一城一云一模型發(fā)展研究報告2024

序言大模型的興起和發(fā)展，推動了人工智能的進步，并在自然語言處理、計算機視覺等領域取得一系列使新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式迸發(fā)潛能，展現(xiàn)出新活力，推動我們邁入一個全新的人工智能時代。從中長期看，大模型將與制造、生物醫(yī)藥、能源、交通、金融等實體經(jīng)濟領域深度融合，形成一批面向垂直行業(yè)的場景化、定制化、個性化的專有模型。而針對垂直行業(yè)或領域開發(fā)的大模型，不僅需要技術的創(chuàng)新和突破，更需要對行業(yè)的深刻理解和知識的有效整合，以實現(xiàn)更精準和高效的知識管理與應用，不斷提升創(chuàng)新效率、拓展應用領域、提高生產(chǎn)效率，帶動更大范圍創(chuàng)新，給各垂直行業(yè)領域帶來真正的人工智能革命。大模型的飛速發(fā)展也帶來了遠遠超越摩爾定律的算力需求，高性能算力短缺、算力資源異構、多云之間數(shù)據(jù)交換困難等因素會制約大模型的發(fā)展。各地方政府宜把關系國計民生、關乎國家創(chuàng)新發(fā)展、由國家或政府投入的算力資源連接整合，建立城市云計算資源互聯(lián)體系，構建城市各級、各行業(yè)統(tǒng)籌的云資源管理服務能力，形成一體算力調(diào)度體系、協(xié)同數(shù)據(jù)治理體系、共性能力支撐體系以及統(tǒng)一應用生態(tài)市場，面對各類人工智能應用需求，提供一站式解決方案。人工智能作為引領未來的戰(zhàn)略性技術，是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅動力。“一城一云一模型”發(fā)展研究提出的概念內(nèi)涵、技術體系、應用場景以及建設思路，對于推動大模型從源頭技術研發(fā)到行業(yè)應用落地，推進城市行業(yè)數(shù)據(jù)、算力資源、AI生態(tài)的共建共享都具有可鑒之處。希望通過一城一云一模型的探索實踐，匯聚產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)、各方的力量，協(xié)同形成合力，構建具有競爭力的生態(tài)體系。錢德沛中國科學院院士北京航空航天大學教授黨的二十大報告提出“打造宜居、韌性、智慧城市”，指明了數(shù)字時代讓城市生活更美好的根本路運營、治理體制改革，加快轉變城市發(fā)展方式”，為進一步全面深化改革、深化智慧城市建設提出了發(fā)展要求，為以數(shù)字化助力中國式現(xiàn)代化、走出一條中國特色城市發(fā)展道路指明了前進方向。當前我國智慧城市建設進入了整體性、系統(tǒng)性、協(xié)同性深入發(fā)展的新階段。城市數(shù)字化轉型是推進城市全領域、全方位、全過程的轉型，通過整體性重塑智慧城市技術架構、系統(tǒng)性變革城市管理流程、推進中國式現(xiàn)代化建設。“一城一云一模型”是面向某一城市高質量發(fā)展需求，構建統(tǒng)一的“城市云”，建立統(tǒng)一的城市大模型智能中心，是算力基礎設施與模型基礎設施一體化融合發(fā)展的新型基礎設施，提供了數(shù)據(jù)服務、算力服務和算法服務一站式、集約化、高效化發(fā)展的新模式，代表了城市數(shù)字化轉型的基礎設施升級、技術路線升維、商業(yè)模式演進。一城一云一模型適應和引領人工智能時代城市生產(chǎn)方式、生活方式、治為城市千行百業(yè)豐富場景提供低門檻、低成本的AI大模型服務，促進以城市場景為牽引的AI人才培養(yǎng)、技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)繁榮。一城一云一模型的核心是模型。基于城市大模型智能中心，整體推進城市云、AI開發(fā)平臺、行業(yè)數(shù)實現(xiàn)一體化的建設、服務和運營。為城市經(jīng)濟繁榮、服務優(yōu)化、治理提升、環(huán)境改善提供強大助力。智能化是當今時代人類社會發(fā)展的大趨勢。國家信息中心和華為云計算技術有限公司作為數(shù)字化建緊密結合“十五五”數(shù)字中國發(fā)展大勢，充分調(diào)研各地方城市、重點行業(yè)人工智能大模型建設和應用實以期對參與城市數(shù)字化轉型的相關政府部門、建設運營企業(yè)、研究機構等從業(yè)人員提供有益參考，為發(fā)展新質生產(chǎn)力和實現(xiàn)中國式現(xiàn)代化提供創(chuàng)新思想和實踐指引。開卷有益。是以為序。單志廣 國家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任國家信息中心智慧城市發(fā)展研究中心主任目錄一、城市是推進數(shù)字中國建設的綜合載體二、云是構筑城市數(shù)字化發(fā)展能力的關鍵底座三、人工智能大模型成為打造新質生產(chǎn)力的關鍵引擎一、一城一云一模型的基本概念二、一城一云一模型的建設框架三、賦能社會治理精準高效二、培育產(chǎn)業(yè)發(fā)展生態(tài)三、打造建運協(xié)同機制01發(fā)展形勢新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加快數(shù)字中國建設步伐。當前新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，數(shù)字化浪潮席卷全球，引發(fā)全球格局更深層次的變革，各國深入推進數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略，推動全球數(shù)字化競爭日趨激烈。黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央高度重視數(shù)字化發(fā)展，明確提出建設數(shù)字中國。2023年2月，中共中央、國務院印發(fā)的《數(shù)字中國建設整體布局規(guī)劃》指出，建設數(shù)字中國是數(shù)字時代推進中國式現(xiàn)代化的重要引擎，是構筑國家競爭新優(yōu)勢的有力支撐。我國擁有全球規(guī)模最大的數(shù)字化應用場景、強大的數(shù)字基礎設施和高素質的數(shù)字人才，數(shù)字中國發(fā)展將進一步提質提速，將與我國加快發(fā)展新質生產(chǎn)力同頻共振、協(xié)同發(fā)力，成為推動質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。城市數(shù)字化轉型為數(shù)字中國建設提供了綜合載體和展示窗口。城市承載著生產(chǎn)生活和社會治理，也孕育著技術創(chuàng)新和數(shù)字文明。當前，數(shù)字技術正以不可逆轉之勢深刻改變城市中人類的生產(chǎn)生活方式，重塑城市生產(chǎn)力和生產(chǎn)關系。在新一代信息技術蓬勃發(fā)展和深入運用的時代背景下，正在構建一個全感知、全連接、全場景、全智能的數(shù)字世界，數(shù)字空間、物理空間和人類社會空間深度融合，重構城市發(fā)展的能力體系和價值體系，形成數(shù)字化發(fā)展的新生態(tài)。