产业智能化：中国特色AI平台模式.pdf
这份文档是中国信息通信研究院发布的《人工智能赋能行业发展高质量建设指南（2024年）》，旨在为各行业在人工智能应用的高质量建设提供实操指导。
**核心内容概览：**
* **发展现状与挑战：** 指南首先概述了人工智能（AI）作为关键技术，在政策扶持、技术突破和商业模式创新驱动下，正加速与实体经济融合，赋能产业升级。然而，当前AI行业应用仍面临算力不足、系统不兼容、数据质量不高、人才缺乏、生态不完善等问题。
* **AI行业应用体系建设方法：** 指南提出了“四个阶段”和“两大支撑”的建设方法。
* **四个阶段：**
1. **价值场景识别：** 通过场景价值度和落地可行性分析，构建高价值场景图谱，并采用BEST模型（品牌价值、经济价值、社会价值、战略价值）进行评估。
2. **业务架构设计：** 基于场景图谱，调整业务战略，进行新的业务设计，包括商业模式、业务流程、价值链、组织架构和业务平台设计，以支撑高价值场景落地。
3. **技术方案设计：** 强调建设开放、标准化的技术体系，包括统一技术架构（算力底座、平台服务、模型使能、应用层）、统一数据治理（采集、预处理、标注、评估、合成）和统一标准体系。
4. **持续运营迭代：** 强调以终为始，构建“构成—生成”结合的自适应可持续运营体系，通过快速迭代、持续优化，实现业务价值。
* **两大支撑：**
1. **组织与人才体系建设：** 定位企业战略，制定人才发展规划，组建创新团队，进行全方位人才能力评估，并实施引进与培养。
2. **保持优势持续发展：** 企业需保持竞争优势，构建强大的企业生态体系，选择合适的合作伙伴，深入了解市场需求，关注行业动态和政策导向。
* **常见问题与应对策略：** 指南针对应用场景和模型的多样性、数据隐私与使用平衡、技术长期供给与演进等问题，提供了应对策略。例如，建议采用基础大模型之上增训企业大模型应对场景多样性，建设本地数据中心和加强模型加密来保障数据安全，以及选择技术成熟、生态开放的供应商来保障供应链稳定。
* **行业企业AI应用建设案例：** 通过金融、钢铁、医疗、化工、新药研发等多个行业的典型案例，展示了AI技术的落地应用路径和成效，如工商银行构建金融大模型、湘潭钢铁实现生产流程智能化、中山眼科大模型辅助眼疾诊疗等。
* **产业发展和政策建议：**
* **发展建议：** 推动技术与行业深度融合，加速企业智能化转型；挖掘更多应用场景，推动大模型垂直化、产业化落地；构建高质量数据服务平台，推动数据统一汇聚；加快源头技术创新，发展自主可控大模型和应用；营造人才发展的良好生态环境，激发创新活力。
* **政策建议：** 鼓励支持行业企业和大模型公司开展应用试点，搭建行业大模型应用展示交流平台；加强数据监管，建立健全数据集建设和数据流通机制；支持产学研合作，推动技术攻关和人才培养。
总而言之，这份指南提供了一个系统性的框架，指导企业如何构建和发展人工智能行业应用，以应对挑战、抓住机遇，最终实现高质量发展。
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