病历的传染病相关数据自动提取与分析，传染病监测关口从临床确诊前移至早期症候群监测阶段。再通过人工智能算法和模型，对数据进行分析和挖掘，实时评估患者风险，及时发现疫情的异常变化和传播趋势，实现动态感知的主动监测与预警上报。同时汇集医疗、教育、海关、药监等多源监测渠道来源的监测数据，形成传染病多渠道监测数据库。利用大数据平台技术，对多源数据进行清洗、标准化处理，建设以患者疾病档案为核心的传染病智能信息中枢，构建面向传染病及其症候群聚集性风险的多渠道智能监测分析体系。\n随后，预警、预测大模型发挥核心作用。该模型融合了先进的人工智能技术和丰富的传染病数据经验，通过对分类后的数据进行深度分析和挖掘，能够给出精准的预警数据和极具前瞻性的预测数据。预警数据如同及时的警报，能让我们在面对潜在的传染病疫情风险时迅速做出反应。预测数据可对传染病疫情进行风险评估、综合研判，实现疫情规模、发展趋势、变化水平等多维应用场景的传染病疫情预测。最后，经过大模型处理得出的预测数据和预警数据，会及时、有序地交由应急作业和应急指挥环节，为传染病应急资源的合理调配、疾病防控策略的制定提供科学依据。\n在未来的工作中，我们将继续优化和完善这一流程，不断提升传染病数据处理的效率和预警预测的准确性，提高传染病疫情实时分析、集中研判、科学预警能力。"]
[4,"医药","石家庄市数据局","石药控股集团有限公司","华为云计算技术有限公司","盘古药物分子大模型；\n石药企业数字化总体情况（背板）","石家庄市数据局党组书记、局长金福中","石药石家庄CADD所长王矿磊","王钢17312249111 华为公司河北云业务部总经理王锋  华为公司河北云业务部技术总监\n","通过大屏及PPT展示：\n一、华为盘古药物分子大模型整体介绍（研发及功能）\n二、华为盘古药物分子大模型三大应用场景及功能介绍（1、靶点发现场景模型 2、苗头化合物发现场景模型 3、先导化合物优化场景模型）\n三、华为盘古药物分子大模型目前与石药集团合作的阶段性成果介绍\nPPT展示石药集团近年来数字化建设成果，人工智能辅助药物筛选大模型和研究成果。","解决现有药物分子识别严格依赖人工和机器识别，在靶点发现、苗头化合物发现和先导化合物发现效率低、能力不足问题。","该模型基于华为盘古模型，利用华为已有17亿小分子数据，1万靶点数据和河北小分子结构数据，靶点、理化药化属性等数据，整合外部的专利文献数据，打造的一站式药研平台,在靶点筛选、分子生成、活性优化、PK提升、安全性预测等方面均实现了加速，使用英伟达算力2.5P（增补训练），处于L1级，目前是最大的小分子药物模型。","华为已有数据集：17亿小分子数据，1万靶点数据\n另外需要河北小分子分子结构数据，靶点、理化药化属性等数据集","文本","0.003T","英伟达","基于现有成熟场景合作，快速筛选潜在药物，算力需求2.5P（单企业，推理）\n","支撑药物研发效率提升60%，成功的实现了从项目立项到发现临床候选药物的全流程覆盖和加速，石药集团已成功将多个创新药项目推向临床。","盘古药物分子大模型","L1",null,"靶点发现场景模型、苗头化合物发现场景模型、先导化合物优化场景模型简介\n一、华为平台简介\n盘古药物分子大模型是华为与中科院上海药物所共同研发的专门面向药物研发领域推出的预训练大模型,旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式,在华为全联接2021发布。华为云盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构,模型参数上亿,是目前最大的小分子药物模型。\n以盘古药物大模型为基础打造的一站式药研平台,助力药物研发效率提升60%+。平台提供靶点发现,苗头化合物发现,先导化合物优化全流程药研所需功能。\n二、应用场景\n1．靶点发现\n1）靶点口袋发现，联合北大高毅勤教授团队实现全新元动力学算法，高效遍历柔性蛋白表面，找到潜在口袋位置\n2）靶点优化，基于分子动力学模拟和结构聚类，实现靶点结构优化\n2．苗头化合物发现\n1）分子对接，可根据靶点蛋白和小分子药物的3D结构，计算对接结合能，实现百万级别虚拟筛选\n2）CPI预测，基于蛋白质的一级序列和化合物的2D结构进行靶点匹配，精确的预测化合物-蛋白相互作用\n3）靶点口袋分子设计 ，从靶点口袋出发，从头生成与口袋具有高亲和力、结构新颖的化合物\n3. 先导化合物优化\n1）分子优化，以参考化合物为起点，针对给定的期望理化性质，得到性质更优、结构新颖、与靶点蛋白亲和力高的化合物\n2）对初始数据集进行采样，多目标、多方向的快速生成新颖且与靶点蛋白亲和力高的化合物\n3）基于纯国产分子动力学模拟库SPONGE，产生自动化FEP工作流，端到端计算配体修饰造成的亲和能改变\n4）分子属性预测，预测化合物ADMET相关的80多种成药属性，有些属性的预测值会给出置信区间，更好地辅助分子设计。\n三、阶段性成果\n2024年,石药引入华为盘古辅助制药平台,优先在自研项目中应用华为盘古制药模型的分子生成、分子优化和自由能微扰模块。分子生成和优化提高化合物结构新颖性,已利用其进行虚拟化合物库构建。自由能微扰模块有潜力提供准确率较好(60%左右),复现性较高的结果。已利用自由能微扰模块进行化合物亲和力评估。后续根据项目进展,预计还将应用虚拟筛选、成药性评价等功能。\n石药集团与华为基于先进的人工智能算法，整合外部的专利文献数据，加上石药集团内部的数据，合作建立了创新药物研发的人工智能平台，该人工智能平台在靶点筛选、分子生成、活性优化、PK提升、安全性预测等方面均实现了加速，成功的实现了从项目立项到发现临床候选药物的全流程覆盖和加速。基于此人工智能平台，石药集团成功将多个创新药项目推向临床。另外，利用项目实施过程中新产生的数据去不断优化和提升现有的人工智能平台。相信在不久的将来，借助于该人工智能平台，会有更多的创新药物推向临床和市场，践行石药人 “做好药，为中国，善报天下人”的宗旨。"]
[{"$nulls":3},"石家庄四药有限公司","中国电子云","AI4S药物研发大模型；\n四药企业数字化建设总体情况（（背板）","石家庄市数据局党组书记、局长金福中","石家庄四药信息管理中心副总经理周长涛","王霄宇18795959058 中电智广系统技术有限公司总经理","PPT或演示视频形式。基于多模态大模型的医药文献提取大模型演示、基于多模态大模型的药物虚拟筛选、小分子结构设计、性质预测大模型演示。","解决药企新药研发的效率与精准度低，新药研发周期长，药企信息不全或误判容易导致研发成本浪费问题。","该模型融合多家基础大模型，通过对50TB的行业性数据进行训练，利用AI大语言模型训练垂类生物医药文献提取模型，显著提升药企新药研发的效率与精准度，缩短新药研发周期，使用100P以上算力，处于L1级。","行业数据","结构性数据","50TB","英伟达","100P以上","目前基于靶点结构的分子生成模型，大幅降低了新药研发的成本与时间投入，为药企带来了显著的经济效益。","AI4S（AI for Science）的模型在构建时并不局限于某一家公司的基础大模型。通常根据具体的科学领域和研究需求，选择或定制适合的模型架构。","L1","\\","中国电子云联合生态企业与石家庄四药公司在AI大模型辅助新药研发领域开展合作。\n场景一：利用AI大语言模型训练垂类生物医药文献提取模型，辅助药企新药研发业务\n模型应用：该模型利用大规模预训练的自然语言处理技术，针对生物医药领域的海量科研文献进行深度挖掘与分析。通过训练垂类生物医药文献提取模型，能够高效、准确地从海量文献中提取关键药物研发信息，包括药物靶点、活性化合物、临床试验数据等。\n应用领域：该模型被应用于新药研发初期，帮助药企快速筛选潜在的药物靶点，评估已有研究成果，加速药物研发的决策过程。\n成效：该模型能显著提升药企新药研发的效率与精准度，缩短新药研发周期，同时降低药企因信息不全或误判导致的研发成本浪费。\n场景二：训练AI基于靶点结构的分子生成模型，辅助药企新药研发业务\n模型应用：该模型通过深度学习技术，结合靶点蛋白的三维结构信息，自动生成符合特定生物活性要求的化合物分子结构。模型能够模拟药物化学家的思维过程，快速生成并优化大量候选分子，极大地丰富了药物研发的候选库。\n应用领域：该模型在新药研发的分子设计阶段发挥了重要作用，特别是在针对特定疾病靶点的药物筛选过程中。通过生成大量潜在药物分子，为药企提供了丰富的候选化合物库，加速了从发现到优化的整个新药研发流程。\n成效：应用该模型后，药企在多个疾病领域成功筛选并优化了多个候选药物分子，后续将进入临床试验阶段。同时，模型的高效性也大幅降低了新药研发的成本与时间投入，为药企带来了显著的经济效益。\n石四药以数字化工厂为目标，依据“智能制造”标准制定了企业十四五规划，数字化建设项目涵盖了生产、销售、采购、仓储、物流、质量、研发等所有关键职能部门，力争十四五末，使企业数字化建设水平达到行业先进水平。\n其总体规划可以概括为“一横一纵”，“一横”是指“产、供、销、储、运”数字化供应链系统，实现端到端数字化连通与协同，提升供应链效率；“一纵”是指“计划、排程、执行、制造”生产系统，实现企业内部资源的一体化协调运用和数字化管控，降低人力成本，提升无人化、智能化水平，打造企业核心竞争力。另外，作为辅助支撑，着力提升研发数字化水平，以药物研发、管理数字化和产品设计数字化为基础，逐步建立起产品设计、项目管理、物资管理、数据记录、实验室管理、数字化筛选和数字化仿真等业务系统。\n在建项目主要包括“集团数据中心升级与扩容”、“安全信息化平台”、“销售订单管理系统”、“运输物流管理系统”、“OA项目二期” 、“决策支持系统”和“APS高级排程系统”等。其中，“集团数据中心升级与扩容”项目旨在增加计算、存储资源和提高数据安全水平，为集团数字化转型提供基础设施保障；“安全信息化平台”项目主要功能是汇聚集团安全监管信息，为安全管理提供统一监管和调度平台；“销售订单管理系统”、“运输物流管理系统”、“OA项目二期” 、“决策支持系统” 等系统主要提供各相关业务的数字化工作手段和数据消费支持；APS项目的具体目标是实现生成排程的自动化，但最优的排程结果一定是建立在产、供、销整体协同的基础上的，因此该项目的实施首先必然要解决、也必然带来整个供应链系统数据的拉通和业务的整体协同。集团前期数字化项目主要集中于经营管理各业务领域，随着建设任务的深入推进必将扩展到生产制造领域，继而实现经营管理与生产制造的全面数字化协同，整体推进集团数字化转型。\n企业数字化没有终极目标，永远在路上。所谓“数字决策、敏捷经营”只是当下企业在经营领域内的一个中期目标而已。而“智慧运营”这个目标或许需要更长的时间才能真正实现。万事万物都在持续进化中，企业的管理、业务、模式等都有生命周期，因此围绕着企业管理运行的数字化系统必然随之而变，也要持续地迭代升级。"]