在數(shù)字化轉型的時代浪潮下，各地紛紛通過城市數(shù)字化轉型統(tǒng)籌推動數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字政府、數(shù)字文化、數(shù)字社會、數(shù)字生態(tài)文明等的一體協(xié)同發(fā)展。城市數(shù)字化轉型成為地方落實數(shù)字中國戰(zhàn)略的關鍵舉措，也提供了展示數(shù)字中國建設成效的重要窗口。國家發(fā)展改革委等八部委聯(lián)合印發(fā)習近平總書記在政治局集體學習中強調(diào)，“以推行電子政務、建設新習近平總書記在杭州城市大腦運營指揮中心觀看“數(shù)字杭州”建設情況，指出“從信息化到智能化再到智慧化，是建設智慧城市的必由之路，前景廣闊?！绷暯娇倳浿赋觥耙苿訁^(qū)塊鏈底層技術服務和新型智慧城市建設相結合，探索在信息基礎設施、智慧交通、能源電力等領域的推廣應習近平總書記在杭州城市大腦運營指揮中心觀看“數(shù)字杭州”建設情況，指出“從信息化到智能化再到智慧化，是建設智慧城市的必由之路，前景廣闊?！秉h的二十大報告指出，“加強城市基礎設施建設，打造宜居、韌性、智慧習近平總書記在上?？疾鞎r指出，“在城市規(guī)劃和執(zhí)行上堅持一張藍圖繪到底，加快城市數(shù)字化轉型”。習近平總書記在重慶考察時指出，“加快智慧城市建設步伐，構建城市運行和治理智能中樞，建立健全‘大綜合一體化’城市綜合治理體制機制，讓城市治理更智能、更高效、更03深入推進城市數(shù)字化轉型亟需升級完善城市數(shù)字化基礎設施。我國智慧城市發(fā)展已經(jīng)進入全領域、全方位、全過程數(shù)字化轉型新階段，數(shù)字經(jīng)濟呈現(xiàn)出融合創(chuàng)新、深化應用、規(guī)范發(fā)展、普惠共享新特征，對建立城市數(shù)字化共性基礎提出了全新要求。順應云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術創(chuàng)新和應用滲透趨勢，超前布局智能化智慧化數(shù)字底座成為基本要求。2024年5月，國家數(shù)據(jù)局等四部門聯(lián)合印發(fā)《關于深化智慧城市發(fā)展推進城市全域數(shù)字化轉型的指導意見》（發(fā)改數(shù)據(jù)〔2024〕660號），該文件指出，要構建城市運行和治理智能中樞，打造城市共性支撐平臺，構建綜合性基礎環(huán)境，推進算法、模型等數(shù)字資源一體集成部署，探索建立共性組件、模塊等共享協(xié)作機制。“一城一云一模型”正是對新時期智慧城市技術路線和數(shù)字底座建設的經(jīng)驗總結云基礎設施是賦能城市全域數(shù)字化轉型的關鍵支撐。云作為信息技術發(fā)展和服務模式創(chuàng)新的集中體現(xiàn)，不僅是一種集成計算、存儲和網(wǎng)絡資源的商業(yè)模式，更是軟硬件技術的集大成者，通過基礎設施軟硬件服務整合、資源高度集約，以更加靈活、可擴展的方式支持數(shù)字化業(yè)務的變革和創(chuàng)新。云計算已經(jīng)成為城市數(shù)字化轉型不可或缺的基礎設施，承載著基于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的各類應用，涉及城市市政、交通、公共服務和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟等千行百業(yè)和政府、市場、市民等億萬主體。隨著智能計算等新應用興起，特別是AI大模型的出現(xiàn)，云基礎設施開始更多為海量云服務智能融合成為城市數(shù)字化轉型的新趨勢。隨著云服務的普及應用，云服務水平也已成為衡量城市數(shù)字化轉型能力和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質量的重要標志。新時期城市數(shù)字化轉型要求云基礎設施具有快速響應、高可用性、高擴展性等服務能力。以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、元宇宙為代表的新型業(yè)務場景融合通算、智算、網(wǎng)算等多元業(yè)務，要求云服務具備通算實時處理、智算推理決策、云網(wǎng)融合生態(tài)構建等多方面能力。越來越多面向邊緣計算、云網(wǎng)融合、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能的云服務新模式正在構建和完善。百度智能云、阿里云、騰訊云、華為云等主流云服務提供商，也基于數(shù)字化發(fā)展需求延伸拓展云服務內(nèi)容，開始提供模型訓練、模型部署等豐富的AI服務和工具，靈活調(diào)整計算資源和服務方式。云原生成為支撐大模型高效運行的關鍵技術。深度學習引領AI的再次快速發(fā)展，以深度學習為代表的AI技術已在計算機視覺、語音識別等領域取得巨大進展，推動了許多行業(yè)的創(chuàng)新。隨著大模型的規(guī)模不斷擴大，對計算資源和數(shù)據(jù)的需求快速增長，傳統(tǒng)的計算架構已經(jīng)無法滿足。云原生AI也成為支持大模型生產(chǎn)的關鍵技術。從建設層面看，云原生通過云底層硬件和操作系統(tǒng)的解耦和標準化統(tǒng)一部署、安裝、調(diào)度、使用，實現(xiàn)計算資源的統(tǒng)一管理、運營運維和靈活調(diào)度，使得整個資源使用效率最大化。從應用層面看，云原生使云服務從“云資源集約化服務”向“智慧應用集約化服務”轉變，聯(lián)接城市各類設備、終端、傳感器，云化各類基礎設施和應用，打通融合各類數(shù)據(jù)，具備收集匯聚海量數(shù)據(jù)、分析識別問題、深入精準決策、全面實時全量管理等能力，滿足智慧城市各類應用靈活突變的需求。從發(fā)展形態(tài)看，云原生使云基礎設施從聚焦中心到無處不在，“算法+算力+數(shù)據(jù)”高效運轉，在提高用戶使用云服務、AI服務效率的同時，降低使用成本，使云服務、AI服務像城市中的水電氣一樣便捷普惠?！叭斯ぶ悄?”推動經(jīng)濟社會發(fā)展數(shù)智化升級。2024年《政府工作報告》明確提出，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應用，開展“人工智能+”行動?！叭斯ぶ悄?”行動有利于激發(fā)我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新動能，深入推進數(shù)字經(jīng)濟的創(chuàng)新發(fā)展，加速推動新質生產(chǎn)力的形成。當前，人工智能已廣泛滲透到制造、醫(yī)療、教育、交通等經(jīng)濟社會各領域。我國已經(jīng)建成2500多個數(shù)字化車間和智能工廠，經(jīng)過智能化改造，研發(fā)周期縮短了約20.7%、生產(chǎn)效率提升了約34.8%，在人工智能技術的“加持”下，開辟出傳統(tǒng)生產(chǎn)力向新質生產(chǎn)力加速邁進的新路徑。據(jù)有關研究統(tǒng)計，2023年我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達5784億元，生成式人工智能的企業(yè)采用率已達15%，市場規(guī)模約為14.4萬億元，已經(jīng)體現(xiàn)出了新質生產(chǎn)力的蓬勃生機。