围绕 AI 技术链条,划分为 5 小类:大模型开发与部署、行业垂直应用(如医疗诊断、工业质检)、算力与数据基础设施、前沿技术探索(生成式 AI、边缘 AI)、技术工具与生态。核心价值:聚焦技术研发到行业赋能的全流程,推动 AI 创新与工程化应用,构建完整技术体系。
分类
大模型技术
聚焦 AI 核心技术,包含通用 / 行业大模型开发(如 DeepSeek 训练框架)、模型优化(算力适配 / 算法改进)、本地化部署方案,推动大模型技术自主创新与工程化应用。
大模型技术行业赋能
探索 AI 垂直领域应用,包含 AI + 医疗(辅助诊断 / 药物研发)、AI + 教育(个性化学习 / 教学分析)、AI + 制造(机器视觉 / 质量检测)等场景方案,提升行业效率与创新能力。
行业赋能基础设施
构建 AI 技术底座,包含算力中心规划(GPU 集群 / 边缘算力)、数据治理(中台建设 / 合规框架)、AI 芯片研发、安全伦理体系,保障 AI 应用可持续发展。
基础设施前沿探索
追踪 AI 技术前沿,包含生成式 AI(内容创作 / 医疗影像)、边缘 AI 终端部署、跨学科融合(AI + 能源 / 交通)、潜在风险评估,探索技术突破与新兴场景。
前沿探索技术工具
提供 AI 开发支撑,包含算法框架(深度学习 / 强化学习)、低代码平台、模型测试工具、AI 开发社区生态,降低技术门槛与开发成本。
技术工具