[5,"金融","河北省数政局","工商银行河北省分行","工银科技有限公司","远程银行助手、智慧信贷助手","省数政局信用处张帅","蔡谦 工商银行河北省分行副行长","张凯 中国工商银行河北省分行","ipad遥控，大屏展示","解决金融员工繁杂的联络处理业务和金融客户长时间业务等待应答问题。","模型以工商银行工银智涌大模型为基础，使用1TB金融专业语料、百万对金融语料和超过20个业务领域百余个业务场景的检验基础上，基于行业公开数据进行二次训练，并通过提示调优、对齐强化等技术微调，具备利用河北特色数据赋能金融级智能服务，使用算力25P，目前处于L1级。","远程银行生产数据","文本、图片","有标注数据十万量级","华为昇腾910B","25P","目前已在远程银行、信贷、网点等领域取得阶段性突破，可显著提升一线员工业务处理效率与服务质量。","工银智涌","L1",null,"大模型介绍：冀信金融特色大模型以工商银行工银智涌大模型为基础模型，在1TB金融专业语料、百万对金融语料和超过20个业务领域百余个业务场景的检验基础上，基于河北数政局公开数据进行二次训练，并通过提示调优、对齐强化等技术训练而来，从而具备利用河北特色数据赋能金融级智能应用落地的能力。\n场景介绍：\n工银智涌大模型已在远程银行、信贷、网点等领域取得阶段性突破，可显著提升一线员工业务处理效率与服务质量。工商银行远程银行中心（石家庄）拥有1000多名人工坐席，为全国约四分之一的客户提供服务，全部配备了AI助手。其中，知识随行助手，可在人工坐席与客户通话过程中主动推送答复话术或知识，解决坐席知识搜索时间，减少客户等待时间，平均每通电话压降时长10%，坐席服务效率提升18%。AI助手已嵌入到服务过程的各个环节，具有知识问答、前情摘要、工单预填等功能，详细介绍见视频。\n工商银行河北省分行与河北省数政局紧密合作，构化建设冀信金融特色大模型，面向有融资需求的企业客户提供服务。大模型能够结合企业所属行业、资质、人员、缴税、不动产等基础情况，自动从众多的金融产品中为客户匹配筛选出适合的金融产品，并可根据客户需要展现申办条件、办理流程、同类产品对比等资料信息，为客户提供参考。企业和金融机构在同一平台实现精准对接和授信，预计融资效率可提升5倍，企业授信总额可提高10亿。"]
[null,null,"河北省数政局","河北银行股份有限公司","北京冀银科技有限公司、北大研究院","天元普惠（信贷助手）","省数政局信用处张帅","梅爱斌 河北银行股份有限公司","北京冀银科技有限公司","触摸屏和视频展示","重点解决金融员工繁杂的联络处理业务和业务知识检索缓慢，报告撰写效率低下问题。","在引入开源阿里通义千问、ChatGLM和Codeshell大模型的基础上，通过对金融行业、工商信息、司法信息、河北银行自有2TB数据和代码增量预训练、有监督微调和强化学习训练，提升知识检索应答、代码生成、信贷报告起草效率，共使用英伟达算力3P，都处于L1级。","行内、外部数据","文本","2T","英伟达","3P","目前已在河北银行内应用，为客户经理节省高达 70% 的编写时长，服务全行1900余名员工使用，总使用量11.8万次。Codeshell编程助手辅助开发人员完成编写速度提高了20%。","通义千问","L1",null,"自 2023 年以来，我行深入跟进大模型技术发展趋势以及行业的优秀实践经验，结合自身实际的业务应用需求，精心制定了 AI 中台规划方案，明确了切实可行的实施路径，全方位地从基础设施、算法模型和场景应用等关键领域发力，积极探索大模型在银行业务中的应用落地。\n在算法模型方面，积极跟进国内外大模型技术发展，在引入开源阿里通义千问、ChatGLM和Codeshell大模型的基础上，通过增量预训练、有监督微调和强化学习训练等方法建设河北银行自己的垂直领域基础大模型。\n在数据知识方面，一是建立企业级知识库，构建授信、运营、人力等专业领域知识，并加强多部门协同运营，持续完善知识信息资产；二是通过各种途径采集河北省内钢铁、医药、化工等主导产业的企业信息和行业信息，建立行业知识库。\n在场景应用方面，我行已经卓有成效地建设了多个具有代表性的应用。首先是智能信贷助手，我行深知做好金融 “五篇大文章”，担当地方金融主力军的重要使命。信贷助手结合一线人员的实际痛点，旨在为信贷业务提供一站式智能解决方案，助力客户经理深入了解省内相关产业的发展现状、趋势以及企业的具体情况，在精准获客、尽职调查和授信审批等方面提升质效。经过实际测算，全行55%以上的尽职调查报告可通过信贷助手自动生成，相较于传统的信贷调研和报告撰写方式，可节省65%的编写时长，保守估算，这一成果可节省272.7人月的工作量，大大优化了信贷业务流程中的人力资源配置，提高了业务处理效率。\n知识问答助手也是我们场景应用中的一大亮点。鉴于我行内部存在知识分散、员工在查询资料时面临重重困难的现状，我们规划并建设了知识问答助手。通过RAG技术在大模型外部构建一套检索体系，解决我行私域知识的提炼和召回问题，并通过Prompt提升回复的准确率。目前，已经成功落地于公司业务、网络安全、运营管理等 5 项重要场景，累计为1900余名员工提供11.8万次对话服务，有效地解决了知识获取和利用的难题，促进了员工业务水平和工作效率的提升。\n还有智能代码助手，能够提供自动化代码生成、精确的缺陷检测以及优化重构等多项关键服务，显著提升了开发效率和代码质量。从实际数据来看，平均开发任务的完成速度能够提高 20%，代码缺陷率下降了 30% 左右，整体项目交付周期平均缩短了 15%，为我行各类项目的高效、高质量开发奠定了坚实的基础。\n我行在大模型工作方面取得的这些进展，不仅可以提升自身的金融服务水平和竞争力，也将为助力地方经济发展、服务实体经济做出积极的贡献。我们深知大模型技术的发展潜力巨大，未来，我行将继续坚定不移地加大在大模型相关领域的投入，不断探索创新，进一步推动大模型在银行业务中的深度融合与广泛应用，为我省的金融创新和经济发展注入源源不断的动力。"]
[{"$nulls":4},"北京冀银科技有限公司、阿里云计算有限公司","天元智语（知识助手）","省数政局信用处张帅","阳中良 河北银行股份有限公司","北京冀银科技有限公司",{"$nulls":3},"行内","文本","2T","英伟达","3P",null,"通义千问","L1"]
[{"$nulls":4},"北京冀银科技有限公司","天元通灵（代码助手）","省数政局信用处张帅","盛普 河北银行股份有限公司","北京冀银科技有限公司","触摸屏和视频展示",null,null,"行内代码、开源代码库","文本","2T","英伟达","3P",null,"codeshell","L1"]
[null,null,"河北省数政局","中国农业银行河北省分行","中国电信集团有限公司河北分公司","AI智能外呼大模型","省数政局信用处张帅","农行河北分行行长 相阳 农行河北分行 付兵涛","河北电信民生中心解决方案经理（农行） 刘奇峰","AI智能外呼大模型演示视频；宣传册、PPT；","解决话务人员无法精准了解客户画像、话务业务不熟练导致的客户服务不到位和客户流失问题。","该模型以星辰大模型为基座，使用农行自有115TB客户、金融业务和行业公开数据进行训练，通过深度学习、自然语言处理技术，可快速、高效完成短时间内拨打大量的电话、准确地理解客户的语义和意图、为客户提供个性化的服务体验、了解客户的需求和行为习惯、为产品研发和营销策略制定等提供有力的依据等作用，使用英伟达算力20P,处于L2级。","客户信息数据、行业公开数据、标注数据、Q&A知识库","结构化数据","115TB","英伟达","20P","目前智能外呼大模型已经应用在信用卡营销、贷款便捷办理、客户回访、逾期催收等累计10余个场景。可实现日均外呼量5万通，按照每人每天拨打150通电话进行测算，节约人力约333余人，节约2780万元/年，成本更为低廉，为智能化营销及管理手段提质增效。","星辰大模型","L2",null,"智能外呼系统是一种利用先进的人工智能技术，能够自动拨打电话、与客户进行语音交互，并根据客户的回应提供相应服务和信息的系统，具有高效、精准、便捷等特点，可以大大提高银行的服务效率和客户满意度。中国电信&河北农行的智能外呼大模型，在这一基础上的进一步升级和优化。融合了大量的金融数据和业务知识，通过深度学习和自然语言处理及大模型技术，能够更加准确地理解客户的需求，提供更加个性化的服务。具有如下优势和特点：一是高效的外呼能力。我们的智能外呼大模型可以在短时间内拨打大量的电话，无论是对客户的营销推广、业务通知，还是客户回访等工作，都能够快速、高效地完成。例如，在以往的对公对账提示等工作中，人工外呼需要耗费大量的时间和精力，而现在通过我们的智能外呼大模型，能够快速、准确地完成这些工作，有效减少了基层员工的重复劳动。二是精准的语义理解。基于先进的自然语言处理技术与大模型技术，能够准确地理解客户的语义和意图。无论是客户的咨询、投诉，还是业务办理需求，都能够快速准确地识别，并给出相应的回答和解决方案。比如，客户在电话中询问贷款产品的相关信息，智能外呼大模型能够根据客户的具体需求，详细地介绍贷款产品的利率、额度、还款方式等信息，为客户提供专业、准确的服务。三是个性化的服务体验。外呼大模型可以根据客户的历史数据和行为模式，为客户提供个性化的服务体验。例如，对于经常办理理财业务的客户，我们的智能外呼大模型会优先推荐适合客户的理财产品；对于有贷款需求的客户，会根据客户的信用状况和还款能力，为客户提供合适的贷款方案。四是强大的数据分析功能。智能外呼大模型在与客户的交互过程中，会收集大量的客户数据和业务数据，通过对这些数据的分析和挖掘，能够了解客户的需求和行为习惯，为产品研发、营销策略制定等提供有力的依据。五是安全可靠的系统保障。智能外呼大模型采用了先进的加密技术和安全防护措施，确保客户的信息和数据得到充分的保护。\n目前，智能外呼大模型已经应用在信用卡营销、贷款便捷办理、客户回访、逾期催收等累计10余个场景。可实现日均外呼量5万通，按照每人每天拨打150通电话进行测算，节约人力约333余人，节约2780万元/年，成本更为低廉，通过增加智能化营销及管理手段以提质增效，使我行人员可以有更多的时间和精力从事高价值的营销拓展及业务管理工作。"]