2017.7《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（國發(fā)〔2017〕35號）提出了面向2030年我國新一代人工智能發(fā)展的指導思想、戰(zhàn)略目標、重點任務和保障措施，部署構筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設創(chuàng)2018.4《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》（教技〔明確了“人工智能+X”復合專業(yè)培養(yǎng)新模式，推動高校在人工智能領域的創(chuàng)新和發(fā)展,為我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展培養(yǎng)更多的人才和技術支持,2020.7《國家新一代人工智能標準體系建設指南》（國標國家標準化管理委員會、中央網(wǎng)信辦、國家發(fā)展改革為、科技部、工信部明確人工智能標準化頂層設計，研究標準體系建設和標準研制的總體規(guī)則，明確標準之間的關系，指導人工智能標準化工作的有序開展。2022.7《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質量發(fā)展的指導意見》（國科發(fā)規(guī)〔2022〕科技部等六部門以促進人工智能與實體經(jīng)濟深度融合為主線，強化主體培育、加大應用示范、創(chuàng)新體制機制、完善場景生態(tài)，加速人工智能技術攻關、產(chǎn)品開發(fā)和產(chǎn)業(yè)培育，探索人工智能發(fā)展新模式新路徑。2022.8《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》（國科發(fā)規(guī)〔2022〕圍繞構建全鏈條、全過程的人工智能行業(yè)應用生態(tài)，支持一批基礎較好的人工智能應用場景，打造形成一批可復制、可推廣的標桿型示范應用場2024.6《國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標準化體系建設指南（2024版）》（工信部聯(lián)工業(yè)和信息化部等完善人工智能標準工作頂層設計，強化全產(chǎn)業(yè)鏈標準工作協(xié)同，統(tǒng)籌推進標準的研究、制定、實大模型成為人工智能研發(fā)與應用的前沿技術。隨著計算能力的迅速提升、數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長和算法復雜程度的不斷提高，人工智能已從單一智能1.0時代邁進以大模型為特征的通用智能2.0時代。大模型已經(jīng)成為全球科技領域最大的熱點，它推動人工智能技術發(fā)展跨越拐點，從感知理解世界、處理低端重復性工作走向生成創(chuàng)造世界、處理較高端腦力勞動工作，并呈現(xiàn)出更加明顯的知識驅動、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放等技術特征，這將會加速AI快速滲透、普及應用，AI生產(chǎn)力變得無處不在。大模型正在重塑城市高質量發(fā)展的智能引擎。隨著各行各業(yè)對人工智能技術的需求增加，城市逐步開始將大模型納入發(fā)展“工具箱”，基于大模型打造覆蓋城市經(jīng)濟社會發(fā)展各個領域的共性賦能平臺，為城市高質量發(fā)展帶來智能引擎。依托大模型，能夠有效提升城市公共服務的效率和體驗，提升城市智能化治理水平，為產(chǎn)業(yè)賦能推動城市經(jīng)濟發(fā)展。從個人到行業(yè)，從生活到生產(chǎn)，從邊緣到核心，大模型正在推動生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式深刻變革，驅動城市智能化進階，為城市發(fā)展新質生產(chǎn)力帶來新動力。0702概念內(nèi)涵“一城一云一模型”是面向某一城市高質量發(fā)展需求，構建統(tǒng)一的“城市云”，建立統(tǒng)一的城市大模型智能中心，是算力基礎設施與模型基礎設施一體化融合發(fā)展的新型基礎設施，提供了數(shù)據(jù)服務、算力服務和算法服務一站式、集約化、高效化發(fā)展的新模式，代表了城市數(shù)字化轉型的基礎設施升級、技術路線升維、商業(yè)模式演進。一城“一云”是橫向打通存力、算力、運力的數(shù)字底座。“一模型”是縱向貫通智力的共性支撐體系，包括在“城市云”中增加AI算力節(jié)點、AI平臺/工具和大模型能力。一城一云一模型能夠適應城市全時全域的個性化、特色化發(fā)展需求，既全面賦能城市千行百業(yè)數(shù)字化轉型、智能化升級，又帶動城市技術、產(chǎn)業(yè)、人才等持續(xù)創(chuàng)新和迭代升級。一城一云一模型既體現(xiàn)政府主導和政務云為核心的基本定位，又體現(xiàn)基礎大模型和行業(yè)模型共榮、豐富場景牽引和多元化建設運營互促的開放共享、互利共贏發(fā)展格局。一城一云一模型構建城市新型數(shù)字底座、數(shù)據(jù)資源體系、應用服務體系和建設運營體系，滿足數(shù)字時代加快城市高質量發(fā)展的本質要求，有利于因地制宜發(fā)展新質生產(chǎn)力。一城一云一模型以城市大模型智能中心為核心，匯聚算力資源、開放模型、AI工程化能力、行業(yè)數(shù)據(jù)集四類服務，提供城市云服務和城市大模型兩大運營，聯(lián)接產(chǎn)業(yè)、人才、科研和生態(tài)，推動產(chǎn)城學研與人工智能大模型技術深度融合，培育發(fā)展AI新質生產(chǎn)力，加速城市全域智能化進程。一城一云一模型一城一云一模型城市人工智能大模型中心+城市大模型運營》》》AI運營管理平臺統(tǒng)一AI平臺一城一云一模型集成算力資源、開放模型、AI工程化能力、行業(yè)數(shù)據(jù)集等四類服務，面向用戶提供一算力資源：以統(tǒng)一的“城市云”模式提供普惠安全可靠算力服務，支持不同計算架構的通用算力、智09AI工程化能力：提供AI模型開發(fā)部署和運營管理的平臺，支持統(tǒng)一管理作業(yè)和資源，面向AI開發(fā)者提行業(yè)數(shù)據(jù)集：圍繞城市重點產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)業(yè)集群，匯集同類企業(yè)的數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)等相關行業(yè)城市云服務運營。增強云計算資源的高可用高可靠水平，對城市異構算力資源進行整合管理和統(tǒng)一調(diào)度，開展城市數(shù)據(jù)資源歸集治理，提供業(yè)務系統(tǒng)的上云咨詢實施服務，加速云上應用場景構建，促進城市城市大模型運營。