2025全球开发者先锋大会将于2月21日至23日在上海徐汇举办。亿招
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技术大神现场授课
朱小虎?Xiaohu Zhu
中國首位通用人工智能智能安全研究員，開發課百專注于通用人工智能AGI發展與安全，找找找麻省理??命未來研究所?Future of Life Institute?通???智能?險安全研究員，丨技Center for Safe AGI?和University AI?創始?，術大神授?期從事??智能領域科研、億招教學和產業落地。開發課百
2月21-23日，找找找在西岸藝術中心B館?B-M-4，丨技朱小虎將親自帶隊現場授課及輔導，術大神授開展3場關于AI4S、億招安全攻防授課及黑客松的工作坊活動。
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项目招标
本次大会将携总额超百亿人工智能项目招标，热忱邀请在智能制造、教育、医疗、金融、文旅、城市治理等重点行业领域的技术供应商面对面深入交流沟通，共同参与这场业务集中的招投标大会！
请关注报名二维码，以下有针对各行业场景的项目详情介绍。
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场景一：智能制造行业
典型项目：基于大模型的大型风电装备智能运维(4000W)
1、项目概述
單位：**?電氣風電公司
场景概要：当前风电运维高度依赖专家，%E3%80%90WhatsApp%20+86%2015855158769%E3%80%91concept%202%20rower%20model%20d%20rowing%20machine然而面临人才数量有限、运维决策实时性较差等诸多难题。本项目计划基于风电运行过程中产生的海量监测数据以及运维报告，借助垂域大模型实现精准理解运维需求、灵活调用工具并推理出合理运维建议，同时能够生成设备控制指令，助力打造无人值守风电场。
2、招标需求
2.1?大模型應用開發平臺搭建
算力平台搭建：需构建满足垂域大模型训练与推理需求的算力平台，确保平台具备高效、稳定的计算能力，能够支撑大规模数据处理与复杂模型运算。
AI?平臺搭建：具体建設內容雖尚未公布，但需搭建完整的?AI?平臺，以滿足后續基于大模型的風電運維應用開發需求。
风电运维垂类模型搭建和微调：搭建风电运维垂类模型，并基于现有数据进行微调，形成适用于风电运维领域的基座大模型。同时，考虑打造开源项目，推动行业技术共享与发展。
2.2?深遠海風電運維標準語料庫建設
基于风电相关文档，构建深远海风电问答语料数据集，并开发便于后续语料扩展的工具。
三、验收指标
大模型應用開發平臺：AI?平臺需完整支持建設內容所涉及的各項功能，且在相關運維建議推理、指令生成等關鍵應用中的準確率不低于?90%。
深远海风电运维标准语料库：语料库需全面覆盖风电设计标准文档、现场运维记录、图像和表格信息读取等多方面内容。
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场景二：文旅行业
典型项目：红色文创与传播生成式人工智能设计服务系统
1、项目概述
单位：某纪念馆
場景概要：某紀念館數字文創項目，鑒于傳統展示方式已難以契合觀眾需求，擬借助AIGC?技術對平臺進行升級。通過構建符號庫、語料庫以及建立設計大模型，達成歷史元素的精準傳遞等目標，進而提升上海紅色文化的傳播深度與國際影響力。
2、招标需求
2.1 AIGC?技術應用優化
運用?AIGC?技術，打造既貼合歷史背景，又富有創意與美學價值的文創產品及數字藏品。研發并優化人工智能算法，促使其能夠深度領悟紅色文化的歷史語境與文化內涵，精確生成契合市場需求的設計方案。
2.2?數字化符號庫建設與智能識別
高效搭建并管理上海紅色文化數字化符號庫，整合歷史資料、圖像、音頻等多維度資源。同時，確保?AI?系統能夠智能化識別并生成符號庫內的相關文化元素。在此過程中，需保證數據的精確性與全面性，并實現符號庫內容的實時更新與優化。
2.3?用戶需求分析與個性化推薦
借助?AI?技術剖析用戶行為及反饋，精準識別不同觀眾群體的個性化需求，進而生成定制化的文創產品設計。涵蓋依據年齡、興趣、文化背景等因素展開智能推薦，為用戶提供量身打造的文化體驗。
2.4 AI?協同設計與優化
利用?AI?技術革新設計協作模式，憑借智能算法為設計師提供創意輔助，自動生成設計草案，并依據實時反饋持續優化設計。
2.5?大數據支持與預測模型
搭建精准的红色文创产品需求语料库，运用大数据技术预判市场需求的变化趋势，为文创产品的开发与推广提供科学依据。