[{"$nulls":4},"中国农业银行总行研发中心","AI客户经理助理","省数政局信用处张帅","农行河北分行行长 相阳 农行河北分行 付兵涛","中国农业银行总行研发中心","大屏展示，视频展示形式","解决客户经理、直营团队等人员掌握新业务知识头绪多、压力大、精力不足，回复客户咨询时效性要求高等痛点难点问题。","该模型基于Qwen2大模型——阿里大模型，使用70TB远程银行系统数据、企业知识库信息，创新性地融合智能知识库、AI大模型、神经网络架构、正则化、预训练微调等前沿技术，采用百亿级参数训练，使用算力20P，处于L1级。","远程银行系统数据、企业知识库","结构化数据","70TB","英伟达","20P","目前在农行河北应用，8月份推广以来已提供九万余次问答服务，累计服务客户7万余人，得到行内员工普遍的认可。","Qwen2大模型——阿里大模型","L1",null,"中国农业银行为全面建设数字化时代的智慧银行，创新研发AI客户经理助手“一明”。“一明”助手创新性地融合智能知识库、AI大模型、神经网络架构、正则化、预训练微调等前沿技术，采用百亿级参数训练，致力于穿透式解决客户经理、直营团队等人员掌握新业务知识头绪多、压力大、精力不足，回复客户咨询时效性要求高等痛点难点问题。力争打造客户经理随身智慧助手，高效赋能客户经理。“一明”助手支持面广，目前已覆盖农行全部在册零售客户经理。“一明”助手使用方便，同时支持以文字和语音形式提问。“一明”助手支持答案便捷应用，“一明”助手给出的标准答案，支持在客户聊天对话框直接回复。8月份推广以来已提供九万余次问答服务，累计服务客户7万余人，得到行内员工普遍的认可。"]
[null,null,"河北省数政局","张家口银行、网商银行、省再担保、省农担等多家金融机构达成合作","河北平普科技有限公司","三农信用大模型","省数政局信用处张帅","张家口银行董事长 高毅峰 张家口银行行长 于红伟 张家口银行副行长 齐海军","河北平普科技有限公司","大屏展示，视频展示形式","解决基层银行网点对农授信判别分析能力不足的瓶颈问题。","该模型基于华为盘古模型开发，使用平普、cnki、kbase、农科院及各类公共数据资源20亿以上训练，运用信用评分模型、智能匹配算法和全周期风控算法，进行量化评估、推荐产品和服务、风险监控和预警，涵盖了农民和新型农业经营主体的多个维度信息，使用华为910B10.24P，目前处于L1级。","平普、cnki、kbase、农科院联合自由数据\n","结构化数据、文档数据","1、cnki向量知识库约15亿条向量数据，其中农知基于cnki向量知识库的主题分类为农业科技，具体数据约2800万条向量数据\n2、kbase小集群农业科技相关数据，约500w篇文献知识\n3、农科院自有数据，65万条文献数据，预计处理完3500万条向量数据\n4、工具书约500万条向量数据\n5.平普自由数据8T","910b华为服务器8卡 4台",10.24,"目前应用中有效提升了金融服务覆盖率，使得农民和新型农业经营主体能够获得更加合适、成本更低的融资方案，降低融资成本和风险，提高了资金使用效率。","华为盘古","L1",null,"平普科技围绕三农大数据场景应用，联合中国农业科学院、中国知网、河北经贸大学、张家口银行等院校、企业，以盘古大模型作为底座联合打造农业信用大模型。\n技术：\n在技术层面农业信用大模型采用了大数据处理技术、机器学习算法、自然语言处理（NLP）技术以及区块链技术等多种先进技术。其中，大数据处理技术用于整合和分析来自多个行业部门的涉农数据；机器学习算法则用于构建信用评价模型，实现智能匹配和全周期风控；NLP技术可能用于处理和分析文本数据，提取关键信息；区块链技术则可能用于保障数据的安全性和不可篡改性。\n算法：\n在算法层面，农业信用大模型主要运用了信用评分模型、智能匹配算法和全周期风控算法。信用评分模型用于对农民和新型农业经营主体的信用状况进行量化评估；智能匹配算法则根据信用评分和金融服务需求，智能推荐合适的金融产品和服务；全周期风控算法则在整个金融服务过程中进行持续的风险监控和预警。\n语料：\n农业信用大模型的训练语料主要来源于河北省农业农村省级业务平台数据，以及归集的人社、医保、卫健、教育、住建、民政、供电、供水等行业部门的涉农数据。此外，还包括征信、反欺诈、涉案涉诉等多平台数据。这些语料数据总量庞大，涵盖了农民和新型农业经营主体的多个维度信息，为模型的训练和优化提供了坚实的基础。\n成效：\n金融服务覆盖率提升：通过农业信用大模型的应用，平普科技成功帮助了更多农民和新型农业经营主体获得金融服务。据统计，服务范围已覆盖全省多个地市的广大农村地区，服务农户数量显著增加，金融服务覆盖率大幅提升。\n融资成本降低：由于模型能够精准评估信用状况并智能匹配金融服务，农民和新型农业经营主体能够获得更加合适、成本更低的融资方案。这直接降低了他们的融资成本，提高了资金使用效率。"]
[6,"政务","河北省数政局","热线处","360数字安全集团（三六零数字安全科技集团有限公司）","政务大模型","省数政局热线处岳建华","河北省政数局热线管理处处长 岳建华","360数字安全集团 戈兆利","系统演示（12345热线场景）、功能介绍（行政审批、围标串标）","解决12345数据多领域分析联动和围标串标发现识别过度依赖人工操作的难题。","该模型基于360智脑能力，使用河北省数政局自有200MB多类型政务数据进行模型开发训练，通过采用了“AI+IT”的创新模式，主要用于帮助工作人员提高知识库查阅效率、快速识别标书材料中的非结构化数据以及专家历史打分倾向性等风险因素，使用英伟达算力5P，目前都已处于L2级。","国家、河北省级以及省内各地市的政策文件约200MB文件","word或PDF文件","约200MB存储规模，约200万tokens","英伟达A800","5PFLOPS@FP16","目前已在省数政局探索适用，有关数据资源正在服务模型微调，预计年底前精准度达到全省覆盖应用水平。","360智脑","分为两层，在L1层是政务行业大模型\n在L2层是12345热线、行政审批、围标串标等场景大模型","无","河北省数政局联合360集团构建政务大模型，推动大模型技术结合政务业务实现能用、实用、好用。\n12345热线汇聚了海量的社情民意数据，如何实现这些丰富数据要素的统筹统管和创新应用？\n全省2254个乡镇（街道）行政综合服务中心、53618个村（社区）综合服务站工作人员众多，如何快速培训行政审批事项并帮助工作人员提高知识库查阅效率？\n围标串标传统预警分析检测手段需耗费大量的人力成本，如何快速识别文件材料中的非结构化数据以及专家历史打分倾向性？\n我们采用了“AI+IT”的创新模式，“IT”就是用足用好现有的信息化建设成果，“AI”就是通过大模型提升数据分析和用户体验的效果效率。\n12345热线场景演示效果：（其他两个场景计划采取汇报形式，向观展领导介绍大模型支撑行政审批与围标串标预警的能力，无交互环节）\n在大模型问答页面输入问题：9月份诉求最集中的前十个细类是什么？十个细类诉求的主要问题是什么？\n大模型回复：以列表形式展示诉求最集中的十个细类，并且给出十个细类的诉求聚类结果，同时，可以在页面右侧展现出相应的数据饼图，体现出该细类中问题统计的情况，以及每天的诉求数量变化曲线。\n后续，河北省数政局将和360集团在大模型场景落地上加强合作，将大模型落地的能力和经验，与河北省的实际场景结合，助力河北数字经济的高质量发展。"]
[7,"化工","沧州市数据局","河北鑫海化工\n集团有限公司","百度云计算（上海）有限公司","人工智能驱动工艺数字孪生","沧州市数据局胡学锋","河北鑫海集团董事长 詹国海","百度云化工项目技术总监 刘冰","实物机器人\n智能化系统演示(1吨/3吨)","解决生产工艺流程参数复杂，难以对生产成本进行精准有效分析、预测、控制的问题。","该模型基于百度文心大模型等多种人工智能手段，使用鑫海化工自有MES、Lims实时数据、行业文档，对数据进行整定处理，利用数字孪生工艺机理模型+AI机器学习的融合，以当前工况为基础，结合原料变化及产品价格，计算装置最佳操作参数，形成推荐操作方案，累计使用算力1P，处于L1级。","化工行业安全咨询机构、鑫海、百度、权威网站政策文件","精标语料，文本文档等","7500条精标语料，150G行业文档资料","昆仑芯R480，Hygon Number 3 7380 processor 32C 2.2GHz 220W*2\n\nDDR4-3200 32G RDIMM *32\n\nSATA-SSD 480G*4\n\nNVMe-SSD 3.84T*4\n\n12G SAS RAID卡（含掉电保护模组）*1\n\n10G 光口双口*1+ 1G电口四口*1\n\nKUNLUNXIN XPU-R300*8","1P","目前正在进行探索使用，模型仍在深度研发。","百度文心大模型","L1",null,"1、人工智能驱动工艺数字孪生\n系统采用实时优化技术，旨在直接考虑经济因素对流程操作进行优化。系统以当前工况为基础，结合原料变化及产品价格，计算装置最佳操作参数，形成推荐操作方案。\n系统采集MES、Lims实时数据，对数据进行整定处理，使用北京朗境创新数字孪生工艺机理模型+百度AI机器学习的融合，其中操作方案制定采用多变量优化算法，对生产装置进行在线优化计算。\n2、将企业安全应急方案作为知识，训练至百度大模型。在应急演练中，提供与场景适配的应急方案。大模型训练成熟后，在实战场景中应用。"]
[{"$nulls":5},"人工智能应急演练","沧州市数据局胡学锋","河北鑫海集团董事长 詹国海","百度云化工项目技术总监 刘冰",null,"解决化工行业专业化知识咨询效率低，人员培训、安全管理得不到及时、精准、有效的指导，容易导致继发安全风险等问题。","该模型基于百度文心大模型等多种人工智能手段，通过采集来自化工行业安全咨询机构、鑫海、百度、权威网站政策文件等7500条精标语料和150G行业文档资料数据进行训练，能够在应急演练中，提供与场景适配的应急方案，使用规模已达1P，处于L1级。","化工行业安全咨询机构、鑫海、百度、权威网站政策文件","精标语料，文本文档等","7500条精标语料，150G行业文档资料","昆仑芯R480，Hygon Number 3 7380 processor 32C 2.2GHz 220W*2\n\nDDR4-3200 32G RDIMM *32\n\nSATA-SSD 480G*4\n\nNVMe-SSD 3.84T*4\n\n12G SAS RAID卡（含掉电保护模组）*1\n\n10G 光口双口*1+ 1G电口四口*1\n\nKUNLUNXIN XPU-R300*8","1P","目前智能机器人已经具备应急支援能力，正在进行深度开发应用。","百度文心大模型","L1"]