面向高校科研機構、AI應用開發(fā)商、解決方案集成商、企業(yè)及個人開發(fā)者等開放AI模型、數(shù)據(jù)、應用場景等，打造AI模型市場，提供發(fā)布及訂閱AI模型服務，連接AI開發(fā)生態(tài)鏈各參與方，一城一云一模型通過聯(lián)接產(chǎn)業(yè)、人才、科研、生態(tài)，培育人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)，助力城市在AI時代打造領先競爭力。聯(lián)接產(chǎn)業(yè)：以場景開放創(chuàng)新帶動人工智能企業(yè)在城市落地，促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展壯大，同時通過數(shù)據(jù)、算力和算法賦能本地傳統(tǒng)企業(yè)智能化升級，尤其是帶動重點產(chǎn)業(yè)鏈及產(chǎn)業(yè)集群的數(shù)智化轉型。聯(lián)接科研：通過AIforScience、AI+HPC加速本地科研創(chuàng)新、提升科研能級，聯(lián)合科研單位、結合區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及業(yè)界龍頭企業(yè)聯(lián)合將其研究和資源服務于地方，形成新的產(chǎn)業(yè)推動。聯(lián)接生態(tài)：聚集系統(tǒng)集成、硬件、軟件、服務、學習與賦能等優(yōu)質AI生態(tài)資源，為本地產(chǎn)業(yè)、人才等發(fā)展提供高質量動能，同時將更多生態(tài)資源留在本地，形成人工智能發(fā)展的良性循環(huán)。一城一云一模型是實現(xiàn)城市大模型落地應用的系統(tǒng)策略，通過打造包含國產(chǎn)化AI基礎設施、行業(yè)數(shù)據(jù)集、AI大模型、大模型工程化工具、大模型安全、AI運營管理平臺等六大關鍵技術能力為代表的能力體66政務服務助手城市治理助手政府辦公助手政務服務助手城市治理助手政府辦公助手智慧交通智能制造智能礦山氣象預報智慧醫(yī)療數(shù)字人AI視頻短劇AI運營管理平臺模型納管工作流管理…應用層大模型工程套件（模型/應用）應用開發(fā)框架大模型工程套件（模型/應用）應用開發(fā)框架Prompt工程模型定制工作流自監(jiān)督學習工作流弱監(jiān)督學習工作流監(jiān)督學習工作流（SFT）強化學習工作流大模型安全抗攻擊…2數(shù)據(jù)集行業(yè)知識數(shù)據(jù)開源數(shù)據(jù)集代碼數(shù)據(jù)3D模型數(shù)據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)歷史工藝數(shù)據(jù)故障數(shù)據(jù)天氣數(shù)據(jù)海洋數(shù)據(jù)財務數(shù)據(jù)缺陷數(shù)據(jù)一站式AI開發(fā)平臺4氣預報氣預報平面廣告場景模型智能客服寫作助手輔助設計輔助編程洗選煤智能客服藥物篩選藥物分子大模型大模型藥物分子大模型大模型政務大模型制造大模型礦山大模型氣象大模型汽車大模型科研大模型文旅大模型3科學計算NIP3科學計算NIP海洋海洋大模型大模型55藥物分子語義分割大模型工程套件數(shù)據(jù)撰寫與標注平臺數(shù)據(jù)集管理大模型工程套件數(shù)據(jù)撰寫與標注平臺數(shù)據(jù)集管理1111數(shù)據(jù)、模型、算法、算子…AI云化算力服務是通過將傳統(tǒng)以CPU為中心的計算架構，升級為以CPU、GPU和NPU多種算力對等計算架構，可以根據(jù)各類計算需求快速分配和釋放計算資源，大幅提升資源利用效率，整體構建高效、彈性的智能化基礎設施。而AI算力作為人工智能應用的核心，可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復雜模型訓練，為智能化基礎設施的實現(xiàn)提供了強大的計算能力和創(chuàng)新潛力。模型開發(fā)服務是在AI云化算力服務基礎上，從算力資源調(diào)度、AI業(yè)務編排、AI資產(chǎn)管理以及AI應用部署，以模型服務的形式面向用戶/AI開發(fā)者提供數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓練、模型管理、模型部署等AI應用開發(fā)全流程技術能力和一站式開發(fā)服務，使AI應用開發(fā)更加普惠便捷。模型托管與AI生態(tài)系統(tǒng)服務一方面是將目前行業(yè)內(nèi)主流的開源大模型主動納管到平臺，開放兼容第三方模型，構建開源、創(chuàng)新的生態(tài)環(huán)境，支持百模千態(tài)。另一方面為用戶/AI開發(fā)者提供高速穩(wěn)定的托管服務和豐富的功能支持，使用戶/AI開發(fā)者能夠更清晰地了解模型的大小、占用空間等參數(shù)以及更加方便地對模型進行管理和優(yōu)化，可以更加專注于模型的研發(fā)和優(yōu)化，提升模型開發(fā)效率和模型質量，加速AI技術的創(chuàng)新和應用。（2）行業(yè)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)是大模型生長的關鍵“養(yǎng)分”，數(shù)據(jù)價值的釋放也是大模型時代城市智能升級的關鍵。大模型保持出色的技術特性來源于結合城市特定的行業(yè)和領域數(shù)據(jù)集不斷地進行訓練和優(yōu)化，以適應城市各個場景的特定需求和挑戰(zhàn)。行業(yè)數(shù)據(jù)集包含政府數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等不同渠道來源數(shù)據(jù)，通過政府牽頭的行業(yè)數(shù)據(jù)聯(lián)盟歸集本地重點產(chǎn)業(yè)鏈、產(chǎn)業(yè)集群價值數(shù)據(jù)，引入全國高質量數(shù)據(jù)集，形成不同行業(yè)領域和應用場景的專業(yè)知識庫，為大模型開發(fā)提供強大的數(shù)據(jù)支撐。同時，行業(yè)數(shù)據(jù)要素集通過數(shù)據(jù)生產(chǎn)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)流通等功能簡化及規(guī)范數(shù)據(jù)使用，有效提升數(shù)據(jù)質量和使用效率，促進行業(yè)數(shù)據(jù)共享交換與流通，也為大模型創(chuàng)新提供有力數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)流通數(shù)據(jù)托管數(shù)據(jù)使用數(shù)據(jù)配比數(shù)據(jù)配比數(shù)據(jù)飛輪數(shù)據(jù)飛輪私網(wǎng)內(nèi)多域循環(huán)數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)集管理數(shù)據(jù)集管理數(shù)據(jù)質量數(shù)據(jù)質量數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)標注數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)準備AIGC數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)標注數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)準備AIGC系統(tǒng)管理用戶管理用戶管理角色管理角色管理租戶管理租戶管理權限管理權限管理AI大模型從功能看包含視覺、自然語言處理（NLP）、多模態(tài)、預測等基礎功能型大模型，從行業(yè)應用看有政務大模型、制造大模型、氣象大模型、中醫(yī)藥分子大模型、礦山大模型、汽車大模型、文旅大模型、科研大模型等等，從應用場景看有智能客服、寫作協(xié)助、輔助設計、輔助編程、藥物篩選、天氣預報、廣告生成等場景模型。