中国人工智能系列白皮书 -- 智慧农业 Intell Al Computer Knowledge Learning Reasonin 目 录 第 1 章 智慧农业发展背景 ...............................................................1 1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 ................ ........... 118 5.6.3 农业无人机自主作业发展现状 .................................... 119 5.6.4 抓住机遇迎接挑战人工智能技术的挑战 .................... 122 第 6 章 智慧农业展望 .................................................... 专家智慧与知识，实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾害 预警 等职能管理。本章从人工智能在农业领域的应用历程与智慧 农业发 展趋势两方面阐述了智慧农业作为一种高新技术与农业生 产相结合 的产业，是农业可持续发展的重要途径，通过高科技投 入和管理， 获取资源的最大节约和农业产出的最佳效益，实现农 业的科学化、 标准化、定量化、高效化。 1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 人工智能 (Artificial Intelligence

自然环境时，往往显得力不从心，尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力，引入先进的 DeepSeek 技术成为了一种切实可行的解决方 案。DeepSeek 作为最新一代的人工智能平台，具备强大的数据处 理、模式识别和自主学习能力，能够有效应对水利工程中的复杂问 题。 在水利工程中，DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方面： - 实时监测与预警：通过部署传感器网络，DeepSeek 求时，逐渐显露 出效率低下、数据利用不充分等问题。特别是在水资源调度、洪水 预报、工程安全监测等方面，决策的科学性和时效性亟待提升。 在此背景下，人工智能技术的快速发展为水利工程管理提供了 新的解决方案。DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，凭借其 强大的数据处理能力和智能分析功能，能够在水利工程中发挥重要 作用。通过引入 DeepSeek，可以实现对海量水利数据的实时分析 通过引入 DeepSeek，水利工程管理将迈入智能化、精细化、 实时化的新阶段，为水资源的可持续利用和防灾减灾提供有力支 持。 1.2 DeepSeek 概述 DeepSeek 作为一种先进的人工智能技术平台，凭借其强大的 数据处理能力和高效的算法模型，已在多个行业展现出显著的应用 价值。其核心技术包括深度学习和自然语言处理，能够快速分析复 杂数据并提供精准的预测与决策支持。在水利工程领

人工智能技术在水利行业中的应用实践与展望

项目编号： 人工智能行业 AI 大模型 SaaS 平台 设 计 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景........................ ...............................................................................7 1.2 人工智能行业发展现状.........................................................................9 1.3 SaaS 平台定义和优势............ .........................................................................................30 2.3.1 人工智能技术发展......................................................................32 2.3.2 SaaS 平台趋势....

项目编号： AI 大模型人工智能数据训练考评系统 建 设 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 项目背景....................................... 6.2.1 自动考评方法.............................................................................78 6.2.2 人工考评方法.............................................................................81 6.3 考评结果分析.... ........................150 1. 项目背景与目标 随着人工智能技术的快速发展，数据训练已成为 AI 模型开发 的核心环节。然而，当前数据训练过程缺乏系统化的评估与考核机 制，导致模型质量参差不齐，训练效率难以量化，资源分配不够优 化。为解决这些问题，有必要构建一套全面的人工智能数据训练考 评系统。 项目的核心目标在于建立标准化的数据训练考评体系，提升 AI

人工智能+制造业应用落地 研究报告 （2024 年） 创新奇智科技集团股份有限公司 中国信息通信研究院人工智能研究所 2024 年 12 月 1 前 言 制造业作为国民经济的基石，一直是推动经济增长和技术创新 的核心力量。然而随着全球化竞争的加剧和消费者需求的多样化， 制造业正面临着成本上升、效率低下和创新能力不足等多重挑战。 近年来，人工智能技术的兴起为制造业转型升级提供了强大的动力， 自党的十八大以来，我国高度重视制造业与人工智能的融合， 正加速制造业与人工智能的融合进程， 旨在提升制造业效率、质量 和创新能力，促进产业链协同优化，构建开放共享的制造业生态， 为经济高质量发展和全球可持续发展贡献力量。 在此背景下，本报告深入剖析当前技术应用的现状，关键技术 创新方向， 以及行业应用的具体情况，通过制造业具体场景的典型 案例揭示人工智能如何助力制造业研发设计、生产制造、运营管理 制造、运营管理 和产品服务的全流程智能化升级。在此基础上对制造业人工智能的 未来发展趋势进行展望， 以期为相关政策制定者以及行业从业者提 供决策支持，共同助力我国制造业在人工智能时代的转型升级和可 持续发展。 目 录 前 言............................................................................

