智能故障诊断 • 挡板位移检测 • 皮带划痕、 撕裂、 跑偏检测预警 • 1球团皮带智能监测 • 生球粒度分布在线 识别 • 球团1颗粒粒度检测 • 球团1现场生产安全 态势感知与预警 • 皮带机预测性维护 • 建立设备健康模型 • 焦化皮带智能监测 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 • 部署打滑预测分析 • 能源计划 • 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 定协调控制 • 焦化皮带智能监测 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 • 部署打滑预测分析 • 能源计划 • 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 • 危险物识别 • 人员安全监测 • 高炉料面温度检测 • 高炉料面可视化监控 • 炉顶布料效果评定 • 远程换钎 • 中间产品无人天车吊装 控制 • 废品无人天车吊装控制 • 铁水质量预报 • 高炉温度分布 • 高炉燃料比监测 钢包水口位置定位 • 钢包顶升高度预测 • 钢包吊钩姿态监测 • 钢包温度远程智能监测 • 钢包坐罐过程识别 • 钢包挂罐过程识别 • ·转炉吹氧自动控制 • 炼钢现场生产安全态势感知与预警 • 炼钢过程智能调度 • 能源动态管控 • 碳资源智能分析 • 电弧炉炼钢尾气检测与控制 • 钢包内渣状态识别 • 渣罐残留水识别 • 钢包挂钩挂实确认 • 钢包内渣状态识别 • 渣罐残留水识别

2、信用风险：在能源交易中，交易双方的信用状况直接影响交易的安全性和可靠性。AI 大模型可以通过对交易对手的信用记录、财 务状况和市场声誉等信息的分析，评估交易对手的信用风险，并为交易商提供信用风险预警和防范措施。 3、政策风险：能源行业受到政策法规的影响较大，政策的变化可能对能源市场的供需关系和价格走势产生重大影响。AI 大模型可以 对政策法规的变化进行实时监测和分析，预测政策的影响范围和程 合分析，优化电网的运行方式和潮流分布。通过实时调整变 压器的分接头、断路器的开关状态等，提高电网的供电质量 和可靠性，降低电网的损耗。 2、故障预测与预警：基于历史故障数据和实时监测数据，AI 大模型可以预测设备未来可能出现的故障类型、时间和严重 程度，并提前发出预警。这使得能源企业能够有足够的时间 安排维护人员进行检修，避免设备突发故障导致的生产中断 和经济损失。比如，在核电站中，利用 AI 大模型对反应堆

区安保差、物业收费不合理、公维基金使用流程不规范等。另外，还需要从专业 视角对来电反映问题进行理论分类，并结合住建部门、属地、物业公司、社区居 民的经验和意见，综合多元知识才能形成具有咨政意义的政策建议和执行方案。 第三，潜在风险预警功能不完善。一是风险及其相关概念的定义不清晰。只 有准确把握风险的概念内涵才能将风险操作化，得到可量化的风险值。但是，地 方政府和政务热线承建企业常常不了解如何定义风险。在目前的业务体系中，热 流转延误。例如，对于涉及多部门协作的诉求，系统可以自动拆分任务并分配至 不同责任单位，确保诉求得到快速响应。 4.数据分析与趋势预警 政务热线每天接收大量市民诉求，如何有效利用这些数据以优化服务质量是 关键。大模型能够对历史数据进行深度挖掘，识别高频问题和突发事件，提前向 管理部门发出预警。例如，当某一地区的交通拥堵投诉量激增时，系统可以自动 生成分析报告，提醒相关部门采取措施。 （二）典型应用场景 热线系统。数据存证智能合约为纠纷 解决提供法律支持；查询与溯源智能合约保障诉求信息从源头到当前状态一目了 然，提升信息查询的便捷性与准确性；事项督办预警智能合约自动监测处理进度， 确保诉求得到及时有效响应。 三是运用大模型+大数据技术，精准预警风险事件。辽宁 12345 热线构建了 高质量数据集，数据来源包括话务、网络等内部渠道及物联感知、视频融合等外 部渠道，覆盖电力、通信、交通等 48

区安保差、物业收费不合理、公维基金使用流程不规范等。另外，还需要从专业 视角对来电反映问题进行理论分类，并结合住建部门、属地、物业公司、社区居 民的经验和意见，综合多元知识才能形成具有咨政意义的政策建议和执行方案。 第三，潜在风险预警功能不完善。一是风险及其相关概念的定义不清晰。只 有准确把握风险的概念内涵才能将风险操作化，得到可量化的风险值。但是，地 方政府和政务热线承建企业常常不了解如何定义风险。在目前的业务体系中，热 流转延误。例如，对于涉及多部门协作的诉求，系统可以自动拆分任务并分配至 不同责任单位，确保诉求得到快速响应。 4.数据分析与趋势预警 政务热线每天接收大量市民诉求，如何有效利用这些数据以优化服务质量是 关键。大模型能够对历史数据进行深度挖掘，识别高频问题和突发事件，提前向 管理部门发出预警。例如，当某一地区的交通拥堵投诉量激增时，系统可以自动 生成分析报告，提醒相关部门采取措施。 （二）典型应用场景 热线系统。数据存证智能合约为纠纷 解决提供法律支持；查询与溯源智能合约保障诉求信息从源头到当前状态一目了 然，提升信息查询的便捷性与准确性；事项督办预警智能合约自动监测处理进度， 确保诉求得到及时有效响应。 三是运用大模型+大数据技术，精准预警风险事件。辽宁 12345 热线构建了 高质量数据集，数据来源包括话务、网络等内部渠道及物联感知、视频融合等外 部渠道，覆盖电力、通信、交通等 48