[null,null,"定州市数据和政务服务局","河北旭阳能源有限公司","北京旭阳数字科技有限公司","智能配煤专家场景模型","定州市数政局局长赵永伟","河北旭阳集团信息部负责人李倩","北京旭阳数字科技有限公司总经理 郗维宝","视频宣传片，通过配煤系统的介绍和操作演示，来展示旭阳配煤系统的先进性与行业适配性。","解决煤化工中原料配比失衡可能导致的资源浪费、安全生产风险增高和成本预测分析失准问题。","该模型基于transformer自研，融合300GB企业mes、lims、erp等系统和外部市场、煤炭资源等数据，建设旭阳一号智能配煤专家系统，深入挖掘配煤过程中的关键因素，为配煤优化提供科学依据，使用算力100P，处于L2级。","旭阳集团各园区生产数据","数值型","300GB",null,"100P","目前已经在旭阳能源应用，具有管理驾驶舱、配煤比制定及优化、数据中心、煤焦的性价比测评、煤场库存展示、精准采购6项功能。","基于transformer的自研模型","L2","无","旭阳集团结合29年的配煤经验，利用新型智能算法开发了智能配煤专家场景模型,综合配煤肌理模型、智能算法模型和配煤师经验模型，融合企业mes、lims、erp等系统和外部市场、煤炭资源等数据，通过大数据分析和人工智能算法，深入挖掘配煤过程中的关键因素，如煤质指标、价格趋势、库存状态等，为配煤优化提供科学依据。场景主要由六大功能组成，一是管理驾驶舱，管理驾驶舱是河北旭阳利用各种自动化系统上传数据做的一个数据汇总。二是配煤比制定及优化，主要是涉及到生产配备优化、实验配备优化以及实验配备制定。三是数据中心，分为炼焦煤数据中心、配煤比数据中心、配合煤数据中心以及焦炭数据中心。四是煤焦的性价比测评，我们基于单种煤的数据，结合我们指标加算的方法，对煤种进行性价比排名，方便我们优中选优。五是煤场库存展示，依靠我们的煤场的数据反馈，然后在配煤专家系统进行一个煤场的数据反馈。第6项是我们的定制化服务，煤炭大数据地图包含了全国各省份的现有的煤炭资源，结合煤炭资源我们做到精准采购，快速采购。\n"]
[null,null,"衡水市数据和政务服务局","河北海伟集团","中国联合网络通信有限公司河北省分公司","生产运营安环一体化化工大模型","衡水市数政局局长","河北海伟集团董事长  宋俊青\n河北海伟集团总工程师 夏兆洋","联通集团首席科学家 廉士国 \n联通集团数智公司董事长 陈海锋","一、智能体问答互动（化工AI知识问答、装置操作指导、化工配方管理、化工智能应急预案模型能力展示）；\n二、宣传视频：生产运营安环一体化化工大模型宣传视频（化工生产经营安环业务场景全流程展示）；海伟集团宣传视频介绍；联通元景大模型宣传视频（元景大模型能力展示）；\n三、PPT+专家整体讲解；\n四、展板、宣传册等。","解决解决盐化工生产、设备、仓储、环保、决策等方面一体化统筹能力不足可能导致的安全风险隐患问题。","该模型以元景大模型为基座，使用网上公开、行业内、企业自有的1TB以上文本、图像、时序数据，具备生产管理、设备管理、仓储管理、安全环保、敏捷应急、经营智能决策、员工助手、员工成长8大模块，使用算力100P,处于L1和L2过渡期。","网络公开数据+行业专业数据+企业数据","文本、图像、时序数据等","TB级","DDR4-3200 32G RDIMM *32",100,"目前已在海伟集团应用落地，大幅提升了海伟石化安全管理水平，有效降低生产成本，实现生产效率和产品质量双提升。","联通元景2.0","L1（化工行业大模型）+L2（化工场景大模型）",null,"一、背景\n工业是立国之本，是经济增长的主引擎，也是技术创新的主战场。习近平总书记指出，新时代新征程，以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业，实现新型工业化是关键任务。推进新型工业化，是党中央统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局作出的重大战略部署。党的二十届三中全会提出，我国要“加快推进新型工业化，培育壮大先进制造业集群，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展”。我国将健全促进实体经济和数字经济深度融合制度，加快制造业数字化转型，推动人工智能赋能新型工业化。\n化工产业是国民经济的重要基础行业，尤其是石化产业，资源技术密集，产值规模巨大，产业关联度高，产业链条长，产品广泛应用于电子、能源、医药、汽车、农业等，涉及国民经济、人民生活、国防科技等多个领域，对促进相关产业升级、拉动经济增长、改善人民福祉等具有举足轻重的作用。\n中国联通以人民福祉为出发点和落脚点，发挥央企压舱石、主力军作用，基于“中国联通元景大模型”，构建了“联通生产运营安环一体化化工大模型”，全力推动化工这一传统产业全面深化改革，加速新质生产力形成。\n二、海伟石化简介\n海伟石化有限公司隶属于河北海伟集团，成立于2013年，占地4000余亩，总投资300亿元。是一家集聚丙烯、氢能源综合利用、热电联产为一体的高科技石化大型民营企业。公司生产的电工级聚丙烯产品填补了国内空白，以其为原材料生产的超薄型电容膜广泛应用于新能源汽车、高铁、航天、航海等领域。公司当前建设有集控视频系统、ERP系统、MES系统、DCS系统、EAM系统等多个信息化系统，涵盖计划、调度、操作、工艺、质量、设备、能源和安全等多个管理单元，具备内部数据采集的基础，实现了从传统石化生产企业向智慧工厂迈进的第一步。随着企业发展，海伟石化面临着数据标准难以统一、数据价值难以挖掘、数据孤岛难以打破、安全生产无法智能预警调度、尚未实现智能决策管理等一系列堵点、难点。\n三、合作概述\n中国联通依托自身资源禀赋，立足化工行业需求，携手海伟集团打造了“联通生产运营安环一体化化工大模型”，以人为本，围绕石化企业的安全、生产、经营，三位一体打造了化工企业全场景多模态大模型应用，助力企业真正实现安全化作业、智能化生产、精益化管理，推进智能化转型升级。同时，中国联通通过融合5G、大数据、物联网等工业互联网先进技术，将持续深化以海伟为代表的化工企业数字化转型，助力建设智能供应链、提升研发与设计信息化水平以及提升智能制造水平，实现更高效、更智能的生产和管理方式，为企业的可持续发展奠定坚实基础。\n四、化工企业全场景多模态大模型介绍\n（一）安全篇\n安全是石化企业发展的基石。石化行业的工作环境有着各种潜在的危险，从高温高压的生产设备，到易燃易爆的化学物质，每个环节都潜藏着风险。因此，搭建安全的工作环境，具备可靠的风险预警，实施快速规范的应急处置，才能保障员工生命安全，实现企业长久、健康、绿色发展。\n当前看到的是......\n（场景介绍）……\n（二）生产篇\n在确保安全的同时，中国联通还致力于推进企业智能化生产。配方是化工企业生产的灵魂，其准确性和优化程度直接关系到产品的成本和性能。为了提升生产效率，降低配方成本，提高产品质量，利用文本大模型，在化工企业生产管理领域进行了“装置智能操作”、“配方智能管理”和“化工产品牌号切换优化”三大场景建设。\n当前看到的是......\n（场景介绍）……\n（三）经营篇\n在经营方面，化工企业需要综合考虑市场、采销、生产、仓储、运输、安环等多个环节的数据。为了提升经营效益，化工大模型可为化工企业提供智能化的经营决策支持。\n当前看到的是......\n（场景介绍）……\n五、结语\n中国联通将立足化工企业新环境、新需求，推动化工企业全场景多模态大模型应用持续深入、成熟。同时，结合联通5G、云计算、物联网等技术能力，从生产运营的各个环节入手，打造化工行业标杆示范案例，实现精准的生产调度、高效的资源配置、严格的安环管控，提升企业整体效益和竞争力。并助力不同规模、不同类型的化工企业及行业资源可以实现信息共享、经验交流和技术协同，共同构建起更加完善的化工行业生态系统。促使化工行业整体迈向智能化、数字化的新高度，推动行业的转型升级和可持续发展。\n同时，也有利于政府部门对化工行业进行更加有效的监管和指导，确保行业的安全、稳定和可持续发展。\n展望未来，联通将持续安环一体化化工大模型技术创新，优化算法模型，提升模型的精准度与效率，为化工行业的智能化、数字化转型贡献力量，推动化工行业在新质生产力的引领下，实现更高质量的发展，为我国经济的持续繁荣增添动力。"]
[8,"港口","秦皇岛市数据和政务服务局","河北港口集团有限公司","北京百度网讯科技有限公司","中国动力煤大模型","秦皇岛市数政局局长刘莹新","河北港口集团有限公司副总经理 李冠军","百度网讯科技有限公司港航解决方案总监 黄永亮  \n百度网讯科技有限公司港航解决方案副总监 熊林恺","视频播放展示\nPPT演示","解决以动力煤为标志的港内港外货品储运协同不足问题。","该模型基于百度千帆大模型，使用河北港口集团1亿条以上煤炭、价格、指数等自有数据，集成了自然语言处理、知识图谱、多模态数据处理等前沿技术，具备强大的文本生成、知识问答、逻辑推理等能力，采取国产和百度自有智能算力10P进行训练，处于L1级。","港内自有及公共数据","港口数据、煤炭数据、价格数据、指数数据、其他数据","亿级","国产，百度自有GPU算力","5-10P","通过预训练和精细调优，NSC-GPT已经基本能够深入理解动力煤行业的复杂场景，为港口客户提供从动力煤行业分析、预测服务，并将逐步具备港口运营管理、生产运行、智慧服务能力。","文心系列大模型（包括Ernie-3.5、Ernie-speed等）","L0:文心系列大模型 L1:中国动力煤大模型","开源大模型：Llama、ChatGLM等国内外开源模型","中国动力煤大模型（NSC-GPT）是河北港口集团携手百度智能云，专为全球动力煤行业量身定制的大模型。NSC-GPT基于河北港口聚合的动力煤行业数据和知识，联合百度领先的千帆大模型和大模型开发平台进行全新开发的百亿级动力煤大模型。中国动力煤大模型集成了自然语言处理、知识图谱、多模态数据处理等前沿技术，具备强大的文本生成、知识问答、逻辑推理等能力。通过预训练和精细调优，NSC-GPT能够深入理解动力煤行业的复杂场景，为港口客户提供从动力煤行业分析、预测，港口行业运营管理、生产运行、智慧服务，到港口上下游供应链服务等能力。NSC-GPT是港口行业与动力煤行业领先的大模型，是引领行业发展的引擎，是创造未来发展的新动力、新模式，必将为河北省引领全球科技+行业的发展带来澎湃动力。"]