其中，基礎大模型通過海量數(shù)據(jù)訓練，具備豐富的知識，也是訓練行業(yè)大模型的基礎。行業(yè)大模型是在基礎大模型基礎上通過對自有數(shù)據(jù)的二次訓練快速訓練出專屬的行業(yè)大模型。場13數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理》》》模型開發(fā)》》》應用開發(fā)》》》模型管理模型評測數(shù)據(jù)清洗模型訓練數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)管理模型部署應用開發(fā)應用開發(fā)提示工程大模型的研發(fā)依賴算法、算力和數(shù)據(jù)的綜合支撐，隨著大模型參數(shù)規(guī)模和網(wǎng)絡結構復雜性的不斷提升，大模型開發(fā)、訓練和推理部署也面臨著數(shù)據(jù)處理繁鎖、模型訓練困難、應用開發(fā)緩慢等各種各樣的問題。大模型工程化工具包括應用開發(fā)框架和配套工具，為大模型二次開發(fā)訓練和應用提供了基礎支撐，幫助行業(yè)用戶快速構建大模型的開發(fā)和應用能力。例如，基于機器制造、醫(yī)藥研發(fā)與制造、電力、采礦等工業(yè)領域、金融領域、交通運輸領域等行業(yè)用戶沉淀的大量自有數(shù)據(jù)和知識經(jīng)驗，行業(yè)用戶在大模型基礎功能上，通過對自有數(shù)據(jù)的二次訓練可以形成個性化的專屬行業(yè)大模型，加速自有行業(yè)大模型大模型工程化工具涉及開發(fā)、訓練、壓縮、推理和服務等多個環(huán)節(jié)，覆蓋從數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、再到應用開發(fā)等模型開發(fā)的全流程。大模型應用開發(fā)框架和工具的軟硬件需要協(xié)同優(yōu)化，不同模型基于不同的需求配套提供不同的工具。例如面向大模型數(shù)據(jù)工程，可以提供包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)增強、數(shù)據(jù)清洗以及數(shù)據(jù)管理各個環(huán)節(jié)的工具組件，也可以提供處理包括圖像、語音和文本等，多種數(shù)據(jù)類型的工具組件，具備高度的靈活性和可擴展性。（5）大模型安全大模型安全全面覆蓋大模型使用的全生命周期，從數(shù)據(jù)、模型、內(nèi)容到應用，構筑端到端模型安全四道防線，進一步強化大模型的全鏈路安全保障，助力大模型全鏈路合規(guī)。數(shù)據(jù)防護防線：通過數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)防毒等技術手段，從預訓練模型的數(shù)據(jù)集，直至數(shù)據(jù)治理階段，全方位保障政企構建高質量、安全合規(guī)的數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)多樣性和公平性。模型防護防線：針對模型訓練階段可能遭遇的數(shù)據(jù)投毒風險，以及推理階段訓練數(shù)據(jù)、用戶隱私信息泄露等風險，采用模型混淆、模型加密等先進技術，軟硬件結合，加密模型，有效保障政企大模型資內(nèi)容防護防線：通過Prompt攻擊檢測等新型防御能力，實現(xiàn)對多種直接與間接攻擊手段的有效檢測，并通過對模型輸入輸出內(nèi)容嚴格審核，嚴防生成有害或不當信息，有效應對新型安全風險。應用防護防線：保護大模型在應用插件場景下的安全可靠性，確保大模型在各類應用場景中都能穩(wěn)定、高效地發(fā)揮作用。（6）AI運營管理平臺AI運營管理平臺是大模型運營管理的工具，主要功能模塊包括AI應用管理、大模型管理、數(shù)據(jù)管理、服務管理、云邊協(xié)同、算力資源管理和系統(tǒng)管理。AI運營管理平臺通過AI工作流進行模型訓練、部署、優(yōu)化，達到業(yè)務場景的持續(xù)監(jiān)控與運營運維，實現(xiàn)統(tǒng)一、規(guī)范、敏捷化的AI全生命周期管理，降低開發(fā)門檻、提升開發(fā)效率。1503應用場景推進大模型與各行業(yè)數(shù)據(jù)的融合，基于市場需求加強大模型應用，能夠有效優(yōu)化生產(chǎn)流程、保障生產(chǎn)質量和安全、縮短研發(fā)周期、加快產(chǎn)業(yè)轉型升級，充分賦能采掘業(yè)、制造業(yè)、文娛等行業(yè)發(fā)展，創(chuàng)造傳統(tǒng)資源勘探方法依賴大量的野外工作、地球物理勘探，這些方法不僅成本高昂，而且耗時耗力?？碧将@得的數(shù)據(jù)往往需要依靠人工方式進行地質分析，效率相對較低、分析方法相對局限。隨著礦產(chǎn)資源需求的不斷增加，地表礦和淺部礦日益減少，地質找礦難度增大，傳統(tǒng)資源勘探方法越來越難以發(fā)現(xiàn)人工智能大模型通過地質樣本數(shù)據(jù)、衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、歷史勘探數(shù)據(jù)等多尺度、異構數(shù)據(jù)訓練，能夠學習并發(fā)現(xiàn)地質要素與礦床間的復雜隱含關系，建立地質找礦數(shù)據(jù)與礦床間的高維復雜非線性映射，不僅能用于地質找礦，還能提煉新的成礦知識、潛在模式，創(chuàng)新地質理論。大模型可與地質專家實現(xiàn)人機協(xié)同，由地質專家和工程師為大模型提供重要的背景和特定領域的知識，并判讀模型預測結果，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動、智能化、人機協(xié)同的資源勘探新范式，大幅提升地質數(shù)據(jù)分析效率、節(jié)約勘探時間和成本、發(fā)現(xiàn)更多潛在礦山采掘作為采掘業(yè)的核心活動，是礦山資源開發(fā)的關鍵。傳統(tǒng)礦山采掘方法雖較為成熟，但采掘設備多依賴于人工操作，作業(yè)路徑和控制依靠人的經(jīng)驗判斷，生產(chǎn)效率受限于工人的技能和經(jīng)驗，面臨地質人工智能大模型基于礦山生產(chǎn)各環(huán)節(jié)業(yè)務數(shù)據(jù)、生產(chǎn)文檔數(shù)據(jù)、視頻圖像數(shù)據(jù)等進行訓練調(diào)優(yōu)，實現(xiàn)礦山生產(chǎn)流程的精準預測，進而賦能礦山無人作業(yè)設備智能控制，實現(xiàn)作業(yè)軌跡、作業(yè)剖面的優(yōu)化，提升采掘生產(chǎn)效率。