AI 通過智能導(dǎo)航、自動化操作和數(shù)據(jù)分析等先進技術(shù),增強了海上交通安
全性和效率。它能夠優(yōu)化船舶航線規(guī)劃,減少燃料消耗和排放;提供實時氣象
和海洋狀況預(yù)警,預(yù)防潛在風(fēng)險;支持港口自動化管理,加快貨物裝卸速度并
提高物流效率;同時,利用機器學(xué)習(xí)算法進行設(shè)備健康監(jiān)測與故障預(yù)測,保障
航行安全并降低維護成本。此外,AI 還促進了搜救行動的智能化和海事監(jiān)控的
精確性,為全球海運業(yè)的安全、環(huán)保及智能化發(fā)展提供了強有力的支持。
在智慧港口應(yīng)用中,寧波舟山港通過引入遠程操控技術(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時畫面完成精準(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
遠控橋吊和龍門吊,實現(xiàn)了從傳統(tǒng)人工操作向自動化作業(yè)的重大轉(zhuǎn)變,如今已
擁有全球最大的遠控自動化設(shè)備集群,支撐起“千萬箱級”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,如浙江四港聯(lián)動智
慧物流云平臺,它不僅提高了物流運轉(zhuǎn)效率,還降低了客戶的時間、人力及經(jīng)
濟成本。該平臺利用大數(shù)據(jù)和智能 AI 技術(shù),實現(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,針對集卡司機面臨的提箱難
等問題,易港通司機端 App 推出的還空預(yù)約功能,實現(xiàn)了進提箱業(yè)務(wù)全流程的
“云預(yù)約”,大大簡化了操作流程,確保物流鏈各環(huán)節(jié)高效銜接。
在無人駕駛應(yīng)用中,梅山港區(qū)現(xiàn)已成為全球無人集卡數(shù)量最多的碼頭之
一,突破了惡劣天氣和夜間作業(yè)限制,具備全天候無人駕駛常態(tài)化實船作業(yè)的
能力。背后的“n-TOS+iECS”雙芯智慧大腦系統(tǒng),通過資源感知、算法驅(qū)動
等手段為港口作業(yè)提供時空最優(yōu)解,推動了港口治理從經(jīng)驗管理向科學(xué)管理轉(zhuǎn)
變,展現(xiàn)了未來無人碼頭和更多智能化場景在東海之濱成為實景的可能性。
實現(xiàn)了對交通流量的實時監(jiān)控與調(diào)控,優(yōu)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(fēng)險,可以自動識別八大類 28 種公路病害,準(zhǔn)確率提升至 90%以上
智能客服機器 人可以即時響應(yīng)客戶咨詢,解決常見問題;利用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測客戶需求,定制個性化的服務(wù)體驗,增強 了用戶體驗,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)行為和進度,提供定制化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和即時反饋,虛擬助教和聊天機器人可以解答學(xué)生的疑問,實現(xiàn)了 AI 自動批改和監(jiān)測,人工智能自動評分試點任務(wù)
累計活躍醫(yī)生工作站 2720 個,協(xié)助診斷 80.81 萬份門診電子病歷,輔助決策 374.02 萬次,輔助質(zhì)控 276.47 萬次,提供醫(yī)學(xué)檢索 7.1 萬次,病歷規(guī)范率提升到 91%以上
通過歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí),實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集,模擬數(shù)據(jù)的契合以及專業(yè)知識和經(jīng)驗的支撐,實現(xiàn)了 32%的堿濃度精準(zhǔn)預(yù)測及質(zhì)量優(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)就達到了2161萬,開源發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型,實現(xiàn)性價比更高的模型推理能力,推動了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)平臺層構(gòu)建起較為成熟的生態(tài)體系,應(yīng)用層則遍地開花,在多個行業(yè)實現(xiàn)了廣泛而深入的應(yīng)用,共同驅(qū)動著制造業(yè)向智能化高效化轉(zhuǎn)型升級
高 ROI 場景將率先實現(xiàn) PMF。AI 大模型在辦公軟件和創(chuàng)意生成等場景中,具有較為標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)和對效率提升的明確需求,能帶來可量化的投資回報
大模型在工業(yè)中的應(yīng)用主要集中在運營方面,如知識問答和輔助設(shè)計等,這些場景具有一定的容錯能力;隨著大模型技術(shù)的不斷進步,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)、知識管理&內(nèi)容創(chuàng)作、客服&銷售智能體、醫(yī)療&醫(yī)藥的科學(xué)研究等應(yīng)用場景的落地進展迅速,展現(xiàn)出AIGC技術(shù)在多個關(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。重點圍繞AGI道阻且長,技術(shù)能力持續(xù)提升,加速產(chǎn)業(yè)落地、應(yīng)用場景多元化探索,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個重要趨勢進行了深度分析
生成式AI技術(shù)正以其獨特的能力,為零售電商行業(yè)帶來革命性的變化,能夠提升運營效率、優(yōu)化用戶體驗、提升洞察決策等多方面能力,幫助企業(yè)在短期內(nèi)實現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化