["9 其他","能源","国家电投集团河北电力有限公司","国家电投集团河北电力有限公司","中电信数字城市科技有限公司","新能源数据标准化大模型","国家电投集团河北电力有限公司","国家电投集团河北电力有限公司","河北电信政企客户部解决方案总监 王双","新能源AI项目介绍ppt","解决能源数据挖掘发现能力弱，云数智协同管理缺乏有效支撑手段问题。","该模型基于中国电信星辰大模型开发，使用公开电力数据集和电力企业内部100GB以上文本、文件、工单数据，使用特征工程、统计分析、机器学习、时间序列、推荐算法、异常检测、自然语言处理、网络分析、金融分析等常见算法，在现有数据融合系统基础上，通过优化大数据存算架构，实现新能源企业数据的标准化和科学运营，使用算力不低于100P,处于L2级。","公开数据集、客户内部数据","Word、TXT、工单、手册","100GB","SATA-SSD 480G*4","训练100P，推理3P","目前已在国家电投河北应用，大模型构建人工智能平台，形成数据资产运营体系，打造了“云数智”一体化数字基础设施，初步构建智算算力集群FP16，算力不低于0.84PFLOPS、离线数据计算引擎有效存储容量不低于1000TB，有效计算资源不低于950逻辑核。","星辰大模型","L2","多模态","在河北公司现有数据融合系统基础上，优化大数据存算架构，构建人工智能平台，形成数据资产运营体系，打造“云数智”一体化数字基础设施。初步构建公司智算算力集群，集群FP16 算力不低于0.84PFLOPS、离线数据计算引擎有效存储容量不低于1000TB，有效计算资源不低于950 逻辑核，人工智能平台支持特征工程、统计分析、机器学习、时间序列、推荐算法、异常检测、自然语言处理、网络分析、金融分析等常见算法。"]
[null,"生态","雄安新区改发局","雄安新区生态局","中国联合网络通信有限公司河北省分公司","生态局AI数字专员","雄安改发局","雄安新区生态局 刘婷月","中国联合网络通信有限公司河北省分公司 赵邓峰","该场景通过系统演示，展示雄安生态局环境监测大屏和数字专员“灵灵”，利用麦克风设备和展示屏的外放设备实现和数字专员”灵灵“的问答交互。","解决生态环境领域制发监管人员新到岗人员培训成本高、在岗人员需要大量获取生态环境知识、态势信息导致的信息完整度不高、权威性和实时性不足问题，实现精准调用处理海量数据、提供更科学的研判结果，有效提升生态环境监测效率和科学决策能力。","该模型基于中国联通元景大模型，基于雄安新区生态环境智慧监管平台，使用雄安新区全域生态环境文本、管理业务方面的1万条业务问答、10G业务实施、法规标准等数据进行训练，具备听、说、读、写、思方面的智慧能力，可准确分析和解读询问者的语言，使用算力2.5P，目前处于L2级。\n","生态环保局提供","文本知识\n业务知识","10000条问答对\n100G业务数据",null,"推理算力2.5PFLOPS（fp16）","目前已在雄安新区生态环境局试用，显著降低了生态环境管理人员获取专业知识成本，提升了监测预警决策的效率和能力。","元景大模型","L2",null,"\"数字专员“灵灵”是河北联通利用先进的AI大模型、数据中台、元宇宙等能力，在国内率先开发的生态环境AI“数字专员”。这也是系统性运用AI大模型能力赋能环保业务的一次创新实践。“灵灵”在“雄安新区生态环境智慧监管平台”基础上开发而成。作为雄安新区生态环境智慧监测智能虚拟形象，“灵灵”的应用有效提升了雄安新区生态环境智慧监管平台的使用效率和交互性能。“灵灵”的名字取白洋淀人杰地灵之意，3D形象则取材于白洋淀的荷花、莲藕等元素。她不仅活泼可爱、颜值高，还十分精通生态保护，可以说是雄安新区生态环境、智慧环保等方面的“专家”。\n河北联通AI技术创新团队为“灵灵”建立了专业知识库，目前已经导入生态环境监测相关教材、环境领域相关法律标准、各类专业分析报告、生态环境专业科普词条等各类信息。\n通过对海量知识和数据的强化学习训练，“灵灵”已具备听、说、读、写、思方面的智能化能力，能准确分析和解读询问者的语言，将专业知识直观形象地呈现解答出来。快速说出水质、空气质量的实时现状，与历史数据进行对比……除了具备智能互动、咨询问答等交流沟通能力，“灵灵”凭借强大的学习和记忆能力，在精准调用处理海量数据、提供更科学的研判结果等方面展现出显著优势，可以更有效地提升生态环境监测效率和科学决策能力。\"\n\n数字人交互问答\n\n问题1：2024年白洋淀旅游行为对淀区水质造成了哪些影响？\n问题2：白洋淀水质的变化对生态环境有什么影响？\n问题3：对下一步白洋淀水质提升有哪些建议措施？\n问题4：新污染物来源广泛，涉及行业众多，其危害具有隐蔽性，治理专业性强。个人日常生活中，怎样防范新污染物？\n问题5：雄安新区生态环境监管面临着哪些独特的挑战？\n问题6：总结一下白洋淀近年来的水质变化情况。\n问题7：分析一下近期白洋淀水质状况。\""]
[null,"大气","石家庄市数据局","石家庄市生态环境局鹿泉分局/鹿泉区大气办","水杉智算（河北）技术有限公司","水杉·大气污染防治监管AI大模型","石家庄市数据局党组书记、局长金福中","水杉智算（河北）技术有限公司经理 范然然","香港浸会大学深圳研究院副院长；水杉大模型负责人 宋俊","场景概述:\n一块超大弧形LED屏幕实时呈现区域大气环境态势,参与者用自然语言提出大气监测、污染溯源、治理决策等问题,水杉环保大模型通过多源数据融合分析、知识推理等给出专业解答和建议,并以可视化方式呈现。\n交互流程:\n屏幕实时展示空气质量热力图、污染源分布等关键态势信息\n参与者通过麦克风提问,涉及监测、溯源、治理等环节\n水杉模型语义理解问题,调取数据和知识推演分析,给出可视化答案\n水杉模型根据实时态势主动预警并提示管控措施\n亮点:\n沉浸式大屏展示+自然语言交互,模拟真实业务场景\n数据融合、知识推理、可视呈现,全面展现大模型实力\n主动预警功能,彰显智能内核","解决区域性大气污染预测效率低、异构数据融合能力不足、分析准确性不足问题，在与环保人员进行交互后，同步处理环境监测、卫星遥感、无人机巡测等多源数据,并从时间、空间、关联等多个维度建开展智能分析，全方位感知环境状况,揭示污染成因溯源并提出监测预警建议。","该模型基于Transforme架构，使用权威环境论坛、区域环境监测站、卫星遥感、环保人员语料等1.8TB高质量文本和时序数据进行模型训练，具备智能关联分析,多元数据融合计算、情景模拟能力高，可以发现隐匿分散污染源、提前预警污染风险并提供提供靶向管控方案，累计使用算力达到30P，目前处于L1级。\n","国际权威环境杂志、论坛、本地监测站、卫星遥感数据","文本、时序数据","1.8T","NVMe-SSD 3.84T*4","120P","水杉模型的数据处理效率是传统人工方式的100倍以上，已在鹿泉区试用，污染源发现和监测处置预警方面效率有显著提升。","METASEQ GPT 70B","L2",null,"欢迎来到成果展位,我很荣幸能在此为大家介绍我们最新研发的\"水杉·大气污染防治监管AI大模型\"。该成果汇聚了来自香港科技大学、香港浸会大学、香港中文大学(深圳)、帝国理工学院等全球顶尖高校和科研机构的人工智能和环境科学领域的跨学科专家团队,历经9年潜心攻关凝结而成的原创性科研成果。相信看到展位上这棵参天大树的形象,大家一定会好奇:它象征着什么?又蕴含着怎样的环保黑科技?\n诸位,这棵树正是我们环保 AI 大模型的形象代言。众所周知,水杉是世界上最古老的树种之一,被誉为\"活化石\",它不仅能吸收空气中的二氧化碳,还能吸附灰尘、净化有毒气体,被广泛用于城市绿化。而我们的水杉大模型,正是致力于用 AI 赋能生态环境治理,犹如一棵智慧之树,通过不断学习环境业务知识,沉淀环保专家经验,形成对复杂环境问题的洞察力和预测力,用科技之光呵护绿水青山。\n那么,水杉环保大模型到底有何过人之处?它如何做到既是环保专家,又是数据科学家?\n首先,水杉模型广纳环保领域的海量数据,具备环境学科的专业素养。我们通过知识图谱技术,将环境法律法规、污染物特性、治理措施等各类结构化和非结构化数据进行智能提取、语义关联,犹如给计算机装上了环保专家的\"大脑\",使其具备环保专业知识。目前,该知识库涵盖实体10亿级、关系100亿级,囊括了环保领域的方方面面,是名副其实的环保\"百科全书\"。\n其次,水杉AI大模型善于融合多源异构数据,善于分析复杂环境问题。它采用了多模态机器学习技术,能同时处理环境监测、卫星遥感、无人机巡测等多源数据,并从时间、空间、关联等多个维度建立数据间的内在联系。犹如装备了多个\"超级传感器\",水杉模型可以全方位感知环境状况,揭示污染成因溯源。据测算,水杉模型的数据处理效率是传统人工方式的100倍以上。\n再次,水杉AI大模型擅长主动学习,善于对话式交互分析。它创新性地应用了类脑计算、强化学习等前沿算法,通过海量环保业务数据的持续训练优化,使系统不断进化出类人的分析推理能力。通过与环保业务人员的多轮对话交互,系统还可以根据反馈动态调整决策,就像您的\"环保智囊\"随时待命,让每一次交互都获得个性化的智慧启发。\n那么,这棵智慧之树结出了怎样的硕果?在石家庄鹿泉区的首个试点应用中,水杉AI大模型展现出了卓越的实力:它通过智能关联分析,精准溯源到数百个隐匿分散污染源;它通过多源数据融合计算,能提前预警污染风险;它通过情景分析模拟,为应对重污染天气提供靶向管控方案，助力第一时间发现问题和第一时间解决问题...在水杉AI大模型的加持下,鹿泉区污染防治和环境执法的效率效能正在得到大幅改善和提升。水杉AI大模型正在用它的智慧之光点亮绿色发展的美好未来!\n诸位,党的二十大报告指出,尊重自然、顺应自然、保护自然,是全面建设社会主义现代化国家的内在要求。水杉·大气污染防治监管AI大模型,正是响应这一号召,树立创新引领、科技护航的典范力作。当前,这一模型已经在污染溯源、风险预警、应急决策等关键环节崭露头角,为精准治污、科学治污开辟了崭新路径。未来,随着大模型技术的不断进步,水杉AI大模型的能力还可拓展到水、土壤、固废、气候变化等更广阔的应用场景,为生态文明建设插上腾飞的科技之翼。\n站在数字化时代的新起点,数智环保正翻开崭新的篇章。让我们携手同行,以开放共享的心态、协同创新的行动,一起拥抱AI大模型技术革命,共同描绘美丽中国新画卷!"]