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场景三：金融行业
典型项目：面向普惠金融的智能产融生态圈智能平台搭建&信贷智能体场景搭建（2000W）
1、项目概述
單位：**?銀行金融研究院
場景概要：依托?AI?大模型技術構建普惠金融綜合金融智能群集，借助信貸全流程大模型智能體之間的協作，提升盡職調查與授信的效率，形成普惠金融信貸領域的樣板工程，樹立示范標桿。同時，與互聯網機構展開合作，共同開發大模型應用，并將成功經驗分享給中小金融機構與科創公司，營造智能共創的良性生態環境。
2、招标需求
2.1 AI?智能體平臺搭建
構建具備高級認知能力的金融大模型智能體平臺，該平臺需實現?Agent?開發等核心功能，以此加速金融智能體在實際業務中的應用建設。
2.2?信貸智能體場景建設
基于上述搭建完成的平台与模型，打造适用于信贷全流程的尽职调查与授信智能体，实现财务分析报告以及行业分析报告的智能生成。
3、验收指标
3.1 AI?智能體平臺
平臺必須全面支持所提及的各項功能，在實際應用中，問答準確率、召回準確率以及工具調用準確率均需超過?90%。
3.2?信貸智能體場景
指標抽取計算的準確率需超過?95%，分析要點覆蓋率需超過?90%。
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场景四：城市治理行业
典型项目：面向公共安全领域的多模态大模型深度应用（8000W）
1、项目概述
單位：**?研究所
场景概要：公共安全领域内视图为主体的多模态数据在公安全业务中发挥核心作用，但目前应用层次依然很浅，对人工依赖度高，事前防控薄弱。迫切需要通过多模态大模型，对多模态数据资源做深度解析、理解和应用，对各警种业务提供AI能力支撑，推进主动防御型的立体化治安防控体系建设。
2、招标需求
2.1多模态基础模型研发：研究面向公共安全领域的多模态基础模型，使其能够满足公共安全领域不同业务场景的需求。
2.2具身智能多模態?AI?大腦：開發面向具身智能的多模態?AI?大腦，實現對多種模態信息的智能理解與處理。
2.3超维度特征关联追踪：开展面向城域级目标防控的超维度特征关联追踪技术研究，提升城域范围内目标追踪的准确性与效率。
2.4模型生成研发：进行面向复杂应用和资源弹性调度的模型生成研发，以适应公共安全领域复杂多变的业务需求与资源动态调配。
三、验收指标
3.1多模态大模型场景覆盖
多模态大模型需全面覆盖刑侦的视频追踪、交警的路面违章识别、治安的重点场所的事件识别、法制的执法规范等场景业务需求。
3.2确保覆盖各个场景的主要业务模型，能够准确、高效地完成各场景下的核心业务任务。
3.3具身智能多模态理解与巡检
多模态大模型应能对具身智能的移动感知视频进行智能理解，所涉及的模态需涵盖视频、语音、传感、文本等四种。
实现对无人机和机器人的多模态感知实时解析，能够针对重点区域、化工、能源等区域进行巡检，并覆盖常规的异常事件识别。
3.4城域级目标防控示范
在城域級范圍開展示范應用，監控網絡規模需超過?1?萬個。
系统能够对网络中的目标进行快速智能追踪，满足城域级目标防控的实际业务需求。
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典型项目：漕河泾人工智能创新平台（2600W）
1.?項目概述
单位：上海市漕河泾新兴技术开发区发展总公司
场景概要：项目以实现漕河泾5.98平方公里本部园区的全面覆盖为核心目标。在首发示范区的基础上，进一步扩大感知设备的物理空间覆盖范围，并研究既有感知终端的组合利用，实现漕河泾园区重点关注区域的基本覆盖。同时，综合考虑各区域的属性和业务特点，实现不同颗粒度的空间人流感知，进一步加强在园区服务精细化和园区动态洞察方面的应用能力。
2.?招标需求：
2.1构建汇聚多要素的时空数据平台；
2.2基于园区知识库和多元数据，打造领域模型引擎；
2.3开发面向园区各类人群的园区助手应用和机器人协同系统；
2.4建设漕河泾算力实验室；
2.5?結合區域特色，試點北楊人工智能小鎮的覆蓋，并尋求集團內部其他園區的合作意愿。
3.?驗收指標
园区人工智能平台功能满足需要，接入多个基础模型，适配多种人形机器人与多种智能算力环境。
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场景五：教育行业
典型项目：有温度的引导式教育大模型及其应用(1500W)
1、项目概述
单位：**师范大学
场景概要：构建教育领域大模型，融入苏格拉底教学法与心理学理论语料，结合相关框架，提升引导教学与情感支持能力，实现智能教育的因材施教、公平有温度，并赋能心理诊断、疏导，数学引导教学及智能黑板等项目。。
