AI 通過(guò)智能導(dǎo)航、自動(dòng)化操作和數(shù)據(jù)分析等先進(jìn)技術(shù),增強(qiáng)了海上交通安
全性和效率。它能夠優(yōu)化船舶航線(xiàn)規(guī)劃,減少燃料消耗和排放;提供實(shí)時(shí)氣象
和海洋狀況預(yù)警,預(yù)防潛在風(fēng)險(xiǎn);支持港口自動(dòng)化管理,加快貨物裝卸速度并
提高物流效率;同時(shí),利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行設(shè)備健康監(jiān)測(cè)與故障預(yù)測(cè),保障
航行安全并降低維護(hù)成本。此外,AI 還促進(jìn)了搜救行動(dòng)的智能化和海事監(jiān)控的
精確性,為全球海運(yùn)業(yè)的安全、環(huán)保及智能化發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支持。
在智慧港口應(yīng)用中,寧波舟山港通過(guò)引入遠(yuǎn)程操控技術(shù),橋吊操作員能夠
在舒適的環(huán)境中利用多角度攝像頭提供的實(shí)時(shí)畫(huà)面完成精準(zhǔn)的集裝箱裝卸作
業(yè),極大地改善了工作環(huán)境和效率。此外,自 2016 年起,梅山港區(qū)逐步引入
遠(yuǎn)控橋吊和龍門(mén)吊,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,如今已
擁有全球最大的遠(yuǎn)控自動(dòng)化設(shè)備集群,支撐起“千萬(wàn)箱級(jí)”的碼頭作業(yè)能力。
在碼頭物流應(yīng)用中,AI 助力打造了高效的數(shù)字化平臺(tái),如浙江四港聯(lián)動(dòng)智
慧物流云平臺(tái),它不僅提高了物流運(yùn)轉(zhuǎn)效率,還降低了客戶(hù)的時(shí)間、人力及經(jīng)
濟(jì)成本。該平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)和智能 AI 技術(shù),實(shí)現(xiàn)了物流路徑的優(yōu)選和服務(wù)全程
可視化,幫助貨主企業(yè)擇優(yōu)選擇物流方案。同時(shí),針對(duì)集卡司機(jī)面臨的提箱難
等問(wèn)題,易港通司機(jī)端 App 推出的還空預(yù)約功能,實(shí)現(xiàn)了進(jìn)提箱業(yè)務(wù)全流程的
“云預(yù)約”,大大簡(jiǎn)化了操作流程,確保物流鏈各環(huán)節(jié)高效銜接。
在無(wú)人駕駛應(yīng)用中,梅山港區(qū)現(xiàn)已成為全球無(wú)人集卡數(shù)量最多的碼頭之
一,突破了惡劣天氣和夜間作業(yè)限制,具備全天候無(wú)人駕駛常態(tài)化實(shí)船作業(yè)的
能力。背后的“n-TOS+iECS”雙芯智慧大腦系統(tǒng),通過(guò)資源感知、算法驅(qū)動(dòng)
等手段為港口作業(yè)提供時(shí)空最優(yōu)解,推動(dòng)了港口治理從經(jīng)驗(yàn)管理向科學(xué)管理轉(zhuǎn)
變,展現(xiàn)了未來(lái)無(wú)人碼頭和更多智能化場(chǎng)景在東海之濱成為實(shí)景的可能性。
實(shí)現(xiàn)了對(duì)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(lèi) 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(hù)咨詢(xún),解決常見(jiàn)問(wèn)題;利用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)客戶(hù)需求,定制個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn),增強(qiáng) 了用戶(hù)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(wèn),實(shí)現(xiàn)了 AI 自動(dòng)批改和監(jiān)測(cè),人工智能自動(dòng)評(píng)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(wàn)份門(mén)診電子病歷,輔助決策 374.02 萬(wàn)次,輔助質(zhì)控 276.47 萬(wàn)次,提供醫(yī)學(xué)檢索 7.1 萬(wàn)次,病歷規(guī)范率提升到 91%以上
通過(guò)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(zhuān)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(cè)及質(zhì)量?jī)?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(hù))就達(dá)到了2161萬(wàn),開(kāi)源發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型,實(shí)現(xiàn)性?xún)r(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(kāi)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(chǎng)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(chǎng)景中,具有較為標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)和對(duì)效率提升的明確需求,能帶來(lái)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(yíng)方面,如知識(shí)問(wèn)答和輔助設(shè)計(jì)等,這些場(chǎng)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(xiāo)售智能體、醫(yī)療&醫(yī)藥的科學(xué)研究等應(yīng)用場(chǎng)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(shì)。重點(diǎn)圍繞AGI道阻且長(zhǎng),技術(shù)能力持續(xù)提升,加速產(chǎn)業(yè)落地、應(yīng)用場(chǎng)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(shì)進(jìn)行了深度分析
生成式AI技術(shù)正以其獨(dú)特的能力,為零售電商行業(yè)帶來(lái)革命性的變化,能夠提升運(yùn)營(yíng)效率、優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)、提升洞察決策等多方面能力,幫助企業(yè)在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化