[null,"气象","雄安新区改发局","雄安气象人工智能创新研究院","国家气候中心、复旦大学","气候预测大模型“风顺”","雄安改发局","雄安气象人工智能创新研究院副院长 曹勇 陆波","国家气象中心、清华大学","PPT展示：风顺大模型实时预测业务化图形产品","解决中长期气候预测不确定性大、预报技巧低等国际性难题，通过基于流依赖的集合扰动智能生成技术，将气候异常和极端事件的预测提前量有效延伸至60天，仅需不到1分钟即可逐日滚动预测更新未来60天气候异常，","该模型基于Transforme架构，使用中国气象局自主研发的CRA再分析资料和风云卫星遥感资料及相关科学数据进行训练，研发了基于流依赖的集合扰动智能生成技术（可以理解为依据数据时间滚动进行气象数据采集分析和滚动预测），有效地将气候异常和极端事件的预测提前量延伸至60天。该模型让国内外人工智能大模型首次突破了2周的天气可预报性上限，累计使用算力达到30P（暂不公开具体算力类型），目前处于L1级。\n","气象部门长序列观测分析数据","科学性数据","300TB",null,"30p","“风顺”大模型对15天以后降水的预测技巧较全球最先进的欧洲中长期天气预报中心（ECMWF）次季节集合预报系统提升约30%，全球次季节最重要的可预报性来源MJO的预测技巧提升了6天。“风顺”大模型成功预测出了2020年长江流域“暴力梅”、2024年洞庭湖大堤溃口过程的次季节降水变化，服务效果良好。","transitor","L1",null,"我们通常意义上的天气预报主要面向两周以内的天气变化，而面向15天以上的气候预测能给防灾减灾、合理安排生产生活带来更长的预见期，具有重大的社会经济价值。然而，气候预测不确定性大、预报技巧低，一直是国际前沿的难点问题。致力于解决该问题，中国气象局联合复旦大学和上海科学智能研究院研制除了全球首个气候预测大模型——“风顺”。\n创新性方面，“风顺”创新性地研发了基于流依赖的集合扰动智能生成技术，有效地将气候异常和极端事件的预测提前量延伸至60天。\n自主性方面，“风顺”摆脱了对国外资料的依赖，基于中国气象局自主研发的CRA再分析资料和风云卫星遥感资料，实现了在训练阶段和推理业务阶段的自主可控和安全可靠。\n“风顺”大模型对15天以后降水的预测技巧较全球最先进的欧洲中长期天气预报中心（ECMWF）次季节集合预报系统提升约30%，全球次季节最重要的可预报性来源MJO的预测技巧提升了6天。“风顺”大模型成功预测出了2020年长江流域“暴力梅”、2024年洞庭湖大堤溃口过程的次季节降水变化，服务效果良好。\n目前“风顺”已投入业务化运行，仅需不到1分钟即可逐日滚动预测更新未来60天气候异常，被央视等主流媒体专题报道。在雄安新区第五届“智绘未来”创新创业大赛中，经与多个领域的数百个参赛队伍多轮角逐，脱颖而出，获得团队组第二名，并在随后的河北省行业赛中取得一等奖的优异成绩。“风顺”大模型受到国际同行的高度评价，相关成果在国际顶尖学术期刊Nature子刊发表，并受邀赴世界气象组织进行宣传报告。该研究让国内外人工智能大模型首次突破了2周的天气可预报性上限，正在为水库资源调配、防灾减灾物资储备、风光新能源生产计划等带来气象领域新质生产力。"]
[{"$nulls":4},"国家气象中心、清华大学","天气预报气象大模型“风清”","雄安改发局","雄安气象人工智能创新研究院副院长 曹勇 陆波","国家气象中心、清华大学","1.PPT展示：风清大模型典型场景应用；\n2.实时预报动态交互操作","解决现有短期气象预报长期预测精准度不足、预报生成慢的问题，实际有效预报天数达到10.5天，超过目前国内外主流大模型水平，达到国际先进水平。天气要素预报较主流数值模式预报的误差降低10-25%，具备在防灾减灾领域深度应用水平。","该模型基于Transforme架构，使用天空地气象观测、遥感等渠道获取的风、压、温、海等300TB数据，采用“物理设备物理机理+数据资源采集分析”双驱动模式创新模型技术架构，突破传统纯数据驱动模型劣势，大幅提升了极端灾害天气预报能力。该模型数据和技术完全国产自主可控，摆脱了我国人工智能天气预报模型对于国外数据资源的依赖，累计使用算力达到300张A100算力规模（约6P，暂不公开具体算力类型），目前处于L1级。\n","天空地气象观测、遥感和同化","温压湿风、海温等气象海洋数据","300TB","12G SAS RAID卡（含掉电保护模组）*1","300张A100相当算力","“风清”大模型已稳定业务化运行，实际有效预报天数达到10.5天，超过目前国内外主流大模型水平，达到国际先进水平。天气要素预报较主流数值模式预报的误差降低10-25%。在2024年汛期的台风路径、华北的暴雨及高温等灾害性天气的预报上表现突出，有效支撑防灾减灾。","Swin Transformer","L1",null,"2022年起，数据驱动气象AI模型发展日新月异，为支撑气象预报预测业务提供了一条新途径。\n同时，国际上欧美日澳气象部门新一轮战略规划把AI研发应用放在突出位置其中，根据 2023 年5月世界气象大会的一项决定，WMO 正在进行战略转变，整合人工智能 （AI）技术 以推进地球系统科学\n在此背景下，中国气象局高度重视人工智能新技术应用，积极发挥牵头引导作用，多次组织发展研讨会，邀请高校、科研院所、企业等专家学者深入探讨AI气象应用新思路举措\n并且在2023年1月起，在中国气象局的领导下，由国家气象中心牵头，着手开展自主可控的段中期天气预报大模型的研发，最终再24年6月19日正式发布”风清“全球短中期预报大模型。\n目前国内外的气象大模型，主要是将成熟的、或者前沿的深度模型架构在气象预报场景上做适配，在设计上与气象机理结合不够深入。\n我们提出的风清大模型，是AI+Physics，深入结合了前沿的AI技术以及气象机理，设计全新的模型结构，使其具备四方面（1）具备强物理可解释性的全新模型结构；（2）全新的损失函数，提高对于极端天气的预报能力；（3）全新的优化策略（4）实现完全的自主可控。\n另外，针对降水预报问题，采用保留历史降水观测数据，额外引入风清大模型预测的其他气象要素特征，辅助大模型降水预测。\n进一步通过强风预报增强，提升对灾害性天气的预报强度性能。\n最终，风清气象大模型使用39年的再分析数据，在32卡A800上训练21天，构成了3B参数两的模型，模型推理未来15天（60步迭代）仅需要不到3分钟。\n性能水平方面：首先整体上，采用业界通用的比较的ACC、Forecast Actitivity和RMSE指标进行横向检验对比。\n风清的最长有效预报时效达到10.5天，且同等ACC水平下，Forecast Activity预报风清大模型是各项指标达到较好平衡。\n同时对于典型层次典型要素的鳄鱼宝检验；尤其在短期（1-2天）和长期（≥8天）时效下，RMSE总体低于其它AI模型，风清大模型预报效果均较优。\n降水检验来看，以华北23·7暴雨过程为例，其对暴雨的预报性能比肩行业优秀的EC数值预报模式。\n对于22年的台风“梅花”降水过程，得益于风清大模型预报的路径较为准确，其对登陆后的降水预报落区也较为准确。\n整体上，对于台风路径预报的检验，经过22年和23年共计42个过程的统计，风清对于七天内的路径预报效果较为优秀。\n其他诸如高温、寒潮、大风等灾害性天气，统计和过程直观对比检验表明：风清均能够在范围、强度、频次等方面预报获得较优效果。\n\n2022年起，数据驱动气象AI模型发展日新月异，为支撑气象预报预测业务提供了一条新途径。\n同时，国际上欧美日澳气象部门新一轮战略规划把AI研发应用放在突出位置其中，根据 2023 年5月世界气象大会的一项决定，WMO 正在进行战略转变，整合人工智能 （AI）技术 以推进地球系统科学\n在此背景下，中国气象局高度重视人工智能新技术应用，积极发挥牵头引导作用，多次组织发展研讨会，邀请高校、科研院所、企业等专家学者深入探讨AI气象应用新思路举措\n并且在2023年1月起，在中国气象局的领导下，由国家气象中心牵头，着手开展自主可控的段中期天气预报大模型的研发，最终再24年6月19日正式发布”风清“全球短中期预报大模型。\n目前国内外的气象大模型，主要是将成熟的、或者前沿的深度模型架构在气象预报场景上做适配，在设计上与气象机理结合不够深入。\n我们提出的风清大模型，是AI+Physics，深入结合了前沿的AI技术以及气象机理，设计全新的模型结构，使其具备四方面（1）具备强物理可解释性的全新模型结构；（2）全新的损失函数，提高对于极端天气的预报能力；（3）全新的优化策略（4）实现完全的自主可控。\n另外，针对降水预报问题，采用保留历史降水观测数据，额外引入风清大模型预测的其他气象要素特征，辅助大模型降水预测。\n进一步通过强风预报增强，提升对灾害性天气的预报强度性能。\n最终，风清气象大模型使用39年的再分析数据，在32卡A800上训练21天，构成了3B参数两的模型，模型推理未来15天（60步迭代）仅需要不到3分钟。\n性能水平方面：首先整体上，采用业界通用的比较的ACC、Forecast Actitivity和RMSE指标进行横向检验对比。\n风清的最长有效预报时效达到10.5天，且同等ACC水平下，Forecast Activity预报风清大模型是各项指标达到较好平衡。\n同时对于典型层次典型要素的鳄鱼宝检验；尤其在短期（1-2天）和长期（≥8天）时效下，RMSE总体低于其它AI模型，风清大模型预报效果均较优。\n降水检验来看，以华北23·7暴雨过程为例，其对暴雨的预报性能比肩行业优秀的EC数值预报模式。\n对于22年的台风“梅花”降水过程，得益于风清大模型预报的路径较为准确，其对登陆后的降水预报落区也较为准确。\n整体上，对于台风路径预报的检验，经过22年和23年共计42个过程的统计，风清对于七天内的路径预报效果较为优秀。\n其他诸如高温、寒潮、大风等灾害性天气，统计和过程直观对比检验表明：风清均能够在范围、强度、频次等方面预报获得较优效果。"]