大模型對振動、電流、聲學、紅外等多信號融合分析，可實現(xiàn)界面環(huán)境的智能識別。此外，大模型還可進行遷移學習，在新礦井、新場景上快速部署、上線應用，運用礦山實際業(yè)務數(shù)據(jù)實現(xiàn)調(diào)礦山環(huán)境高度復雜，瓦斯、水害、坍塌等各種風險往往并存，礦山安全作為采掘業(yè)的生命線，是采掘業(yè)高質量發(fā)展的基石。傳統(tǒng)礦山監(jiān)測手段存在盲區(qū)，僅能基于個別測點數(shù)據(jù)進行預警，難以及時分析、預警整個作業(yè)面的潛在危險，且數(shù)據(jù)分析高度依賴個人經(jīng)驗判斷，局限性較強，難以完全滿足礦山安全保障大模型匯聚礦山安全生產(chǎn)文檔、行業(yè)學術文獻等文本數(shù)據(jù)，礦山傳感器的感知數(shù)據(jù)，井下攝像頭的視頻圖像數(shù)據(jù)，可支撐礦山多模態(tài)數(shù)據(jù)交互、礦山空間重建與仿真計算、礦山災害分析預警等安全生產(chǎn)應用場景。一方面，基于傳感器數(shù)據(jù)與視頻數(shù)據(jù)等多模態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的大模型可實現(xiàn)對礦山全域瓦斯、水害、火災、頂板等災害的精準預測與智能預警。另一方面，大模型運用自然語言處理能力可實現(xiàn)對文本報告、語17傳統(tǒng)范式下化學工業(yè)過程新技術研發(fā)面臨多重挑戰(zhàn)，由于缺乏對化工多尺度復雜過程的精確理論描述，研發(fā)周期往往在十年以上，且耗資高、市場風險大。大模型一方面能夠助力科研機構快速高效地解決研發(fā)周期長、新工藝實驗成本高等問題，另一方面能夠賦能化工企業(yè)解決依賴人工調(diào)整配方、生產(chǎn)參數(shù)無基于化學文獻庫、化學分子庫、催化劑反應庫、反應設備參數(shù)等數(shù)據(jù)集，依托化工數(shù)據(jù)處理平臺實現(xiàn)基于大模型訓練的多源異構化工數(shù)據(jù)的高效處理，構建化工領域知識圖譜，開展知識自動標注和結構化處理。依托化工大模型可以實現(xiàn)分子識別、分子推薦、工藝圖識別、工藝語言生成、生產(chǎn)參數(shù)優(yōu)化、生產(chǎn)設備維護等功能，推進化工流程工藝的自主設計和優(yōu)化，從而縮短化工工藝流程的研發(fā)周期，為實驗室成果工業(yè)制造過程中對產(chǎn)品質量、人員操作、機器設備、物料運輸?shù)榷夹枰獓栏竦臋z測，傳統(tǒng)依賴人工的通過大模型的零樣本學習能力，并結合AR、VR等技術，能夠實現(xiàn)對產(chǎn)品質量缺陷、人員違規(guī)操作、零部件裝配誤差等多種工業(yè)場景的快速高效視覺檢測。通過外接視覺傳感裝置和指令輔助，大模型可以根據(jù)需求對指定的區(qū)域、人員進行檢測，快速發(fā)現(xiàn)異常信息，大幅降低人工查驗、樣本收集和模型訓練等成本。結合語言大模型和視覺大模型，進行多模態(tài)感知和交互，可以通過語音指令控制大模型實現(xiàn)對不同類型、不同區(qū)域、不同等級的缺陷檢測，滿足各類產(chǎn)品的檢測需求，擴展大模型在工業(yè)視覺檢測中的應用范工業(yè)機器人在生產(chǎn)制造過程中可能面臨多任務操作、生產(chǎn)計劃變更、產(chǎn)線工藝工序變更、機器人故障、工作站故障等情況，對機器人的任務分配和動態(tài)任務調(diào)整成為提升未來工業(yè)制造效率的關鍵環(huán)節(jié)。大大模型通過收集機器人的性能數(shù)據(jù)、工作站狀態(tài)、生產(chǎn)計劃等信息，學習機器人的技能、任務復雜性、工作站之間的轉移時間等復雜信息，從歷史數(shù)據(jù)中分析機器人的性能和效率，并預測不同機器人執(zhí)行不同任務的效率。同時，根據(jù)不同的任務要求動態(tài)調(diào)整分配策略，優(yōu)化機器人的使用效率，最大程度地減少任務等待時間和生產(chǎn)周期。生產(chǎn)人員還可以通過文本、語音等交互方式，根據(jù)不同的任務需求，通過大模型快速生成定制化的運動控制代碼，以控制機器人執(zhí)行不同的任務。這種基于大模型的運動控制指令生傳統(tǒng)影視制作對創(chuàng)作者的要求很高，需要創(chuàng)作者有較好的邏輯思維和創(chuàng)造力，同時能熟練操作拍攝設備和剪輯軟件，行業(yè)門檻較高。而眾多個人創(chuàng)作者不具備編導、影視剪輯等專業(yè)技術背景，順利開展影視視頻大模型通過其自動特征提取能力，能夠從大量數(shù)據(jù)中學習并“理解”物理世界規(guī)律，進而根據(jù)指令模擬復雜的場景和人物動作，生成逼真的視頻畫面，使得創(chuàng)作者可以擺脫傳統(tǒng)拍攝的限制，創(chuàng)造出現(xiàn)實中難以實現(xiàn)或者成本過高的場景和特效。通過使用大模型，影視創(chuàng)作者只需輸入一段文字創(chuàng)意，就可得到模型自動生成的視頻，無需傳統(tǒng)影視創(chuàng)作中復雜的實地拍攝及后期剪輯，大大減少了人力和時間成本。同時，大模型打破了文本、圖片與視頻之間的壁壘，增強了多模態(tài)交互生成的能力，在降低技術門檻的同虛擬數(shù)字人是利用計算機圖形學技術創(chuàng)造出與人類形象接近的數(shù)字化形象，具有交互能力。當下元宇宙概念愈發(fā)深入人心，虛擬數(shù)字人作為元宇宙的基本單元，在各領域場景中的應用需求迫切，如虛擬主播、虛擬客服、虛擬導游、智能助手等。過去由于虛擬數(shù)字人對技術和投入成本等要求極高，因此主要被用于垂直、專業(yè)的極少數(shù)領域之中，沉浸體驗受限、AI交互場景單一、多輪對話陷入“尬聊”等問題常有多模態(tài)大模型可綜合使用文本、圖像、音頻等生成技術，通過建模、驅動、仿真、渲染等一系列流程，打造綜合外觀、面部表情、發(fā)聲習慣、情感表達等全面擬人化的虛擬數(shù)字人，實現(xiàn)低成本、低門檻、高效率、高擬真的虛擬數(shù)字人生成。多模態(tài)大模型通過自然語言處理技術，增強了虛擬數(shù)字人的理解與交流能力，使得虛擬數(shù)字人能更加自然地與人類進行互動，提供更加個性化的回應。多模態(tài)大模型的文本、圖像、視頻等內(nèi)容的生成能力，也使得虛擬數(shù)字人可以在廣告、娛樂、教育等各應用領域中進行更多創(chuàng)造19通過推進云計算、大模型等技術與醫(yī)療、教育、氣象等領域的深度融合，能有效識別多元主體需求，優(yōu)化供給手段、提升服務效率、促進模式創(chuàng)新，提升公共服務精準性、普惠性和有效性。優(yōu)質醫(yī)療資源分布不均衡、跨地域就診難，一直是醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)發(fā)展的痛點?；鶎俞t(yī)療機構資源相對缺乏，醫(yī)生能力相對不足，部分基層醫(yī)療機構因無法負擔高昂的檢測設備成本等問題，導致基層醫(yī)療機構在醫(yī)學檢測和診療上能力不足?？梢酝ㄟ^AI輔助診療、AI醫(yī)療儀器設備等方式賦能基層醫(yī)療機構，推動優(yōu)通過計算機視覺、自然語言處理、機器學習等為代表的人工智能技術應用，能夠進一步提升AI輔助診療能力。