2、招标需求
2.1?大模型算力支持
提供服务器用于教育大模型训练
指标：不少于32卡A800
2.2?教育領域語料構建
构建教育领域特有数据集，包括预训练和指令数据。
三、验收指标
3.1覆盖不少于50个场景的下游任务数据，包括教案撰写、作文批改、解答题批改等场景。
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场景六：医疗行业
典型项目：基于垂类生成模型的妇产科患者全程AI助理研发与应用示范(1700W)
1、项目概述
单位：**妇产科医院
场景概要：采用以大模型为核心的检索增强生成技术，构建专业知识库，打造涵盖智能问诊等功能的诊前中后全程医疗服务平台，改善就医体验、降低成本。建设中保护患者隐私，对信息脱敏处理。建成后，系统具备自动更新与增量学习能力，保证知识信息时效。
2、招标需求
2.1妇产科专精知识增强
2.1.1專業語料庫構建：整合醫院內部電子病歷（含?B?超、影像數據）、科研論文（生物樣本庫相關）、診療指南（如《中國實用婦科與產科雜志》）等資源，結合外部權威數據源，形成結構化婦產科領域知識庫。
2.1.2领域知识图谱开发：基于大模型构建多模态知识图谱，涵盖妇科肿瘤、围产医学等子领域，关联影像、超声等多类数据。
2.2生成内容真实可靠
2.2.1檢索增強生成（RAG）優化：結合醫院知識庫與實時醫學文獻，通過?RAG?技術限制生成范圍，引入多級驗證機制確保內容真實。
2.2.2动态可信度评分：为生成内容标注来源并提供置信度评分。
2.2.3自動化知識更新系統：利用?NLP?自動識別并更新診療指南變動，對接醫院內部信息系統同步醫生執業狀態。
2.2.4增量學習與版本管理：采用輕量化微調技術（如?LoRA）更新知識，保留歷史版本知識庫。
2.3长周期健康管理支持
2.3.1全生命周期数据整合：设计患者健康档案动态更新机制，整合多源数据，对产妇进行全流程跟踪服务。
2.3.2個性化健康計劃引擎：基于風險分層生成定制化隨訪計劃，結合生成式?AI?提供實時健康建議。
2.4患者隐私保护与数据脱敏
2.4.1本地搭建测试环境：适配业务进行软硬件选型，保障数据不离院。
2.4.2数据分级管控：对健康数据分类分级识别与管控。
2.4.3数据脱敏处理：对训练数据脱敏或添加差分隐私噪声，防止个体信息逆推。
三、验收指标
3.1婦產科專精知識增強：知識庫覆蓋婦產科?95%?以上疾病類型，問答準確率≥95%，診療建議與權威指南一致性≥95%。
3.2生成內容真實可靠：出具更新說明和可靠性報告，AI?生成內容真實性驗證通過率≥98%，錯誤信息自動攔截率≥95%，指南更新覆蓋率≥99%，院內信息系統更新≤24?小時。
3.3长周期健康管理支持：全生命周期数据可即时调阅分析，能提供个性化服务，孕期并发症预警准确率≥85%。
3.4患者隐私保护与数据脱敏：满足《网络安全法》《数据安全法》《个人隐私保护》等法律法规要求。
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场景七：具身智能
典型项目：漕河泾具身智能语料基地（3000W）
1.?項目概述
单位：上海市漕河泾新兴技术开发区发展总公司
场景概要：人形机器人正处于技术集中突破和应用初步试水的关键时期，有望在未来几年实现商业化落地。目前，主要产业主体大多聚焦于机器人本体的研发，从“大脑”“小脑”到“肢体”等多角度实现对人类的模仿，尤其在智慧化和拟人化方面取得了长足进展。然而，要实现像无人机那样从撒农药到搬运物品，再到集群表演生成龙图腾等多样化应用场景，人形机器人仍有很长的路要走。为此，建设漕河泾具身智能语料基地项目，将以应用示范为牵引，打造人形机器人孵化器、动作捕捉训练场、共性技术中心、虚拟训练平台、智能算力中心和安全校验场等产业生态平台，推动人形机器人产业的全面发展。
2.?招标需求
以人形机器人场景应用与批量推广为目标，厘清人形机器人科学发展规律，建设漕河泾具身智能语料基地项目，打造人形机器人创新孵化器、人形机器人动作捕捉训练场、人形机器人共性训练中心、人形机器人智能算力实验室、人形机器人虚拟训练平台、人形机器人安全校验实验室，并印象城、创新中心、会议中心建设面向商业、办公、公共服务等领域的人形机器人应用，在实现“1公里”典型应用示范的同时，实现漕河泾园区服务成本降低和效率提升。
3.?驗收指標
不同品牌不同功能的人形机器人功能、性能、安全、体系测试、验证、校验平台，符合相关标准与要求。满足功能的人形机器人部署。
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(責任編輯：綜合)