[null,"教育","衡水市数据和政务服务局","河北科技大学","河北鑫考科技股份有限公司","智能批阅场景模型","衡水市数政局","河北科技大学副教授 许云峰","鑫考股份总经理   张辉","系统演示\n图片展示","解决传统人工批阅试卷客观题分析效率低，主观题判卷主观性强、误差高、识别准确率不足、评卷结果分析不深等问题，提升阅卷、判卷准确性、一致性和试卷分析效率，并为下一步教学提供指导建议。","该模型基于自研算法，使用大模型公司长期采集的3000多万条高质量试卷、判卷图像和文字数据进行模型训练，通过计算机视觉技术模拟、调整判卷识别参数，快速、准确地对大量试卷自动识别试卷中的文字、图像等，并根据预设的评分标准进行客观、公正的评分和试卷分析，为教学提供有价值的反馈和建议，使用融合算力1P，目前处于L2级。\n","河北鑫考科技股份有限公司采集","图像、文字","3000多万条",null,"916.8 TFLOPS","智能评卷场景模型能够有效地避免人为因素的干扰，确保评分的一致性和准确性，同时可大幅提高评卷的效率，节省人力和时间成本，目前已在河北科技大学应用。","自研","L2","暂无","河北科技大学：河北鑫考科技股份有限公司在初高中教学批阅服务领域一直面临着人工投入居高不下、利润水平低的问题。传统信息技术应用解决了数据采集问题，但在具体批阅环节受限于技术水平，一直需要耗费大量的技术人员进行二次批阅技术校正。因此，河北科技大学与该公司共同研发了这款智能批阅模型。\n该模型参数量为 28.9 亿，训练样本达 3000 余万（1000G 左右），准确率高达 99.6%。它采用了自主研发的多通道空间位置感知特征提取模块，以及改进的Transformer架构、OCR技术、基于人工智能的手写体识别技术以及基于深度学习技术的书写行为认知技术。同时，为确保模型训练和运行的高效性与稳定性，我们配备了专属的 GPU算力集群，包括 8卡A100、10卡4090、8卡3090、10卡P40等服务器，为模型训练提供了强大的计算能力和数据存储能力。并且，我们还采用了分布式训练技术和数据并行处理技术，极大地提高了模型的训练效率和性能。\n鑫考股份：公司联合河北科技大学合作研发的智能批阅模型采用多通道空间位置感知特征提取模块（SLAM 模块）、OCR 技术、基于人工智能的手写体识别技术、基于深度学习技术的书写行为认知技术，实现学生试卷、作业、练习的人工智能批阅。该模型今年六月份在贵州、甘肃等地的中考阅卷、期末联考中得到了成功应用，大大降低了考试组织的人力成本，提高了批阅技术水平和效率。\n通过智能批阅大模型，用户可以通过高速扫描仪将学生考试试卷快速扫描到系统当中进行即时的试卷智能批阅，客观题根据标准答案和模型的识别结果进行自动评分；主观题采用双评AI 辅助评卷和人工主导结果的模式，这种模式既充分利用了 AI 的智能优势，又保证了评卷结果的准确性和公正性。未来，我们将继续优化智能批阅模型，提高其准确性和稳定性，拓展其应用场景，为智慧教育的发展做出更大的贡献。"]
[null,"装备","保定市数据局","长城汽车股份有限公司","长城汽车股份有限公司","\nAI绘图大模型","保定市数据局","长城汽车股份有限公司 刘涛","长城汽车股份有限公司 刘涛","AI绘图：网页形式展示，外接键盘和鼠标可以输入体验","解决企业数字媒体和品牌宣传图像需要反复进行图片制作、绘图调整等大量设计绘图、缺乏创意等问题，在提升创意内容生产效率的同时降低了图像相关工作的时间和人力成本，在企业内数字媒体、品牌宣传等领域已经展开广泛应用。","该模型融合了前沿的Diffusion Model扩散模型技术，通过模拟自然扩散过程，逐步添加噪声，再通过逆扩散过程去除噪声生成高质量的图像，使用长城汽车图片化的3W余张自有数据，具备自动生成宣传图像能力，累计使用英伟达算力15P,目前处于L2级。","自采数据",".jpg、.png","3W余张","英伟达",15,"在长城汽车企业内数字媒体、品牌宣传等领域已经展开广泛应用，在提升创意内容生产效率的同时降低了图像相关工作的时间成本，增强了企业在市场中的竞争力。","扩散模型","L2",null,"AI绘图是长城汽车股份有限公司在数智化转型实践过程中的重要成果之一。融合了前沿的Diffusion Model扩散模型技术，通过模拟自然扩散过程，逐步添加噪声，再通过逆扩散过程去除噪声生成高质量的图像，实现了从数据到算法的全链路自研。产品在企业内数字媒体、品牌宣传等领域已经展开广泛应用，在提升创意内容生产效率的同时降低了图像相关工作的时间成本，增强了企业在市场中的竞争力。此外，产品还支持定制化解决方案，满足企业内部多样化的使用需求，进一步为业务赋能。"]
[{"$nulls":5},"\n自动驾驶大模型","保定市数据局","长城汽车股份有限公司 刘涛","长城汽车股份有限公司 刘涛",{"$nulls":3},"研发采集\n用户回传","图像、激光、车身传感器","10PB","英伟达","1640PFlops",null,"BEVFormer类多任务感知+预测决策模型","L1","运动规划、安全策略、泊车模式"]
[null,"法律","保定市数据局","保定珩臻数字科技有限公司","北京灵智之光人工智能技术有限公司\n中国移动通信集团河北有限公司保定分公司","法律垂直大模型","保定市数据局","保定珩臻数字科技有限公司","灵智总经理 黄鹏杰\n保定移动 张宏志 孙军 刘涛 杜鹏","网页或app的“对话框”方式呈现，通过投屏到展示的显示器上，外接键盘可以输入体验","解决传统合同草稿撰写反复查阅法律资料、调整结构、内容修改等复杂的工作流程，提高合同撰写效率，降低法务审核成本。","该模型基于中国移动九天大模型基础，通过使用1GB以上高质量开源合同文本、自撰写高质量合同文本以及使用L1级人工智能模型生成的合同文本进行训练开发，具备在线快速输入合同需求后，自动生成符合最新法律规范的合同草案并进行在线智能编辑优化的能力，累计使用英伟达算力100P，目前生成式模块模型处于L2级。","网络开源数据集收集筛选+人工自建数据集+大模型合成","文本","1GB","英伟达","100P","该模型已在合同起草与审核领域广泛应用，用户在快速输入合同需求后，模型自动生成符合最新法律规范的合同草案，并提供智能编辑支持。","九天大模型","L1+L2",null,"保定珩臻数字科技有限公司联合北京灵智之光人工智能技术有限公司开发了法律大模型，这是一款集成了前沿自然语言处理和深度法律知识的智能解决方案。该模型已在合同起草与审核领域广泛应用，有效解决了传统法律工作中耗时长、成本高和法律风险的问题。\n通过法律大模型，用户可以在我们的在线平台或APP中快速输入合同需求，模型将自动生成符合最新法律规范的合同草案，并提供智能编辑支持。该产品的应用成果显著：合同起草效率提高，法律成本显著降低，用户满意度大幅提升。此外，法律大模型具备持续学习能力，能保持与时俱进，确保始终符合最新法律法规，同时满足用户多样化需求，适用于大型企业、中小公司及个人用户。"]
[null,"农业","保定市数据局","河北农业大学","北京灵智之光人工智能技术有限公司\n中国移动通信集团河北有限公司保定分公司","基于高分遥感数据的农业领域多模态模型","保定市数据局","河北农业大学 杨素林 徐雅轩","灵智总经理 黄鹏杰\n保定移动 张宏志 孙军 刘涛 杜鹏","显示器展示模型的采集、分析预判演示","解决了传统农业中作物监测难、资源管理低效等问题，能够实时监测农田环境，精准识别作物生长状况，预测产量及潜在风险，用户只需上传农田的遥感图片，模型即可快速完成图像解译和分析，输出详尽的报告和预测结果。","该模型基于中国移动九天大模型基础，通过使用400GB以上高分辨率遥感影像数据和计算机视觉技术进行模型训练，具备自动识别分析遥感影像数据能力并给出相关预测建议，累计使用英伟达算力100P，目前处于L2级。","高分遥感数据","图像","400GB","英伟达","100P","该模型的应用显著提高了作物监测的效率和准确性，为农业生产和决策提供了有效数据支持，目前在作物监测、资源管理和环境评估中已经应用。","九天大模型","L2",null,"农业遥感大模型\n河北农业大学、北京灵智之光人工智能技术有限公司与中国移动保定分公司联合研发的农业遥感大模型，专注于利用先进的环境检测和分析预测技术，为农业生产提供智能支持。该模型在作物监测、资源管理和环境评估等领域得到了广泛应用。\n农业遥感大模型解决了传统农业中作物监测难、资源管理低效等问题，能够实时监测农田环境，精准识别作物生长状况，预测产量及潜在风险，为农业决策提供科学依据。用户只需上传农田的遥感图片，模型即可快速完成图像解译和分析，输出详尽的报告和预测结果。该产品的应用显著提高了作物监测的效率和准确性，支持农业可持续发展，为农民和决策者提供了强大的数据支持。"]
[null,"交通","张家口市数政局","智慧互通科技股份有限公司","智慧互通科技股份有限公司","智能路网交通大模型","张家口市数政局","智慧互通科技股份有限公司AI算法部副总经理 张哲","智慧互通科技股份有限公司AI算法部副总经理 张哲","视频播放展示","现有交通执法、运管、决策主要通过基础性数据分析预测模型提供支撑，需要人力进行二次精确研判，通过使用人工智能模型，解决研判准确性、及时性不足问题，可为交通运输、公安交管等行业提供主动式决策支撑，显著提升出行建模、拥堵研判、违法监测等的效率。","该模型基于Transformer架构，通过使用1亿条以上交通运输行业文本和图像数据进行模型训练，能够理解和预测各种交通场景，并根据用户输入的文本化提示词进行交通运输内容分析、快速识别交通状况，并给出合理出行建议，生成文本回复和报告，累计使用英伟达算力10P，目前处于L1级，算法已通过国家网信办备案。","行业积累","图像、文本","1亿以上","英伟达","10P","该模型正在向智慧互通（AICT）所承接的全国50余座一二线城市的智慧停车用户推广，为其便捷出行、智能停车、优化利用停车资源等提供服务，模型算法已顺利通过国家网信办备案。",null,"L1",null,"智慧互通 (AICT) 是一家专注于AI高精感知机器人研发应用领域的世界级人工智能企业，业务布局于智能网联、车路云一体化、AI红绿灯、AI泊车、AI充电、低空立体交通、数字城市等空间智能场景，并实现了世界最大规模的原创AI场景应用落地。\n智能路网交通大模型是智慧互通（AICT）研发的首款交通垂直领域大模型，在国内率先成功探索出了大模型技术在公安交通管理中的应用。智能路网交通大模型算法已顺利通过国家网信办备案，它基于Transformer架构，能够理解和预测各种交通场景，根据用户输入的文本提示词进行内容分析，快速分析交通状况，并给出合理出行建议，生成文本回复和报告等。\n智能路网交通大模型具备高度的自适应和学习能力，可用于执行复杂的任务和提供高效的数据处理服务。它主要为政府交通管理部门、公安交管等行业政府端提供决策支撑服务，有助于交通出行建模、拥堵研判、交通违法事件监测等。此外，还可以服务于智慧互通（AICT）所承接的全国50余座一二线城市的智慧停车用户，为其便捷出行、智能停车、优化利用停车资源等提供服务。\n智慧互通（AICT）还将通过构建高质量交通数据集，不断在公安交通管理领域创新大模型技术应用，进一步有效提升道路交通安全、降低交通事故、提升交通效率、支持高级别自动驾驶及无人驾驶，打造新质生产力。\n\n智慧互通 (AICT) 是一家专注于AI高精感知机器人研发应用领域的世界级人工智能企业，业务布局于智能网联、车路云一体化、AI红绿灯、AI泊车、AI充电、低空立体交通、数字城市等空间智能场景，并实现了世界最大规模的原创AI场景应用落地。\n智能路网交通大模型是智慧互通（AICT）研发的首款交通垂直领域大模型，在国内率先成功探索出了大模型技术在公安交通管理中的应用。智能路网交通大模型算法已顺利通过国家网信办备案，它基于Transformer架构，能够理解和预测各种交通场景，根据用户输入的文本提示词进行内容分析，快速分析交通状况，并给出合理出行建议，生成文本回复和报告等。\n智能路网交通大模型具备高度的自适应和学习能力，可用于执行复杂的任务和提供高效的数据处理服务。它主要为政府交通管理部门、公安交管等行业政府端提供决策支撑服务，有助于交通出行建模、拥堵研判、交通违法事件监测等。此外，还可以服务于智慧互通（AICT）所承接的全国50余座一二线城市的智慧停车用户，为其便捷出行、智能停车、优化利用停车资源等提供服务。\n智慧互通（AICT）还将通过构建高质量交通数据集，不断在公安交通管理领域创新大模型技术应用，进一步有效提升道路交通安全、降低交通事故、提升交通效率、支持高级别自动驾驶及无人驾驶，打造新质生产力。"]