計算機視覺技術通過用機器代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，可對CT、MRI等影像進行圖像分割、特征提取。自然語言處理技術應用于電子病歷、健康管理、藥物研發(fā)等場景，可將診療記錄、醫(yī)囑等進行標準化、結構化重構形成電子病歷數(shù)據(jù)。機器學習技術通過學習樣本數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律、表示層次，使機器具備理解分析和智能決策能力，例如學習大量臨床影像數(shù)據(jù)和診斷經(jīng)驗，進行輔助診療。在實踐應用中，已在AI賦能醫(yī)學影像方面進行了深度應用，為疾病的診療提供了科學和直觀的依據(jù)，廣泛應用于體檢、疾病篩查、診斷與鑒別、療效評價及預后等多個方面，提升了診療效率和精準化診斷能力，減輕了醫(yī)新藥研發(fā)經(jīng)歷藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、新藥IND申請、臨床試驗、新藥NDA申請等一系列過程，研發(fā)周期長，投資大、成功率低。在藥物研發(fā)階段，傳統(tǒng)的藥物靶點識別、藥物篩選、分子合成等方式周期長、成本高。大模型的出現(xiàn)，可以實現(xiàn)對大量現(xiàn)有藥物數(shù)據(jù)進行深度學習，快速分析藥物的化學性質和生物活新藥研發(fā)主體通過多渠道收集藥物相關的分子結構、理化性質和靶點信息等藥物研發(fā)關鍵數(shù)據(jù)，并通過計算機輔助和人工校驗確保數(shù)據(jù)質量可靠，為科研人員提供了較強的數(shù)據(jù)支持，明顯提高藥物研發(fā)的準確性、可靠性和實用性?；谌斯ぶ悄芩惴▽λ幬飻?shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)挖掘和藥物特征提取，形成疾病相關的藥物有效特征，為新疾病靶點預測和對應藥物研發(fā)提供準確、個性化、智能化分析服務。相較于傳統(tǒng)藥物研發(fā)，大模型輔助新藥研發(fā)能夠有效減少藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究的時間，提升臨床新藥研發(fā)成功率。數(shù)據(jù)顯示，大模型技術可以突破傳統(tǒng)藥物研發(fā)困境，有效地將藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究的時間縮短近40%，臨床作業(yè)是學校教學活動的基本組成部分，是課堂教學延伸的重要補充載體?？茖W有效的作業(yè)有助于學生及時鞏固學習知識、養(yǎng)成良好的學習習慣，有助于老師及時跟蹤教學效果、制定完善的教學計劃。但是，傳統(tǒng)的作業(yè)模式存在較多不足亟待改善。一是傳統(tǒng)作業(yè)多以鞏固課本知識點為主，形式枯燥單一，學生機械完成的現(xiàn)象較為普遍。二是傳統(tǒng)的作業(yè)缺乏針對性、層次性和有效性，造成有的學生看不懂、不會做，有的學生覺得太簡單、沒挑戰(zhàn)，學生花費大量時間在低效的學習上。三是教師日常批改作業(yè)量大，重復機作業(yè)通常包括作業(yè)設計、作業(yè)評價、作業(yè)指導等環(huán)節(jié)，通過城市云、大模型技術與各環(huán)節(jié)的深度融合，推進學習模式由“大水漫灌”變?yōu)椤熬珳实喂唷?，教學模式由以人力為主變?yōu)槿藱C協(xié)同、動態(tài)交互，教學模式由單一模糊向個性精準化發(fā)展。在作業(yè)設計環(huán)節(jié)，通過智能分析教學目標、作業(yè)時長、作業(yè)難度、作業(yè)數(shù)量、學生認識水平等指標參數(shù)，自動生成符合教學目標與學生認知特點的作業(yè)資源包。在作業(yè)評價環(huán)節(jié)，借助圖像識別、深度神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言處理等技術，建立智能診斷、作業(yè)分層調(diào)節(jié)等算法模型，依托城市云強大的計算能力實現(xiàn)作業(yè)的智能批改，有效減輕教學批改的工作負擔。在作業(yè)指導環(huán)節(jié)，基于作業(yè)評價結果，依托大模型和學科知識圖譜，智能化生成作業(yè)分析報告，自動歸集錯題資源，精準定21隨著信息技術的快速發(fā)展、教育水平的不斷提升、國家對創(chuàng)新型人才的需求日益增加，人們對教育的要求和重視程度也越來越高。在傳統(tǒng)的教育模式下，部分老師的教學方式往往是單一的知識灌輸，教學內(nèi)容枯燥乏味，通過“滿堂灌”“填鴨式”的方式將所有知識點灌輸給學生，忽略了學生的理解能力和知識背景。部分老師雖能在課前依據(jù)教育理論與自身經(jīng)驗預估學生的課堂反應，進而適當調(diào)整課程內(nèi)容，但這柔性化教學基于學生個性化特征，以激發(fā)學生興趣、發(fā)揮學生特長、適應學生風格為重點，通過云計算、大模型等技術應用，靈活地進行教學內(nèi)容和教學活動設計，營造開發(fā)、合作、包容、互動的學習氛圍。在學生學習階段，全面采集學生學習行為數(shù)據(jù)，捕捉識別學生學習狀態(tài)，通過大模型總結學生未掌握的知識點、評測學生的學習狀況、推測學生的學習興趣，為學生提供與其學習習慣和能力相匹配的學習資源、學習路徑和個性化的學習輔導，使學生更好地理解和掌握學習知識。在教師備課階段，依托掃描儀等設備將學生作業(yè)、試卷等全部錄入系統(tǒng)并進行智能批改分析，通過機器學習和自然語言處理技術自動生成不同學生的學情報告，精準反映學生知識掌握情況，為教學針對性備課、側重性講解提供支撐。在課堂授課階段，結合虛擬現(xiàn)實技術和機器學習算法，構建虛擬模擬實驗和模擬體驗環(huán)境，提高學生實踐能力和實驗技能。同時，利用無感采集、智能感知技術，全過程采集課堂教學數(shù)據(jù)，自動診斷分析課堂教學成效，云計算、大模型等作為新時期的前沿技術，以其強大的數(shù)據(jù)分析和處理能力，正深刻改變著社會治理模式和治理手段，推動社會治理向智能化、精細化、科學化方向發(fā)展，為社會治理數(shù)字化轉型注入了在推動政務服務從“能辦”向“好辦”轉變的過程中，有兩大瓶頸亟需突破。一是進一步弭平政務服務供給與用戶需求之間的數(shù)字鴻溝，提升政務服務線上線下全過程的精準化、個性化水平。二是進一步聚焦辦事難點堵點痛點，主動發(fā)現(xiàn)問題，找準政務服務優(yōu)化、效能提升的薄弱環(huán)節(jié)，對苗頭性、典型性、集通過人工智能、自然語言大模型等技術的應用，可以提供政務服務事項智能引導、智能申報、智能預審、智能審批等服務，實現(xiàn)線上線下申請材料結構化、業(yè)務流程標準化、審查規(guī)則指標化、數(shù)據(jù)比對自動化，不斷優(yōu)化用戶意圖識別和服務方案精準推送能力。通過數(shù)據(jù)和算法支撐，可以根據(jù)個人和企業(yè)畫像實現(xiàn)個性、精準、主動和智能服務。