在‘舱驾一体’的演进中，不仅是数据的趋同和架构的整合，更重要的是实现‘感知反哺座 舱’。例如，车辆自驾系统通过车身感知获取的实时高精度环境数据，能够反哺到座舱导航应 用中。这不仅能增强导航的实时校正能力，还能极大丰富座舱的安全预警信息，提供比传统基 于轨迹计算更准确的、贴近现实场景的‘Agent’体验。  “舱驾一体”趋势的核心诉求是降本增效下的系统集成与体验一致性，它推动智驾地图向“统一数据基 座、分层服务应用”的 得平稳、安全的旅程，并能实时了解充电桩可用性。  提升地图鲜度与准确性 基于众源数据和先进算法，TomTom 提供精准的车道级实时交 通信息，包括： • 转向性拥堵信息： 精确到车道的拥堵预警和诱导 • 车道封闭预警： 及时推送前方特定车道的封闭或施工信息 • 快速行驶车道指引： 动态推荐通行效率最高的车道  车道级实时交通信息 TomTom 积极推动行业标准数据格式（如参与Overture开

强对网络流量、行为日志、数据流转、共享接口等安全监测分 析，推动威胁处置向风险预警和事前预防转变，建立威胁闭环 处置和协同联动机制，提升威胁处置科学性、精准性和时效性。 2. 强化数据安全保护能力。加强数据分类分级保护，根据 监管要求对重要和核心数据实行精准严格管理。制定数据全生 命周期安全防护要求和操作规程，配套建设数据安全风险监测 技术手段，加强数据安全风险的分析、研判、预警和处置能力。 3. 强化产业链供应链安全。加强产业链协同联动，逐步形

更好了解会议关联信息 会议总结 帮助⽤户⾼效获取会议内容 会控⼊⼝ 理解⽤户指令，与会议 API 交互 智能办公：智能会议助⼿ 28 信息化程度⾼，标化数据多 有数据是第⼀要素 设备预警 AI 质检 需求预测 采购优化 还有更多的领域有待深⼊和 发掘 “ ⽤户容忍度”更⾼，性能⾮敏 感的场景，越容易落地 复杂度更低的任务，更快速形成 “ 平替”⽣产⼒ ⼦任务数量少，

理解⽤户指令，与会议API交互 会议总结 帮助⽤户⾼效获取会议内容 会议问答 快速精准获取答案 关联问题推荐 更好了解会议关联信息 还有更多的领域有待深⼊和发掘 30 库存优化 需求预测 AI质检 设备预警 供应商评估 采购优化 信息化程度⾼，标化数据多 “⽤户容忍度”更⾼，性能⾮敏 感的场景，越容易落地 ⼦任务数量少， 单任务复杂度也低,v 重复性⼯作 复杂度更低的任务，更快速形成 “平替”⽣产⼒

精准推荐。流程地图的建设，使得流程发起效率与执行效率都得到提升，有效支撑集 团级业务协同效率提升。 同时，蓝凌还增加了移动端自适应设计、表单流程拖拉拽配置、以及邮件、短信、移 动端等多渠道流程预警机制，在流程创新的同时保障了流程稳定性和可靠性。 图 2 中集集团流程地图 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 15 建设亮点三 SAP+OA，提升流程自动化水平

款、信用卡、网上银行等多个领域。 作为区域性银行，其面临的洗钱行为往往只是整个洗钱 链路中的一小个片段；且随着洗钱犯罪手段变化多端， 仅依靠传统的反洗钱交易监测模型存在一定局限性。 同时，传统的反洗钱交易监测模型直接形成预警案例， 往往会造成高风险案件淹没在众多低风险案件中，导致 大量资源被消耗在调查低风险账户和交易上。 该银行反洗钱团队希望通过新兴的人工智能技术来提升 反洗钱可疑交易监测的有效性，并对甄别资源进行合理 法来构建反洗钱智能模型，通过对已知可疑类型的纵 向挖掘及对异常离群客户及未知可疑类型交易的横向 挖掘，以识别复杂多变的可疑洗钱行为，提升监测的 准确性与有效性。 此外，智能模型对模型触发的预警案例进行风险评分 及排序，客户可基于评分结果进行甄别资源的配置。 实现的价值 该反洗钱智能模型解决方案基于案例数据进行大 量学习、训练及对异常离群客户及其交易的挖 掘，相较传统模型并不预设固定的触发条件，可