[null,"科技","邯郸市数据局","北京大学邯郸创新研究院","北京蚌壳智能科技有限公司、北京大学","codeshell 代码大模型","邯郸市数据局","北京大学邯郸创新研究院","北京大学 张世琨 刘红燕 \n北京大学技术人员 王于华","vscode 插件，现场交互展示","现有代码制作需要大量程序员使用专业工具进行代码撰写和测试，需要大量的人力、智力和终端资源，使用代码大模型后，可以解决基础的代码制作中繁琐的函数、逻辑代码撰写验证，显著提升软件开发、数据分析等的工作效率。目前已在战略支援部队信息安全防护中心、中国物理工程研究院、航天三院310所等单位试用","该模型使用北京大学及有关企业自自有代码科学数据库，将其分解为5000亿Token（代码词组）数据进行训练，构建出70亿参数的自生成模型，累计使用英伟达算力250P，目前处于L1级，已经取得同期同等规模代码基座模型最佳性能，","自有数据","文本（主要包含各种代码，百科，新闻，知识问答。）","5000亿token","英伟达","250P","该模型通过冷启动预训练5000亿Token，CodeShell-7B在HuggingFace权威榜单上超越CodeLlama-7B，取得同期同等规模代码基座模型最佳性能，发布两天即登上Github趋势榜(Python项目排名第一)，引发中国新闻网、Medium等国内外媒体报道。目前已在战略支援部队信息安全防护中心、中国物理工程研究院、航天三院310所、空军第八研究所、极氪汽车、新加坡星展银行等国家重要单位和国内外知名企业试用","生成式模型\n（自研）","L1",null,"CodeShell 是70 亿参数代码大模型，是北京大学牵头开源的第一个从零冷启动预训练的基座大模型，目前获得 1400+个 Github 星标。 CodeShell 融合 Llama 和 StarCoder 的重要特性形成易于扩展上下文窗口的独特架构，构建了 支持中英文和代码高效编解码的词表，建立了高效的数据治理体系。通过冷启动预训练 5000 亿 Token，CodeShell-7B 在 HuggingFace 权威榜单上超越 CodeLlama-7B，取得同期同等规模 代码基座模型最佳性能。CodeShell 发布两天即登上 Github 趋势榜(Python 项目排名第一)， 与 CodeShell 配套的 Visual Studio Code 代码助手插件(516 个 Github 星标)同时登上插件市 场趋势榜，引发中国新闻网、新智元、Medium 等国内外媒体报道。CodeShell 目前已在战 略支援部队信息安全防护中心、中国物理工程研究院、航天三院 310 所、空军第八研究所、 中国石化、河北银行、极氪汽车、新加坡星展银行等国家重要单位和国内外知名企业试用"]
[10,"音乐","河北广电无线传媒股份有限公司、省文联音乐协会","河北广电无线传媒股份有限公司","北京灵动音科技有限公司","AI音乐大模型","河北文联音协主席郭玉红","河北广电无线传媒股份有限公司董事长 周江松\n河北广电无线传媒股份有限公司副总经理 卢金禹 \n河北广电无线传媒股份有限公司总监   张杰","北京灵动音科技有限公司副总 祝健","音视频成果展示、模拟互动体验、图文介绍","传统音乐制作生成依赖人工创作，在音乐、视频、图片的融合创作中需要耗费较大的人力物力，使用人工智能可有效解决初始创作阶段的音轨融合复杂操作，简化声乐信息处理过程，促进大众文艺创作，形成共创音乐创新经验。","通过使用不低于2万首音频文件、标注乐器信息和人声信息，基于transformer架构开展模型，使用英伟达边缘算力进行训练学习，具备进行乐器组合、声音合并和自动生成的技术能力，目前处L2级。","通过公开音频文件标注乐器信息和人声信息","MIDI","20000首","\nNVIDIA GeForce RTX 3090","100T","目前已经初步具备短音乐按需生成能力，具备交互能力，正在进行深度研发和试用。","transformer","L2",null,"尊敬的各位领导：\n大家好！\n欢迎光临河北广电音乐大模型展区！我是本展区的讲解员卢金禹，非常荣幸能为各位领导汇报我们精心准备的音乐大模型的展示内容。\n首先，请允许我简要介绍一下本次展区的背景。河北省数据和政务服务局与河北广播电视台（集团）携手，依托河北广电AIGC联合实验室及北京灵动音科技有限公司（DeepMusic），共同研发训练河北特色音乐大模型。展区分为成果展示、互动体验和图文介绍三个部分。（1分钟节点）\n在成果展示部分，我们准备了一部以“大河之北”为主题的AI音乐MV。该MV由语言大模型生成歌词，音乐大模型根据要求创作京剧风格音乐，并融合《大河之北》纪录片视频。请各位领导欣赏！（此时，播放AI音乐MV）（2分钟节点）\n感谢各位领导的观看！接下来是互动体验部分，大家可以亲身体验AI音乐的创作过程。本次展会我们选定的歌词是“这么近，那么美，周末到河北”。选择曲风、乐器及男女声，点击“生成音乐”，通过简单的几步操作，就可以听到定制化的AI音乐。（此时，举例演示互动体验过程，例：依次选择京剧、二胡、男声，点击生成，就能得到定制的AI音乐（播放生成的音乐））（4分钟节点）\n最后是图文介绍部分，这部分详细介绍了河北广电AIGC联合实验室和河北广电无线传媒股份有限公司。AIGC联合实验室成立于2024年7月11日，专注于算法、模型及应用创新，旨在构建智能内容生产传播体系和媒资体系，营造AI技术“产、学、研、用”创新生态。无线传媒是河北广播电视台（集团）控股的新媒体运营主体，核心业务为IPTV运营，用户规模、业务收入及技术研发领先国内。凭借高成长性和坚实基础，公司于2024年9月26日在深圳证券交易所成功上市。（5分钟节点）\n以上就是本次展区的全部内容。希望通过我们的展示，让大家深入了解河北广电在音乐大模型领域的创新成果和应用前景。我们热切期盼各位领导的宝贵建议与指导，携手并进，共促人工智能技术的创新与发展。"]
["总计"]

{"sheet":"初始表格汇总情况","index":1,"n_rows":12,"n_cols":34,"rows_kept":12,"merged":[[0,0,0,1],[1,0,1,33],[2,0,3,0],[2,1,3,1],[2,2,3,2],[2,3,3,3],[2,4,3,4],[2,5,3,5],[2,6,3,6],[2,7,3,7],[2,8,2,15],[2,16,2,18],[2,19,2,20],[2,21,3,21],[2,22,2,23],[2,24,2,28],[2,29,3,29],[2,30,3,30],[2,31,3,31],[2,32,3,32],[2,33,3,33],[4,0,4,5],[5,1,6,1],[5,2,6,2],[5,3,6,3],[5,4,6,4],[5,5,6,5],[5,6,6,6],[11,0,13,21],[11,28,13,33]]}
["附件1："]
["人工智能大模型数据集信息汇总表"]
["序号","行业\n领域","牵头组织\n单位","行业\n企业（单位）","人工智能\n企业","场景模型名称","模型层级","数据集开发企业","基本信息",{"$nulls":7},"存储情况",null,null,"示例样本",null,"获取方式","资金",null,"标注情况",{"$nulls":4},"是否享受过支持性优惠政策","需要何种支持及工作建议","联系人","联系方式","备注"]
[{"$nulls":8},"数据集名称","数据集应用方向","类型","数据集概述","所属领域","数据格式  ","数据量","更新情况","数据存储服务商","存储规模","存储花费","提供样本","提供样本量",null,"获取成本","治理成本","标注企业","标注量","自动化程度","标注程度","标注成本"]
["填写说明及示例",{"$nulls":5},"LO、L1、L2","填写数据集开发企业全称","一个模型可能有多个数据集，一个一行，可多行填写","填写数据集用于LO、L1、L2的训练、微调、测试、验证等","训练集、测试集、验证集等","对数据集特点、应用方向、支撑领域进行综合描述","数据集所在的大类领域，如“驾驶员眼部识别分析数据集”“数字道路数据集”所属领域为“智能驾驶”领域。","如文本、图片、视频、音频、结构化、多模态数据等","条数","可描述数据更新频率","提供数据存储服务的企业名称","以GB为单位","存储数据的总成本（元）","不少于20条，需提取数据文件一并发邮箱","填写提供样本数量（条）","自有、购买、公开获取等","获取数据集的资金成本，自有、开源数据可为0（元）","治理数据的资金成本（元）","提供标注服务的企业名称，联合标注可填多家","标注数据数量","人工、机器、混合等","完全标注、部分标注、无标注等","标注数据的资金成本（元）","填写政策层级（国家省市）、提供部门、及具体政策文件和政策、人才、资金、项目等优惠类型",{"$nulls":3},"需要说明的其它信息"]
[1,"示例","保定数据局","XX","XX","智能驾驶大模型","L2","XXX有限公司","智能驾舱-⽹络问题查询指令泛化数据集 ","用于L1训练","训练集","智能驾舱指令泛化数据集是一款专为提升车载智能助手自然语言处理能力而设计的数据资源库。它包含了大量多样化的文本指令样本，涵盖了用户在驾驶过程中可能遇到的各种需求。该数据集旨在帮助开发人员训练模型，使其能够更准确地理解和响应用户的请求，从而提供更加流畅和个性化的交互体验。","智能驾驶","文本",20000,"每月定期补充新的指令样本20%","XX公司",500,50000,"见附件1数据集文件",50,"通过XX数据交易平台购买",50000,3000,"XXX有限责任公司",20000,"人工","完全标注",5000,"河北省关于XXXX的意见，由河北省数政局协调提供基础设施优惠支持。"]
[2,{"$nulls":6},"XXX有限公司","智能驾舱-位置收藏指令泛化数据集 ","用于L2训练","训练集","智能驾舱指令泛化数据集是一款专为提升车载智能助手自然语言处理能力而设计的数据资源库。它包含了大量多样化的文本指令样本，涵盖了用户在驾驶过程中可能遇到的各种需求。该数据集旨在帮助开发人员训练模型，使其能够更准确地理解和响应用户的请求，从而提供更加流畅和个性化的交互体验。","智能驾驶","文本",10000,"每月定期补充新的指令样本10%","XX公司",400,100000,"见附件2数据集文件",100,"使用XXX平台获取开源数据集，链接WWW.xxxx.COM",0,6000,"XXX有限责任公司",8000,"混合","不完全标注",5000,"河北省关于XXXX的意见，由XX事XX单位协调提供标注资金支持。"]
[]
[]
[]
[]
["注意事项：\n1.反馈文件命名请以“地市+企业名称”命名\n2.此表及数据集示例样本汇总至属地数据局统一反馈\n3.所有单位、企业名称填写规范全称，涉及资金的可以填写估算数。\n4.如有其它原始材料可一并附上，如文字介绍、截图图片、宣传视频、相关公开链接、参与方信息等。"]