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人工智能典型應用(人工智能+交通)-自動識別八大類 28 種公路病害

來源:寧波人工智能學會      編輯:創澤      時間:2025/2/7      主題:其他   [加盟]

AI 通過智能分析、數據識別和預測等技術,實現了對交通流量的實時監控與調控,優化了交通信號控制,提升了道路通行效率與安全性,減少了擁堵和 事故風險。同時,AI 支持智能停車管理和推動自動駕駛技術的發展,為城市交 通的順暢、安全及綠色出行提供了強有力的支持,J大地提G了交通系統的智 能化和自動化水平。

在智慧交通應用中,寧波市公路與運輸管理中心推行了“數字路長”概 念,利用邊緣云計算、人工智能、大數據等技術深度融合,實現了全市域全路 段的智慧巡查。通過智慧巡查云平臺的應用,巡檢車輛能夠在行駛過程中實時 采集并傳輸路況信息,平臺不僅能夠多面展示這些數據,還能智能識別包括坑 洞、標牌缺失、護欄缺損等在內的多種路面病害,并進行自動匯總分析。這種 創新方式可以自動識別八大類 28 種公路病害,準確率提升至 90%以上,J大 地提升了工作效率,推進公路管理的G效化、數字化、精細化和品質化發展。






人工智能典型應用(人工智能+消費)-定制個性化的服務體驗

智能客服機器 人可以即時響應客戶咨詢,解決常見問題;利用大數據分析預測客戶需求,定制個性化的服務體驗,增強 了用戶體驗,使得服務更加便捷,精準且高效

人工智能典型應用(人工智能+教育)-AI自動批改和監測

AI 能夠分析學生的學習行為和進度,提供定制化的學習內容和即時反饋,虛擬助教和聊天機器人可以解答學生的疑問,實現了 AI 自動批改和監測,人工智能自動評分試點任務

人工智能典型應用(人工智能+醫療)-協助診斷80.81萬份病歷

累計活躍醫生工作站 2720 個,協助診斷 80.81 萬份門診電子病歷,輔助決策 374.02 萬次,輔助質控 276.47 萬次,提供醫學檢索 7.1 萬次,病歷規范率提升到 91%以上

人工智能典型應用(人工智能+制造)-實現32%的堿濃度精準預測及質量優化

通過歷史生產數據的分析學習,實時生產數據的采集,模擬數據的契合以及專業知識和經驗的支撐,實現了 32%的堿濃度精準預測及質量優化,研發周期縮短 80%以上

DeepSeek開啟AI算法變革元年-二十天DAU達到了2161萬,發布了Janus-Pro多模態模型

DeepSeek只用了短短二十天,DAU(日活躍用戶)就達到了2161萬,開源發布了Janus-Pro多模態模型,實現性價比更高的模型推理能力,推動了AI技術的普惠化

人工智能+制造業應用落地研究報告-展現出其在復雜應用場景中的巨大潛力

制造業人工智能領域的產業結構日益完善,技術平臺層構建起較為成熟的生態體系,應用層則遍地開花,在多個行業實現了廣泛而深入的應用,共同驅動著制造業向智能化高效化轉型升級

AI大模型賦能B端應用,高ROI場景將率先爆發-Agent 有望成為 B 端應用的未來發展趨勢

高 ROI 場景將率先實現 PMF。AI 大模型在辦公軟件和創意生成等場景中,具有較為標準化的任務和對效率提升的明確需求,能帶來可量化的投資回報

中國工業大模型行業發展研究報告-工業大模型服務的平臺化趨勢,形成了以垂直行業大型、智能體、小模型和機理模型為主的平臺化調用方案

大模型在工業中的應用主要集中在運營方面,如知識問答和輔助設計等,這些場景具有一定的容錯能力;隨著大模型技術的不斷進步,其在工業領域的應用將更加廣泛和深入

AIGC實踐案例集錦:對話先行者,洞見新未來-AIGC產業的商業化落地生態與發展趨勢

中美AIGC技術在代碼研發、知識管理&內容創作、客服&銷售智能體、醫療&醫藥的科學研究等應用場景的落地進展迅速,展現出AIGC技術在多個關鍵產業領域的商業潛力

2025年AI產業發展十大趨勢報告-應用場景多元化探索,初現雛形、企業擁抱AI持續加速,理性思考投入產出比 3大維度的10個重要趨勢

探討了2025年人工智能產業的發展趨勢。重點圍繞AGI道阻且長,技術能力持續提升,加速產業落地、應用場景多元化探索,初現雛形、企業擁抱AI持續加速,理性思考投入產出比 3大維度的10個重要趨勢進行了深度分析

生成式AI賦能零售電商行業解決方案白皮書-提升運營效率、優化用戶體驗、提升洞察決策等多方面能力

生成式AI技術正以其獨特的能力,為零售電商行業帶來革命性的變化,能夠提升運營效率、優化用戶體驗、提升洞察決策等多方面能力,幫助企業在短期內實現業務優化

技術革新引領未來—生成式AI如何塑造核心發展引擎

生成式AI正以其獨特的方式重塑著千行百業,從醫療、金融到自動駕駛,它的影響無處不在;生成式AI將會持續落地,引領產業全面邁向數字化時代
 
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新聞資訊
== 資訊 ==
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» 機器人和嵌入式邊緣AI應用設計的計算平臺
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== 機器人推薦 ==
 
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