例如，聚焦不同行業(yè)，提供行業(yè)政策、政策解讀等精準推送和主動提醒傳統(tǒng)的政務問詢主要以“一問一答”為主，需要用戶觸發(fā)特定關鍵詞后以知識庫匹配相關回答，存在利用大模型、自然語言分析、智能數(shù)據(jù)加工等技術，構建政務智能問詢系統(tǒng)，在語義層面理解群眾口語化問題中的含義，在海量知識庫中找到最匹配的知識內(nèi)容，把口語化的問題與書面語的答案建立智能鏈接，自動快速處理各類投訴和咨詢問題，服務群眾的各類需求。相比于傳統(tǒng)人工客服和機器客服，基于大模型的智能問詢對語義理解更為精準、意圖識別更為到位、應答話術更為靈活、群眾服務更加人性，能夠23氣象對于城市的生產(chǎn)生活具有重要影響。傳統(tǒng)天氣預報主要依靠數(shù)值天氣預報模式，基于復雜的數(shù)學和物理規(guī)律構建預報模型，但影響大氣系統(tǒng)的過程更加復雜，包含物理和化學過程，跨越時間和空間尺度，如何在數(shù)值預報模式中準確模擬這些復雜過程，一直是數(shù)值預報模式發(fā)展的挑戰(zhàn)。近年來，隨著新型城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，城市的構造越來越復雜；此外，極端天氣和自然災害頻繁發(fā)生，物理模型愈加復雜化，這些因素使得數(shù)值天氣預報模式的瓶頸日益突出，預報的精準度和精確度難以滿足城市發(fā)展需求，行大模型技術為提升氣象預報能力提供了新的思路。氣象大模型是基于深度學習的方法，在氣象專家的專業(yè)知識支持下，對歷史氣象大數(shù)據(jù)進行學習并建立模型，完成訓練后開展天氣預報工作。氣象大模型預報在短臨預報已經(jīng)取得了明顯的成功，這得益于其在預測速度上的巨大優(yōu)勢：數(shù)值預報方法難以給出分鐘級的氣象預測，而AI方法擬合雷達回波數(shù)據(jù)的能力，超過了光流法等外插方法，這對于城市防災預警、交水利專業(yè)數(shù)學模型和計算是數(shù)字孿生水利的核心和關鍵，但水文預報、水動力學、水利工程多目標優(yōu)化調(diào)度等專業(yè)模型對于業(yè)務人員專業(yè)技術要求較高，一般業(yè)務人員面臨復雜決策情況時往往無法做出科學研究多業(yè)務融合知識圖譜本體構建方法，使大模型與業(yè)務規(guī)則、學科知識、專家經(jīng)驗、歷史場景等水利知識庫內(nèi)容以及人類自然語言理解能力進行對接，實現(xiàn)業(yè)務應用場景驅動水利大模型開展水利專業(yè)計算與智能決策。通過大模型驅動水利專業(yè)計算來推演不同調(diào)度方案的物理過程與預期影響，實現(xiàn)基于大模型交互和水利知識約束的智能決策輔助，從而增強水利業(yè)務決策的高效化、科學化和智能化水平。水利大模型不僅能夠根據(jù)用戶提供的信息推薦有效的預報和調(diào)度方案，還能夠驅動數(shù)字孿生水利模型平臺模擬各種基層治理通常面臨數(shù)據(jù)采集任務繁重、業(yè)務系統(tǒng)繁多、數(shù)據(jù)分析困難等痛點。一是基層工作人員承擔著圍繞“人、地、事、物、情、組織”等基礎數(shù)據(jù)采集例行工作，數(shù)據(jù)采集工作量大。二是基層通常使用著城管、民政、公安、衛(wèi)健等多個垂直部門的業(yè)務系統(tǒng)，系統(tǒng)之間存在壁壘，造成數(shù)據(jù)重復采集錄入。三通過大模型技術對基層治理數(shù)據(jù)進行深度分析和挖掘，以此作為基層治理決策的重要依據(jù)，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的直接轉化，提高決策的實時性和準確性。結合知識圖譜，將基層治理相關的政策法規(guī)、行業(yè)規(guī)則、專業(yè)知識等進行結構化并集成至模型中，使得模型具備豐富的知識儲備和強大的推理能力，能夠從全局、深層次理解和解決基層治理問題。鮮活的基層數(shù)據(jù)可提供實時、客觀的事實依據(jù)，知識圖譜則為理解解釋數(shù)據(jù)、制定策略提供理論框架和邏輯基礎，二者有機結合，促進模型算法動態(tài)迭代、智能升級，賦能法律信息檢索體驗和效果，一方面依賴于法律數(shù)據(jù)庫的建設，另一方面取決于檢索系統(tǒng)的智能化程度。傳統(tǒng)的法律信息檢索主要基于關鍵詞和司法數(shù)據(jù)進行匹配，需要用戶借助自身法律知識儲備，判斷搜索目標信息涉及哪個部門、有無上位法等檢索要素，繼而通過設定關鍵詞的方式篩選搜索結果，并對結果逐一閱讀以理解信息，從而判斷搜索的準確性。用戶對法律語言的理解和檢索系統(tǒng)的運用能力會對搜索效對于復雜、模糊的搜索任務，如法律法規(guī)的適用選擇或者案例分析，大模型通過對初步搜索得到的結果進行總結分析，可以提取相關的信息并進行分類。對于指向明確的搜索任務，如具體的法律法規(guī)或者某個具體經(jīng)典案例，大模型通過對搜索意圖的理解，除了精準提供搜索結果以外，還可以根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)進行個性化推薦，甚至可以利用搜索結果生成表格等多種數(shù)據(jù)展示形式，提高信息的可視化效果和應用技術手段輔助法律文書的生成由來已久，傳統(tǒng)的技術路徑是基于流程管理軟件內(nèi)錄入的結構化數(shù)據(jù)，對法律文書的當事人身份信息、審判組織信息等基本信息描述進行自動生成。這種錄入數(shù)據(jù)的限制，生成的法律文書內(nèi)容有限；另一方面無法對法律文書尤其是裁判文書的事實認定、釋法利用人工智能技術，可實現(xiàn)對法律文書的結構拆解，并基于用戶對于案件構成要件的認定和選擇，將預置構成要件的事實描述、基于知識圖譜的邏輯關系進行組合，輔助生成文書。更進一步，可利用大模型的自然語言交互、生成式任務等能力，和用戶進行多模態(tài)的交互，并在多輪交互的過程中設定帶有邏輯性的遞進式問題，生成適配不同案件、不同事實和不同法律適用的法律文書；還可以通過智能比對排查，為2504發(fā)展模式一城一云一模型的健康可持續(xù)發(fā)展需要有為政府和有效市場共同發(fā)力，形成多元化的運營生態(tài)，開展專業(yè)化的運營服務。為充分調(diào)動社會力量參與服務供給，同時避免重復投資造成資源浪費，需要政府加強發(fā)展規(guī)劃引導，同時通過資金支持、政策激勵、行業(yè)監(jiān)管等措施，使一城一云一模型的服務內(nèi)容、供給規(guī)模、發(fā)展速度等為提供更加豐富、更高質量、更高效率的服務供給，需要發(fā)揮市場配置資源的決定性作用，通過競爭機制發(fā)揮市場主體活力，促使參與各方通過競爭提高產(chǎn)品質量和服務水平，形成更加多元、更具韌性和競3、生態(tài)協(xié)作，長效運營建設方、運營方、技術支持方、生態(tài)伙伴等共同組成的服務供給生態(tài)推動服務向專業(yè)運營化方向發(fā)展，從政企合作組建多元生態(tài)的運作方式，可有效彌補政府在資金、技術等方面的不足，同時保障政府對項目建設運營、政務數(shù)據(jù)安全使用和隱私保護的掌控力。在實踐中，這一模式一般由投資方主要提供建設運營所需的資金并提出運營方案的目標和要求，可以是政府、企業(yè)或其他社會機構，也可以是三類主體的任意組合；建設運營方主要負責服務體系的建設和運營；技術服務方一般作為第三方，通過向建設運營方提供集成服務或專業(yè)的技術服務，參與服務體系的構建；生態(tài)伙伴