项目编号： 教育信息化 2.0-中小学人工智能应用 政 策 研 究 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 研究背景........................ ..23 3. 中小学人工智能应用政策背景...................................................................26 3.1 全球人工智能教育政策概览...............................................................29 3.2 中国中小学人工智能教育政策发展..... ....................31 3.3 中小学人工智能应用政策的必要性与紧迫性.....................................34 3.4 中小学人工智能应用政策的国际比较................................................37 4. 中小学人工智能应用政策的主要内容.....................

罗佳玲、申亚柳 江苏省宜兴市大数据发展有限公司 周 源 主编单 位：国家信息 中心 华为云计算技术有限公司 序 全球人工智能技术正以迅猛之势持续革新，在研发、应用及产业生态等层面呈现出多元且强劲 的发展景象，并以前所未有的速度融入社会、经济和全球治理的方方面面，成为驱动商业价值、重 塑科研范式乃至影响人类未来的核心力量。 塑科研范式乃至影响人类未来的核心力量。 城市是 AI 技术创新融合应用的综合性载体，通过 AI 技术为城市赋能，是主动适应经济社会发 展，顺应城市发展趋势，探索城市创新治理手段的重要举措和可行路径。根据斯坦福大学《2025 年人工智能指数报告》，越来越多的研究证实了 AI 对生产力的积极影响，在特定任务上 AI 已经能 与人类专业知识相匹配， 同时具有更高的效率。根据 Gartner 的预测，到 2028 年，AI 技术将自动 术体系，直接通过 由 AI 驱动的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动，打造数据驱动、具有深度学习能 力的城市级一体化智能协同体系，将推动城市走向更高效、更可持续、更有温度的新时代。 人工智能技术将重塑城市发展模式，带领人类进入智慧城市新阶段。报告 “ 提出 AI CITY ”是 AI 原生的智慧城市，代表了智慧城市的内核升级、建设路线升维、底层逻辑演进，提出的 “ 1234MNX”

.........................................................................................19 2.1.2 人工审核成本高.............................................................................................. 战。传统理赔流程依赖人工审核，不仅耗时耗力，还容易因人为因 素导致误差或纠纷。据统计，2023 年全球保险理赔处理时长平均 为 15-30 天，其中约 30%的案例因资料不全或核损争议需反复沟 通，直接拉高运营成本约 20%。与此同时，客户对快速、透明理赔 服务的需求持续攀升，超过 65% “ ” 的投保人将 理赔效率 作为选择保 险公司的关键指标之一。 在此背景下，人工智能技术为理赔业务优化提供了新的可能 理赔业务的 痛点，还能为保险公司创造显著的商业价值。 以下为试点项目的关键数据对比： 指标 传统流程 DeepSeek 应用 后 提升幅度 案件处理时效（天） 7.2 4.3 40% 人工干预率 45% 12% 73% 争议案件占比 18% 6% 67% “ ” “ 通过技术赋能，保险理赔业务正从 被动响应 转向 主动服 ” 务 。本方案将围绕 DeepSeek 大模型在报案受理、资料审核、核

............................................................................................7 1.2 人工智能在审计领域的应用前景....................................................................................... ........................................................................................148 8.1.2 人工工作量减少比例............................................................................................ 1. 引言 近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 中，审计团队平均需要耗费 42%的工作时间用于数据清洗和基础分 析，而高风险领域的识别准确率仅为